一种基于深度神经网络的毫米波雷达多径目标识别方法

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一种基于深度神经网络的毫米波雷达多径目标识别方法
申请号:CN202410835724
申请日期:2024-06-26
公开号:CN118393457B
公开日期:2024-09-20
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于深度神经网络的毫米波雷达多径目标识别方法。该方法包括使用权值共享的多个第一雷达点云特征编码器对同一帧点云内所有目标对应的子点云提取每个目标的全局点云特征,然后利用第一transformer模块捕捉不同目标之间的相关信息,用于更新目标的全局点云特征;使用第二雷达点云特征编码器提取自车周围环境的全局点云特征;对更新后的目标点云特征与自车周围环境的点云特征执行拼接操作,并通过多层感知机进行非线性映射,获得融合环境几何信息的目标特征,然后将其作为分类器的特征输入,逐个判断每个目标是否为多径虚假目标。本发明能够有效提高多径虚假目标的识别精度。
技术关键词
点云特征 深度神经网络 识别方法 多层感知机 雷达 多径 运动补偿 邻域 多普勒 关键点 编码器 近邻算法 非线性 点云空间 坐标 二分类器 模块 速度 注意力 网络结构
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