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一种基于杂波图学习的低慢小无人机目标检测方法及装置

申请号: CN202311542165.7
申请人: 乾元科学研究院
申请日期: 2023/11/17

摘要文本

本发明公开了一种基于杂波图学习的低慢小无人机目标检测装置及方法,装置包括接收链路模块、数据处理模块和信号检测模块;接收链路模块对目标回波信号进行处理并输出中频目标回波信号;数据处理模块依次进行脉冲压缩处理和相参积累处理;信号检测模块对信号进行杂波图CFAR处理并输出目标信号检测结果。方法包括:对接收天线的回波信号进行处理,将射频信号变为中频信号,对中频信号依次进行脉冲压缩处理和相参积累处理,从回波信号中生成每个方位和距离对应的杂波图并完成杂波图在线学习和实时更新,自适应调整绝对检测门限完成目标有无的判决。本发明能够在强杂波背景下高效准确的探测到低慢小目标,提升雷达对低慢小目标的警戒能力。

专利详细信息

项目 内容
专利名称 一种基于杂波图学习的低慢小无人机目标检测方法及装置
专利类型 发明申请
申请号 CN202311542165.7
申请日 2023/11/17
公告号 CN117554952A
公开日 2024/2/13
IPC主分类号 G01S13/88
权利人 乾元科学研究院
发明人 张嘉毫; 王万田; 孟进; 李伟; 王衡峰; 谢明亮; 周亮
地址 浙江省杭州市西湖区转塘街道象山支弄6号

专利主权项内容

1.一种基于杂波图学习的低慢小无人机目标检测装置,其特征在于,包括:接收链路模块、数据处理模块和信号检测模块;所述接收链路模块的输入端用于连接接收天线,所述接收链路模块用于对来自接收天线的目标回波信号进行处理并输出中频目标回波信号;所述数据处理模块的输入端连接至所述接收链路模块的输出端,所述数据处理模块用于对所述中频目标回波信号依次进行脉冲压缩处理和相参积累处理;所述信号检测模块的输入端连接至所述数据处理模块的输出端,所述信号检测模块用于对相参积累处理后的信号进行杂波图CFAR处理,并输出目标信号检测结果。