← 返回列表
一种基于CA/GO/OS三维联合的自适应CFAR检测方法
申请人信息
- 申请人:中国人民解放军海军航空大学
- 申请人地址:264001 山东省烟台市芝罘区二马路188号
- 发明人: 中国人民解放军海军航空大学
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 一种基于CA/GO/OS三维联合的自适应CFAR检测方法 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202311189788.0 |
| 申请日 | 2023/9/15 |
| 公告号 | CN117388816A |
| 公开日 | 2024/1/12 |
| IPC主分类号 | G01S7/41 |
| 权利人 | 中国人民解放军海军航空大学 |
| 发明人 | 黄勇; 何友; 董云龙; 刘宁波; 丁昊; 王国庆; 于恒力; 曹政 |
| 地址 | 山东省烟台市芝罘区二马路188号 |
摘要文本
本发明涉及一种基于CA/GO/OS三维联合的自适应CFAR检测方法。首先，利用参考单元及其邻近单元中的观测数据计算得到CA/GO/OS三维特征向量，形成训练样本；然后，根据给定的虚警概率，利用训练样本，结合凸包算法，求解CA/GO/OS三维联合特征空间中的决策凸包；接着，利用待检测单元及其邻近单元中的观测数据计算得到CA/GO/OS三维特征向量，形成待测样本；最后，基于该待测样本在特征空间中相对于决策凸包的位置，判断待检测单元中是否存在目标。与单一CFAR方法相比，本发明能够在均匀背景，杂波边缘环境以及多目标环境中都能获得优良的检测性能。 来源：百度搜索专利查询网
专利主权项内容
1.一种基于CA/GO/OS三维联合的自适应CFAR检测方法，其特征在于包括以下步骤：S1、利用参考单元及其邻近单元中的观测数据计算得到CA/GO/OS三维特征向量，形成训练样本；S2、根据给定的虚警概率，利用训练样本，结合凸包算法，求解CA/GO/OS三维联合特征空间中的决策凸包；S3、利用待检测单元及其邻近单元中的观测数据计算得到CA/GO/OS三维特征向量，形成待测样本；S4、基于该待测样本在特征空间中相对于决策凸包的位置，判断待检测单元中是否存在目标。