System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 一种基于双雷达的目标航速航向的快速估计方法技术_技高网

一种基于双雷达的目标航速航向的快速估计方法技术

技术编号:41075531 阅读:19 留言:0更新日期:2024-04-24 11:33
本发明专利技术涉及车载毫米波技术领域,具体为一种基于双雷达的目标航速航向的快速估计方法,包括以下步骤:步骤1、获取同一时刻下双雷达对目标的观测数据;步骤2、根据目标的观测数据,对双雷达分别构建出关于观测数据与目标的航速、航向的二元一次方程,得到表达式(9);步骤3、对表达式(9)进行联合求解得到表达式(10)、(11),再将双雷达获取到的目标的观测数据代入表达式(10)、(11),得到目标的航速、航向。本发明专利技术无需复杂的算法、繁琐的计算,有效降低了程序的复杂度,且能快速帮助航迹起始和目标的跟踪;无需多传感器融合,如摄像头、激光雷达等,有效降低了航速航向估计的成本。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及车载毫米波,具体为一种基于双雷达的目标航速航向的快速估计方法


技术介绍

1、航速航向的快速估计是航迹起始、多目标跟踪的关键环节,因为它能直接影响航迹起始的速度、准确性以及整个跟踪的质量。快速、准确的航速航向估计,能够快速起始航迹,有效降低航迹处理过程中漏警率或者虚警率,进行精准的跟踪,这有利于提前发现人、车、障碍物等,提前给出报警信息,降低交通事故和财产损失,保障生命安全。因此,如何快速、精准的对目标进行航速航向估计,具有重要的现实意义。

2、目前,航速航向的估计,多采用目标点的形状、自适应滤波算法、深度学习等方法。其中基于目标点形状,当目标距离雷达较远时,目标点的数据很少,很难估计出目标的航速和航向。自适应滤波算法,如卡尔曼滤波,需要较为准确的初始化条件,否则极大可能航向航速预测错误,从而导致航迹起始失败,跟踪失败。深度学习虽然表现出较好的效果,但其计算量大,对内存资源要求较大,尤其将其嵌入到毫米波芯片中,可能存在一定的挑战。

3、因此,迫切需要开发一种简单、计算效率高、且能够精确估计航速航向的算法。这将为实时目标追踪系统的性能提升提供关键支持,特别是在资源受限的环境中。


技术实现思路

1、为了解决上述技术问题,本专利技术提出了一种基于双雷达的目标航速航向的快速估计方法。

2、本专利技术所要解决的技术问题采用以下技术方案来实现:

3、一种基于双雷达的目标航速航向的快速估计方法,包括以下步骤:

4、步骤1、获取同一时刻下双雷达对目标的观测数据;

5、步骤2、根据目标的观测数据,对双雷达分别构建出关于观测数据与目标的航速、航向的二元一次方程,得到表达式(9);

6、步骤3、对表达式(9)进行联合求解得到表达式(10)、(11),再将双雷达获取到的目标的观测数据代入表达式(10)、(11),得到目标的航速、航向。

7、优选地,步骤1中观测数据包括径向速度和水平角。

8、优选地,步骤2中关于观测数据与目标的航速、航向的二元一次方程的构建过程具体如下:

9、第一步:同一时刻下,目标的航速与航向相同,目标的航向以y轴方向为参考,将目标的航速分解到x,y方向上,得到表达式(1)、(2);

10、第二步:将分解到x,y方向上的速度分解到雷达径向方向上,且已知观测数据中的水平角,得到表达式(3)、(4)、(5)、(6);

11、第三步:已知观测数据中的径向速度等于x,y方向上的速度分解到雷达径向方向上的速度之和,得到表达式(7)、(8);

12、第四步:将表达式(3)、(4)、(5)、(6)代入表达式(7)、(8)中,得到二元一次方程的表达式(9)。

13、优选地,表达式(1)、(2)具体如下:

14、vx=v×sin(heading)                            (1)

15、vy=v×cos(headmg)                        (2)

16、式中,v为目标的航速,heading为目标的航向。

17、优选地,表达式(3)、(4)、(5)、(6)具体如下:

18、rr1x=vx×sin(θ1)                      (3)

19、rr1y=vy×cos(θ1)               (4)

20、rr2x=vx×sin(θ2)                            (5)

21、rr2y=vy×cos(θ2)                            (6)

22、式中,rr1x、rr1y为x、y方向分解到第一雷达径向方向上的径向速度,rr2x、rr2y为x、y方向分解到第二雷达径向方向上的径向速度,θ1为第一雷达观测目标的水平角,θ2为第二雷达观测目标的水平角。

23、优选地,表达式(7)、(8)具体如下:

24、rr1=rr1x+rr1y                         (7)

25、rr2=rr2x+rr2y                            (8)

26、式中,rr1为第一雷达观测到目标的径向速度,rr2为第二雷达观测到目标的径向速度。

27、优选地,表达式(9)具体如下:

28、

29、优选地,表达式(10)、(11)具体如下:

30、

31、

32、本专利技术的有益效果是:

33、本专利技术提供了一种基于双雷达的目标航速航向的快速估计方法,无需复杂的算法、繁琐的计算,有效降低了程序的复杂度,且能快速帮助航迹起始和目标的跟踪;无需多传感器融合,如摄像头、激光雷达等,有效降低了航速航向估计的成本。

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【技术保护点】

1.一种基于双雷达的目标航速航向的快速估计方法,其特征在于:包括以下步骤:

2.根据权利要求1所述的一种基于双雷达的目标航速航向的快速估计方法,其特征在于:步骤1中观测数据包括径向速度和水平角。

3.根据权利要求2所述的一种基于双雷达的目标航速航向的快速估计方法,其特征在于:步骤2中关于观测数据与目标的航速、航向的二元一次方程的构建过程具体如下:

4.根据权利要求3所述的一种基于双雷达的目标航速航向的快速估计方法,其特征在于:表达式(1)、(2)具体如下:

5.根据权利要求4所述的一种基于双雷达的目标航速航向的快速估计方法,其特征在于:表达式(3)、(4)、(5)、(6)具体如下:

6.根据权利要求5所述的一种基于双雷达的目标航速航向的快速估计方法,其特征在于:表达式(7)、(8)具体如下:

7.根据权利要求6所述的一种基于双雷达的目标航速航向的快速估计方法,其特征在于:表达式(9)具体如下:

8.根据权利要求7所述的一种基于双雷达的目标航速航向的快速估计方法,其特征在于:表达式(10)、(11)具体如下:

...

【技术特征摘要】

1.一种基于双雷达的目标航速航向的快速估计方法,其特征在于:包括以下步骤:

2.根据权利要求1所述的一种基于双雷达的目标航速航向的快速估计方法,其特征在于:步骤1中观测数据包括径向速度和水平角。

3.根据权利要求2所述的一种基于双雷达的目标航速航向的快速估计方法,其特征在于:步骤2中关于观测数据与目标的航速、航向的二元一次方程的构建过程具体如下:

4.根据权利要求3所述的一种基于双雷达的目标航速航向的快速估计方法,其特征在于:表达式(1)、(2)具体如下:

【专利技术属性】
技术研发人员:李铮王征陈泽坚罗畅安肖琪
申请(专利权)人:芜湖易来达雷达科技有限公司
类型:发明
国别省市:

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