【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及计算机，具体涉及一种虚警识别方法、装置、计算机设备及存储介质。
技术介绍
1、随着科技的快速发展，安防需求不断增加。安防雷达作为安防工作中常用的产品之一，采用安防雷达对周围环境中的物体进行探测，以实现安全监控。安防雷达具有高精度、高灵敏度、高可靠性等特点，能够实现全方位、全天候的监控，具有广泛的应用场景。
2、在现有技术中，常常直接采用安防雷达实现区域内的目标检测以及目标跟踪，对移动的目标进行智能报警。然而该种方式对所有移动的目标均进行报警，易造成虚警。因此，如何识别虚警成为一个亟待解决的问题。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术提供了一种虚警识别方法、装置、计算机设备及存储介质，以避免现有技术中安防雷达对所有移动的目标均进行报警，易造成虚警的问题。
2、第一方面，本专利技术提供了一种虚警识别方法，该方法包括：
3、当接收到警报信息时，获取警报信息对应的目标主体的雷达信号，并根据雷达信号确定微多普勒回波的原始数据矩阵，微多普勒回波为目标主体接收到雷达信号后发生微多普勒效应产生的回波；
4、对原始数据矩阵进行特征提取，得到目标微多普勒特征；
5、利用多项式扩展对目标微多普勒特征进行扩维处理，并利用逻辑回归模型对扩维处理后的目标微多普勒特征进行分类，得到目标主体的类型；
6、若目标主体的类型为物体，则将目标主体对应的警报消息确定为虚警。
7、本专利技术通过在接收到警报信息时，获取目标主
8、在一种可选的实施方式中，根据雷达信号确定微多普勒回波的原始数据矩阵，包括：
9、对雷达信号的快时间维进行快速傅里叶变换，得到快时间矩阵；
10、对雷达信号的慢时间维进行快速傅里叶变换，得到慢时间矩阵；
11、根据快时间矩阵和慢时间矩阵确定微多普勒回波的原始数据矩阵。
12、本专利技术通过对雷达信号的快时间维进行快速傅里叶变换、慢时间维进行快速傅里叶变换，以确定雷达信号对应的快时间矩阵和慢时间矩阵，从而确定微多普勒回波的原始数据矩阵，利用快速傅里叶变换提高了数据处理速度，并降低了计算复杂度。
13、在一种可选的实施方式中，根据快时间矩阵和慢时间矩阵确定微多普勒回波的原始数据矩阵，包括：
14、对快时间矩阵和慢时间矩阵进行脉冲压缩处理，得到距离时间图；
15、从距离时间图中提取目标主体的运动回波信号，并对目标主体的运动回波信号进行短时傅里叶变换；
16、根据短时傅里叶变换后的运动回波信号计算微多普勒回波的原始数据矩阵。
17、本专利技术通过对快时间矩阵和慢时间矩阵进行脉冲压缩处理，提高信号的分辨力，通过对距离时间图中提取目标主体的运动回波信号，并对运动回波信号进行短时傅里叶变换，以实现精确的频域分析，从而计算微多普勒回波的原始数据矩阵，以便于根据微多普勒回波的原始数据矩阵对目标主体进行识别。
18、在一种可选的实施方式中，在对原始数据矩阵进行特征提取之前，该方法还包括：
19、提取原始数据矩阵对应的噪声信号，并根据噪声信号确定噪声门限值；
20、基于噪声门限值，对原始数据矩阵进行噪声过滤处理。
21、本专利技术通过根据从原始数据矩阵中提取的噪声信号确定噪声门限值，以对原始数据矩阵进行噪声过滤处理，从而减少噪声的干扰。
22、在一种可选的实施方式中，目标微多普勒特征包括：目标多普勒频率特征、目标微多普勒信号带宽特征、目标微多普勒频偏特征、目标运动的周期特征以及目标多普勒信号能量的标准差。
23、本专利技术采用目标多普勒频率特征、目标微多普勒信号带宽特征、目标微多普勒频偏特征、目标运动的周期特征以及目标多普勒信号能量的标准差，以全面地表征目标微多普勒特征
24、在一种可选的实施方式中，通过如下方式确定目标运动的周期特征：
25、对目标多普勒频率特征进行自相关处理，得到自相关函数；
26、对自相关函数进行傅里叶变换，得到自相关函数对应的功率谱；
27、提取功率谱对应的峰值频率，并根据峰值频率确定目标运动的周期特征。
28、本专利技术通过对目标多普勒频率特征进行信号处理，以提取目标多普勒频率特征对应的功率谱对应的峰值频率，从而分析出目标运动的周期特征，以便于根据目标运动的周期特征对目标运动进行分析。
29、在一种可选的实施方式中，通过如下方式确定目标多普勒信号能量的标准差：
30、确定目标微多普勒频率特征对应的目标微多普勒频谱，并对目标微多普勒频谱进行归一化处理；
31、计算归一化处理后的目标微多普勒频谱对应的信号强度以及信号强度的平均值；
32、根据目标微多普勒频谱对应的信号强度以及信号强度的平均值计算目标多普勒信号能量的标准差。
33、本专利技术通过对目标微多普勒频率特征对应的目标微多普勒频谱进行归一化处理，以便于对目标微多普勒频谱对应的信号强度相关参数进行计算，降低了数据量。
34、第二方面，本专利技术提供了一种虚警识别装置，该装置包括：
35、获取模块，用于当接收到警报信息时，获取警报信息对应的目标主体的雷达信号，并根据雷达信号确定微多普勒回波的原始数据矩阵，微多普勒回波为目标主体接收到雷达信号后发生微多普勒效应产生的回波；
36、特征提取模块，用于对原始数据矩阵进行特征提取，得到目标微多普勒特征；
37、分类模块，用于利用多项式扩展对目标微多普勒特征进行扩维处理，并利用逻辑回归模型对扩维处理后的目标微多普勒特征进行分类，得到目标主体的类型；
38、确定模块，用于若目标主体的类型为物体，则将目标主体对应的警报消息确定为虚警。
39、第三方面，本专利技术提供了一种计算机设备，包括：存储器和处理器，存储器和处理器之间互相通信连接，存储器中存储有计算机指令，处理器通过执行计算机指令，从而执行上述第一方面或其对应的任一实施方式的虚警识别方法。
40、第四方面，本专利技术提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机指令，计算机指令用于使计算机执行上述第一方面或其对应的任一实施方式的虚警识别方法。
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1.一种虚警识别方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述雷达信号确定微多普勒回波的原始数据矩阵，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述快时间矩阵和慢时间矩阵确定微多普勒回波的原始数据矩阵，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在对所述原始数据矩阵进行特征提取之前，所述方法还包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标微多普勒特征包括：目标多普勒频率特征、目标微多普勒信号带宽特征、目标微多普勒频偏特征、目标运动的周期特征以及目标多普勒信号能量的标准差。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，通过如下方式确定目标运动的周期特征：
7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，通过如下方式确定目标多普勒信号能量的标准差：
8.一种虚警识别装置，其特征在于，所述装置包括：
9.一种计算机设备，其特征在于，包括：
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计
...【技术特征摘要】
1.一种虚警识别方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述雷达信号确定微多普勒回波的原始数据矩阵，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述快时间矩阵和慢时间矩阵确定微多普勒回波的原始数据矩阵，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在对所述原始数据矩阵进行特征提取之前，所述方法还包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标微多普勒特征包括：目标多普勒频率特征、目标微多普勒信号带宽特征、目标微多普...
【专利技术属性】
技术研发人员：邓伟，李跃星，王安琪，
申请(专利权)人：湖南时变通讯科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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