【技术实现步骤摘要】
本公开涉及雷达探测领域，尤其涉及杂波抑制方法、装置、设备和存储介质。
技术介绍
1、雷达是一种通过电磁波探测目标物体的设备，其监测原理是通过向目标物体发射一束电磁波，然后接收由目标物体反射回来的电磁波，并通过对反射波进行处理得到目标物体的信息。
2、雷达在对低空小微目标的探测中，容易受到固定杂波、气象杂波等干扰，检测到的目标受到干扰因素的影响较大。
3、相关技术中，通常采用mti+mtd实现检测和抑制大量出现的杂波，但该方式只能去除简单场景下的静止杂波，在复杂环境下的不能准确识别和抑制杂波干扰。
技术实现思路
1、有鉴于此，本公开实施例提供了杂波抑制方法、装置、设备和存储介质，以解决相关技术中在复杂环境下的不能准确识别和抑制杂波干扰的问题。
2、本公开实施例的第一方面，提供了一种杂波抑制方法，所述方法包括：
3、获取历史数据的第一点迹特征信息，将所述第一点迹特征信息输入贝叶斯神经网络模型，建立先验知识库，所述先验知识库包括第一类型下的第一先验概率，和第二类型下的第二先验概率，以及多个不同的子特征类别的分布区间的条件概率，所述第一类型、第二类型为杂波信号的类型，所述第一点迹特征信息包括多个不同的子特征类别；
4、获取在当前环境下的包含杂波信号的探测数据，将探测数据中的第二点迹特征信息输入所述贝叶斯神经网络模型，根据所述第二点迹特征信息，确定所属子特征类别，并基于所述各子特征类别对应的条件概率和第一先验概率，计算所述探测数据中
5、比较所述第一后验概率和所述第二后验概率的大小，确定所述探测数据中杂波信号的目标类型；
6、根据所述目标类型，对所述探测数据进行所述目标类型对应的杂波抑制。
7、本公开实施例的第二方面，提供了一种杂波抑制装置，所述装置包括：
8、数据获取模块，被配置为获取历史数据的第一点迹特征信息，将所述第一点迹特征信息输入贝叶斯神经网络模型，建立先验知识库，所述先验知识库包括第一类型下的第一先验概率，和第二类型下的第二先验概率，以及多个不同的子特征类别的分布区间的条件概率，所述第一类型、第二类型为杂波信号的类型，所述第一点迹特征信息包括多个不同的子特征类别；
9、数据获取模块，还被配置为获取在当前环境下的包含杂波信号的探测数据，将探测数据中的第二点迹特征信息输入所述贝叶斯神经网络模型，根据所述第二点迹特征信息，确定所属子特征类别，并基于所述各子特征类别对应的条件概率和第一先验概率，计算所述探测数据中的杂波信号属于第一类型的第一后验概率，以及，基于所述各子特征类别对应的条件概率和第二先验概率，计算所述探测数据中的杂波信号属于第二类型的第二后验概率；
10、分类模块，被配置为比较所述第一后验概率和所述第二后验概率的大小，确定所述探测数据中杂波信号的目标类型；
11、杂波抑制模块，被配置为根据所述目标类型，对所述探测数据进行所述目标类型对应的杂波抑制。
12、本公开实施例的第三方面，提供了一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器中并且可以在处理器上运行的计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现上述方法的步骤。
13、本公开实施例的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述方法的步骤。
14、本公开实施例的第五方面，提供了一种计算机程序产品，该计算机程序产品包括计算机程序或指令，该计算机程序或指令被处理器执行时实现上述方法的步骤。
15、通过将历史数据的第一点迹特征信息输入贝叶斯神经网络模型建立先验知识库，将当前环境下的探测数据中的第二点迹特征信息输入贝叶斯神经网络模型，贝叶斯神经网络模型基于先验知识库对当前环境下的探测数据的类型进行判断，得出当前环境下的探测数据的所属类型。本公开的实施例中由于建立先验知识库，由于该先验知识库中存储了不同类型状态下的第一点迹特征信息，因此当第二点迹特征信息输入至贝叶斯神经网络模型时，可以在复杂环境下准确识别和抑制杂波干扰，从而为快速准确去除杂波提供了基础。
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1.一种杂波抑制方法，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，所述将所述第一点迹特征信息输入贝叶斯神经网络模型，建立先验知识库，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述历史数据对应的探测范围分割成不同子区域，包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第二类型为异常类型，所述方法还包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述第二类型为异常类型，所述方法还包括：确定探测数据的目标子区域，根据所述探测数据的第二点迹特征信息，以及不同子区域的先验知识库，确定所述探测数据中各不同目标子区域的杂波信号的目标类型。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法包括，
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
8.一种杂波抑制装置，其特征在于，所述装置包括：
9.一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并且可以在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利
10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述方法的步骤。
11.一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括计算机程序或指令，其特征在于，所述计算机程序或指令被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种杂波抑制方法，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，所述将所述第一点迹特征信息输入贝叶斯神经网络模型，建立先验知识库，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述历史数据对应的探测范围分割成不同子区域，包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第二类型为异常类型，所述方法还包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述第二类型为异常类型，所述方法还包括：确定探测数据的目标子区域，根据所述探测数据的第二点迹特征信息，以及不同子区域的先验知识库，确定所述探测数据中各不同目标子区域的杂波信号的目标类型。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于...
【专利技术属性】
技术研发人员：徐好，李春林，许刚，龚波，赵阳，胡扬，
申请(专利权)人：四川九洲防控科技有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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