【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及信号处理，更具体地，本专利技术涉及一种基于多维参数估计的多人体目标分离方法。
技术介绍
1、在雷达信号处理领域，多目标检测与分离是一项重要但具有挑战性的任务。当多个目标位于相同或相近的距离时，传统的检测方法往往难以区分这些目标。此外，基于cfar的多目标检测在目标位于相同距离单元时表现出局限性，需要引入额外的角度信息维度来实现有效分离。
2、2d-music算法作为一种能够同时估计目标方向和距离的算法，虽然在理论上具有优势，但其计算复杂度较高，特别是在涉及高维协方差矩阵运算和二维空间谱峰搜索时。这不仅影响了算法的实时处理能力，也限制了其在实际应用中的广泛使用。
技术实现思路
1、本专利技术提供了一种基于多维参数估计的多人体目标分离方法，其特征在于，包括以下步骤：
2、步骤1、利用mimo雷达技术构建天线阵列，并采用时分复用模式发射调频信号，通过虚拟天线拓展技术提高角度分辨率；
3、步骤2、对雷达接收信号进行2d-fft处理，生成距离角度矩阵ram，实现对多个目标的角度和距离的初步估计；
4、步骤3、对距离角度矩阵ram进行奇异值分解svd降噪处理，并通过中值滤波去除噪声，增强目标信号特征；
5、步骤4、对降噪后的距离角度矩阵ram进行二值化处理，确定目标的初步距离和角度估计区间；
6、步骤5、基于二值化结果，分割距离角度矩阵ram图，形成目标的子搜索空间，降低谱峰搜索的计算量；
7、步
8、步骤7、将角度估计值代入2d-music算法中，进行距离的精确估计，得到目标的二维参数估计值。
9、在一些实施例中，步骤1中所述的mimo雷达采用2×4配置，包括两个物理发射天线和四个物理接收阵元，以及通过虚拟技术拓展得到的四个虚拟接收天线。
10、在一些实施例中，步骤2中所述的2d-fft包括range-fft和angle-fft，通过range-fft获取目标的距离信息，通过angle-fft获取目标的角度信息。
11、在一些实施例中，步骤3中所述的svd降噪处理选取距离角度矩阵ram的主要奇异值进行去噪，中值滤波算法采用窗口大小为2n+1的方形窗口，其中，n为滤波器窗口边缘的宽度。
12、在一些实施例中，步骤4中所述的二值化处理采用阈值确定法，选取二值化阈值为分割距离角度矩阵ram图中目标信号与背景噪声的分界。
13、在一些实施例中，步骤5中所述的分割距离角度矩阵ram图基于二值化结果，将距离角度矩阵ram图中数值为1的区域作为目标信号的估计范围，形成子搜索空间。
14、在一些实施例中，步骤6中所述的一维music算法利用信号的谱峰特性，在初步估计的角度区间内进行精确的角度估计。
15、在一些实施例中，步骤7中所述的2d-music算法结合角度的精确估计值，在距离估计区间内进行距离的精确估计，实现目标的二维参数精确估计。
16、在一些实施例中，所述方法还包括计算复杂度分析，通过nystrom算法优化协方差矩阵的分解，降低计算复杂性，并通过级联music算法进一步降低谱峰搜索的计算复杂度。
17、在一些实施例中，所述方法还包括通过级联music算法，将2d参数估计问题简化为一维估计问题，实现目标的二维参数精确估计。
18、本专利技术的上述实施例至少具有以下有益效果：
19、利用mimo雷达技术和时分复用模式，通过虚拟天线拓展技术显著提高了角度分辨率，增强了对目标角度信息的估计精度；
20、通过nystrom算法优化协方差矩阵的分解，有效降低了2d-music算法的计算量，提升了子空间分解的效率；
21、采用级联music算法，将2d参数估计问题简化为一维估计问题，大幅降低了谱峰搜索的计算复杂度，提高了算法的实用性和效率；
22、通过svd降噪处理和中值滤波，有效去除噪声并增强了目标信号特征，提高了目标检测的准确性和信号的识别能力；
23、实现了对多个人体目标的有效分离，尤其是在目标距离接近或相同的情况下，能够准确估计每个目标的角度和距离参数；
24、通过仿真实验和实际数据验证测试，证明了本专利技术方法在不同场景下均具有良好的性能和高度的适应性；
25、本专利技术的方法在保证参数估计准确性的同时，显著提升了算法的运行速度，适用于需要快速响应的实时多目标检测场景。
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1.一种基于多维参数估计的多人体目标分离方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤1中所述的MIMO雷达采用2×4配置，包括两个物理发射天线和四个物理接收阵元，以及通过虚拟技术拓展得到的四个虚拟接收天线。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤2中所述的2D-FFT包括Range-FFT和Angle-FFT，通过Range-FFT获取目标的距离信息，通过Angle-FFT获取目标的角度信息。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤3中所述的SVD降噪处理选取距离角度矩阵RAM的主要奇异值进行去噪，中值滤波算法采用窗口大小为2N+1的方形窗口，其中，N为滤波器窗口边缘的宽度。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤4中所述的二值化处理采用阈值确定法，选取二值化阈值为分割距离角度矩阵RAM图中目标信号与背景噪声的分界。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤5中所述的分割距离角度矩阵RAM图基于二值化结果，将距离角度矩阵RAM图中数值为1的区域作为目标信号
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤6中所述的一维MUSIC算法利用信号的谱峰特性，在初步估计的角度区间内进行精确的角度估计。
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤7中所述的2D-MUSIC算法结合角度的精确估计值，在距离估计区间内进行距离的精确估计，实现目标的二维参数精确估计。
9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括计算复杂度分析，通过Nystrom算法优化协方差矩阵的分解，降低计算复杂性，并通过级联MUSIC算法进一步降低谱峰搜索的计算复杂度。
10.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括通过级联MUSIC算法，将2D参数估计问题简化为一维估计问题，实现目标的二维参数精确估计。
...【技术特征摘要】
1.一种基于多维参数估计的多人体目标分离方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤1中所述的mimo雷达采用2×4配置，包括两个物理发射天线和四个物理接收阵元，以及通过虚拟技术拓展得到的四个虚拟接收天线。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤2中所述的2d-fft包括range-fft和angle-fft，通过range-fft获取目标的距离信息，通过angle-fft获取目标的角度信息。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤3中所述的svd降噪处理选取距离角度矩阵ram的主要奇异值进行去噪，中值滤波算法采用窗口大小为2n+1的方形窗口，其中，n为滤波器窗口边缘的宽度。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤4中所述的二值化处理采用阈值确定法，选取二值化阈值为分割距离角度矩阵ram图中目标信号与背景噪声的分界。
6.根据...
【专利技术属性】
技术研发人员：卓智海，顾培明，谭雨洁，
申请(专利权)人：无锡芯湖湾信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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