[发明专利]一种三维机载雷达的聚类分析方法

说明书

本发明公开了一种三维机载雷达的聚类分析方法，其包括：步骤S1:获取三维雷达成像图；步骤S2:聚类分析；将三维数据样本划分成各类，去除小面积类，提取各类的质心，输出目标质心的坐标；步骤S3:检测跟踪；根据检测跟踪目标的位置，观察序列预测出目标下一个的位置的坐标。本发明具有原理简单、实时性好、效率高、能有效抑制目标杂波、运算速度快等优点。

技术领域

本发明主要涉及到无人机载三维雷达技术领域，特指一种三维机载雷达的聚类分析方法。

背景技术

无人机载三维雷达充分有着无人机飞行平台飞行距离远、不受地形限制、机动灵活的特点，具有对非金属介质强穿透、多目标三维定位、光电吊舱环境适应性强和结果显示直观等优势。它可安全快速进入废墟，建筑和山林区域，实现快速高效的完成大面积搜索任务，在搜索领域有很大的应用价值。

目前，在无人机载三维雷达的大量数据分析中发现，由于无人机平台自身抖动和探测环境复杂的原因，在BP成像后雷达回波会混入很多杂波能量，从而产生大量虚警；即：由于无人机载三维雷达需要对空间三个维度进行信号处理，数学建模复杂，同时，无人机飞行时受环境影响造成抖动，引入了大量杂波，雷达成像结果中造成很多虚警。所以，抑制成像造成的虚警非常迫切。

现有技术的相关技术中，有提出在二维空间内进行雷达成像抑制虚警的方式，但是这种方式仅在二维空间采取了滤波和加窗等常规的信号处理方法对虚警进行抑制，大部分还在理想环境下的仿真阶段，并且算法流程复杂，耗时长，实测阶段结果并不好，不具有实用价值。

发明内容

本发明要解决的技术问题就在于：针对现有技术存在的技术问题，本发明提供一种原理简单、实时性好、效率高的三维机载雷达的聚类分析方法，该方法能有效抑制目标杂波、运算速度快。

为解决上述技术问题，本发明采用以下技术方案：

一种三维机载雷达的聚类分析方法，其包括：

步骤S1:获取三维雷达成像图；

步骤S2:聚类分析；将三维数据样本划分成各类，去除小面积类，提取各类的质心，输出目标质心的坐标；

步骤S3:检测跟踪；根据检测跟踪目标的位置，观察序列预测出目标下一个的位置的坐标。

作为本发明的进一步改进：所述步骤S2包括：

步骤S201:输入雷达三维雷达数据，将其二值化和划分网格，生成三维坐标的样本点；

步骤202:依据样本点的中心点进行聚类，删除中心点之外的类别，生成完成聚类后的三维样本点。

作为本发明的进一步改进：所述步骤S202包括：

步骤S2021:从样本点中随机选取m个点作为初始类中心；

步骤S2022:将每个样本点划分到距离它最近到中心点所代表的类中；

步骤S2023:用各类中所有样本的中心点替代原有的中心点；

步骤S2024:重复步骤S2022和步骤2023，直到中心点不变或者达到预定迭代次数，继续下一步；

步骤S2025:提取迭代完成后的m个类中心；

步骤S2026:依次判断各类的样本点到其中心的最大值距离是否满足门限值D，如果满足则输出目标类，否则当小目标剔除；

步骤S2027:终止，生成聚类完成的M类三维样本点。

作为本发明的进一步改进：所述步骤S202中无人机载雷达三维图像域数据表达式：

其中，雷达的第j个孔径数据表达式: