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雷达研究方法

现代雷达（包括热雷达和激光雷达〕不但是对遥远日标进行探测和***的工具，而且能够测量与日标形体和表面物理特性有关的参数，进而对日标分类和识别。日标识别的基本原理是利用雷达回波中的幅度、相位、频谱和极化等日标特***息，通过数学上的各种多维空间变换来估算日标的大小、形状、重量和表面层的物理特性参数，后根据大量训练样木所确定的鉴别函数，在分类器中进行识别。目标识别还可利用再入大气层后的大团过滤技术。当日标群进入大气层时，在大气阻力的作用下，日标群中的真假目标由于轻重和阻力的不同而分开，轻目标、外形不规则的目标开始减速，落在真的后面，从而可以区别目标。

雷达目标识别模型

雷达日标识别需要从日标的雷达回波中提取日标的有关信息标志和稳定特征并判明其属性。它根据目标的后向电磁散射来鉴别目标，是电磁散射的逆问题。利用目标在雷达远区所产生的散射场的特征，可以获得用于目标识别的信息，回波信号的幅值、相位、频率和极化等均可被利用。对获取的目标信息进行计算机处理，与已知目标的特性进行比较，从而达到自动识别目标的目的。识别过程分成三个步骤:目标的数据获取、特征提取和分类。

整个识别过程可以分为两个阶段:训练（或设计〕阶段和识别阶段。前者用一定数量的训练样本进行分类器的设计或训练，后者用所设计或训练的分类器对待识别的样本进行分类决策。

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雷达的目标识别技术

摘要:

对雷达自动目标识别技术和雷达目标识别过程进行了简要回顾,研究了相控阵雷达系统中多目标跟踪识别的重复检测问题提出了角度相关区算法,分析了实现中的若干问题，通过在相控阵雷达地址系统中进行的地址实验和结果分析表明:采用角度相关区算法对重复检测的回波数据进行处理时将使识别的目标信息更从而能更早地形成稳定的航迹达到对目标的准确识别。

随着科学技术的发展,雷达目标识别技术越来越引起人们的广泛关注，在及未来中扮演着重要角色。地面雷达目标识别技术目前主要有-Se方式，分别是一维距离成象技术、极化成象技术和目标振动声音频谱识别技术。

雷达目标识别的特点、分类及方法

雷达目标识别相对于目标的***、跟踪，具有更大的不确定性，这主要是由于在目标识别中特征既与目标尺寸及雷达参数有关，又与雷达所处的环境特性有关。同对，采用不同的处理方式时，所得到的特征也可能不同。因而，难于提取稳健(鲁棒)的、能区分目标的本原特征。同时，不同雷达提供的用于目标识别的测量数据有很大的差异性，它们关于目标识别的结果具有不同的致信度，并且可能是在不同的层次上的。

(1）雷达目标特***号

雷达目标特***号(RTS—Radar Target Signature〉是雷达发射的电磁波与目标相互作用所产生的各种信息，它载于目标散射回波之上，是雷达识别目标的主要信息来源。雷达目标特***号包括雷达散射截面积（RCS—Radar Cross Section）及其统计参数、角闪烁误差（AGE—Angular Glint Error）及其统计参数、极化散射矩阵、散射中心分布、极点等。但是，不是任何雷达都能获得所有目标特***号的。早期的雷达由于分辨力不够，只能将探测对象看作点目标，得到目标的距离、方位、速度等简单信息，难以满足目标识别的要求。随着高分辨力雷达的问世，才有条件将探测对象当作扩展目标来研究，获得更多的雷达日标特***号，使复杂电磁环境中的雷达目标识别成为可能。

雷达目标特***号的研究手段有实验、暗室测量和外场试验三种，它们各有其优缺点，应根据具体情况进行取舍。实验主要是将目标分解或利用某种近似理论，用计算机对目标的雷达回波进行模拟。其优点是花费少，能产生任意姿态角的目标回波数据，但数据可信度不高;暗室测量主要是在微波（毫米波）暗室中对目标的缩比模型进行测量，花费较大，且由于有近场推远场等近似手段，数据可信度居中。一般目标的方位角可以360度准确控制，但俯仰角受暗室空间的限制，转动范围不大;外场试验就是在简单的电磁环境中对目标实物进行测量，其数据可信度，但花费，且目标的姿态难以准确控制。

自动驾驶感知模块中传感器融合已经成为了标配，只是这里融合的层次有不同，可以是硬件层（如禾赛，Innovusion的产品），也可以是数据层（这里的讨论范围），还可以是任务层像障碍物检测（obst***e detection），车道线检测（lane detection），分割（segmentation）和跟踪（tracking）以及车辆自身***（localization）等。

有些传感器之间很难在底层融合，比如摄像头或者激光雷达和毫米波雷达之间，因为毫米波雷达的目标分辨率很低（无法确定目标大小和轮廓），但可以在高层上探索融合，比如目标速度估计，跟踪的轨迹等等。

这里主要介绍一下激光雷达和摄像头的数据融合，实际是激光雷达点云投影在摄像头图像平面形成的深度和图像估计的深度进行结合，理论上可以将图像估计的深度反投到3-D空间形成点云和激光雷达的点云融合，但很少人用。原因是，深度图的误差在3-D空间会放大，另外是3-D空间的点云分析手段不如图像的深度图成熟，毕竟2.5-D还是研究的历史长，比如以前的RGB-D传感器，Kinect或者RealSense。

这种融合的思路非常明确：一边儿图像传感器成本低，分辨率高（可以轻松达到2K-4K）；另一边儿激光雷达成本高，分辨率低，深度探测距离短。可是，激光雷达点云测距度非常高，测距远远大于那些Infrared/TOF depth sensor，对室外环境的抗干扰能力也强，同时图像作为被动视觉系统的主要传感器，深度估计精度差，更麻烦的是稳定性和鲁棒性差。