改进的毫米波雷达静态目标识别与跟踪方法 |
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引用本文: | 林雨田,张钰,高利,赵亚男.改进的毫米波雷达静态目标识别与跟踪方法[J].四川激光,2022(6):46-52. |
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作者姓名: | 林雨田 张钰 高利 赵亚男 |
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作者单位: | 北京理工大学机械与车辆学院 |
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基金项目: | 国家重点研发计划(No.2018YFB0105205-02);国家重点研发计划(No.2017YFC0804808);国家重点研发计划(No.2017YFC0804803); |
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摘 要: | 毫米波雷达在进行静态目标识别时存在目标丢失和信息缺失、识别效果较差的问题。采用一种基于机器学习算法的方法来实现静态物体识别与跟踪。选取雷达检测目标的相对速度和相对距离作为观测量,使用高斯隐马尔科夫模型学习毫米波雷达检测结果的标签数据,获取目标相对距离、相对速度和目标状态之间的非线性关系。结合高斯聚类方法与毫米波雷达数据实现对目标标签结果的预测,通过前向后向算法实现目标跟踪。结果表明,使用的模型能够在受试车车速达到30 m/s时,对140 m远处的静态目标实现良好的识别、预测和跟踪效果。
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关 键 词: | 毫米波雷达 静态物体检测 高斯隐马尔科夫模型 机器学习 |
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