芜湖易来达雷达科技有限公司

本发明涉及雷达信号处理与识别技术领域，具体为一种毫米波雷达目标分类方法，包括：接收毫米波雷达输出的原始点云数据，并进行异常点过滤；对处理后的目标进行九维特征提取，构成特征向量X=[x0，x1，x2…x8]；应用人工经验规则对目标预筛选；使用二级决策树架构进行分类；对近距离目标进行几何特征辅助验证；建立信任度滑窗机制，基于目标尺寸直接确定分类结果为大车的目标；对分类结果进行类别修正后处理优化；准备训练数据，配置人工权重与融合特征重要性；计算样本权重，优化叶节点大小；训练决策树并剪枝，生成c代码。本发明克服了目前毫米波雷达目标分类存在的决策树与人工干预割裂；模型与实际算法不匹配分类等问题。

本发明涉及雷达信号处理与目标检测技术领域，具体为一种毫米波雷达目标动静属性检测方法，包括：步骤1、溜车场景检测与车速修正；步骤2、车辆动态贡献阈值计算；步骤3、目标特征贡献阈值计算；步骤4、横摆补偿与理论径向速度计算；步骤5、动静属性判别与标记。本发明精准解决了溜车场景误判问题；显著提升了高速、急加速、急转弯等复杂工况下的检测精度；有效抑制了多径效应和投影误差引起的误判；显著提升了转弯工况下的动静分离精度；实用性强、易落地；特殊场景鲁棒性高。