一种杂波抑制处理方法和电子设备与流程

1.本发明实施例涉及信号处理领域，特别涉及一种杂波抑制处理方法和电子设备。


背景技术：

2.杂波抑制在低慢小目标检测系统中尤为重要。常用的方法为动目标显示技术(moving target indication，mti)对消处理、动目标检测技术(moving target detection，mtd)滤波器组、杂波图/剩余杂波图等。
3.mti滤波器在直流和脉冲重复频率(pulse repetition frequency，prf)的整数倍处具有较深的阻带，对动目标回波通过后的损失尽量小或没有损失，但是其杂波改善因子有限。
4.因此，通常选用mtd进行杂波抑制处理，mtd是一种利用多普勒滤波器组来抑制各种杂波，以提高雷达在杂波环境下检测运动目标能力的技术，其具有信号处理线性动态范围大、改善因子高、抑制杂波的同时具有运动杂波抑制能力等优点，不足之处在于自适应加权系数计算过程运算量非常大，很难满足工程处理上的实时性，一旦滤波器系数偏离了杂波特性，不仅杂波抑制效果不佳，反而造成严重的目标漏检问题。


技术实现要素：

5.本发明实施例的目的是提供一种杂波抑制处理方法和电子设备，该杂波抑制处理方法能对杂波数据进行分析，得到杂波强度等级和杂波谱宽等级等杂波特性，并按照其杂波特性完成对数据矩阵的杂波抑制处理，自适应调整mtd滤波器的系数，提高杂波抑制处理效果。
6.第一方面，本发明实施方式采用的一个技术方案是：提供一种杂波抑制处理方法，包括：获取回波信号的m个采样数据，其中，各所述采样数据均包括n个采样结果，其中，m、n均为大于1的整数；基于各所述采样数据，得到数据矩阵；根据所述数据矩阵，得到各距离单元下的杂波强度等级和杂波谱宽等级；根据各所述杂波强度等级和各所述杂波谱宽等级，得到各所述距离单元下的mtd滤波器的系数；根据各所述距离单元下的mtd滤波器的系数，对所述数据矩阵进行杂波抑制处理，得到杂波抑制处理后的数据矩阵。
7.在本发明提供的杂波抑制处理方法中，通过对杂波数据进行分析，得到杂波强度等级和杂波谱宽等级等杂波特性，并按照其杂波特性完成对数据矩阵的杂波抑制处理，自适应调整滤波器的系数，提高杂波抑制处理效果。
8.在一些实施例中，所述基于各所述采样数据，得到数据矩阵，包括：对各所述采样数据进行n点傅里叶处理，得到距离维傅里叶数据；对同一距离单元下的所述距离维傅里叶数据进行m点傅里叶处理，得到速度维傅里叶数据；基于各所述速度维傅里叶数据，得到所述数据矩阵。
9.在本实施例中，通过上述距离维和速度维上的傅里叶处理，可将原始采样点转化成一个两维数据矩阵，后续针对数据矩阵进行做检测处理步骤，可得到最终目标的确切距
离和速度。
10.在一些实施例中，所述根据所述数据矩阵，得到各距离单元下的杂波强度等级和杂波谱宽等级，包括：根据所述数据矩阵，建立杂波图，所述杂波图包括各所述距离单元下的所述速度维傅里叶数据；根据所述杂波图中各所述距离单元下的所述速度维傅里叶数据，得到各所述杂波强度等级和各所述杂波谱宽等级。
11.在本实施例中，基于数据矩阵构建杂波图后，再对杂波数据进行分析，获取杂波强度和杂波谱宽等杂波特征参数，因杂波图数据是数据矩阵的平滑滤波，可提高对杂波特性的评估准确性。
12.在一些实施例中，所述根据所述杂波图中各所述距离单元下的所述速度维傅里叶数据，得到各所述杂波强度等级和各所述杂波谱宽等级，包括：获取各所述距离单元下的杂波强度分辨系数；根据所述杂波图中各所述距离单元下的所述速度维傅里叶数据、各所述杂波强度分辨系数，得到各所述杂波强度等级；获取各所述距离单元下的谱宽等级分辨系数；根据所述杂波图中各所述距离单元下的数据、各所述谱宽等级分辨系数，得到各所述杂波谱宽等级。
13.在本实施例中，可根据对杂波图进行处理得到杂波强度等级和杂波谱宽等级等杂波特性参数，可提高对杂波特性的评估准确性。
14.在一些实施例中，所述mtd滤波器的系数包括杂波区的滤波器系数和清洁区的滤波器系数，所述根据各所述杂波强度等级和各所述杂波谱宽等级，得到各所述距离单元下的mtd滤波器的系数，包括：根据各所述杂波谱宽等级，确定各所述距离单元中的杂波区和清洁区；根据各所述杂波强度等级，确定各所述距离单元中的杂波区的滤波器系数；获取旋转因子，并以旋转因子作为各所述距离单元中的清洁区的滤波器系数。
15.在本实施例中，可根据每个距离单元杂波的强弱特征自适应调整滤波器的滤波器系数，根据每个距离单元杂波的谱宽特征自适应调整清洁滤波器的范围，从而得到更适合的杂波抑制处理器的滤波器系数，提高杂波抑制处理的效果。
16.在一些实施例中，所述方法还包括：根据所述杂波抑制处理后的数据矩阵，判断各所述距离单元是否存在杂波或干扰；对于各所述距离单元，若存在杂波，则输出杂波指示信号，若存在干扰，则输出干扰指示信号。
17.在本实施例中，可根据杂波强度等级确定是否存在较强的杂波强度和干扰，且输出指示信号以指示当前是否存在较强的杂波强度和干扰，为后续更新杂波图或其余处理提供依据。
18.在一些实施例中，所述方法还包括：基于所述杂波指示信号和所述干扰指示信号，更新所述杂波图。
19.在本实施例中，通过依据杂波抑制处理器反馈的杂波指示信号额和干扰指示信号自适应更新杂波图，有利于提高杂波图对杂波特性的评估能力，且降低强杂波或强有源干扰对杂波图的影响，可减少环境中瞬态干扰对杂波图数据稳定性的影响。
20.在一些实施例中，所述基于所述杂波指示信号和所述干扰指示信号，更新所述杂波图，包括：对于第n个所述距离单元，若不存在所述杂波指示信号且不存在所述干扰指示信号，则按照第一递归滤波器系数更新第n个所述距离单元下的所述杂波图，其中，n为大于0且小于(n+1)的整数；若存在所述杂波指示信号，则按照第二递归滤波器系数更新第n个所
述距离单元下的所述杂波图；若存在所述干扰指示信号，则在非干扰速度通道上按照所述第二递归滤波器系数更新第n个所述距离单元下的所述杂波图，在干扰速度通道上不更新第n个所述距离单元下的所述杂波图。
21.在本实施例中，通过基于杂波指示信号和干扰指示信号，选取不同的递归滤波器系数对杂波图进行更新，自适应更新杂波图，降低强杂波或强有源干扰对杂波图的影响。
22.在一些实施例中，所述方法还包括：根据所述杂波抑制处理后的数据矩阵，进行目标检测。在本实施例中，通过杂波抑制处理后的数据矩阵进行目标检测，可提高检测准确性。
23.第二方面，本技术实施例提供一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及，与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如第一方面任意一项所述的方法。
24.第三方面，本技术实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令用于使计算机执行如上第一方面所述的方法。
25.第四方面，本技术实施例还提供了一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储在计算机可读存储介质上的计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，当所述程序指令被计算机执行时，使所述计算机执行如上第一方面所述的方法。
26.与现有技术相比，本发明的有益效果是：区别于现有技术的情况，本发明提供一种杂波抑制处理方法和电子设备，该方法包括获取回波信号的m个采样数据，其中，各采样数据均包括n个采样结果，其中，m、n均为大于1的整数；基于各采样数据，得到数据矩阵；根据数据矩阵，得到各距离单元下的杂波强度等级和杂波谱宽等级；根据各杂波强度等级和各杂波谱宽等级，得到各距离单元下的mtd滤波器的系数；根据各距离单元下的mtd滤波器的系数，对数据矩阵进行杂波抑制处理，得到杂波抑制处理后的数据矩阵。该杂波抑制处理方法通过对杂波数据进行分析，得到杂波强度等级和杂波谱宽等级等杂波特性，并按照其杂波特性完成对数据矩阵的杂波抑制处理，自适应调整mtd滤波器的系数，提高杂波抑制处理效果。
附图说明
27.一个或多个实施例中通过与之对应的附图中的图片进行示例性说明，这些示例性说明并不构成对实施例的限定，附图中具有相同参考数字标号的元件/模块和步骤表示为类似的元件/模块和步骤，除非有特别申明，附图中的图不构成比例限制。
28.图1是本发明实施例提供的一种杂波抑制处理方法的流程示意图；
29.图2是本发明实施例提供的一种图1中步骤s200的流程示意图；
30.图3是本发明实施例提供的一种杂波抑制处理方法的流程框图；
31.图4是本发明实施例提供的一种图1中步骤s300的流程示意图；
32.图5是本发明实施例提供的一种图4中步骤s320的流程示意图；
33.图6是本发明实施例提供的一种图1中步骤s400的流程示意图；
34.图7是本发明实施例提供的一种杂波抑制处理方法的部分流程示意图；
35.图8是本发明实施例提供的另一种杂波抑制处理方法的部分流程示意图；
36.图9是本发明实施例提供的一种图8中步骤s800的流程示意图；
37.图10是本发明实施例提供的一种电子设备的结构框图。
具体实施方式
38.下面结合具体实施例对本发明进行详细说明。以下实施例将有助于本领域的技术人员进一步理解本发明，但不以任何形式限制本发明。应当指出的是，对本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进。这些都属于本发明的保护范围。
39.为了便于理解本技术，下面结合附图和具体实施例，对本技术进行更详细的说明。除非另有定义，本说明书所使用的所有的技术和科学术语与属于本技术的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。在本技术的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是用于限制本技术。本说明书所使用的术语“和/或”包括一个或多个相关的所列项目的任意的和所有的组合。
40.需要说明的是，如果不冲突，本发明实施例中的各个特征可以相互结合，均在本技术的保护范围之内。另外，虽然在装置示意图中进行了功能模块划分，但是在某些情况下，可以以不同于装置中的模块划分。此外，本文所采用的“第一”、“第二”等字样并不对数据和执行次序进行限定，仅是对功能和作用基本相同的相同项或相似项进行区分。
41.目前，mtd滤波器组在于自适应加权系数计算过程运算量非常大，很难满足工程处理上的实时性，一旦滤波器系数偏离了杂波特性，不仅杂波抑制效果不佳，反而造成严重的目标漏检问题。另外，杂波图存储了雷达威力范围内的杂波强度分布图，杂波图检测使雷达具备切向目标检测能力，但是当存在较强杂波或强的瞬态干扰时，杂波图的数据更新将受影响，杂波图数据偏离了实际杂波强度分布，造成虚假目标增多，微弱目标漏检等问题。
42.基于此，本发明提出一种自适应杂波抑制方法和电子设备，充分发挥杂波图及mtd滤波器组在杂波抑制方面的优势，对杂波图的杂波数据进行分析，获取杂波强度和杂波谱宽等杂波特征参数，按照其杂波特性完成对数据矩阵的杂波抑制，巧妙的利用mtd滤波器组结构的灵活性完成杂波抑制，自适应调整mtd滤波器的系数，提高杂波抑制处理效果。
43.第一方面，本发明实施例提供一种杂波抑制处理方法，请参阅图1，该杂波抑制处理方法包括：
44.步骤s100：获取回波信号的m个采样数据，其中，各采样数据均包括n个采样结果，其中，m、n均为大于1的整数。
45.回波信号为雷达回波信号。该采样数据可由模拟数字转换器(analog to digital converter，adc)进行一次采样得到，在一次采样数据中，每个啁啾信号波形采样点数为n，即可采集到n个采样结果，若adc的采样频率为fs，啁啾信号采样后的第n个采样结果x(n)为：
46.x(n)＝a(n)*cos(2*π*fr/fs*n+φ(n))；
47.其中，n＝1、2、
…
、n，a(n)为回波强度，φ(n)为初始信号，fr为回波信号的频率。
48.步骤s200：基于各采样数据，得到数据矩阵。
49.具体的，对采样数据进行二维傅里叶处理，得到数据矩阵。
50.步骤s300：根据数据矩阵，得到各距离单元下的杂波强度等级和杂波谱宽等级。
51.由于采样频率固定，雷达在进行采样时，每个采样点对应一定时延，即不同时延对应不同距离，那么，对采样结果进行处理后，可以以量化后的距离单元的信号强弱表征某距离是否存在目标。
52.在本实施例中，对数据矩阵进行处理后，可得到n个距离单元下的杂波强度等级和杂波谱宽等级，各距离单元下的杂波强度等级用于指示各距离单元内杂波的强弱特性，各距离单元下的杂波谱宽等级用于指示各距离单元内杂波的谱宽特性。其中，各距离单元代表与雷达之间的距离，相邻两个距离单元之间的间隔用于表征某一距离，例如为3米距离，则第1个距离单元为3米，第10个距离单元为30米，
…
，第n个距离单元为3n米，
…
，第n个距离单元为3n米。
53.步骤s400：根据各杂波强度等级和各杂波谱宽等级，得到各距离单元下的mtd滤波器的系数。
54.在得到各距离单元下的杂波强度等级和杂波谱宽等级后，可根据每个距离单元下的杂波谱宽等级确定各距离单元内是否存在杂波，并结合每个距离单元下的杂波强度等级确定mtd滤波器的系数。
55.步骤s500：根据各距离单元下的mtd滤波器的系数，对数据矩阵进行杂波抑制处理，得到杂波抑制处理后的数据矩阵。
56.最后按照各距离单元下的mtd滤波器的系数，在杂波抑制处理器中完成杂波抑制处理，例如将数据矩阵中的各距离单元下的数据与mtd滤波器的系数进行对应的复数乘加运算，完成杂波抑制处理。
57.具体的，数据矩阵中第n个距离单元下的第m个数据为rfft_data，第n个距离单元下的第m个速度通道下选出的自适应滤波器系数为coef，则经杂波抑制处理器进行处理后的数据矩阵中的第n个距离单元下的第m个数据amtd_data(m)为：
58.amtd_data(m)＝rfft_datam×
1t
.*coef1×m；
59.其中，m＝1、2、
…
、m，rfft_datam×1为数据矩阵中第n个距离单元下的第m个数据，coef1×m为第n个距离单元下的第m个速度通道的mtd滤波器系数。最后，在得到处理后的数据矩阵后，可将数据矩阵输出给目标检测、噪声电平估计、平方律检波等后续处理。
60.在本实施例中，该杂波抑制处理方法能对杂波数据进行分析，得到杂波强度等级和杂波谱宽等级，其中，各距离单元下的杂波强度等级代表各距离单元下杂波的强弱特性，各距离单元下的杂波谱宽等级代表各距离单元下杂波的谱宽特性，接着，根据各距离单元的杂波强度等级和杂波谱宽等级，调整滤波器的系数，对杂波进行抑制处理。即在本实施例中，能根据各距离单元下的杂波特性，并按照其杂波特性完成对数据矩阵的杂波抑制处理，自适应调整杂波区间的范围和杂波抑制系数，提高杂波抑制处理效果。在应用本实施例提供的方法中，在强杂波下，杂波改善因子可达55db，可见，杂波抑制性能优于常规杂波抑制处理方式；在正常杂波下，最小可检测速度达到0.2m/s，可见，慢速目标检测能力优于常规处理方式；在目标信噪比为13db时，检测概率达到86.3％，可见其检测性能与常规检测方法相当。
61.在其中一些实施例中，请参阅图2和图3，步骤s200包括：
62.步骤s210：对各采样数据进行n点傅里叶处理，得到距离维傅里叶数据；
63.步骤s220：对同一距离单元下的距离维傅里叶数据进行m点傅里叶处理，得到速度维傅里叶数据；
64.步骤s230：基于各速度维傅里叶数据，得到数据矩阵。
65.距离维傅里叶数据为各采样数据在距离维上的一维傅里叶数据，速度维傅里叶数据为各一维傅里叶数据在速度维上的二维傅里叶数据。
66.具体的，经adc采样后，依次对m个采样数据中的n个采样结果进行距离维傅里叶处理，得到距离维数据rfft(k)为：
67.rfft(k)＝f[x(n)]；
[0068]
其中，k＝1，2，
…
，n，f[x]为对x进行傅里叶变换的函数；
[0069]
接着，将步骤s210得到的距离维傅里叶数据按照距离单元依次重新排列，取相同距离单元的m组数据，生成一组新的数据，记为rfft(l)’，并对其进行m点傅里叶处理，得到速度维傅里叶数据为：
[0070]
dfft(l)＝f[rfft(l)’]；
[0071]
其中，l＝1，2，
…
，m；
[0072]
最后，将各速度维傅里叶数据按照原有方式进行排列，得到最终的数据矩阵rdmap。
[0073]
在本实施例中，通过上述距离维和速度维上的傅里叶处理，可将原始采样点转化成一个两维数据矩阵，可得到用来分别表征距离维和速度维的目标数据rdmap，后续针对数据矩阵rdmap做检测处理步骤，可得到最终目标的确切距离和速度。
[0074]
在其中一些实施例中，请参阅图3和图4，步骤s300包括：
[0075]
步骤s310：根据数据矩阵，建立杂波图，杂波图包括各距离单元下的速度维傅里叶数据；
[0076]
步骤s320：根据杂波图中各距离单元下的速度维傅里叶数据，得到各杂波强度等级和各杂波谱宽等级。
[0077]
具体的，设当前波位编号为bm，共有beamnum个波位，将当前rdmap数据作为当前波位编号的杂波图数据cluttermap(bm，m，n)为：
[0078]
cluttermap(bm，m，n)＝rdmap(m，n)；
[0079]
其中，bm＝1、2、
…
、beamnum，rdmap(m，n)为第m个距离单元下、第n个速度通道下的速度维傅里叶数据，即第m个距离单元下、第n个速度通道下的二维傅里叶数据；
[0080]
相比于直接利用数据矩阵rdmap进行计算，因单次rdmap数据的稳定性较差，最终效果较差，且杂波谱分析过程运算量较大，实时计算的难度较大。在本实施例中，基于数据矩阵构建杂波图后，再对杂波数据进行分析，获取杂波强度和杂波谱宽等杂波特征参数，由于杂波图数据是若干帧数据rdmap的平滑滤波，可提高对杂波特性的评估准确性；且当前帧杂波滤波器的选择依据的是上一帧杂波谱分析的结论，能将杂波谱估计的计算过程放在空闲的时间段内完成，降低计算难度。
[0081]
在其中一些实施例中，请参阅图3和图5，步骤s320包括：
[0082]
步骤s321：获取各距离单元下的杂波强度分辨系数；
[0083]
步骤s322：根据杂波图中各距离单元下的速度维傅里叶数据、各杂波强度分辨系数，得到各杂波强度等级。
[0084]
具体的，对于第n个距离单元，先根据第n个距离单元下的所有速度维傅里叶数据cluttermap(:，n)，得到第n个距离单元下的最大电平max(cluttermap(:，n))；然后，以杂波强度分辨系数cluttermap_class为参考，得到第n个距离单元的杂波强度等级clutter_amp_level为：
[0085]
clutter_amp_level＝round[max(cluttermap(:，n))/cluttermap_class(n))]。
[0086]
其中，round(x)为将x进行四舍五入为指定的位数的函数。
[0087]
步骤s323：获取各距离单元下的谱宽等级分辨系数；
[0088]
步骤s324：根据杂波图中各距离单元下的速度维傅里叶数据、各谱宽等级分辨系数，得到各杂波谱宽等级。
[0089]
具体的，对于第n个距离单元，先通过下式计算得到杂波谱中心位置clutter_center_idx为：
[0090]
clutter_center_idx＝find(max(cluttermap(:，n))；
[0091]
其中，find(x)为对x进行定位的函数。
[0092]
第n个距离单元的杂波谱中心位置即第n个距离单元下的最大电平所在位置；接着，按照下式得到谱宽等级分辨系数coef1：
[0093]
coef1＝round[average(cluttermap(:，n))/(sum(cluttermap(:，n))-max(cluttermap(:，n))/m)]；
[0094]
其中，average(x)为对x进行求平均的函数，sum(x)为对x进行求和的函数。
[0095]
然后，对杂波谱进行统计分析，得出该距离单元内超过杂波平均电平的所有速度通道下标值，记为杂波宽度下标clutter_width_idx：
[0096]
clutter_width_idx＝find[coef1*cluttermap(:，n)》average(cluttermap(:，n))]；
[0097]
最后，根据杂波宽度下标和杂波谱中心位置，得出杂波谱宽等级clutter_width_class为：
[0098]
clutter_width_class＝round(clutter_width_idx/clutter_center_idx)。
[0099]
在本实施例中，可根据对杂波图进行处理得到杂波强度等级和杂波谱宽等级，由于杂波图数据是若干帧数据rdmap的平滑滤波，可提高对杂波特性的评估准确性。进一步的，可以选择若干个较强的速度通道的平均值以计算杂波强度等级，从而提高杂波强度的等级划分的稳定性。
[0100]
在其中一些实施例中，mtd滤波器的系数包括杂波区的滤波器系数和清洁区的滤波器系数，请参阅图3和图6，步骤s400包括：
[0101]
步骤s410：根据各杂波谱宽等级，确定各距离单元中的杂波区和清洁区。
[0102]
具体的，对于第n个距离单元，若速度通道m小于第n个距离单元对应的杂波谱宽等级clutter_width_class时，则为杂波区；若速度通道m大于或等于第n个距离单元对应的杂波谱宽等级clutter_width_class时，则为清洁区。
[0103]
步骤s420：根据各杂波强度等级，确定各距离单元中的杂波区的滤波器系数。
[0104]
对于第n个距离单元，若第m个速度通道为杂波区，则从滤波器系数存储器中根据第n个距离单元的杂波强度等级选择滤波器系数。
[0105]
其中，滤波器系数存储器中预先存储有不同杂波强度等级下的滤波器系数。具体
的，可通过预先采集静态杂波图，对杂波数据进行预处理，得到不同杂波强度等级下的滤波器系数，并将其存储于滤波器系数存储器内。通过这种方式构建滤波器系数存储器，可提高滤波器系数的精细化程度，且降低后续的检测损失。
[0106]
步骤s430：获取旋转因子，并以旋转因子作为各距离单元中的清洁区的滤波器系数。
[0107]
对于第n个距离单元，若第m个速度通道为清洁区，则将对应的旋转因子作为滤波器系数，即对于清洁滤波器通道，只需按照常规fft计算即可。
[0108]
在本实施例中，根据每个距离单元杂波的强弱特征自适应调整滤波器的滤波器系数，根据每个距离单元杂波的谱宽特征自适应调整清洁滤波器的范围，即基于对杂波特性的统计分析，对mtd滤波器组的系数进行重构，从而得到更适合的杂波抑制处理器的滤波器系数，从而提高杂波抑制处理的效果。
[0109]
在其中一些实施例中，请参阅图3和图7，杂波抑制处理方法还包括：
[0110]
步骤s600：根据杂波抑制处理后的数据矩阵，确定各距离单元是否存在杂波或干扰；
[0111]
步骤s700：对于各距离单元，若存在杂波，则输出杂波指示信号，若存在干扰，则输出干扰指示信号。
[0112]
具体的，对于第n个距离单元，若杂波强度等级clutter_amp_level大于或等于强杂波门限，则输出杂波指示信号，该杂波指示信号表示第n个距离单元存在较强的杂波强度；若杂波强度等级clutter_amp_level大于或等于强干扰门限，则输出干扰指示信号，该干扰指示信号表示第n个距离单元存在较强的干扰。其中，强杂波门限和强干扰门限可根据系统需要进行设置，在此不做限定。
[0113]
在本实施例中，可根据杂波强度等级确定是否存在较强的杂波强度和干扰，且输出指示信号以指示当前是否存在较强的杂波强度和干扰，为后续更新杂波图或其余处理提供依据。
[0114]
在其中一些实施例中，请参阅图3和图8，方法还包括：
[0115]
步骤s800：基于杂波指示信号和干扰指示信号，更新杂波图。
[0116]
具体的，若杂波抑制处理器内存在强目标或强干扰时，则对该距离单元的杂波图数据不更新或者先将信号干扰对消掉后再更新杂波图。
[0117]
在本实施例中，通过依据杂波抑制处理器反馈的杂波指示信号额和干扰指示信号自适应更新杂波图，有利于提高杂波图对杂波特性的评估能力，且降低强杂波或强有源干扰对杂波图的影响，可减少环境中瞬态干扰对杂波图数据稳定性的影响。实际应用中，还可根据欺骗干扰、宽带压制干扰等更新杂波图。杂波图的构建与更新，可保证雷达对杂波区内慢速目标的检测能力，且在本实施例中，采用自适应杂波抑制技术进行自适应更新杂波图，可提高雷达系统的抗干扰能力及在复杂环境下的适应能力。另外，由于杂波图数据更有效的评估杂波特征，所以在实现杂波抑制能力的同时，对目标检测的性能损失更小。
[0118]
在其中一些实施例中，请参阅图9，步骤s800包括：
[0119]
步骤s810：对于第n个距离单元，若不存在杂波指示信号且不存在干扰指示信号，则按照第一递归滤波器系数更新第n个距离单元下的杂波图，其中，n为大于0且小于(n+1)的整数；
[0120]
步骤s820：若存在杂波指示信号，则按照第二递归滤波器系数更新第n个距离单元下的杂波图；
[0121]
步骤s830：若存在干扰指示信号，则在非干扰速度通道上按照第二递归滤波器系数更新第n个距离单元下的杂波图，在干扰速度通道上不更新第n个距离单元下的杂波图。
[0122]
具体的，杂波图数据采用一阶递归滤波器计算得到，其中，对于第n个距离单元，更新后的杂波图为：
[0123]
y(n)＝k
·
x(n)+(1-k)
·
y(n-1)；
[0124]
其中，y(n-1)为上一次扫描得到的杂波图；x(n)为本次杂波抑制处理后输出的幅度值；y(n)为本次扫描的杂波图；k为递归滤波器系数。
[0125]
若第n个距离单元不存在杂波指示信号且不存在干扰指示信号，则递归滤波器系数k为第一递归滤波器系数k1，若第n个距离单元存在杂波指示信号，则递归滤波器系数k为第二递归滤波器系数k2；若第n个距离单元存在干扰指示信号，则在干扰速度通道上不更新杂波图，其他通道按照第二递归滤波器系数k2完成当前杂波图的更新。其中，第一递归滤波器系数k1和第二递归滤波器系数k2为固定数值，二者均可根据系统需求来完成设定，通常，第二递归滤波器系数k2尽量小于第一递归滤波器系数k1，以尽量降低在杂波更新时干扰信号对杂波图的影响。
[0126]
在本实施例中，通过基于杂波指示信号和干扰指示信号，选取不同的递归滤波器系数对杂波图进行更新，降低强杂波或强有源干扰对杂波图的影响，可减少环境中瞬态干扰对杂波图数据稳定性的影响。
[0127]
在其中一些实施例中，该杂波抑制处理方法还包括：根据杂波抑制处理后的数据矩阵，进行目标检测。
[0128]
具体的，在得到杂波抑制处理后的数据矩阵后，可进行构建或更新杂波图，然后得到杂波图后，确定目标的距离和速度，其具体检测过程可参照现有技术，在此不进行阐述。
[0129]
在本实施例中，通过杂波抑制处理后的数据矩阵进行目标检测，可提高检测准确性。
[0130]
第二方面，本技术实施例还提供了一种电子设备，请参见图10，其示出了能够执行图1至图2、图4至图9所述的杂波抑制处理方法的电子设备的硬件结构。
[0131]
电子设备包括：至少一个处理器110；以及，与至少一个处理器110通信连接的存储器120，图10中以一个处理器110为例。存储器120存储有可被至少一个处理器110执行的指令，指令被至少一个处理器110执行，以使至少一个处理器110能够执行上述图1至图2、图4至图9所述的杂波抑制处理方法。处理器110和存储器120可以通过总线或者其他方式连接，图10中以通过总线连接为例。
[0132]
存储器120作为一种非易失性计算机可读存储介质，可用于存储非易失性软件程序、非易失性计算机可执行程序以及模块，如本技术实施例中的杂波抑制处理方法对应的程序指令/模块。处理器110通过运行存储在存储器120中的非易失性软件程序、指令以及模块，从而执行服务器的各种功能应用以及数据处理，即实现上述方法实施例中的杂波抑制处理方法。
[0133]
存储器120可以包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需要的应用程序；存储数据区可存储根据杂波抑制处理装置的使用所
创建的数据等。此外，存储器120可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器件。在其中一些实施例中，存储器120可选包括相对于处理器110远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至电子设备。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
[0134]
一个或者多个模块存储在存储器120中，当被一个或者多个处理器110执行时，执行上述任意方法实施例中的杂波抑制处理方法，例如，执行以上描述的图1至图2、图4至图9所述的杂波抑制处理方法步骤。
[0135]
上述产品可执行本技术实施例所提供的杂波抑制处理方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。未在本实施例中详尽描述的技术细节，可参见本技术实施例所提供的杂波抑制处理方法。
[0136]
本技术实施例还提供了一种非易失性计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，该计算机可执行指令被一个或多个处理器执行，例如，执行以上描述的图1至图2、图4至图9所述的杂波抑制处理方法步骤。
[0137]
本技术实施例还提供了一种计算机程序产品，包括存储在非易失性计算机可读存储介质上的计算程序，计算机程序包括程序指令，当程序指令被计算机执行时时，使计算机执行上述任意方法实施例中的杂波抑制处理方法，例如，执行以上描述的图1至图2、图4至图9所述的杂波抑制处理方法的步骤。
[0138]
需要说明的是，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。
[0139]
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对相关技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如rom/ram、磁碟、光盘等，包括若干指令用至少一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
[0140]
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；在本发明的思路下，以上实施例或者不同实施例中的技术特征之间也可以进行组合，步骤可以以任意顺序实现，并存在如上所述的本发明的不同方面的许多其它变化，为了简明，它们没有在细节中提供；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。

技术特征：
1.一种杂波抑制处理方法，其特征在于，包括：获取回波信号的m个采样数据，其中，各所述采样数据均包括n个采样结果，其中，m、n均为大于1的整数；基于各所述采样数据，得到数据矩阵；根据所述数据矩阵，得到各距离单元下的杂波强度等级和杂波谱宽等级；根据各所述杂波强度等级和各所述杂波谱宽等级，得到各所述距离单元下的mtd滤波器的系数；根据各所述距离单元下的mtd滤波器的系数，对所述数据矩阵进行杂波抑制处理，得到杂波抑制处理后的数据矩阵。2.根据权利要求1所述的杂波抑制处理方法，其特征在于，所述基于各所述采样数据，得到数据矩阵，包括：对各所述采样数据进行n点傅里叶处理，得到距离维傅里叶数据；对同一距离单元下的所述距离维傅里叶数据进行m点傅里叶处理，得到速度维傅里叶数据；基于各所述速度维傅里叶数据，得到所述数据矩阵。3.根据权利要求2所述的杂波抑制处理方法，其特征在于，所述根据所述数据矩阵，得到各距离单元下的杂波强度等级和杂波谱宽等级，包括：根据所述数据矩阵，建立杂波图，所述杂波图包括各所述距离单元下的所述速度维傅里叶数据；根据所述杂波图中各所述距离单元下的所述速度维傅里叶数据，得到各所述杂波强度等级和各所述杂波谱宽等级。4.根据权利要求3所述的杂波抑制处理方法，其特征在于，所述根据所述杂波图中各所述距离单元下的所述速度维傅里叶数据，得到各所述杂波强度等级和各所述杂波谱宽等级，包括：获取各所述距离单元下的杂波强度分辨系数；根据所述杂波图中各所述距离单元下的所述速度维傅里叶数据、各所述杂波强度分辨系数，得到各所述杂波强度等级；获取各所述距离单元下的谱宽等级分辨系数；根据所述杂波图中各所述距离单元下的所述速度维傅里叶数据、各所述谱宽等级分辨系数，得到各所述杂波谱宽等级。5.根据权利要求1-4任意一项所述的杂波抑制处理方法，其特征在于，所述mtd滤波器的系数包括杂波区的滤波器系数和清洁区的滤波器系数，所述根据各所述杂波强度等级和各所述杂波谱宽等级，得到各所述距离单元下的mtd滤波器的系数，包括：根据各所述杂波谱宽等级，确定各所述距离单元中的杂波区和清洁区；根据各所述杂波强度等级，确定各所述距离单元中的杂波区的滤波器系数；获取旋转因子，并以旋转因子作为各所述距离单元中的清洁区的滤波器系数。6.根据权利要求5所述的杂波抑制处理方法，其特征在于，所述方法还包括：根据所述杂波抑制处理后的数据矩阵，判断各所述距离单元是否存在杂波或干扰；对于各所述距离单元，若存在杂波，则输出杂波指示信号，若存在干扰，则输出干扰指
示信号。7.根据权利要求6所述的杂波抑制处理方法，其特征在于，所述方法还包括：基于所述杂波指示信号和所述干扰指示信号，更新所述杂波图。8.根据权利要求7所述的杂波抑制处理方法，其特征在于，所述基于所述杂波指示信号和所述干扰指示信号，更新所述杂波图，包括：对于第n个所述距离单元，若不存在所述杂波指示信号且不存在所述干扰指示信号，则按照第一递归滤波器系数更新第n个所述距离单元下的所述杂波图，其中，n为大于0且小于(n+1)的整数；若存在所述杂波指示信号，则按照第二递归滤波器系数更新第n个所述距离单元下的所述杂波图；若存在所述干扰指示信号，则在非干扰速度通道上按照所述第二递归滤波器系数更新第n个所述距离单元下的所述杂波图，在干扰速度通道上不更新第n个所述距离单元下的所述杂波图。9.根据权利要求1所述的杂波抑制处理方法，其特征在于，所述方法还包括：根据所述杂波抑制处理后的数据矩阵，进行目标检测。10.一种电子设备，其特征在于，包括：至少一个处理器；以及，与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如权利要求1-9任意一项所述的方法。11.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令用于使计算机执行如权利要求1-9任意一项所述的方法。

技术总结
本发明提供一种杂波抑制处理方法和电子设备，该方法包括获取回波信号的M个采样数据，其中，各采样数据均包括N个采样结果，其中，M、N均为大于1的整数；基于各采样数据，得到数据矩阵；根据数据矩阵，得到各距离单元下的杂波强度等级和杂波谱宽等级；根据各杂波强度等级和各杂波谱宽等级，得到各距离单元下的MTD滤波器的系数；根据各距离单元下的MTD滤波器的系数，对数据矩阵进行杂波抑制处理，得到杂波抑制处理后的数据矩阵。该杂波抑制处理方法通过对杂波数据进行分析，得到杂波强度等级和杂波谱宽等级等杂波特性，并按照其杂波特性完成对数据矩阵的杂波抑制处理，自适应调整MTD滤波器的系数，提高杂波抑制处理效果。提高杂波抑制处理效果。提高杂波抑制处理效果。


技术研发人员：孙永强
受保护的技术使用者：深圳市塞防科技有限公司
技术研发日：2023.05.18
技术公布日：2023/9/5