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雷达目标识别技术回顾及发展现状

雷达目标识别的研究始于20 世纪50年代，早期雷达目标特征信号的研究t.作主要是研究达目标的有效散射截血积。但是，对形状不同、性质各异的各类日标，笼统用一个有效射面积来描述，就显得过于粗糙，也难以实现有效识别。几十年来，随着电磁散射理论的不断发展以及雷达技术的不断提高，在---的现代信号处理技术条件下，许多可资识别的雷达目标特征信号相继被发现，从而建立起了相应的目标

识别理论和技术。

随着科学技术的飞速发展，一场以信息技术为基础、以获取信息优势为、以高技术为先导的领域的变革正在范围内兴起，夺取信息优势已成为夺取主动权的关键。电子信息装备作为夺取信息优势的物质基础，是推进装备信息化进程的重要动力，其.总休水平和规模将在很大程度上反

映一个的实力和---能力。

雷达作为重要的电子信息装备，自诞生起就在中发挥了极其重要的作用。但随着进攻装备的发展，只具有探测和---功能的雷达也已经不能满足信息化的需要，迫切要求雷达不仅要具有探测和---功能，而且还要具有目标识别功能，雷达目标分类与识别已成为现代雷达的重要发展方向，也是未来雷达的基本功能之一。

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用于雷达目标识别中的模式识别技术

进行雷达目标识别，必须依靠有效的目标特征分类技术模式识别技术。模式识别技术的发展为雷达目标识别的研究提供了有利的条件。统计模式识别方法、模糊模式识别方法、基于模型和基于知识的

模式识别方法以及神经网络模式识别方法等在雷达目标识别中均有成功的应用。

(1统计模式识别方法

统计模式识别是传统的模式识别方法，也是雷达目标识别中常用到的特征分类方法，它是一种根据已知样本的统计特性来对未知类别样本进行分类的方法。其基本思想是用n维特征矢量表征目标模式，并通过对样本的学习，估计出特征矢量的概率分布密度函数，在某种准则下，利用特征矢量的统计知

识来构造判别函数，从而在---分类误差概率的条件下，对目标进行分类。

近邻域法(29)、相关匹配法(15)(32)(33)(34)、---相关匹配方法(16)、bayes似然(35).bayes分类器(36)、bayes优化决策规则(36)、似然函数(37)等都被用于了目标特征的分类决策。

(⑵)模糊模式识别方法

在雷达日标识别中，由于噪声对目标背景的污染，目标信息转换过程中特征信息的随机交迭，目标信息时间、距离、方位和姿态等因素的变化都可引起信息的模糊及目标特征的畸变，影响目标识别的效果。

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obstacle detection，车道线检测lane detection，分割segmentation和---tracking以及车辆自身定位localization等。

有些传感器之间很难在底层融合，比如---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，---的轨迹等等。

这里主要介绍一下激光雷达和---头的数据融合，实际是激光雷达点云投影在---头图像平面形成的---和图像估计的---进行结合，理论上可以将图像估计的---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，---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---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，---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，---估计精度差，更麻烦的是稳定性和鲁棒性差。

车载激光雷达目标特性---激光雷达和---头在自动驾驶中的作用比较相似，从某种角度来说，激光雷达也可算是一种视觉传感器；但相比---头，其也具有其的优势：

1完全排除光线的干扰

无论白天还是黑夜，无论是树影斑驳的林荫道，还是光线急剧变化的隧道出口，都不会对激光雷达产生干扰；

2激光雷达可以轻易获取三维信息，而---头相对来说较为困难；

3激光雷达的有效距离要远于---头

例子：目前的lka功能一般要求在车速在60~70km/h以上才能正常工作，为什么？因为视觉在低速的时候取样点不足，拟合车道线准确度较低，而激光雷达的有效距离一般是视觉系统的4-5倍，有效的采样点比较多，车速较低时，车道线的检测准确度远高于视觉系统；

4激光雷达可以解决近距离的横向视觉盲区问题；

5车辆低速状态下，在目标物的识别和分类方面，激光雷达要优于---头；

6点云转化需求算力较低；直接通过点云可进行密度较高的绘制，输出可以通行的空间，无需再进行二次转化；