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申请/专利权人：长沙莫之比智能科技有限公司

摘要：本发明涉及一种基于置信度加权的毫米波雷达远距离目标测角方法，采集雷达信号，并对信号进行预处理，包括：距离FFT、多普勒FFT、非相干累加以及恒虚警率检测；对经过预处理得到的信号进行FFT、DBF以及DML三种测角算法计算，再对三种测角结果进行置信度双重因子加权处理得到雷达目标角度结果，加强了算法的重要特征属性在决策过程中的作用，抑制了外界异常值带来的干扰，可以更准确地估计出雷达目标角度结果；本发明提供的方法具有更高的测量精度和鲁棒性，可以有效地估计远距离范围和高速移动目标的到达角。

主权项：1.一种基于置信度加权的毫米波雷达远距离目标测角方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、雷达信号采集以及预处理；S2、置信度加权角度估算处理，具体步骤如下：S201、建立雷达信号模型；S202、计算快速傅里叶变换FFT、数字波束形成技术DBF、确定性最大似然DML三种方法测角初始结果、、；S203、对三种测角结果进行置信度双重因子加权处理，包括以下步骤：（a）构造多目标的FFT、DBF以及DML测角结果矩阵P；（b）对矩阵P进行归一化处理；（c）计算当前数据在FFT、DBF以及DML三种测角方法中的信息熵、、；（d）计算FFT、DBF以及DML三种测角方法的第一个置信度权重因子： ； ； ；其中，表示FFT测角的第一个置信度权重因子，表示DBF测角的第一个置信度权重因子，表示DML测角的第一个置信度权重因子，表示FFT测角结果的总信息熵，表示DBF测角结果的总信息熵，表示DML测角结果的总信息熵；（e）计算FFT、DBF以及DML三种测角方法的第二个置信度权重因子，步骤如下：取M个目标FFT、DBF、DML三种测角方法的平均值， ； ； ；其中，表示FFT测角方法所有目标角度的平均值，表示DBF测角方法所有目标角度的平均值，表示DML测角方法所有目标角度的平均值；计算M个目标FFT、DBF、DML三种测角方法的标准差， ； ； ；其中，表示FFT测角方法目标角度的标准差，表示DBF测角方法目标角度的标准差，表示DML测角方法目标角度的标准差；计算FFT、DBF、DML三种测角方法对应的影响系数， ； ； ；其中，表示FFT测角方法的影响系数，表示DBF测角方法的影响系数，表示DML测角方法的影响系数；计算得到测角的第二个置信度权重因子： ； ； ；其中，表示FFT测角方法的第二个置信度权重因子，表示DBF测角方法的第二个置信度权重因子，表示DML测角方法的第二个置信度权重因子；由第一个置信度权重因子和第二个置信度权重因子计算得到置信度双重因子： ； ； ；其中，表示FFT测角方法的置信度双重因子，表示DBF测角方法的置信度双重因子，表示DML测角方法的置信度双重因子；采用置信度双重因子对FFT、DBF、DML三种测角结果进行加权处理得到测角结果： 。

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