基于DBSCAN-3 σ 的雷达去噪算法研究

为了解决雷达探测数据中噪点过多的问题，提出了结合基于密度的噪声聚类算法（DBSCAN）和拉依达准则（3σ）的去噪方法。以雷达实际测量的目标运动信息为实验数据，运用DBSCAN算法进行聚类，剔除数据中的离群噪点，再通过拉依达准则去除影响较大的奇异值。实验结果表明，去噪之后雷达测距的线性误差由12 mm减少到0.36 mm，性能优于经典的半径滤波算法，可为实际雷达测量提供参考。