基于快速迭代插值的FMCW雷达距离估计算法制造技术

本发明专利技术涉及一种基于快速迭代插值的FMCW雷达距离估计算法，本发明专利技术针对多目标环境中车载防撞雷达的测距精度易受到频谱间干扰的问题，首先利用快速傅里叶变换并结合恒虚警检测算法估计出目标的个数及目标的粗略位置，然后对目标的频谱进行非均匀迭代插值，并在每次迭代的过程中消除频谱间干扰，从而得到更精确的距离。仿真验证所提出的算法在多目标环境中和低信噪比条件下均具有更高的估计精度。最后对该算法进行DSP实现，证明该算法满足实时性的要求，易于工程实现。

Range Estimation of FMCW Radar Based on Fast Iterative Interpolation

The present invention relates to an FMCW radar range estimation algorithm based on fast iterative interpolation. To solve the problem that the ranging accuracy of vehicle anti-collision radar in multi-target environment is susceptible to inter-spectrum interference, firstly, the number of targets and the rough position of targets are estimated by fast Fourier transform combined with constant false alarm detection algorithm, and then non-uniform iterative interpolation is performed on the spectrum of targets. In the process of each iteration, the inter-spectral interference is eliminated, so that the more accurate distance can be obtained. The simulation results show that the proposed algorithm has higher estimation accuracy in multi-target environment and low signal-to-noise ratio. Finally, the algorithm is implemented by DSP, which proves that the algorithm meets the real-time requirements and is easy to implement in engineering.

【技术实现步骤摘要】
基于快速迭代插值的FMCW雷达距离估计算法
本专利技术涉及一种FMCW雷达距离估计算法，特别是一种基于快速迭代插值的FMCW雷达距离估计算法，本专利技术属于毫米波雷达
和信号处理领域，特别涉及多目标之间的干扰。
技术介绍
调频连续波(FrequencyModulatedContinuousWave,FMCW)雷达具有良好的测速测距性能，因此被广泛应用于无人驾驶，医疗监护，信道估计等方面。然而传统的FMCW雷达存在栅栏效应和频谱泄露的问题，导致距离的估计偏差较大。为了更准确的估计目标距离，目前常用的方法有：采样序列直接补零法，基于复调制的局部放大傅里叶变换法(ZoomFastFourierTransformation,ZFFT)方法、傅里叶变换-离散时间傅里叶变换联合校正法(FastFourierTransformation-Discrete-timeFourierTransform,FFT-DTFT)、Chirp-Z变换等。但以上四种方法存在计算量大，估计误差大等缺点。近些年来，一些基于最大似然估计的频率估计方法被提出，这些方法同样可被用于距离估计。文献(提高LFMCW雷达测距精度的改进型ZFFT算法,2015,(2):1-4.)提出了一种单目标信号下的迭代插值算法，利用插值结果在迭代的过程中逐步修正偏差；文献(AccurateFrequencyEstimators,2007,24(1):123-125.)提出了一种基于离散傅里叶变换(DiscreteFourierTransform，DFT)样本的频率偏差校正方法，该算法无需迭代，直接利用与目标的临近的谱峰对偏差进行估计；在此基础上，文献(AMethodForFineResolutionFrequencyEstimationFromThreeDFTSamples,IEEESignalProcessingLetters,2011,18(6):351-354.)增加了偏差校正因子，提高了精度，但存在估计误差不均匀的问题；文献(基于细化频谱的频率迭代插值估计算法,电子与信息学报,2017,39(9):2141-2147.)提出了利用细化频谱对信号进行插值的方法，从而解决了估计误差不均匀的问题。以上文献提出的方法对单频信号的偏差估计具有良好的效果，但是应用在多目标环境时，频谱间干扰会造成距离估计的偏差增大。为了解决此问题，文献(DFTInterpolationAlgorithmforKaiser–BesselandDolph–ChebyshevWindows,IEEETransactionsonInstrumentation&Measurement,2011,60(3):784-790.)提出了基于高阶多项式插值补偿估计偏差的方法，该方法利用高阶多项式拟合出信号的频谱，获得每个目标的精确频率值，但该算法计算量大，不利于硬件实现。文献(FineresolutionfrequencyestimationfromthreeDFTsamples:Caseofwindoweddata,SignalProcessing,2015,114(1):245-250.)提出了加窗抑制频谱干扰的方法，利用窗函数抑制旁瓣的干扰,但该文献所提出的方法存在频谱展宽影响估计性能的问题。在DOA估计领域中，文献(Fastiterativeinterpolatedbeamformingforaccuratesingle-snapshotDOAestimation,IEEEGeoscienceandRemoteSensingLetters,2017,14(4):574-578.)提出利用迭代逐步校正角度偏差的方法，可以避免频谱展宽的问题，同时还可以解决多目标角度之间的干扰，但该方法应用在FMCW雷达系统存在以下问题：在粗估的过程中需要把目标个数作为先验信息，且对每个目标谱峰估计时都需要对原始数据修正，增加了算法的复杂度。受迭代校正思想解决多目标情况下频谱干扰的启发，本专利技术提出一种改进的基于快速迭代插值的FMCW雷达距离估计算法，通过恒虚警检测的方法粗估出目标的位置解决目标个数作为先验信息的问题，利用迭代过程中修正偏差因子替代对原始数据重复修正的过程。本专利技术用于解决在多目标环境中频谱间干扰的问题，具体说是一种可以消除多目标频谱间干扰并得到更精确目标反射信号频率及目标距离的方法。简化了处理过程，更利于硬件实现。理论仿真和实测数据验证了算法的可行性。
技术实现思路
针对上述现有技术，本专利技术要解决的技术问题是提供一种能够克服多目标环境中频谱之间的干扰对频率估计的影响，从而利用由目标本身的反射信号估计目标的频率偏差的基于快速迭代插值的FMCW雷达距离估计算法。为解决上述技术问题，本专利技术一种基于快速迭代插值的FMCW雷达距离估计算法，包括以下步骤：步骤1：对AD采样之后的中频信号进行傅里叶变换，然后进行恒虚警检测估计出目标个数P及目标所在的频谱单元mi,i＝1,2...P；步骤2：计算第i个目标的频谱单元mi对应的频谱单元偏差i＝1,2…P，步骤2包括以下步骤：步骤2.1：设定目标迭代次数Q,并令当前迭代次数q＝0；对单次迭代之后第i个目标的偏差估计值及幅值估计量进行初始化，令i＝1,2…P；步骤2.2：估计第p个目标的反射信号强度p＝1,2...P；步骤2.3：利用计算第p个目标对第i个目标产生频谱干扰步骤2.4：计算去除干扰后频谱单元的谱峰步骤2.5：利用谱峰计算偏差校正因子和频谱单元偏差步骤2.6：q←q+1，判断q是否小于Q，若q≤Q，则重复步骤2.2～2.5；若q＞Q，执行步骤3；步骤3：利用频谱单元mi及频谱单元偏差计算第i个目标反射信号的频率fi及目标的距离值Ri。本专利技术还包括：1.步骤1中对AD采样之后的中频信号进行傅里叶变换表达式如下：其中sb(n)表示AD采样之后的中频信号，N表示傅里叶变换的点数，Sb(k)表示频域内第k个单元的幅值，估计出目标个数P的表达式满足：P＝Count{Sb(k)＞CFAR(Sb(k))}其中CFAR(Sb(k))表示对Sb(k)恒虚警检测的结果,Count表示对Sb(k)大于CFAR(Sb(k))的幅值个数进行统计，统计的结果即为目标的个数；第p个目标所在的频谱单元mp表达式如下：2.步骤2.1中迭代次数Q的设置为2。3.步骤2.2中第p个目标的反射信号强度的估计值表达式满足：其中是第l个目标的反射信号强度估计值，其初始值为0，Δmpl表示第p个目标对应的频谱单元mp与第l个目标对应的频谱单元ml在频域内的距离，表达式满足：Δmpl＝Δmp-ΔmlΔδpl表示第p个目标对应的频谱单元偏差与第l个目标对应的频谱单元偏差在频域内的距离，表达式如下：Δδpl＝Δδp-Δδl。4.步骤2.3中第p个目标对第i个目标产生频谱干扰表达式满足：其中Δmip表示第i个目标对应的频谱单元mi与第p个目标对应的频谱单元的mp在频域内的距离，表达式满足：Δmip＝Δmi-ΔmpΔδip表示第i个目标对应的频谱单元偏差与第p个目标对应的频谱单元偏差在频域内的距离，表达式满足：Δδip＝Δδi-Δδp。5.步骤2.4中去除干扰后频谱单元的谱峰表达式满足：其中Si,±本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于快速迭代插值的FMCW雷达距离估计算法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：对AD采样之后的中频信号进行傅里叶变换，然后进行恒虚警检测估计出目标个数P及目标所在的频谱单元mi,i＝1,2...P；步骤2：计算第i个目标的频谱单元mi对应的频谱单元偏差

【技术特征摘要】
1.一种基于快速迭代插值的FMCW雷达距离估计算法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：对AD采样之后的中频信号进行傅里叶变换，然后进行恒虚警检测估计出目标个数P及目标所在的频谱单元mi,i＝1,2...P；步骤2：计算第i个目标的频谱单元mi对应的频谱单元偏差步骤2包括以下步骤：步骤2.1：设定目标迭代次数Q,并令当前迭代次数q＝0；对单次迭代之后第i个目标的偏差估计值及幅值估计量进行初始化，令步骤2.2：估计第p个目标的反射信号强度步骤2.3：利用计算第p个目标对第i个目标产生频谱干扰步骤2.4：计算去除干扰后频谱单元的谱峰步骤2.5：利用谱峰计算偏差校正因子和频谱单元偏差步骤2.6：q←q+1，判断q是否小于Q，若q≤Q，则重复步骤2.2～2.5；若q＞Q，执行步骤3；步骤3：利用频谱单元mi及频谱单元偏差计算第i个目标反射信号的频率fi及目标的距离值Ri。2.根据权利要求1所述的一种基于快速迭代插值的FMCW雷达距离估计算法，其特征在于：步骤1中对AD采样之后的中频信号进行傅里叶变换表达式如下：其中sb(n)表示AD采样之后的中频信号，N表示傅里叶变换的点数，Sb(k)表示频域内第k个单元的幅值，估计出目标个数P的表达式满足：P＝Count{Sb(k)＞CFAR(Sb(k))}其中CFAR(Sb(k))表示对Sb(k)恒虚警检测的结果,Count表示对Sb(k)大于CFAR(Sb(k))的幅值个数进行统计，统计的结果即为目标的个数；第p个目标所在的频谱单元mp表达式如下：3.根据权利要求1所述的一种基于快速迭代插值的FMCW雷达距离估计算法，其特征在于：步骤2.1中迭代次数Q的设置为2。4.根据权利要求1所述的一种基于快速迭代插值的FM...

【专利技术属性】
技术研发人员：王伟，段永昌，黄平，
申请(专利权)人：哈尔滨工程大学，
类型：发明
国别省市：黑龙江,23