基于变步长插值迭代的FMCW雷达高精度距离估计方法技术

本发明专利技术涉及FMCW雷达的高精度距离估计技术领域，具体涉及一种基于变步长插值迭代的FMCW雷达距离估计方法，包括：首先根据FMCW雷达的特点，对获得的中频信号进行加窗处理；对加窗信号作快速傅里叶变换并求出最大峰值谱线的索引值；根据最大幅度谱谱线与其左右两边相邻谱线构造偏差校正因子进行迭代插值，并在每次迭代中更新辅助谱线与最大幅度谱间隔逐步修正偏差值；根据频率与距离的关系求解目标距雷达的距离估计值。本发明专利技术方法可以有效的改善传统距离估计算法中的栅栏效应和频谱泄露问题，极大地提高距离估计的精度，且具有较强的抗环境干扰能力。

High precision range estimation method of FMCW Radar Based on variable step interpolation iteration

【技术实现步骤摘要】
基于变步长插值迭代的FMCW雷达高精度距离估计方法
本专利技术涉及FMCW雷达的高精度距离估计
，具体涉及一种基于变步长插值迭代的FMCW雷达距离估计方法。
技术介绍
雷达可以全天候工作，且不受光照和天气等因素影响，从而在军事领域得到广泛的应用。通过电磁波辐射到空间并探测目标反射回来的回波，获得目标的距离等信息。由于调频连续波(FrequencyModulatedContinuousWave，FMCW)雷达在硬件上具有容易实现，结构简单、尺寸小、重量轻以及成本低等优点。在性能上具有距离分辨率高，发射功率低，没有距离盲区，近距离测量等优点。其应用从军用雷达逐渐走向民用。随着民用FMCW雷达在无人驾驶、睡眠监测以及人机交互等方面的广泛应用，对其距离估计的精度和实时性的要求也在不断提高。FMCW雷达首先向目标发送高频调制信号，再与接收到的时延信号进行混频操作，最后通过低通滤波器，产生低频信号，即差拍信号。理想情况下，该差拍信号在时域上为单频正弦波信号，其频率与距离呈线性关系。因此，距离估计精度可以通过提高频率估计精度来实现。传统的频率估计采用快速傅里叶变换(FastFourierTransform，FFT)算法可以满足实时性的要求，但该算法存在着栅栏效应的问题，即只能获取采样点上的信息，而忽略了采样间隔中的信息，由此造成频率估计误差。同时，如果采样时间不是谐波周期长度的整数倍时，那么在有限的时间间隔内采样谐波将导致与正弦脉冲的频谱卷积，造成频谱泄漏问题，从而导致信号频谱中各谱线之间相互影响，使得频率估计结果偏离真实值。由于频率与距离之间存在线性关系，频率估计误差增大会导致距离估计误差增加。为了提高距离估计精度，通常采用补零法、FFT-DTFT(FFT-DiscreteTimeFourierTransform)、Chirp_Z变换以及基于复调制的Zoom-FFT等方法。虽然这些方法可以在一定程度上提高了频率估计的精度，但仍然存在时间复杂度较高，不利于实时处理的问题。为了解决该问题，Candan算法、A&M算法、HAQSE算法以及三样本等插值算法被提出。在仿真条件下，上述算法可以极大提高频率估计的精度，且具有较低的时间复杂度。然而，在FMCW雷达中，由于采用了单一步长的幅度谱信息，上述算法抗干扰能力较差。因此，存在噪声和干扰情况下，上述算法频率估计精度低，从而导致距离估计精度不高。
技术实现思路
为了解决上述问题，本专利技术结合FMCW雷达信号的特点，提出了一种变步长插值迭代的高精度距离估计算法，在较小的时间开销下，极大的提高了距离估计精度。一种基于变步长插值迭代的FMCW雷达高精度距离估计方法，包括以下步骤：采用调频连续波雷达向不同距离处的目标发射扫频周期为Tc的线性调频信号，将发射信号与遇到目标后发射回来的信号进行I/Q两路混频操作，得到混频信号；将混频信号通过低通滤波器滤除高频部分，得到中频信号sIf(t)；对中频信号sIf(t)进行预处理，得到预处理后的信号sw(n)；对预处理后的信号sw(n)求傅里叶变换S(k)，得到S(k)的最大幅度谱值S'0及最大幅度谱值的索引值k'，根据最大幅度谱值的索引值k'计算频率的粗估计值fr＝Δfr·(k'-1)，其中Δfr为频率的分辨率；计算频率的粗估计值fr的离散时间傅立叶变换抽样值S0，计算+iΔfr和-iΔfr处的离散时间傅立叶变换抽样值S+i、S-i，根据S0、S+i和S-i计算计算偏差公式，根据最大幅度谱值S'0和偏差公式计算初始偏差值其中i为步长；对初始偏差值进行修正处理，将修正后的初始偏差值代入p(q)和k(q)更新公式，迭代更新p(q)和k(q)，进行迭代过程，得到最终偏差值根据最终偏差值对信号频率进行修正，得到修正后的信号频率值根据修正后的信号频率计算目标距雷达的距离。进一步的，所述对中频信号sIf(t)进行预处理包括离散化和加窗处理，具体包括：首先采用奈奎斯特采样方法对中频信号sIf(t)进行离散化处理，得到离散中频信号sIf(n)，n＝0,......,N-1；N表示采样总个数，再对离散中频信号sIf(n)加汉明窗得到加窗信号sw(n)＝sIf(n)·wHm(n)，即预处理后的信号sw(n)，其中，wHm(n)为窗函数。通过对中频信号加窗处理可以有效的改善传统频率估计算法中的频谱泄露问题，减少谱线之间影响，从而提高频率估计的精度。进一步的，所述对初始偏差值进行修正处理包括：采用相位对初始偏差值的插值方向进行判断，根据插值方向对初始偏差值进行修正，若插值方向为正，初始偏差修正为若插值方向为负，初始偏差修正为进一步的，插值方向的判断包括：采用相位和对偏差值的方向进行判断，当时，插值方向为正；当时，插值方向为负，其中，表示左辅助谱线与最大谱线的相位差、表示右辅助谱线与最大谱线的相位差，real()表示取复数的实部、S'-0.5表示最大幅度谱左辅助谱线、S'0.5表示最大幅度谱的右辅助谱线，S'0表示最大幅度谱。进一步的，迭代更新p(q)和k(q)的过程包括：将修正后的初始偏差值和初始步长p(0)代入公式和p(q)＝p(q-1)/2中，不断迭代更新p(q)和k(q)，并将p(q)和k(q)代入偏差更新公式中计算第q次迭代后的偏差值当时，停止迭代，得出最终偏差值其中，q表示迭代次数，p(q)表示第q次迭代的步长、k(q)表示第q次迭代的最大幅度的索引值、k(q-1)表示第q-1次最大幅度的索引值。这种迭代方法可以有效改善传统估计方法中的栅栏效应问题，且通过变步长迭代的方法可以进一步的减弱环境中的干扰对频率估计的影响，从而提高了频率估计的精度。进一步的，根据修正后的信号频率计算目标距雷达的距离的具体表达式为：其中，表示目标距雷达的距离，cm表示光速，ζ＝B/Tc代表线性调频的斜率，其中B是FMCW雷达带宽，Tc为线性扫频周期，φ0是初始相位。本专利技术的有益效果：1.本专利技术的一种基于变步长插值迭代的FMCW雷达高精度距离估计方法，通过对中频信号加窗处理，有效的改善了传统频率估计算法中的频谱泄露问题，减少了谱线之间影响，从而提高频率估计的精度。2.本专利技术方法通过迭代偏差校正因子p(q)和k(q)修正偏差值，在每次迭代中不断更新辅助谱线与最大幅度谱间隔。这种迭代方法可以有效的改善传统估计方法中的栅栏效应问题，从而提高频率估计的精度。3.本专利技术的高精度距离估计算法，可以在不增大算法复杂度的情况下，极大的提高距离估计的精度，且具有较强的抗环境干扰能力。附图说明下面结合附图和具体实施方式对本专利技术做进一步详细的说明。图1为本专利技术实施例的一种FMCW雷达框图；图2为本专利技术实施例的一种基于变步长插值迭代的FMCW雷达高精度距离估计方法流程图；图3为本专利技术实施例的距离产生的频谱示意图；图4为本专利技术实施例的变步长插值迭代方法流程图；图5为本专利技术实施例在仿真条件下不同偏差的迭代本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于变步长插值迭代的FMCW雷达高精度距离估计方法，其特征在于，包括以下步骤：/n采用调频连续波雷达向不同距离处的目标发射扫频周期为T

【技术特征摘要】
1.一种基于变步长插值迭代的FMCW雷达高精度距离估计方法，其特征在于，包括以下步骤：
采用调频连续波雷达向不同距离处的目标发射扫频周期为Tc的线性调频信号，将发射信号与遇到目标后发射回来的信号进行I/Q两路混频操作，得到混频信号；
将混频信号通过低通滤波器滤除高频部分，得到中频信号sIf(t)；
对中频信号sIf(t)进行预处理，得到预处理后的信号sw(n)；
对预处理后的信号sw(n)求傅里叶变换S(k)，得到S(k)的最大幅度谱值S'0及最大幅度谱值的索引值k'，根据最大幅度谱值的索引值k'计算频率的粗估计值fr＝Δfr·(k'-1)，其中Δfr为频率的分辨率；
计算频率的粗估计值fr的离散时间傅立叶变换抽样值S0，分别计算+iΔfr和-iΔfr处的离散时间傅立叶变换抽样值S+i、S-i，根据S0、S+i和S-i计算偏差公式，根据最大幅度谱值S'0和偏差公式计算初始偏差值其中i为步长；
对初始偏差值进行修正处理，将修正后的初始偏差值代入p(q)和k(q)更新公式，迭代更新p(q)和k(q)，进行迭代过程，得到最终偏差值
根据最终偏差值对信号频率进行修正，得到修正后的信号频率值
根据修正后的信号频率计算目标距雷达的距离。


2.根据权利要求1所述的一种基于变步长插值迭代的FMCW雷达高精度距离估计方法，其特征在于，所述对中频信号sIf(t)进行预处理包括离散化和加窗处理，具体包括：首先采用奈奎斯特采样方法对中频信号sIf(t)进行离散化处理，得到离散中频信号sIf(n)，n＝0,......,N-1；n表示采样个数，N表示采样总个数，再对离散中频信号sIf(n)加汉明窗得到加窗信号sw(n)＝sIf(n)·wHm(n)，即预处理后的信号sw(n)，...

【专利技术属性】
技术研发人员：田增山，李艳春，王勇，周牧，
申请(专利权)人：重庆邮电大学，
类型：发明
国别省市：重庆;50