汽车毫米波雷达稀疏阵列栅瓣虚假目标识别方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种汽车毫米波雷达稀疏阵列栅瓣虚假目标识别方法及系统，属于汽车雷达技术领域，用于解决目前汽车雷达采用稀疏阵列而引起的栅瓣虚假目标问题，此方法包括步骤：1)目标检测；2)目标角度估计；3)不同方向目标回波功率排序并归一化；4)构造虚假干扰协方差矩阵；5)计算自适应权值；6)基于自适应权值重新计算空间谱；7)波束输出归一化后进行虚假目标识别。本发明专利技术具有规避栅瓣虚假目标、提升角度分辨率等优点。

【技术实现步骤摘要】
汽车毫米波雷达稀疏阵列栅瓣虚假目标识别方法及系统
本专利技术涉及汽车雷达
，具体涉及一种汽车毫米波雷达稀疏阵列栅瓣虚假目标识别方法、系统、介质及设备。
技术介绍
为了减少由于交通事故引起的人员伤亡，利用雷达和摄像头技术提高汽车的主动安全性能已经成为当今汽车制造业努力的方向。而目前汽车主要靠它的“眼睛”来加以实现，主流的汽车“眼睛”主要有四类：超声波雷达、毫米波雷达、激光雷达以及高清摄像头。其中毫米波雷达指工作在毫米波波段的雷达，采用雷达向周围发射无线电，通过测定和分析反射波以计算障碍物的距离、方向和大小。对于汽车雷达应用而言，需要将视场内目标进行有效探测，同时需要准确估计目标的距离、速度和角度信息。汽车雷达作为辅助驾驶技术以及未来自动驾驶技术的基础之一，具有非常广阔的前景。它拥有较强的天气适应性，工作稳定可靠，擅长检测运动目标，能显著降低道路事故发生率。把毫米波雷达安装在汽车上，可以测量从雷达到被测物体之间的距离、角度和相对速度等。利用毫米波雷达可以实现自适应巡航控制(AdaptiveCruiseControl)，前向防撞报警(ForwardCollisionWarning)，盲点检测(BlindSpotDetection)，辅助停车(Parkingaid)，辅助变道(Lanechangeassistant)，自主巡航控制(ACC)等高级驾驶辅助系统(ADAS)功能。比较常见的汽车毫米波雷达工作频率在24GHz和77GH附近。24GHz雷达系统主要实现近距离探测(SRR)，而77GHz系统主要实现远距离的探测(LRR)。毫米波雷达指工作在毫米波波段的雷达。采用雷达向周围发射无线电，通过测定和分析反射波以计算障碍物的距离、方向和大小。正如毫米波雷达名字所示，其发射的无线电利用了波长在1-10mm，频率在30G-300GHz的毫米波。毫米波雷达传输距离远，在传输窗口内大气衰减和损耗低，穿透性强。汽车毫米波雷达传感器，可以满足车辆对全天气候的适应性的要求，并且毫米波本身的特性，决定了毫米波雷达传感器器件尺寸小、重量轻等特性。很好的弥补了如红外、激光、超声波、摄像头等其他传感器，在车载应用中所不具备的使用场景。国内外主流汽车毫米波雷达频段为24GHz(用于短中距离雷达，15-30米)和77GHz(用于长距离雷达，100-200米)。在汽车主动安全领域，汽车毫米波雷达传感器因为能够全天候工作，不受光线、雾霾、沙尘暴等恶劣天气的影响，已成为业界公认的主流选择，拥有巨大的市场需求，因而也是汽车电子厂商当前的主要研发方向。当采用接收阵列进行信号处理估计目标角度时，角度分辨率指标与阵列的孔径直接相关，一个大的阵列孔径能够提供更高的角度分辨率。但对于汽车应用，由于安装位置受限，另外接收阵元增多会显著增加成本，当前采用的一般为接收阵列包含4个阵元或者8个阵元，所能达到的角度分辨率尚不能够满足实际应用需求。现在汽车毫米波雷达为了提升角度分辨率，采用稀疏布阵的方式来增大天线接收孔径，也即相邻的接收阵元之间的间隔大于半波长的情况。但是由于天线阵元之间布阵非半波长，波束合成会形成波束栅瓣，使得可能出现栅瓣，形成虚假目标。在实际应用中，当某个角度处存在一个目标时，通过数字波束形成的方法进行角度测量，会出现多个角度估计值，除了目标真实来波方向，还同时会得到其多个栅瓣的方向估计。对于雷达而言，也即一个目标的场景会出现估计得到了多个目标的现象，其中一部分即为虚假目标，对于虚假目标如果不进行识别和剔除，会严重影响后续的处理，使得雷达检测目标场景出现混乱，严重影响辅助驾驶或自动驾驶。其中毫米波雷达的工作原理为：毫米波雷达发射多个周期的FMCW信号，每一个扫频周期为Tchirp，可以对于多目标场景中的每个目标同时进行距离和径向速度测量，如图1所示。这种波形体制是当前应用最为广泛的，可以同时对多个目标进行距离和速度的测量，这种波形已经应用于汽车雷达、天波超视觉雷达的船只检测以及海啸检测。其中脉冲重复周期是一个重要的参数，一个短时的Tchirp其回波信号去斜后的信号频率fB为一个负的频率。回波信号混频后，基带信号通过FFT可以测量差频信号fB。目标距离R可以通过差频信号fB和相对延迟τ，目标距离R为其中c表示光速，Tchirp和fSW表示重复周期和信号带宽。FMCW发射信号与相控阵阵列相结合，即可实现角度测量的目的，如图2所示。在实际汽车雷达应用中，鉴于计算复杂度的考虑，通常采用基于数字波束形成(DBF)的方法进行，或者称之为基于快速傅里叶变换(FFT)的方法。如图3所示，以1发2收的阵列模型进行说明：信号由天线TX发射，并经由位于θ处的目标返回，被接收天线RX接收。目标反射信号对于第二个接收天线而言要多加一个附加的dsinθ，并导致相位差ω＝(2π/λ)dsinθ。因此，当估计得到了相位差ω，到来角θ就可以计算为：由于相位差ω，其估计区间仅在(-π,π)内，当ω＝π时，可得到雷达的视场(FOV，fieldofview)为：因此，最大FOV在阵元间距d＝λ/2时达到，θFOV＝±90°。通常，雷达接收天线个数NRX大于2，如图4所示。每一个接收天线多增加一个附加的相移ω，为[0，ω，2ω，3ω]。因此，ω可以通过对NRX接收天线的信号采样来估计，然后再进行FFT(常被称为angle-FFT)。增加接收天线会形成更为尖锐的FFT输出峰值，因此可提高角度估计精度和角度分辨率。对于N个均匀阵元，阵元间距为λ/2，角度分辨率为：θRES＝2/N(4)考虑一个目标位于角度θ处，目标反射达到接收天线阵列形成的空间频率为类似地，当位于θ+Δθ的目标其形成的空间频率为此处的空间频率指的是阵元相移。由两个目标形成的空间频率之差为由于正弦函数的导数为余弦函数，所以可表示为：假设两个空域目标相差Δω可形成N-点FFT的两个峰值点，而不同峰值点之间的频率差为2π/N。所以，两目标要想被分辨，则应有：角度分辨能力，θRES通常指的是对于阵元间距为半波长d＝λ/2且为法线方向θ＝0，所以有
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题就在于：针对现有技术存在的技术问题，本专利技术提供一种规避栅瓣虚假目标、提升角度分辨率的汽车毫米波雷达稀疏阵列栅瓣虚假目标识别方法、系统、介质及设备。为了解决上述技术问题，本专利技术采用的技术方案为：一种汽车毫米波雷达稀疏阵列栅瓣虚假目标识别方法，包括步骤：1)目标检测；2)目标角度估计；3)不同方向目标回波功率排序并归一化；4)构造虚假干扰协方差矩阵；5)计算自适应权值；6)基于自适应权值重新计算空间谱；7)波束输出归一化后进行虚假目标识别。优选地，步骤1)的具体过程为：1.1)汽车毫米波雷达发射连续波信号，发射多个脉冲，获取毫米波雷达每个阵元的距离-多普勒矩阵；本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种汽车毫米波雷达稀疏阵列栅瓣虚假目标识别方法，其特征在于，包括步骤：/n1)目标检测；/n2)目标角度估计；/n3)不同方向目标回波功率排序并归一化；/n4)构造虚假干扰协方差矩阵；/n5)计算自适应权值；/n6)基于自适应权值重新计算空间谱；/n7)波束输出归一化后进行虚假目标识别。/n

【技术特征摘要】
1.一种汽车毫米波雷达稀疏阵列栅瓣虚假目标识别方法，其特征在于，包括步骤：
1)目标检测；
2)目标角度估计；
3)不同方向目标回波功率排序并归一化；
4)构造虚假干扰协方差矩阵；
5)计算自适应权值；
6)基于自适应权值重新计算空间谱；
7)波束输出归一化后进行虚假目标识别。


2.根据权利要求1所述的汽车毫米波雷达稀疏阵列栅瓣虚假目标识别方法，其特征在于，步骤1)的具体过程为：
1.1)汽车毫米波雷达发射连续波信号，发射多个脉冲，获取毫米波雷达每个阵元的距离-多普勒矩阵；
1.2)采用非相干积累方法，将各阵元的距离-多普勒矩阵合成一个矩阵；
1.3)进行恒虚警率检测。


3.根据权利要求2所述的汽车毫米波雷达稀疏阵列栅瓣虚假目标识别方法，其特征在于，在步骤1.1)中，距离-多普勒矩阵通过两次FFT处理得到：第一次FFT处理对应于每个脉冲的距离维回波，得到对应于各个距离单元的输出；再进行第二次FFT处理也即多普勒处理，得到一个二维距离-多普勒矩阵。


4.根据权利要求3所述的汽车毫米波雷达稀疏阵列栅瓣虚假目标识别方法，其特征在于，步骤2)的具体过程为：
2.1)从距离-多普勒矩阵中，将检测得到的目标点从各个矩阵中抽取出来形成数据接收矢量，表示为x；
2.2)通过计算不同方向的回波功率，得到空间谱P(θ)＝aH(θ)x；
2.3)通过搜索P(θ)的峰值点，定位来波方向，即估计目标角度。


5.根据权利要求4所述的汽车毫米波雷达稀疏阵列栅瓣虚假目标识别方法，其特征在于，步骤3)的具体过程为：通过峰值搜索，得到...

【专利技术属性】
技术研发人员：张伟，张臣勇，王帅，何宁宇，王平，谭梦瑶，
申请(专利权)人：成都纳雷科技有限公司，
类型：发明
国别省市：四川;51