用于确定目标的自有速度估计值和角度估计值的方法技术

一种用于借助具有合成孔径的雷达传感器确定目标的自有速度估计值和角度估计值的方法。借助该传感器，分别测量其与目标之间的距离并借助多普勒效应分别测量目标的相对速度。进行表征该传感器的自有速度的方向与目标之间角度的角度估计值的角度估计。借助相对速度和角度估计值来针对每个目标求取该传感器的个体自有速度估计值关于其个体自有速度估计值相互位于可预给定的范围(B)内的静止目标地和关于其个体自有速度估计值位于该范围之外的运动目标地分类和划分个体自有速度估计值求取组合自有速度估计值。借助组合自有速度估计值和相对速度来求取校正角度估计值。取校正角度估计值。取校正角度估计值。

【技术实现步骤摘要】
用于确定目标的自有速度估计值和角度估计值的方法


[0001]本专利技术涉及一种用于借助带有合成孔径的雷达传感器来确定目标的自有速度估计值和角度估计值的方法。本专利技术还涉及一种设置为用于实施根据本专利技术的方法的雷达传感器。

技术介绍

[0002]用于测量对象的距离、相对速度和角度的雷达系统越来越多地在机动车中用于安全性功能和舒适性功能。现今，为此尤其使用具有合成孔径的雷达(SAR)。合成孔径的原理实现在雷达传感器的自有运动中的特别准确的角度测量。合成孔径利用以下情形：由于雷达传感器的自有运动，发送和接收天线在每个测量的时刻处于不同的地点位置处。然后将这些测量处理成一个合成天线孔径。在分析处理中，这可以等同于沿着行驶轨迹的大天线孔径。由此实现一个大合成孔径，该大合成孔径由于所需天线元件的数量大，在真正的天线孔径下是不切实际的或者甚至是不可能的。通过SAR，使用单个发送天线和使用单个接收天线能够在角度测量中实现使用真正的天线孔径所无法实现的分辨率。
[0003]为了将所测量到的雷达信号作为合成孔径进行分析处理，通常假设雷达环境是静止的。附加地，应该知道雷达传感器的自有运动以及进行各个所测量到的位置。雷达的轨迹进入到SAR分析处理算法中并且表示SAR图像的计算的基础。根据分析处理算法，自有速度估计值替代于更准确的轨迹可能足以计算SAR图像。在此，通常假设轨迹是线性的，而无法绘制较复杂的轨迹。
[0004]当今机动车领域的雷达系统通常使用具有快速上升斜坡的调频连续波雷达(FMCW)——所谓的快速线性调频调制，其中，具有相同陡峭斜率的多个线性频率斜坡依次运行。当前发送信号与接收信号的混频得出低频信号(称为拍频)，该低频信号的频率与距离成比例。该系统通常如此设计，使得拍频的由多普勒频率引起的分量变得可以忽略不计。获得的距离信息在很大程度上是唯一明确的。此外，可以通过观察复距离信号的相位在斜坡上的随时间的发展来确定多普勒频移，并且可以由此求取相对速度。距离的求取和相对速度的求取彼此独立地进行。通常，为此使用二维傅立叶变换。
[0005]常规的SAR分析处理基于静止目标。不满足该假设的运动目标导致SAR图像中错误的、在角度方面发生移位且不清晰的成像。然而，在机动车的情况下，运动目标同样令人感兴趣(例如以便避免与机动车的碰撞)。为了估计雷达传感器的自有轨迹或自有速度，已知两种方案：一方面，使用外部传感器——例如惯性测量单元(IMU)或里程计传感器。另一方面，使用计算开销非常高的自动对焦算法，该自动对焦算法对于实时处理是不适用的。

技术实现思路

[0006]提出一种用于借助具有合成孔径的雷达传感器来确定周围环境中的多个目标的自有速度估计值和角度估计值的方法。该雷达传感器例如可以在车辆中使用。随后在静止目标(也称为静目标(Standziel))与运动目标(也称为动目标)之间进行区分。静止目标是
周围环境中自身不运动的对象，即，例如建筑物、树木、道路上和道路处的基础设施等。运动目标是周围环境中运动的对象，即，例如其他车辆、行人、其他交通参与者等。
[0007]雷达传感器运动并且在此时发出多个测量信号。由所发出的和所接收到的信号针对每个目标求取相对速度。为了求取相对速度，在测量信号中分析处理多普勒效应并且尤其求取多普勒频移。此外，同样由所发出的和所接收到的信号求取具有合成孔径的雷达传感器与目标之间的距离。这例如可以通过傅立叶处理来进行。为了识别测量中的目标，以恒虚警率(CFAR)执行探测。
[0008]随后执行粗略的角度估计。在此，为每个目标分别估计角度估计值，该角度估计值表征具有合成孔径的雷达传感器的自有速度的方向——即雷达传感器运动的方向(“前向方向”)——与对应目标之间的目标角度。角度估计例如可以借助数字波束成形来进行。为此，雷达传感器具有至少一个附加接收通道和/或至少一个附加发送通道。优选地，角度估计值直接说明目标角度。然而，目标角度也可以间接地从变换中或从数学关系中由该角度估计值得出。由于角度估计值之后还进一步处理，因此该角度估计与常规的角度测量相比可以是明显更加不准确的。
[0009]通过逆射影(R
ü
ckprojektion)，针对每个目标，借助相对速度和角度估计值单独地计算具有合成孔径的雷达传感器的个体自有速度估计值。这就是说，针对每个目标使用所测量到的值或所估计的值，以便从中对于具有合成孔径的雷达传感器分别得到一个个体自有速度估计值。因此，典型地求取多个个体自有速度估计值，它们因此与目标的速度相关。对于静止目标，个体自有速度估计值彼此接近，因为目标与雷达传感器之间的相对速度与雷达传感器的自有速度并与目标角度成比例。然而，对于运动目标，个体自有速度估计值彼此相差较远，因为相对速度除了雷达传感器的自有速度和目标角度之外还与目标速度相关。此外，在典型情况下，与相对于雷达传感器具有相同相对速度的运动目标相比存在于周围环境中的静止目标明显更多，并且运动目标在正常情况下具有彼此不同的速度。
[0010]因此，可以实现对个体自有速度估计值的分类和划分，尤其是通过聚类(Clustering)。为此，针对个体自有速度估计值定义一个区域，借助该区域能够在静止目标与运动目标之间进行区分。将相互围绕地位于可预给定的范围内的个体自有速度估计值分配给静止目标。将超出该区域的个体自有速度估计值分配给运动目标。因此可以辨识出运动目标(MTI——moving target indication，运动目标指示)。可以将分别计算出的个体自有速度估计值记录在例如直方图中以进行分类。
[0011]然后根据分配而定，分开地分析处理个体自有速度估计值。对于静止目标，由分配给静止目标的个体自有速度估计值求取组合的自有速度估计值。组合的自有速度估计值可以视为雷达传感器的实际自有速度，因为所述组合的自有速度估计值原则上仅由静止目标计算出(自动对焦)。此外，借助组合的自有速度估计值和对应的所测量到的相对速度计算静止目标的经校正的角度估计值。经校正的角度估计值可以视为目标相对于雷达传感器的实际角度。
[0012]借此所求取到的组合的自有速度估计值和所求取到的经校正的角度估计值与常规地借助具有合成孔径的雷达所求取到的值相比更准确，因为在求取时筛选出运动目标。
[0013]该方法还能够直接从测量中确定自有速度估计值和角度估计值，而无需附加的传感器，例如IMU或里程计传感器。通常在车辆中所使用的里程计传感器大多与雷达传感器相
距太远地布置并且还在每个时间间隔内实施太少的测量。
[0014]有利地，在个体自有速度估计值的分类和划分中所使用的可预给定的范围是测量的误差公差范围。该区域是由对相对速度所进行的测量的误差和由角度估计的误差所求取到的。由此实现，所述划分特定地在测量误差极限内进行并且因此提供最大可能的选择性。
[0015]优选地，借助不同位置处的多个接收和/或发送通道为每个目标进行角度估计。特别地，为此设置具有多个接收和/或发送通道的传感器阵列。由此能够以简单的方式执行数字波束成本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于借助具有合成孔径的雷达传感器(S)来确定目标(i)的自有速度估计值和角度估计值的方法，所述方法具有以下步骤：
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借助所述具有合成孔径的雷达传感器(S)，分别测量(1)所述具有合成孔径的雷达传感器(S)与各个目标(i)之间的距离(A)；
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借助所述具有合成孔径的雷达传感器(S)，借助多普勒效应来分别测量(1)各个目标(i)的相对速度
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分别进行角度估计值的角度估计(6)，所述角度估计值表征所述具有合成孔径的雷达传感器(S)的所述自有速度的方向与对应目标(i)之间的角度；
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针对每个目标(i)，借助所述相对速度和所述角度估计值来求取(7)所述具有合成孔径的雷达传感器(S)的个体自有速度估计值
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关于静止目标和关于运动目标对所述个体自有速度估计值进行分类和划分(8)，所述静止目标的个体自有速度估计值相互位于可预给定的范围(B)内，所述运动目标的个体自有速度估计值位于所述范围(B)之外；
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由所述静止目标的个体自有速度估计值求取(9)组合的自有速度估计值和
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借助所述组合的自有速度估计值和对应的所测量到的相对速度求取(10)所述静止目标的经校正的角度估计值2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述可预给定的范围(B)是由对所述相对速度所进行的测量(1)的误差和由所述角度估计(6)的误差所求取到的误差公差范围。3.根据权利要求1或2...

【专利技术属性】
技术研发人员：G，
申请(专利权)人：罗伯特，
类型：发明
国别省市：