本申请公开了干扰处理方法和装置，涉及传感器技术领域，能够有效检测干扰，从而提高目标检测率。该方法包括：首先获取包括多个时域信号的第一信号。然后基于多个时域信号中的每个时域信号中包括的N个采样点的功率值，确定M个第一时域信号中存在交叉斜率干扰。之后基于P个第二时域信号中的每个第二时域信号的第一功率值，确定Q个第三时域信号中存在同斜率干扰。其中，多个时域信号中的每个时域信号包括N个采样点。多个时域信号包括M个第一时域信号。P个第二时域信号包括多个时域信号中除M个第一时域信号之外的时域信号，且P个第二时域信号包括Q个第三时域信号。号包括Q个第三时域信号。号包括Q个第三时域信号。
【技术实现步骤摘要】
干扰处理方法和装置
[0001]本申请涉及传感器
，尤其涉及干扰处理方法和装置。
技术介绍
[0002]随着社会的发展和科技的进步，智能汽车正在逐步进入人们的日常生活。传感器在智能汽车的无人驾驶或者智能驾驶中发挥着十分重要的作用，雷达(如激光雷达、毫米波雷达等)作为无人驾驶或者智能驾驶中的关键传感器，在无人驾驶或者智能驾驶过程中的精度探测和距离探测上得到了广泛的使用。
[0003]然而，在实际应用中，不同的探测设备发射的探测信号之间可能产生相互干扰。
[0004]因此，需要提供一种干扰处理方法，能够有效检测干扰，从而提高目标检测率。
技术实现思路
[0005]本申请提供了干扰处理方法和装置，能够有效检测干扰，从而提高目标检测率。
[0006]第一方面，本申请提供了一种干扰处理方法，该方法包括：首先获取包括多个时域信号的第一信号。然后基于所述多个时域信号中的每个时域信号中包括的N个采样点的功率值，确定M个第一时域信号中存在交叉斜率干扰。之后基于P个第二时域信号中的每个第二时域信号的第一功率值，确定Q个第三时域信号中存在同斜率干扰。其中，所述多个时域信号中的每个时域信号包括N个采样点，N为大于0的整数。所述多个时域信号包括所述M个第一时域信号，M为大于或等于0的整数。所述P个第二时域信号包括所述多个时域信号中除所述M个第一时域信号之外的时域信号，且所述P个第二时域信号包括所述Q个第三时域信号，所述每个第二时域信号的第一功率值是基于所述每个第二时域信号包括的N个采样点的功率值确定的，P和Q均为大于或等于0的整数。
[0007]也就是说，本申请提供的干扰处理方法沿快时间(fast
‑
time)维度对第一信号进行干扰检测，能够确定出该第一信号中存在的交叉斜率干扰，并沿慢时间(slow
‑
time)维度对该第一信号进行干扰检测，能够确定出第一信号中存在的同斜率干扰。
[0008]可见，本申请提供的干扰处理方法通过在时域上分别沿fast
‑
time维度和slow
‑
time维度对第一信号进行干扰检测，能够确定出该第一信号中存在的交叉斜率干扰和同斜率干扰，从而提高目标检测率。
[0009]可选地，所述第一功率值可以为所述N个采样点中功率值最大的采样点的功率值或所述N个采样点的功率值之和的均值。
[0010]在一种可能的实现方式中，所述基于所述每个时域信号中包括的N个采样点的功率值，确定M个第一时域信号中存在交叉斜率干扰，包括：基于所述每个时域信号中包括的N个采样点的功率值和预设的第一门限值，确定所述M个第一时域信号中存在所述交叉斜率干扰。
[0011]在一种可能的实现方式中，所述基于P个第二时域信号中的每个第二时域信号的第一功率值，确定Q个第三时域信号中存在同斜率干扰，包括：基于所述每个第二时域信号
的第一功率值和预设的第二门限值，确定所述Q个第三时域信号中存在所述同斜率干扰。
[0012]可选地，当上述M大于0时，该方法还可以包括：基于所述M个第一时域信号，确定所述M个第一时域信号中存在的所述交叉斜率干扰的周期性特征，所述周期性特征包括周期性干扰或非周期性干扰。这样可以对第一信号中存在的交叉斜率干扰的周期性特征进行识别，为后续的抗干扰流程提供了更加有力的依据，有利于雷达系统在发射端有针对性的进行干扰抑制或避让，进一步提升了用户体验。
[0013]在一种可能的实现方式中，所述基于所述M个第一时域信号，确定所述M个第一时域信号中存在的所述交叉斜率干扰的周期性特征，包括：若所述M个第一时域信号的间隔相同，且所述M个第一时域信号中存在所述交叉斜率干扰的目标采样点相同，确定所述交叉斜率干扰为周期性干扰；或，若所述M个第一时域信号的间隔不同或所述M个第一时域信号中存在所述交叉斜率干扰的目标采样点不同，确定所述交叉斜率干扰为非周期性干扰。
[0014]可选地，当上述Q大于0时，该方法还可以包括：基于所述Q个第三时域信号，确定所述Q个第三时域信号存在的所述同斜率干扰的周期性特征，所述周期性特征包括周期性干扰或非周期性干扰。这样可以对第一信号中存在的同斜率干扰的周期性特征进行识别，为后续的抗干扰流程提供了更加有力的依据，有利于于雷达系统在发射端有针对性的进行干扰抑制或避让，进一步提升了用户体验。
[0015]在一种可能的实现方式中，所述基于所述Q个第三时域信号，确定所述Q个第三时域信号存在的所述同斜率干扰的周期性特征，包括：若所述Q个第三时域信号的间隔相同，确定所述同斜率干扰为周期性干扰；或，若所述Q个第三时域信号的间隔不同，确定所述同斜率干扰为非周期性干扰。
[0016]可选地，该方法还可以包括：基于所述第一信号的干扰信息和/或干扰参数，进行抗干扰处理。其中，所述干扰信息包括所述第一信号中存在的干扰的干扰类型、所述干扰的周期性特征和/或所述干扰的周期，所述干扰类型包括交叉斜率干扰和/或同斜率干扰，所述干扰参数包括所述第一信号中存在所述干扰的时域信号的占比和/或目标采样点占比。这样可以基于第一信号的干扰信息和/或干扰参数针对性的进行抗干扰处理，使后续雷达系统的发射天线单元发射的探测信号能够避开干扰，有利于提高目标检测的准确度，进一步提升了用户体验。
[0017]第二方面，本申请还提供一种干扰处理装置，该装置包括，处理器，所述处理器用于：获取第一信号，所述第一信号包括多个时域信号，所述多个时域信号中的每个时域信号包括N个采样点，N为大于0的整数；基于所述每个时域信号中包括的N个采样点的功率值，确定M个第一时域信号中存在交叉斜率干扰，所述多个时域信号包括所述M个第一时域信号，M为大于或等于0的整数；基于P个第二时域信号中的每个第二时域信号的第一功率值，确定Q个第三时域信号中存在同斜率干扰，所述P个第二时域信号包括所述多个时域信号中除所述M个第一时域信号之外的时域信号，且所述P个第二时域信号包括所述Q个第三时域信号，所述每个第二时域信号的第一功率值是基于所述每个第二时域信号包括的N个采样点的功率值确定的，P和Q均为大于或等于0的整数。
[0018]可选地，所述第一功率值可以为所述N个采样点中功率值最大的采样点的功率值或所述N个采样点的功率值之和的均值。
[0019]在一种可能的实现方式中，所述处理器具体用于：基于所述每个时域信号中包括
的N个采样点的功率值和预设的第一门限值，确定所述M个第一时域信号中存在所述交叉斜率干扰。
[0020]在一种可能的实现方式中，所述处理器具体用于：基于所述每个第二时域信号的第一功率值和预设的第二门限值，确定所述Q个第三时域信号中存在所述同斜率干扰。
[0021]可选地，当上述M大于0时，所述处理器还可以用于：基于所述M个第一时域信号，确定所述M个第一时域信号中存在的所述交叉斜率干扰的周期性特征，所述周期性特征包括周期性干扰或非周期性干扰。
[0022]在一种可能的实现方式中，所述处理器具体用于：若本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种干扰处理方法，其特征在于，包括：获取第一信号，所述第一信号包括多个时域信号，所述多个时域信号中的每个时域信号包括N个采样点，N为大于0的整数；基于所述每个时域信号中包括的N个采样点的功率值，确定M个第一时域信号中存在交叉斜率干扰，所述多个时域信号包括所述M个第一时域信号，M为大于或等于0的整数；基于P个第二时域信号中的每个第二时域信号的第一功率值，确定Q个第三时域信号中存在同斜率干扰，所述P个第二时域信号包括所述多个时域信号中除所述M个第一时域信号之外的时域信号，且所述P个第二时域信号包括所述Q个第三时域信号，所述每个第二时域信号的第一功率值是基于所述每个第二时域信号包括的N个采样点的功率值确定的，P和Q均为大于或等于0的整数。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，M大于0，所述方法还包括：基于所述M个第一时域信号，确定所述M个第一时域信号中存在的所述交叉斜率干扰的周期性特征，所述周期性特征包括周期性干扰或非周期性干扰。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述M个第一时域信号，确定所述M个第一时域信号中存在的所述交叉斜率干扰的周期性特征，包括：若所述M个第一时域信号的间隔相同，且所述M个第一时域信号中存在所述交叉斜率干扰的目标采样点相同，确定所述交叉斜率干扰为周期性干扰；或，若所述M个第一时域信号的间隔不同或所述M个第一时域信号中存在所述交叉斜率干扰的目标采样点不同，确定所述交叉斜率干扰为非周期性干扰。4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，Q大于0，所述方法还包括：基于所述Q个第三时域信号，确定所述Q个第三时域信号存在的所述同斜率干扰的周期性特征，所述周期性特征包括周期性干扰或非周期性干扰。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述Q个第三时域信号，确定所述Q个第三时域信号存在的所述同斜率干扰的周期性特征，包括：若所述Q个第三时域信号的间隔相同，确定所述同斜率干扰为周期性干扰；或，若所述Q个第三时域信号的间隔不同，确定所述同斜率干扰为非周期性干扰。6.根据权利要求2至5中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：基于所述第一信号的干扰信息和/或干扰参数，进行抗干扰处理，所述干扰信息包括所述第一信号中存在的干扰的干扰类型、所述干扰的周期性特征和/或所述干扰的周期，所述干扰类型包括交叉斜率干扰和/或同斜率干扰，所述干扰参数包括所述第一信号中存在所述干扰的时域信号的占比和/或目标采样点占比。7.根据权利要求1至6中任一项所述的方法，其特征在于，所述第一功率值为所述N个采样点中功率值最大的采样点的功率值或所述N个采样点的功率值之和的均值。8.根据权利要求1至7中任一项所述的方法，其特征在于，所述基于所述每个时域信号中包括的N个采样点的功率值，确定M个第一时域信号中存在交叉斜率干扰，包括：基于所述每个时域信号中包括的N个采样点的功率值和预设的第一门限值，确定所述M个第一时域信号中存在所述交叉斜率干扰。9.根据权利要求1至8中任一项所述的方法，其特征在于，所述基于P个第二时域信号中的每个第二时域信号的第一功率值，确定Q个第三时域信号中存在同斜率干扰，包括：
基于所述每个第二时域信号的第一功率值和预设的第二门限值，确定所述Q个第三时域信号中存在所述同斜率干扰。10.一种干扰处理装置，其特征在于，包括处理器，所述处理器用于：获取第一信号，所述第一信号包括多个时域信号，所述多个时域信号中的每个时域信号包括N个采样点，N为大于0的整数；基于所述每个时域信号中包括的N个采样点的功率值，确定M...
【专利技术属性】
技术研发人员：徐磊磊，秦博雅，
申请(专利权)人：华为技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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