一种MIMO毫米波雷达点云成像方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种MIMO毫米波雷达点云成像方法及系统，所述方法基于FPGA实现，包括对雷达回波信号进行预处理、二维快速傅里叶变换、非相干叠加、恒虚警检测以及波达方向估计等步骤，最终获得潜在目标对象的坐标信心和角度信息，以形成点云图像并显示。本申请的MIMO毫米波雷达点云成像方法及系统，由于基于FPGA实现，可以并行处理雷达回波信号的多通道传输、预处理、二维傅里叶变换以及波达方向估计等算法及步骤，从而满足MIMO雷达点云成像的实时性要求。时性要求。时性要求。

【技术实现步骤摘要】
一种MIMO毫米波雷达点云成像方法及系统


[0001]本专利技术涉及雷达信号处理
，尤其涉及一种MIMO毫米波雷达点云成像方法及系统。

技术介绍

[0002]雷达具备全天候全天时工作能力，是恶劣天气情况下的理想传感器。但是，受限于雷达的角度分辨力，传统雷达只用于辅助驾驶，用于避碰或盲点监测等场合，不具备环境三维建模能力。随着单片微波集成电路(MonolithicMicrowaveIntegratedCircuit,MMIC)技术和工艺的发展，MIMO毫米波雷达可以集成到片上系统(SystemonChip,SoC)中，大大降低了应用成本。更重要地，在天线孔径受限情况下，毫米波阵列雷达可以获得很高的角度分辨率，从而能够获得高分辨点云图像。
[0003]多输入多输出(MultipleInputMultipleOutput，MIMO)阵列雷达采用正交的发射波形，通过多通道接收形成宽孔径的虚拟阵列，大大减少了物理天线的数量，节约了系统成本。因此毫米波MIMO点云成像雷达是汽车雷达的主要研究方向。
[0004]在自动驾驶应用中，实时性是最基本的要求。根据MIMO雷达采样数据得到点云图像需要经过数据传输和预处理、二维傅里叶变换、恒虚警(ConstantFalseAlarmRate,CFAR)检测和波达方向(DirectionOfArrival,DOA)估计等步骤，数据量大，计算复杂度高。目前，传统的DSP以及ARM串行执行的特点，使其无法满足MIMO雷达点云成像系统的实时性要求。

技术实现思路

>[0005]本专利技术所要解决的技术问题是：提供一种MIMO毫米波雷达点云成像方法及系统，以解决传统的MIMO雷达点云成像系统实时性较差的问题。
[0006]为了解决上述技术问题，本专利技术采用的技术方案为：
[0007]一种MIMO毫米波雷达点云成像方法，所述MIMO毫米波雷达点云成像方法基于FPGA实现，包括以下并行步骤：
[0008]获取初始雷达回波信号；
[0009]对所述初始雷达回波信号进行预处理，获得多通道形式的目标雷达回波信号；
[0010]根据所述目标雷达回波信号进行二维快速傅里叶变换，获得多通道形式的二维频谱；
[0011]根据所述二维频谱进行多通道的非相干叠加，获得距离
‑
多普勒图像；
[0012]根据所述距离
‑
多普勒图像检测出潜在目标对象的坐标信息；
[0013]根据所述坐标信息，从多通道的所述二维频谱中获得通道矢量；
[0014]根据所述通道矢量进行波达方向估计，获得所述潜在目标对象的角度信息；
[0015]根据所述潜在目标对象的所述坐标信息和所述角度信息获取点云图像。
[0016]进一步的，所述对所述初始雷达回波信号进行预处理，获得多通道形式的目标雷达回波信号的步骤包括：
[0017]将所述初始雷达回波信号恢复为多通道数据；
[0018]对多通道的所述初始雷达回波信号进行增益调整，获得多通道的所述目标雷达回波信号。
[0019]进一步的，所述目标雷达回波信号进行二维快速傅里叶变换，获得多通道的二维频谱的步骤包括：
[0020]对每个通道的所述目标雷达回波信号进行加窗操作；
[0021]对每个通道的所述目标雷达回波信号进行距离维快速傅里叶变换和速度维快速傅里叶变换，获得所述二维频谱。
[0022]进一步的，所述对每个通道的所述目标雷达回波信号进行距离维快速傅里叶变换和速度维快速傅里叶变换，获得所述二维频谱的步骤包括：
[0023]对每个通道的所述目标雷达回波信号进行距离维快速傅里叶变换，获得中间变换数据；
[0024]将所述中间变换数据顺序写入运行内存；
[0025]根据雷达的发射天线数量、采样精度以及距离维快速傅里叶变换的点数信息，获得速度维快速傅里叶变换所需的目标数据的地址；
[0026]根据所述地址从所述运行内存中读取所述目标数据进行速度维快速傅里叶变换，获得所述二维频谱。
[0027]进一步的，根据所述距离
‑
多普勒图像检测出潜在目标对象的坐标信息的步骤包括：
[0028]将所述距离
‑
多普勒图像划分为目标大小的参考单元网格；
[0029]从所述网格中选取目标列作为检测列，以及从所述检测列中选取目标序位的参考单元作为检测单元；
[0030]对所述检测列和保护列以外的每列所述参考单元进行排序；
[0031]从每列所述参考单元中获取目标序位的所述参考单元对应的幅值，以形成排序后的参考单元的幅值集合；
[0032]获取所述幅值集合的平均值；
[0033]根据虚警概率获得门限系数；
[0034]由所述门限系数与所述平均值的乘积获得门限阈值；
[0035]将所述检测单元的幅值与对应的所述门限阈值进行比较，并根据比较结果判断所述检测单元是否存在所述潜在目标对象；
[0036]以相同方式完成剩余所述参考单元的所述潜在目标对象的检测。
[0037]进一步的，当所述检测单元的幅值大于等于所述门限阈值时，判定所述检测单元存在所述潜在目标对象，并返回所述检测单元的幅值及坐标信息；
[0038]当所述检测单元的幅值小于所述门限阈值时，判定所述检测单元不存在所述潜在目标对象，并将所述检测单元的幅值置零。
[0039]进一步的，所述根据所述通道矢量进行波达方向估计，获得所述潜在目标对象的角度信息的步骤包括：
[0040]根据所述潜在目标对象的坐标信息，从所述二维频谱中获取所述通道矢量；
[0041]将最后一个所述通道矢量作为第一级参考信号，将剩余所述通道矢量作为第一级
观测信号；
[0042]获取所述第一级参考信号和所述第一级观测信号的第一互相关结果；
[0043]根据所述第一互相关结果获得第一级维纳滤波器；
[0044]通过所述第一级维纳滤波器的滤波器系数获得第二级参考信号；
[0045]根据所述第一级维纳滤波器的滤波器系数获得第一阻塞矩阵；
[0046]将所述第一级观测信号和所述第一阻塞矩阵相乘后获得第二级观测信号；
[0047]获取所述第二级参考信号和所述第二级观测信号的第二互相关结果；
[0048]根据所述第二互相关结果获得第二级维纳滤波器；
[0049]利用第二级维纳滤波器、第二级参考信号以及第二级观测信号，通过迭代方式获得下一级维纳滤波器、下一级参考信号以及下一级观测信号，直至获得目标数量的维纳滤波器；
[0050]构造与目标数量的所述维纳滤波器正交的噪声子空间；
[0051]由所述噪声子空间通过谱峰搜索得到潜在目标对象的角度信息。
[0052]一种MIMO毫米波雷达点云成像系统，包括FPGA板和数据存储模块；
[0053]所述FPGA板包括：
[0054]接收模块本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种MIMO毫米波雷达点云成像方法，其特征在于，所述MIMO毫米波雷达点云成像方法基于FPGA实现，包括以下并行步骤：获取初始雷达回波信号；对所述初始雷达回波信号进行预处理，获得多通道形式的目标雷达回波信号；根据所述目标雷达回波信号进行二维快速傅里叶变换，获得多通道形式的二维频谱；根据所述二维频谱进行多通道的非相干叠加，获得距离
‑
多普勒图像；根据所述距离
‑
多普勒图像检测出潜在目标对象的坐标信息；根据所述坐标信息，从多通道的所述二维频谱中获得通道矢量；根据所述通道矢量进行波达方向估计，获得所述潜在目标对象的角度信息；根据所述潜在目标对象的所述坐标信息和所述角度信息获取点云图像。2.根据权利要求1所述的MIMO毫米波雷达点云成像方法，其特征在于，所述对所述初始雷达回波信号进行预处理，获得多通道形式的目标雷达回波信号的步骤包括：将所述初始雷达回波信号恢复为多通道数据；对多通道的所述初始雷达回波信号进行增益调整，获得多通道的所述目标雷达回波信号。3.根据权利要求1所述的MIMO毫米波雷达点云成像方法，其特征在于，所述目标雷达回波信号进行二维快速傅里叶变换，获得多通道的二维频谱的步骤包括：对每个通道的所述目标雷达回波信号进行加窗操作；对每个通道的所述目标雷达回波信号进行距离维快速傅里叶变换和速度维快速傅里叶变换，获得所述二维频谱。4.根据权利要求3所述的MIMO毫米波雷达点云成像方法，其特征在于，所述对每个通道的所述目标雷达回波信号进行距离维快速傅里叶变换和速度维快速傅里叶变换，获得所述二维频谱的步骤包括：对每个通道的所述目标雷达回波信号进行距离维快速傅里叶变换，获得中间变换数据；将所述中间变换数据顺序写入运行内存；根据雷达的发射天线数量、采样精度以及距离维快速傅里叶变换的点数信息，获得速度维快速傅里叶变换所需的目标数据的地址；根据所述地址从所述运行内存中读取所述目标数据进行速度维快速傅里叶变换，获得所述二维频谱。5.根据权利要求1所述的MIMO毫米波雷达点云成像方法，其特征在于，根据所述距离
‑
多普勒图像检测出潜在目标对象的坐标信息的步骤包括：将所述距离
‑
多普勒图像划分为目标大小的参考单元网格；从所述网格中选取目标列作为检测列，以及从所述检测列中选取目标序位的参考单元作为检测单元；对所述检测列和保护列以外的每列所述参考单元进行排序；从每列所述参考单元中获取目标序位的所述参考单元对应的幅值，以形成排序后的参考单元的幅值集合；获取所述幅值集合的平均值；
根据虚警概率获得门限系数；由所述门限系数与所述平均值的乘积获得门限阈值；将所述检测单元的幅值与对应的所述门限阈值进行比较，并根据比较结果判断所述检测单元是否存在所述潜在目标对象；以相同方式完成剩余所述参考单元的所述潜在目标对象的检测。6.根据权利要求5所述的MIMO毫米波雷达点云成像方法，其特征在于，当所述检测单元的幅值大于等于所述门限阈值时，判定所述检测单元存在所述潜在目标对象，并返回所述检测单元的幅值及坐标信息；当所述检测单元的幅值小于所述门限阈值时，判定所述检测单元不存在所述潜在目标对象，并将所述检测单元的幅值置零。7.根据权利要求1所述的MIMO毫米波雷达点云成像方法，其特征在于，所述根据所述通道矢量进行波达方向估计，获得所述潜在目标对象的角度信息的步骤包括：根据所述潜在目标对象的坐标信息，从所述二维频谱中获取所述通道矢量；将最后一个所述通道矢量作为第一级参考信号，将剩余所述通道矢量作为第一级观测信号；获取所述第一级参考信号和所述第一级观测信号的第一互相关结果；根据所述第一互相关结果获得第一级维纳滤波器；通过所述第一级维纳滤波器的滤波器系数获得第二级参考信号；根据所述第一级维纳滤波器的滤波器系数获得第一阻塞矩阵；将所述第一级观测信号和所述第一阻塞矩阵相乘后获得第二级观测信号；获取所述第二级参考信号和所述第二级观测信号的第二互相关结果；根据所述第二互相关结果获得第二级维纳滤波器；利用第二级维纳滤波器、第二级参考信号以及第二级观测信号，通过迭代方式获得下一级维纳滤波器、下一级参考信号以及下...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄磊，梁磊，周汉飞，王伟，
申请(专利权)人：深圳大学，
类型：发明
国别省市：