CN101999084A - 雷达装置 - Google Patents

Abstract

本发明的雷达装置具备：收发FMCW方式的扫频信号的收发器(20)；根据基于来自收发器的信号而计算出的目标速度，针对每个速度范围将该目标进行分组的速度分组部(36)；以及对由上述速度分组部所分组的每个速度组进行相关追踪的相关追踪部(37)。

Description

雷达装置

技术领域

本发明涉及通过FMCW(Frequency Modulated ContinuousWave)方式等来观测车辆速度的雷达装置，特别是涉及实施相关追踪的技术。

背景技术

作为用雷达装置来观测行驶于道路的车辆时的简易雷达方式已知有FMCW方式(例如，参照非专利文献1)。在用这一FMCW方式的雷达装置来观测车辆时，在其他辆及背景等之类的复杂且许多反射点存在的环境下，检测出目标车辆并进行相关追踪。在这种环境下，天线波束宽度宽、基于FMCW方式的拍频(beat frequency)轴的分辨率较低的情况下，无论角度轴还是频率轴都在主瓣(main lobe)之中存在多个反射点，接收因基于振幅/相位的矢量合成而紊乱。因此，就有无法检测出目标或即便检测出目标也是位置精度较低，通过相关追踪也无法探测稳定的位置之类的问题。

图1是表示以往的雷达装置之构成的***图。图2是表示此雷达装置之动作的流程图。该雷达装置具备：天线10、收发器20以及信号处理器30。下面，以追踪处理为中心来说明该雷达装置之动作。在雷达装置中，首先输入收发数据(步骤S101)。即，在收发器20内部的发送器21被扫频后的信号用天线发射元件11变换成电波并将其进行发射。与此相应地，用多个天线接收元件12接收到的信号分别通过多个混频器22进行频率变换，并发送到信号处理器30。在信号处理器30用AD变换器31将来自收发器20的信号变换成数字信号，并作为元件信号发送到FFT(Fast Fourier Transform：快速傅立叶变换)部32。

FFT部32将发自AD变换器31的元件信号进行快速傅立叶变换后变换成频率轴上的信号，并将其发送到DBF(Digital Beam Forming：数字波束形成)部33。DBF部33使用发自FFT部32的频率轴的信号形成∑波束和Δ波束。在DBF部33所形成的∑波束被送到测距/测速部34，Δ波束被送到测角部35。

接下来，计算距离以及速度(步骤S102)。即，测距/测速部34利用来自DBF部33的∑波束来计算距离以及速度，并发送到相关追踪部37。接下来，计算角度(步骤S103)。即，测角部35利用经由测距/测速部34发自DBF部33的∑波束以及发自DBF部33的Δ波束进行测角，并将所获得的角度发送到相关追踪部37。接下来，进行相关追踪(步骤S104)。

即，相关追踪部37进行相关追踪处理以计算目标的位置以及速度，并输出到外部。之后，检查循环是否已结束(步骤S105)。若在步骤S105中判断为循环尚未结束，则进行用于将下一循环设为处理对象的处理(步骤S106)。之后，返回到步骤S101反复进行上述处理。另一方面，若在步骤S105中判断为循环已结束，则此雷达装置的追踪处理结束。

然而，在上述以往的雷达装置中，雷达反射点如图3所示那样，除正在移动的车辆101以外，护栏102、路肩103以及处于停止的车辆104等混在一起。一般而言，在相关追踪中如图4所示那样进行由平滑值来求解预测值，并由此预测值和NN(Nearest Neighbor)观测值来求解新的平滑值以计算下一预测值之类的处理。但是，这些都以观测位置为基础来进行实施，所以就有在背景的反射也包含在内的许多反射点之中误认车辆目标而进行追踪的可能性，另外，因超过可追踪目标数故有时候无法进行稳定的相关追踪。

现有技术文献

非专利文献

非专利文献1：吉田孝监修、‘修订雷达技术’、电子信息通信学会、pp.274-275(1996)

在以往的雷达装置中，如上述那样在其他辆、背景等复杂且存在许多反射点的环境下，天线波束宽度宽、基于FMCW方式的拍频轴的分辨率较低时，无论角度轴还是频率轴都在主瓣之中存在多个反射点，接收因基于振幅/相位的矢量合成而紊乱，所以就有无法检测出目标或即便检测出目标也是位置精度较低，通过相关追踪也无法探测稳定的位置之类的问题。

发明内容

本发明的课题就是提供一种能够实现稳定的相关追踪的雷达装置。

为了解决上述课题，本发明的雷达装置具备：收发FMCW方式的扫频信号的收发器；根据基于来自上述收发器的信号而计算出的目标速度将该目标按每个速度范围进行分组的速度分组部；以及对由上述速度分组部所分组的每个速度组进行相关追踪的相关追踪部。

另外，本发明的雷达装置具备：收发FMCW方式的扫频信号的收发器；根据基于来自上述收发器的信号而计算出的目标速度将该目标按每个速度范围进行分组，并基于每个速度范围的速度直方图的频度抽取自速度，在包含自速度的速度组内分割区域，对每个分割区域计算交叉区域的直方图，并计算所计算出的直方图的频度最大的交叉区域位置，使用对每个分割区域所抽取出的频度最大的交叉区域位置进行曲线拟合以抽取反射点的曲线的速度分组部；以及对由上述速度分组部所分组的每个速度组进行相关追踪的相关追踪部。

根据本发明，即便在复杂的背景下也能够提高目标的观测位置精度以实现稳定的相关追踪。

另外，根据本发明，即便在复杂的背景下也可抽取护栏及路肩等的曲线并抑制无用反射点，这就能够实现稳定的相关追踪。即，根据本发明，通过速度分组来抽取自速度并分割区域，对每个分割区域分别计算直方图的频度最大的交叉区域位置，通过计算拟合曲线就能够抽取将路肩连结起来的曲线。因此，较路肩靠外侧的反射点作为无用反射点而抑制，这就能够实现稳定的相关追踪。

附图说明

图1是表示以往的雷达装置之构成的***图。

图2是表示在以往的雷达装置上进行的相关追踪处理的流程图。

图3是用于说明以往的雷达装置之问题点的图。

图4是用于说明以往的雷达装置之问题点的图。

图5是表示本发明的实施例1所涉及的雷达装置之构成的***图。

图6是表示在本发明的实施例1所涉及的雷达装置上进行的相关追踪处理流程图。

图7是用于说明在本发明的实施例1所涉及的雷达装置上进行的自速度抽取的图。

图8是用于说明在本发明的实施例1所涉及的雷达装置上进行的速度分组的图。

图9是用于说明在本发明的实施例1所涉及的雷达装置上进行的霍夫变换的图。

图10是用于说明在本发明的实施例1所涉及的雷达装置上进行的霍夫变换的图。

图11是用于说明在本发明的实施例1所涉及的雷达装置上进行的霍夫变换的图。

图12是用于说明在本发明的实施例1所涉及的雷达装置上进行的霍夫变换的图。

图13是用于说明在本发明的实施例1所涉及的雷达装置上进行的霍夫变换的图。

图14是用于说明在本发明的实施例1所涉及的雷达装置上进行的相关追踪的图。

图15是表示本发明的实施例2所涉及的雷达装置之构成的***图。

图16是表示在本发明的实施例2所涉及的雷达装置上进行的相关追踪处理的流程图。

图17是表示在本发明的实施例2所涉及的雷达装置上进行的相关追踪处理的流程图。

图18是用于说明在本发明的实施例2所涉及的雷达装置上进行的路肩检测的图。

图19是用于说明在本发明的实施例2所涉及的雷达装置上进行的事项的图。

图20是用于说明在本发明的实施例3所涉及的雷达装置上进行的EL测角的图。

图21是用于说明在本发明的实施例3所涉及的雷达装置上进行的EL测角的图。

图22是用于说明在本发明的实施例3所涉及的雷达装置上进行的EL测角的图。

图23是表示在本发明的实施例3所涉及的雷达装置上进行的相关追踪处理的流程图。

具体实施方式

下面，一边参照附图一边详细地说明本发明的实施方式。

实施例1

图5是表示本发明的实施例1所涉及的雷达装置之构成的***图。该雷达装置具备：天线10、收发器20以及信号处理器30。

天线10由天线发射元件11和多个天线接收元件12所构成。天线发射元件11将发自收发器20作为电信号的发射信号变换成电波并送出到外部。多个天线接收元件12接收来自外部的电波并变换成电信号，将其作为接收信号发送到收发器20。

收发器20具备：发送器21和多个混频器22，多个混频器22分别对应于多个天线接收元件12而设置。在一般的采用了上行线性调频脉冲和下行线性调频脉冲发送信号的FMCW方式的情况下，在发送器21生成扫频后的发送信号并将其发送到天线发射元件11以及多个混频器22。多个混频器22将分别从多个天线接收元件12接收到的接收信号依照来自发送器21的信号进行频率变换，并将其发送到信号处理器30。

信号处理器30具备：AD变换器31、FFT部32、DBF部33、测距/测速部34、测角部35、速度分组部36以及相关追踪部37。

AD变换器31将发自收发器20的模拟信号变换成数字信号，并将其作为元件信号发送到FFT部32。FFT部32将发自AD变换器31的元件信号通过快速傅立叶变换变换成频率轴上的元件信号，并将其发送到DBF部33。

DBF部33使用发自FFT部32的频率轴上的信号，形成∑波束和Δ波束。在该DBF部33所形成的∑波束被送到测距/测速部34，Δ波束被送到测角部35。

测距/测速部34基于发自DBF部33的∑波束进行测距以及测速。通过在该测距/测速部34进行测距以及测速而获得的距离以及速度被送到速度分组部36。另外，测距/测速部34将发自DBF部33的∑波束送到测角部35。

测角部35基于发自测距/测速部34的∑波束以及发自DBF部33的Δ波束进行测角。通过在测角部35进行测角而获得的角度被送到速度分组部36。

速度分组部36基于发自测距/测速部34的距离以及速度和发自测角部35的角度，根据观测速度对目标进行分类并分组。在该速度分组部36进行分组的结果被送到相关追踪部37。

相关追踪部37基于来自速度分组部36的处理结果执行相关追踪处理。通过在相关追踪部37进行处理而获得的位置以及速度被送到外部。

其次，以追踪处理为中心一边参照图6所示的流程图一边说明如上述那样所构成的本发明的实施例1所涉及的雷达装置之动作。

在追踪处理中，首先以FMCW方式进行收发，输入收发数据(步骤S11)。即，在收发器20内部的发送器21扫频后的信号用天线发射元件11变换成电波进行发射。与此相应，用多个天线接收元件12接收到的信号分别通过多个混频器22进行频率变换，并发送到信号处理器30。在信号处理器30用AD变换器31将来自收发器20的信号变换成数字信号，并作为元件信号发送到FFT部32。

FFT部32对发自AD变换器31的元件信号进行快速傅立叶变换以变换成频率轴上的信号，并将其发送到DBF部33。DBF部33使用发自FFT部32的频率轴的信号形成∑波束和Δ波束。在DBF部33所形成的∑波束被送到测距/测速部34，Δ波束被送到测角部35。

接下来，计算距离以及速度(步骤S12)。即，测距/测速部34基于来自DBF部33的∑波束进行测距以及测速，并将通过测距以及测速所获得的距离以及速度发送到速度分组部36。

接下来，计算角度(步骤S13)。即，测角部35使用经由测距/测速部34发自DBF部33的∑波束以及发自DBF部33的Δ波束进行测角，并将所获得的角度发送到速度分组部36。

接下来，对速度进行分类(步骤S14)。即，速度分组部36基于发自测距/测速部34的距离以及速度和发自测角部35的角度，根据观测速度对目标进行分类并分组，将分组的结果发送到相关追踪部37。

接下来，进行自速度抽取(步骤S15)。即，速度分组部36将在步骤S14经过分类的组之中、反射点最多的组设为自速度组。

接下来，进行从极坐标向XY坐标的变换(步骤S16)。即，速度分组部36将作为极坐标(R、θ)所取得的观测速度数据变换成XY的正交坐标。

接下来，进行观测速度数据的循环期间累积(步骤S17)。即，速度分组部36在观测速度数据的循环期间乘以忘却系数进行积分。

接下来，检查该组是否为自速度组(步骤S18)。在步骤S18中该组不是自速度组的情况下，跳过步骤S19～S23的处理，处理进入步骤S24。另一方面，在步骤S18中该组为自速度组的情况下，进行自速度组的基于霍夫变换的直线抽取(步骤S19)。即，速度分组部36通过霍夫变换来抽取直线。

此外，霍夫变换例如在“田村、‘计算机图像处理’、Ohmsha、pp.204-206(2004)”中有所说明。

接下来，进行循环期间直线累积(步骤S20)。即，速度分组部36对在步骤S19抽取出的直线在循环期间乘以忘却系数进行累积。

接下来，删除直线上的目标(步骤S21)。即，速度分组部36在步骤S20所累积的结果超过规定阈值的情况下判断为有直线，并删除该直线附近的反射点。

接下来，检查直线抽取是否已结束(步骤S22)。在步骤S22中直线抽取尚未结束的情况下，进行用于将下一直线作为处理对象的处理(步骤S23)。之后，处理返回到步骤S19，反复进行上述处理。

另一方面，在步骤S22中直线抽取已结束的情况下，抽取振幅极值(步骤S24)。即，速度分组部36对每个速度组在各组内计算极值(极大值)。

接下来，进行重心运算(步骤S25)。即，速度分组部36以在步骤S24计算出的极值为中心计算规定门限(gate)内的重心，并将其发送到相关追踪部37。

接下来，检查极值是否已结束(步骤S26)。在步骤S26中极值尚未结束的情况下，进行用于将下一极值作为处理对象的处理。之后，处理返回到步骤S24，反复进行上述处理。

在上述步骤S26中极值已结束的情况下，进行相关追踪(步骤S28)。即，相关追踪部37使用对每个速度组计算出的重心位置，进行采用最靠近预测位置的点的NN(Nearest Neighbor)相关和基于α-β方式的追踪，并将位置以及速度矢量的平滑值以及预测值输出到外部。此外，α-β方式在“吉田孝监修、‘修订雷达技术’、电子信息通信学会、pp.264-267(1996)”中有所说明。

接下来，检查处理对所有速度组是否已结束(步骤S29)。在步骤S29中处理对所有速度组尚未结束的情况下，进行用于将处理对象变更成下一速度组的处理(步骤S30)，之后，处理返回到步骤S17，反复进行上述处理。

另一方面，在步骤S29中处理对所有速度组已结束的情况下，检查循环是否已结束(步骤S31)。在步骤S31中循环尚未结束的情况下，进行用于将下一循环作为处理对象的处理(步骤S32)。之后，处理返回到步骤S11，反复进行上述处理。另一方面，在步骤S31中循环已结束的情况下，追踪处理结束。

其次，为了加深本发明的理解，对上述过程之中主要过程的细节之处理进行说明。在将极坐标变换成正交坐标的处理(步骤S16)中，如图10所示那样极坐标(R、θ)通过下式被变换成XY坐标。

[数学公式1]

$\left[\begin{array}{c}X\\ Y\end{array}\right]=\left[\begin{array}{c}R\·\sin \left(\mathrm{\θ}\right)\\ R\·\cos \left(\mathrm{\θ}\right)\end{array}\right]...\left(1\right)$

其中，

R：距离

θ：方位角(azimuth)测角值

观测(位置)矢量y和平滑或者预测的矢量x(位置、速度)通过用X、Y的二维进行表达就成为下式。

[数学公式2]

$y=\left[\begin{array}{c}y1\\ y2\end{array}\right]$

$x=\left[\begin{array}{c}x1\\ v1\\ x2\\ v2\end{array}\right]...\left(2\right)$

其中，

下标的1、2：分别表示X、Y分量

x：位置

y：速度

其次，一边参照图8一边说明在上述步骤S14进行的速度分类之处理、也就是利用观测速度对各反射点的位置、速度、振幅强度进行分组的方法。作为分组的方法，按每个循环对将速度范围分割成规定数的每个速度组，使用在循环期间根据忘却系数进行了加法运算的结果来实施振幅强度的极大点周围的门限内的点的重心运算。

现在，考虑目标正在移动的情况。作为处理对象的检测信号包含(A、X、Y、V)(振幅强度、X轴位置、Y轴位置、径向(radial)速度)的信息。

首先，检测信号根据速度进行分类，进而如图7所示那样对每个速度组计算直方图h1、h2、h3。若将直方图的频度最多的速度组Gr#2设为背景，速度组就能够分类成自速度组以外和自速度组Gr#2。对于自速度组而言，为了区别图8所示的背景等固定目标(护栏等)L1、L2和处于静止的车辆S1、S2，首先，如步骤S19所示那样利用霍夫变换，抽取护栏L1及路肩L2等直线状的反射点(●部分)。

这里，说明一般的霍夫变换。霍夫变换是从图像之中抽取直线的方法。X-Y平面上的直线若通过极坐标来进行表达，该直线就用图11以及下式来进行表示。

[数学公式3]

ρ＝Xcosθ+Ysinθ...(3)

根据上述(3)式，直线与ρ、θ唯一地对应。接着，如图12所示那样，考虑直线上的3点A、B以及C。通过各点并使角度θ按顺序进行变化时的曲线若用ρ-θ轴来表达就成为图13所示那样。3条曲线在某点处相交，这一点(ρ0、θ0)表示X-Y轴上的共通直线。基于以上原理，霍夫变换过程如下面那样进行归纳。

(1)确保保存ρ-θ轴上的数值的矩阵。

(2)以X-Y轴上的观测值为中心，一面使θ对每个Δθ进行变化一面计算ρ-θ轴上的ρ，在对应的矩阵的行、列上加1。这一过程(2)对全部观测值反复进行。

(3)在矩阵之中成为极大点的(ρq、θq)(q＝1～Q)被抽取出来。

通过以上的过程就能够根据(ρq、θq)抽取出Q条直线。

然而，霍夫变换因用数点来抽取直线故有时候会误检出直线。为了这一对策，如图9所示那样，对每个循环进行霍夫变换所获得的直线在循环期间进行累积(步骤S20)，从它们之中抽取出超过规定阈值的直线。然后，删除在霍夫变换所抽取出的直线周围的点(步骤S21)。据此，就能够抽取在护栏L1等的附近静止着的车辆S2等的重心位置。

其次，说明在步骤S25进行的每个速度组的重心运算。此重心运算的细节过程如下。

(1)使用以速度进行了分类的各信号的强度，从上起按顺序抽取M个目标。

(2)M个目标的相对距离(二乘距离)ΔR²通过下式计算出来，并抽取c个大于等于下限极限RL²的目标。

[数学公式4]

ΔR_ij ²＝(Xi-Xj)²+(Yi-Yj)²…(4)

其中，

ΔR²：二乘距离

Xi、Yi：目标i的位置(i＝1～N)

反复进行上述(1)以及(2)抽取Mc个目标。

(3)以抽取出的Mc个位置为中心，对门限大小G范围的信号根据下式实施重心运算。

[数学公式5]

$\mathrm{Xc}\left(m\right)=\frac{\underset{n=1}{\overset{\mathrm{Ng}}{\mathrm{\Σ}}}A(m,n)\·X(m,n)}{\underset{n=1}{\overset{\mathrm{Ng}}{\mathrm{\Σ}}}A(m,n)}$

$\mathrm{Yc}\left(m\right)=\frac{\underset{n=1}{\overset{\mathrm{Ng}}{\mathrm{\Σ}}}A(m,n)\·Y(m,n)}{\underset{n=1}{\overset{\mathrm{Ng}}{\mathrm{\Σ}}}A(m,n)}...\left(5\right)$

其中，

Xc(m)、Yc(m)：重心位置(m＝1～Mc)

A(m，n)：信号强度(m＝1～Mc、n＝1～Ng)

m：抽取出极值的编号

n：门限内信号的编号

其次，说明在步骤S28进行的相关追踪(NN相关、α-β追踪方式)。为了简化，用1维(仅X轴或者Y轴)来进行表达。

若设观测(位置)矢量为y，

[数学公式6]

就能够用下式来进行表达。

yr(k，j)＝y(k，j)-H·xp(k)

yr(k)＝arg min[yr(k，j)^T·yr(k，j)]

xs(k)＝xp(k)+K·yr(k)              …(6)

xp(k+1)＝F·xs(k)

其中，

yr(k，j)：观测第k次、观测(位置)矢量第j个的残差矢量

y(k，j)：观测第k次的第j个的观测(位置)矢量

yr(k)：观测第k次的二乘误差最小的残差矢量

xs(k)：观测第k次的平滑矢量

xp(k)：观测第k次的预测矢量(使用至第k-1次的数据)

H：观测矩阵H＝[1  0]

K：增益  矢量 $K=\left[\begin{array}{c}\mathrm{\α}\\ \mathrm{\β}/T\end{array}\right]$

α：常数(在0～1可变)

$\mathrm{\β}:\mathrm{\β}=\frac{{\mathrm{\α}}^2}{2-\mathrm{\ϵ}}$

T：循环时间(常数)

F：动态矩阵 $F=\left[\begin{array}{cc}1& T\\ 0& 1\end{array}\right]$

argmin[f(x)]：输出函数f(X)为最小的X

T：转置

图14是用于说明相关追踪的图。初始值是yr(1)＝0、

$=\left[\begin{array}{c}y(1,j)\\ 0\end{array}\right]$

在初始值中检测目标有许多(j为多个)的情况下，从S/N较高的目标起按顺序直到M个为止被设为相关追踪的对象。

如以上所说明那样，根据本发明的实施例1所涉及的雷达装置，因能够通过FMCW方式同时观察距离和速度，故通过对每个速度进行分类，即便是相接近目标的情况，当速度不同时也能够进行稳定的追踪。

另外，对于经过分组的目标实施极值周围的重心运算，能够减少观测点来进行相关追踪，所以处理负荷变轻，可以进行稳定的追踪。

另外，通过对循环期间的检测信号进行积分，即便在未检测出信号的情况、位置精度较差的情况，通过循环期间的信号的重心运算，能够根据经过加权平均化的位置来进行相关追踪，所以可以进行稳定的追踪。

另外，当存在护栏或路肩等直线状的反射点时，通过霍夫变换抽取出反射点并将其排除在外，就能够抽取出正在路肩停车的目标、低速目标并进行相关追踪。

此外，虽然在上述实施例1所涉及的雷达装置中，对每个速度组实施了重心运算，但还能够不实施重心运算而进行相关追踪。

另外，虽然对于反射点实施了在循环期间采用忘却系数的积分，但还能够以不进行积分(忘却系数O)的方式而构成。另外，虽然采用自速度组的霍夫变换来进行直线抽取，但还能够采用不进行直线抽取的方法。

进而，虽然为了直线抽取而对于直线实施了在循环期间采用忘却系数的积分，但还能够以不进行积分(忘却系数0)的方式而构成。

实施例2

图15是表示本发明的实施例2所涉及的雷达装置之构成的***图。因此雷达装置相对于图5所示的实施例1所涉及的雷达装置而言，信号处理器30b内的速度分组部36a不同，故仅说明速度分组部36a。

速度分组部36a基于发自测距/测速部34的距离以及速度和发自测角部35的角度，根据观测速度对目标进行分类并分组。在此速度分组部36a进行分组的结果被送到相关追踪部37。

接下来，以追踪处理为中心一边参照图16所示的流程图一边说明如上述那样所构成的本发明的实施例2所涉及的雷达装置之动作。

首先，从步骤S11至步骤S13为止的处理与图6所示的处理相同，所以其说明进行省略。

接下来，对速度进行分类(步骤S14)。即，速度分组部36a基于发自测距/测速部34的距离以及速度和发自测角部35的角度，根据观测速度对目标进行分类并分组，并将分组的结果发送到相关追踪部37。

接下来，进行自速度抽取(步骤S15)。即，速度分组部36a将在步骤S14分类后的组之中、反射点最多的组设为自速度组。如图7以及图18(c)所示那样，对每个速度组计算直方图h1、h2、h3，并基于此直方图抽取出频度(反射点)最多的速度组Gr#2(图18(d)、图18(e))。

接下来，进行从极坐标至XY坐标的变换(步骤S16)。即，速度分组部36a将作为极坐标(R，θ)所取得的观测速度数据变换到XY的正交坐标。

接下来，进行观测速度数据的循环期间累积(步骤S17)。即，速度分组部36a在观测速度数据的循环期间乘以忘却系数进行积分。

接下来，检查是否为自速度组(步骤S18)。在步骤S18中该组并非自速度组的情况下，跳过步骤S20、S22的处理并进入步骤S24。

另一方面，在步骤S18中该组为自速度组的情况下，根据交叉范围轴的直方图进行直线抽取(步骤S20a)。即，速度分组部36a根据交叉范围轴的直方图抽取左右直线。这一处理的细节在后叙述。

接下来，删除左右直线外侧的固定反射点(步骤S22a)。接下来，抽取振幅极值(步骤S24)。即，速度分组部36a对每个速度组在各组内计算出极值(极大值)。

接下来，进行重心运算(步骤S25)。即，速度分组部36a以在步骤S24计算出的极值为中心计算规定门限内的重心，并发送到相关追踪部37。

从步骤S26到步骤S31的处理与图6所示的处理相同，所以其说明进行省略。

其次，为了加深本发明的理解，一边参照图17的流程图以及图18一边详细地说明上述过程之中主要过程即步骤S20a的处理。

首先，如上述所示那样，抽取频度(反射点)最多的速度组Gr#2(图18(d)、图18(e))。

接下来，如图18(f)所示那样，将自车辆的交叉范围位置设为0，抽取在左边范围(负)通过频度最大的交叉范围位置M1和交叉范围位置M1之中心的直线L1。即，计算左线(左边范围)的直方图(步骤S51a)，并抽取频度最大的交叉范围位置(步骤S52a)。

接下来，检查距离分割(范围分割)是否结束(步骤S53a)。在距离分割尚未结束的情况下，使距离分割变化(步骤S54a)反复进行步骤S51a～52a的处理。即，通过对每个范围#1～#4进行步骤S51a～52a的处理，获得图18(g)的各抽取直线L1。

接下来，基于每个范围#1～#4的各抽取直线L1，如图18(g)所示那样，对范围-交叉范围的位置进行曲线拟合，计算出左边拟合曲线C1(步骤S55a)。接下来，基于左边拟合曲线C1计算出相关系数rxyL(步骤S56a)。

接下来，如图18(f)所示那样，将自车辆的交叉范围位置设为0，抽取在右边范围(正)通过频度最大的交叉范围位置M2和交叉范围位置M2之中心的直线L2。即，计算右线(右边范围)的直方图(步骤S51b)，并抽取频度最大的交叉范围位置(步骤S52b)。

接下来，检查距离分割(范围分割)是否结束(步骤S53b)。即，在距离分割尚未结束的情况下，使距离分割变化(步骤S54b)，并反复进行步骤S51b～52b的处理。即，通过对每个范围#1～#4进行步骤S51b～52b的处理，获得图18(g)的各抽取直线L2。

接下来，基于每个范围#1～#4的各抽取直线L2，如图18(g)所示那样，对范围-交叉范围的位置进行曲线拟合(fitting)，计算出左边拟合曲线C2(步骤S55b)。接下来，基于左边拟合曲线C2计算出相关系数rxyR(步骤S56b)。

接下来，检查相关系数rxyL是否大于相关系数rxyR(步骤S57)。在相关系数rxyL大于相关系数rxyR的情况下，选定左线的拟合曲线(步骤S58a)并计算右线的曲线(步骤S59a)。在相关系数rxyL小于相关系数rxyR的情况下，选定右线的拟合曲线(步骤S58b)并计算左线的曲线(步骤S59b)。

以上的处理就是相当于路肩的曲线的抽取方法。能够将路肩曲线用来抑制路肩等的固定反射点。因此，在反射点的观测值之中基于路肩曲线删除外侧的观测值即可。

其次，叙述上述的拟合曲线的计算方法。拟合曲线一般而言能够用下式来进行表达。

[数学公式7]

yi＝c0·xiⁿ+c1·xi^n-1+c1·xi^n-1+…+cn    (1)

其中，

xi：进行拟合的范围(i＝1～n)

yi：与xi相对的交叉范围

cn：拟合系数

作为表示此拟合系数cn的拟合程度的指标有用下式进行表示的相关系数rxy。

[数学公式8]

$\mathrm{rxy}=\frac{\frac{1}{n}\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}(\mathrm{xi}-\mathrm{xave})\·(\mathrm{yi}-\mathrm{yave})}{\sqrt{\frac{1}{n}\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{(\mathrm{xi}-\mathrm{xave})}^2\·\frac{1}{n}\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{(\mathrm{xi}-\mathrm{xave})}^2}}---\left(2\right)$

其中，

xave：x的平均值

yave：y的平均值

在抽取左右拟合曲线之际，某个相关系数rxy小于等于规定阈值的情况下，不采用拟合曲线而基于相关系数rxy较高一方的曲线来决定左右的拟合曲线为好。此时，为了表示交叉范围的中心位置，对于左右的拟合曲线的双方使用式(1)的常数项，并采用1次以上的项。

此外，虽然说明了使用相关系数作为表示拟合程度的指标这一方法，但也可以使用决定系数等其他指标。另外，虽然叙述了将交叉范围分割成自车辆的左边范围和右边范围进行处理这一方法，但也可以不是将交叉范围分割成自车辆的左边范围和右边范围，而是使用频度持有最大值的交叉范围位置和持有从最大值起第2大值的交叉范围位置。

如以上所说明那样，根据本发明的实施例2所涉及的雷达装置，通过速度分组来抽取自速度并分割范围，对每个分割范围分别计算直方图的频度最大的交叉范围位置，通过计算拟合曲线就能够抽取将路肩连结起来的曲线。因此，较路肩靠外侧的反射点作为无用反射点而抑制，这就能够实现稳定的相关追踪。

实施例3

其次，说明本发明的实施例3所涉及的雷达装置。图19表示在范围-交叉范围中经过曲线拟合的真曲线(虚线)和实际的检测曲线(实线)。若存在立交桥等则如图19所示那样，有时候在道路的中央附近观测到反射点RK。在进行曲线拟合时，检测曲线DC就成为通过反射点RK旁边的曲线。即，在真的曲线TC和检测曲线DC之间产生误差。

为了降低这一误差，实施例3所涉及的雷达装置实施仰角测角(EL测角)，在反射点比规定范围高的情况下，在从抽取点删除了反射点以后进行实施例2所涉及的雷达装置的处理。

图20是用于说明在本发明的实施例3所涉及的雷达装置上进行的EL测角的图。隙缝天线11a(开槽波导管)如图20(a)所示那样，隙缝呈矩阵状地并设，从连接在一端侧的发送器20a进行馈电。该雷达装置通过如图20(b)所示那样使中心频率FH、FL进行变化，如图20(c)、图20(d)所示那样使天线面的相位(波图的倾角)进行变化以使波束BM的指向方向变化成仰角方向。

这里，叙述使中心频率进行变化的方法。在FMCW方式的情况下，如图21所示那样采用使频率从高(低)方到低(高)方呈直线状进行变化的下行扫频信号或者上行扫频信号。下行扫频信号或者上行扫频信号由收发器20进行收发。FFT部32对来自收发器20的接收信号实施FFT将其变换成拍频∑。

进而，如图21(a)所示那样，将下行扫频信号或者上行扫频信号分成前半bL和后半bR并使前半bL和后半bR的符号反转，通过实施FFT FFT部32获得图21(b)所示的Δ波束。测角部35能够使用∑波束和Δ波束，实施频率轴的相位单脉冲处理以获得高精度的拍频。通过使用该∑波束和Δ波束，就能够根据下式而获得扫频波形前半和后半的∑波束信号bL和∑波束信号bR。

[数学公式9]

∑＝bL+bR

Δ＝bL-bR

$\mathrm{bL}=\frac{\mathrm{\Σ}+\mathrm{\Δ}}{2}---\left(3\right)$

$\mathrm{bR}=\frac{\mathrm{\Σ}-\mathrm{\Δ}}{2}$

其中，

∑：扫频信号的∑的FFT信号

Δ：扫频信号的Δ的FFT信号

bL：扫频前半的∑信号

bR：扫频后半的∑信号

该bL和bR因中心频率不同故相当于形成如图22(b)～图22(d)所示那样EL面不同的2个波束bL、bR。据此，测角部35就能够计算出下式的误差电压。

[数学公式10]

$\mathrm{\ϵ}=\frac{\mathrm{abs}\left(\mathrm{bR}\right)}{\mathrm{abs}\left(\mathrm{bL}\right)}---\left(4\right)$

其中，

abs：绝对值

测角部35能够通过对该误差电压和预先所取得的误差电压的基准值表进行比较而计算出仰角角度。速度分组部36a使用在测角部35所获得的仰角角度，在观测值的仰角角度大于等于规定阈值的情况下判断为立交桥等高处的反射点，通过删除此反射点并计算拟合曲线就能够抑制立交桥等的影响。此拟合曲线被抽取出以后的处理与实施例2所涉及的雷达装置的处理相同。

如以上所说明那样，根据本发明的实施例3所涉及的雷达装置，通过仰角测角仅抽取道路面附近的反射点，由此删除立交桥等高处的反射点，仅根据护栏或路肩等的反射点来抽取拟合曲线，将路肩靠外侧的反射点作为无用反射点而抑制，就能够实现稳定的相关追踪。

图23是表示在本发明的实施例3所涉及的雷达装置上进行的相关追踪处理的流程图。图23所示的流程图相对于图16所示的流程图，在步骤S18与步骤S20之间追加了上述的EL测角处理(步骤S19a)。

此外，虽然在实施例3所涉及的雷达装置中，叙述了采用频率扫描作为EL测角手法这一方法，但还可以采用切换波束或使用移相器来扫描波束，相位单脉冲测角及振幅比较测角等其他的EL测角手法。

工业上的可利用性

本发明能够利用于高精度地计测车辆速度的雷达装置。

附图标记说明

10  天线

11  天线发射元件

12  天线接收元件

20  收发器

21  发送器

22  混频器

30  信号处理器

31  AD变换器

32  FFT部

33  DBF部

34  测距/测测部

35  测角部

36  速度分组部

37  相关追踪部

Claims (6)

1.一种雷达装置，其特征在于包括：

收发器，收发FMCW方式的扫频信号；

速度分组部，根据基于来自上述收发器的扫频信号而计算出的目标的速度，针对每个速度范围将该目标进行分组；以及

相关追踪部，对由上述速度分组部所分组的每个速度组进行相关追踪。

2.按照权利要求1所述的雷达装置，其特征在于：

上述速度分组部进行对上述每个速度组计算重心位置的重心运算，

上述相关追踪部使用由上述速度分组部对每个速度组计算出的上述重心位置，对经过分组的目标进行相关追踪。

3.按照权利要求1所述的雷达装置，其特征在于：

上述速度分组部在循环期间利用忘却系数对速度进行积分，

上述相关追踪部使用由上述速度分组部在循环期间利用忘却系数经过积分的结果，对经过分组的目标进行相关追踪。

4.按照权利要求2所述的雷达装置，其特征在于：

上述速度分组部抽取来自上述目标的反射点最多的速度组作为自速度组，在抽取出的自速度组中通过霍夫变换抽取出直线，并排除在抽取出的直线上乘以忘却系数进行累积的结果超过规定阈值的位置的反射点，进行重心运算。

5.一种雷达装置，其特征在于包括：

收发器，收发FMCW方式的扫频信号；

速度分组部，根据基于来自上述收发器的扫频信号而计算出的目标的速度，针对每个速度范围将该目标进行分组，并基于每个速度范围的速度直方图的频度抽取自速度，在包含自速度的速度组内分割范围，对每个分割范围计算交叉范围的直方图，并计算所计算出的直方图的频度最大的交叉范围位置，使用对每个分割范围所抽取出的频度最大的交叉范围位置进行曲线拟合以抽取反射点的曲线；以及

相关追踪部，对由上述速度分组部所分组的每个速度组进行相关追踪。

6.按照权利要求5所述的雷达装置，其特征在于包括：

天线，通过使频率可变而使波束在仰角方向变化；

快速傅立叶变换部，对从上述天线接收到的信号内的前半信号和后半信号进行快速傅立叶变换以获得∑1信号和∑2信号；以及

测角部，通过基于在上述快速傅立叶变换部所获得的∑1信号和∑2信号的振幅比的仰角测角来计算上述反射点的仰角角度，

上述速度分组部基于由上述测角部计算出的上述仰角角度，删除超过规定角度值的反射点。

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