CN107688178A - 一种基于77GHz毫米波雷达的锯齿波测距测速方法 - Google Patents

一种基于77GHz毫米波雷达的锯齿波测距测速方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供了一种77GHz毫米波雷达的锯齿波测距测速方法，包括以下步骤：a.Nt根发射天线依次发射相同的调频连续锯齿波发射信号并组成虚拟阵列；b.Nr根接收天线接收所述发射信号的回波信号，形成虚拟阵列其中，Ns＝fsT，Nsa1为发射周期；c.对每个发射周期、每根天线的接收信号沿快时间维进行加窗FFT，得到NqFFT为快时间维FFT点数；d.对每根接收天线，不同距离单元的接收信号进行慢时间维FFT，得到NsFFT为慢时间维FFT点数；e.对YVFF的每个距离‑速度单元都进行相位补偿，得到f.对所有距离‑速度单元进行波束成形，得到g.对波束成形后的数据进行恒虚警CFAR检测，得到恒虚警检测结果；以及h.将恒虚警检测结果带入公式，得到速度v与距离参数r。

Description

一种基于77GHz毫米波雷达的锯齿波测距测速方法
技术领域
本发明涉及天线领域，尤其涉及一种基于77GHz毫米波雷达的锯齿波测距测速方法。
背景技术
毫米波雷达目前被广泛的应用于交通探测领域，而其中77GHz毫米波雷达无论是在体积还是在探测精度和探测距离上有着非常大的优势，这是由于77GHz的雷达微带天线更容易在较小的天线体积下实现窄波束和高增益。因为这些特性，基于77GHz的毫米波雷达将成为主动安全的标准配置。目前,已知的成熟的77GHz毫米波雷达方案均来自国外的供应商,国内无论是高校还是供应商对这方面的研究较少。目前国内的相关公司和院校对于雷达算法方面的研究主要集中在对于三角波方案的研究，主要有以下几个专利：
1、“一种车载毫米波雷达***多目标个数获取方法”(专利申请号为201510875924.0)，提出一种采用变周期的三角波的雷达检测多目标车距和车速的算法。
2、“一种毫米波雷达测距***”(专利申请号为201520531100.7)，介绍了一种基于三角波的毫米波FMCW雷达测距***。
3、“基于车载毫米波雷达的前方物体运动状态估计及分类方法”(专利申请号为201510085048.1)，介绍了一种基于车载毫米波雷达的前方物体运动状态估计方法，其特征在于：基于车载毫米波雷达所直接测量的有限前方物体运动的侧向速度信息，建立前方物体在大地坐标系下的运动方程，利用自适应卡尔曼滤波估计算法，实时准确地估计前方物体运动状态。
4、“车载毫米波雷达***多目标检测方法”(专利申请号201510874147.8)使用频率聚类算法，求得CW波形回波信号的多普勒频率矩阵，并计算出相对速度矩阵；在FMCW上下扫频中也使用频率凝聚算法，获得上下扫频的频率值，并解算出目标的速度矩阵和距离矩阵。
5、“车载毫米波雷达***多目标检测装置”(专利申请号201510875902.4)，发射周期性的FMCW与CW的组合波形，接收回波信号，在FMCW上下扫频中也使用频率凝聚算法，获得上下扫频的频率值，并解算出目标的速度矩阵和距离矩阵。
一般来说现在的车用雷达使用的基本上都是调频连续波(FMCW)雷达,该种类的雷达主要优点有辐射功率小、测距测速精度高、设备相对简单、易于实现固态化设计、具有良好的电子对抗(ECM)和低截获概率(LPI)性能等。工作原理是用回波信号和发射信号的一部分进行相干混频，得到包含目标距离和速度信息的差频信号，然后对差频信号进行处理和检测即可得到目标的距离和速度。
对于FMCW线性调频的测速和测距，一般有两种方法：三角波和锯齿波。三角波的调制方式一般被称为慢速FMCW，这种方式同时获得目标的距离和速度，但是波长较长，速度较慢，一般用于传统的信号处理性能较低的***。而锯齿波波长较短，速度快抗干扰能力强，虽然无法通过一次快速傅立叶变换(FFT)同时获得目标物体的距离和速度，但是可以通过二维FFT，先测出距离，再测速度的方式来获取物体的距离和速度，随着芯片处理能力的越来越强，内存空间越来越大，锯齿波调频是近年来越来越被广泛采用的新的快速FMCW调制方式。
如上述专利技术方案，相关算法均是基于三角波的调制方式来进行开发的相关算法，对于锯齿波方式的相关算法并无提及。
发明内容
本发明基于上述现有技术的缺点，基于77GHz毫米波雷达特性，提出一种基于多发多收天线的锯齿波雷达发射信号的测距测速方法，能够同时实现高精度的近距离和远距离的多目标测距测速。
本发明的一种基于77GHz毫米波雷达的锯齿波测距测速方法，包括以下步骤：
a.Nt根发射天线依次发射相同的调频连续锯齿波发射信号并组成虚拟阵列，所述多个发射天线采用不同的扫频带宽和锯齿波数量；
b.Nr根接收天线接收所述发射信号的回波信号，将一个发射周期内，相同接收天线接收的不同发射天下发射信号的回波信号进行合并，形成虚拟阵列其中，Ns＝fsT，Nsa1为发射周期；
c.对每个发射周期、每根天线的接收信号沿快时间维进行加窗FFT，得到NqFFT为快时间维FFT点数；
d.对每根接收天线，不同距离单元的接收信号进行慢时间维FFT，得到NsFFT为慢时间维FFT点数；
e.对YVFF的每个距离-速度单元都进行相位补偿，得到
f.对所有距离-速度单元进行波束成形，得到
g.对波束成形后的数据进行恒虚警CFAR检测，得到恒虚警检测结果；以及
h.将恒虚警检测结果带入下式(4)和式(5)，得到速度v与距离参数r
其中，f0为载波中心频率，μ＝B/T为扫频斜率，B与T分别为扫频带宽与上扫频周期，c为电磁波在自由空间的传播速度。
优选地，步骤a中，多个发射天线中，进行近距离检测的发射天线采用高的扫频带宽，进行远距离检测的发射天线采用小的扫频带宽。
优选地，步骤f中，对近距目标信号，可将二维FFT后的接收天线的各距离-速度单元信号进行非相干积累，获得积累增益。
优选地，步骤g中，噪声区和杂波区采用不同准则的CFAR检测。
优选地，步骤h中，还包括进行角度参数的测量。
优选地，步骤h后，还具有解速度模糊步骤，包括近距离速度解模糊步骤和远距离速度解模糊步骤。
本发明具有如下有益效果：本发明的方案可以同时实现高精度的近距离和远距离的多目标测距测速，通过仿真测试，本发明的方案对于目标的检测误差均保持在一个相当低的水平。
附图说明
图1是锯齿波发射信号时频图。
图2是本发明的基于多天线的锯齿波发射信号设计方案。
图3是本发明的基于多天线的锯齿波发射信号设计方案。
图4是一个相干处理间隔内雷达数据块的三维图形表示图。
图5是本发明的算法流程图。
图6是虚拟阵列相位补偿示意图。
图7是CFAR检测原理图。
图8是角度参数示意图。
具体实施方式
下面通过实施例对本发明作进一步说明，其目的仅在于更好地理解本发明的研究内容而非限制本发明的保护范围。
下面先参考图1介绍锯齿波发射信号时频图。如图1所示，第i(i＝1,2,...,NSa)个扫频周期发射信号：
式中，A为发射信号幅度，f0为载波中心频率，为初相，μ＝B/T为扫频斜率，B与T分别为扫频带宽与上扫频周期，Nsa为一个相干处理周期内锯齿波的个数。
考虑t＝0时刻，雷达前方存在一个距离为r，速度为v(目标相对于雷达的径向速度，以靠近雷达方向为正)的目标，则接收信号：
式中，A0为接收信号幅度，τ＝2(r-vt)/c为t时刻目标与雷达间的距离引起的时延，c为电磁波在自由空间的传播速度，τd＝2rmax/c为最大时延。
将接收信号与发送信号进行混频和低通滤波，得到中频信号：
对快时间维进行FFT，得到关于r和v的频率为：
对慢时间维进行FFT，得到关于v的频率为：
根据上述式(5)可以得到目标速度v，将v带入式(4)可以得到距离r。
本发明提出了一种77GHz毫米波雷达的锯齿波测距测速方法。如图2所示为本发明的基于多天线的锯齿波发射信号设计方案示意图。多个发射天线依次发射相同的调频连续波，可以形成更大接收孔径的虚拟阵列，但会降低慢时间维的采样速率，要想保持原有的不模糊测速范围，需进一步减小扫频周期。
因此，本发明在上述多天线发射机制设计基础上，利用不同PRF解速度模糊，降低算法复杂度；并且采用不同的扫频带宽和锯齿波数量。近距检测需要更高的距离分辨率，采用较高的扫频带宽。远距检测需要检测到较远的距离，采用较小的扫频带宽。形成本发明的多天线发射设计方案，如图3所示。
下面介绍本发明的基于多天线的锯齿波接收信号设计方案。考虑有Nt根发射天线，Nr根接收天线，Nt根发射天线轮流发射相同的调频连续波(一个发射周期)，并组成虚拟阵列。一个相干处理时间内发射周期为Nsa1，则一个相干处理时间内的接收信号三维图形如图4所示。
另由公式(3)可知，在第i(i＝1,...,Nsa)个发射周期内，第k(k＝1,...,Nr)根接收天线的接收的第m(m＝1,...,Nt)根发射天线发射信号的回波复信号为：
将其采样信号记为其中Ns＝fsT，则一个相干处理间隔内，第k(k＝1,...,Nr)根接收天线接收的第m(m＝1,...,Nt)根发射天线发射信号的的采样信号为：
将一个发射周期内，相同接收天线接收的不同发射天线发射信号的回波信号进行合并，形成虚拟阵列第i(i＝1,...,Nsa)个发射周期内的接收信号为：
下面参考图5本发明的算法流程图对本发明的方法进行详细说明。
步骤c.进行快时间维FFT
将接收信号沿着快时间维进行加窗FFT，以第个发射周期内，第k(k＝1,...,Nr)根接收天线的接收信号为例：
式中，wq为窗函数，是NS×1的列向量，符号⊙代表两个矢量的Hadamard积，即对应元素相乘，fft(·)指对信号做FFT运算。
由式(4)可知，假设存在距离为r，速度为v的目标，则对快时间维进行FFT之后，目标频谱峰值位置为：
因为锯齿波扫频周期T非常小，所以fr,v≈2Br/cT。因此，快时间维可以等效为距离维，频谱单元可以等效为距离单元。
对每个发射周期、每根天线的接收信号进行加窗FFT，得到NqFFT为快时间维FFT点数。
步骤d.进行慢时间维FFT
对YVF进行慢时间维FFT，以第k(k＝1,...,Nr)根接收天线，第l(l＝1,...,Ns)个频谱单元数据为例：
式中，ws为窗函数，是Nsa×1的列向量。
由式(5)可知，假设存在距离为r，速度为v的目标，则对快时间维进行FFT之后，目标频谱峰值位置为：
慢时间维FFT后，目标频谱峰值所在位置只与速度有关，因此慢时间维可以看成速度维。对每根接收天线，不同距离单元的接收信号进行慢时间维FFT，得到NsFFT为慢时间维FFT点数。
步骤e.虚拟阵列相位补偿
考虑将一个发射周期内的接收信号组合形成Nt×Nr根天线虚拟接收阵列以增大阵列增益时，由于存在目标运动的问题，需要进行相位补偿使虚拟阵列变成几何结构已知的线性阵列，使得波束成形取得理想的效果。
如图6所示，假设Nt＝2，Nr＝4，存在一个方位角为θ的远场目标，与发射天线1的距离为d1，与接收天线1的距离为d2，假设信号反射角与入射角相同，目标在一个三角周期内的运动不会引起角度变化，目标与雷达的相对速度不变。
不同发射天线与接收天线间波程的关系如下表所示：
由上表可知，理论上虚拟阵列相邻两个天线间的波程差均为dsinθ，因此可以将2×4(2发4收)的阵列变为虚拟1×8的均匀线阵。
在实际中，目标与雷达间存在相对运动，在一个三角周期内的运动距离对中频信号频率的影响可以忽略，但是不能忽略对波程差(相位)的影响，即虚拟阵列接收天线4与5之间的波程差Δb≠d sinθ且未知，不再是均匀线性阵列。
假定一个距离-速度单元内只存在一个目标信号，补偿设计如下。
考虑第i(i＝1,...,NqFFT)个距离维单元，第l(l＝1,...,NsFFT)个速度维单元内存在一个目标，取目标所在频谱单元的复矢量：
取出和的相位为和得到相位差：
式中，α为天线间距引起的相位差，β为在一个三角时间内目标距离变化引起的相位差。由式(14)和(15)得，补偿的相位为
虽然可能存在2π整数倍的模糊，但不会影响最后的结果。
相位补偿后的信号为：
其中，
对YVFF的每个距离-速度单元都进行相位补偿，得到
步骤f.进行非自适应波束形成
假设波束中心方位角为θ0，考虑本***发射接收阵列结构，空域导向矢量为：
可通过对第i(i＝1,...,NqFFT)个距离维单元，第l(l＝1,...,NsFFT)个速度维单元的Nt×Nr根虚拟接收天线阵元信号进行加权求和，常规的非自适应波束输出信号为：
式中，H表示共轭转置，窗函数w为NtNr×1的列向量，提供角度域旁瓣抑制的数据加权，导向矢量as(θ0)提供对来自θ0方向信号的最大相干积累，对所有距离-速度单元进行波束成形，得到
对近距目标信号，可将二维FFT后的接收天线的各距离-速度单元信号进行非相干积累，获得积累增益，同时降低算法复杂度，如下式：
步骤g.进行CFAR检测
对波束成形后的数据进行恒虚警(CFAR)检测，其中噪声区和杂波区采用不同准则的CFAR。
对所有距离-速度单元进行CFAR检测计算量较大，在CFAR检测之前先判断该距离单元的幅度值是否为区域峰值，可以避免对无用信号的处理。
CFAR检测原理图如图7所示。
图7中，输入单元信号为Zc＝Z⊙Z*，符号*表示向量的共轭。将Zc各距离-速度单元的值与门限值进行比较，若大于门限值，则认为该点有目标存在。
由于雷达自身速度先验已知，因此可以计算得到感兴趣范围内不同距离单元的静止杂波所处的速度单元，将二维平面划分为噪声区与杂波区，分别利用不同的CFAR准则进行目标检测。
对于噪声区CFAR
分别计算距离维和速度维参考单元数据的均值，得到距离维和速度维的噪声功率估计值和取较小值作为噪声功率估计值。
对于杂波区CFAR
分别计算距离维和速度维左右(上下)参考单元数据的均值，取较大值作为距离维和速度维的杂波功率估计值和再取较大值作为杂波功率估计值。
步骤h.进行速度距离参数估计
将恒虚警检测结果带入式(4)和式(5)，即可得到速度与距离参数。
关于角度参数
相位法测角利用多个天线所接收回波信号之间的相位差进行测角。
如图8所示，假设在θ方向有远区目标，则到达接收点的目标所反射近似为平面波。由于两天线间距为d，所接收的信号由于存在波程差ΔR而产生相位差
测出相位差，即可确定目标方向θ。
相位法在信噪比较高的情况下，测角性能较好，同时计算量小。但是在信噪比较低的情况下，测角性能较差，同时不能分辨两个目标以上的角度信息。
空间谱估计法的基本原理是，采用谱峰搜索的方式，用不同角度的空间导向矢量对信号进行波束成形。求得波束成形后能量最大时，导向矢量所对应的角度，即为目标的角度估计值。
根据恒虚警检测结果，取出二维FFT数据中对应的频谱复矢量，求得其协方差，进行谱峰搜索，估计目标角度。
采用空间谱估计法对角度进行估计：
式中，导向矢量按一定角度间隔(由测角精度要求决定)搜索模值最大值，并计算对应的角度。
空间谱估计法的优点是在信噪比较低的情况下能保持一定的测角性能，同时能够分辨两个目标以上的角度信息。但是相比于比相法，计算量较大。
关于多重PRF解速度模糊
考虑雷达前方存在一个速度为v的目标，多普勒频移为fd，雷达扫频重复频率为fT＝1/T，当多普勒频移大于1/T时，根据采样定理可知，多普勒频率测量存在模糊，实际多普勒频率可以表示如下：
式中，为视在多普勒频移，m为整数。
为了进行模糊分辨，雷达通常采用多重频(fT1,fT2,...,fTN)工作方式，选取重频以某一频率单位互素，对该频率归整化处理，无模糊多普勒频率范围为其最小公倍数
对实际多普勒频移为fd的目标，不同重频对应的视在多普勒频率分别为：则应有：
具体解速度模糊步骤如下：
(1)根据数据1得到目标的距离和模糊速度不模糊测速范围为0～Vu(暂不考虑负值)，***不模糊测速范围为0～Vmax，则目标可能的速度为：
其中，为向下取整。
根据vm计算得到DFT旋转因子：
(2)对数据2进行快时间维FFT，得到根据目标距离计算得到目标所处距离单元得到目标所处距离单元的慢时间复矢量
(3)计算得到目标速度：
对本发明的基于77GHz毫米波雷达的锯齿波测距测速方法进行仿真测试，发现对于目标(单目标或多目标)的检测误差均保持在一个相当低的数值水准，包括目标距离误检率、目标距离平均误差、目标速度误检率、目标速度平均误差、目标角度误检率、目标角度平均误差等。例如，单目标的情况下，单目标距离误检率为零，单目标距离误差在0.05m～0.15m之间，单目标速度误检率为零，单目标速度误差在0.04～0.08m/s之间；多目标的情况下，多目标距离误差在0.04m～0.08m之间，速度误差在0.04～0.08m/s之间。另外，在多目标的情况下，虚警率和漏警率基本上为零。其中，虚警率定义：检测到虚假目标的概率。漏警率定义：没有检测到预设目标的概率。当目标距离误差大于1m或者速度误差大于1m/s或者角度误差大于2度时，即为漏检。
显然，本技术领域中的普通技术人员应当认识到，以上的实施例仅是用来说明本发明，而并非用作为对本发明的限定，只要在本发明的实质精神范围内，对以上所述实施例的变化、变型都将落在本发明的权利要求书范围。

Claims (6)

1.一种基于77GHz毫米波雷达的锯齿波测距测速方法，其特征在于，包括以下步骤：
a.Nt根发射天线依次发射相同的调频连续锯齿波发射信号并组成虚拟阵列，所述多个发射天线采用不同的扫频带宽和锯齿波数量；
b.Nr根接收天线接收所述发射信号的回波信号，将一个发射周期内，相同接收天线接收的不同发射天下发射信号的回波信号进行合并，形成虚拟阵列其中，Ns＝fsT，Nsa1为发射周期；
c.对每个发射周期、每根天线的接收信号沿快时间维进行加窗FFT，得到NqFFT为快时间维FFT点数；
d.对每根接收天线，不同距离单元的接收信号进行慢时间维FFT，得到NsFFT为慢时间维FFT点数；
e.对YVFF的每个距离-速度单元都进行相位补偿，得到
f.对所有距离-速度单元进行波束成形，得到
g.对波束成形后的数据进行恒虚警CFAR检测，得到恒虚警检测结果；以及
h.将恒虚警检测结果带入下式(4)和式(5)，得到速度v与距离参数r
<mrow> <msub> <mi>f</mi> <mrow> <mi>r</mi> <mo>,</mo> <mi>v</mi> </mrow> </msub> <mo>=</mo> <mfrac> <mrow> <mn>2</mn> <mi>&amp;mu;</mi> <mi>r</mi> </mrow> <mi>c</mi> </mfrac> <mo>-</mo> <mfrac> <mrow> <mn>2</mn> <mi>v</mi> </mrow> <mi>c</mi> </mfrac> <msub> <mi>f</mi> <mn>0</mn> </msub> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mn>4</mn> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
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其中，f0为载波中心频率，μ＝B/T为扫频斜率，B与T分别为扫频带宽与上扫频周期，c为电磁波在自由空间的传播速度。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤a中，多个发射天线中，进行近距离检测的发射天线采用高的扫频带宽，进行远距离检测的发射天线采用小的扫频带宽。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤f中，对近距目标信号，可将二维FFT后的接收天线的各距离-速度单元信号进行非相干积累，获得积累增益。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤g中，噪声区和杂波区采用不同准则的CFAR检测。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤h中，还包括进行角度参数的测量。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤h后，还具有解速度模糊步骤，包括近距离速度解模糊步骤和远距离速度解模糊步骤。
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