CN111684294B - 用于校正雷达信号的方法和设备以及雷达设备 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种用于校正雷达信号(3)的方法，该方法包括以下步骤：求取雷达信号(3)的频谱中的主峰(41至46)；通过移除雷达信号(3)中的主峰(41至46)的分量来求取辅助信号(5)；使用辅助信号(5)来识别雷达信号(3)的干扰域(6)；通过使用所求取的主峰(41至46)对雷达信号(3)在雷达信号(3)的识别的干扰域(6)中进行插值来产生经校正的雷达信号(3)。
Description
技术领域
本发明涉及一种用于校正雷达信号的方法、一种用于校正雷达信号的设备以及一种雷达设备。
背景技术
越来越多地使用雷达传感器来支持驾驶员和实现自主驾驶。在此通常涉及在76GHz频带内运行的连续波雷达***。特别广泛的是FMCW调制(调频连续波)及其扩展方案和变型方案。在此，周期性地调制所发送的雷达波的频率。从最低频率到最高频率的循环(Durchgang)称为信号序列或突发(Burst)。除了频率偏移(即相应的FMCW斜坡的最低和最高频率之间的差)之外，雷达***的特征在于频率的斜率，但是所述频率的斜率受到接收器的带宽的限制。
道路上具有雷达传感器的车辆越多，发生不期望的交叉影响和干涉效应的风险就越高。在发生干扰的情况下，自身的FMCW斜坡的斜率通常与干扰FMCW斜坡的斜率不相同。因此在基带中得出如下线性调频信号：该线性调频信号频率从负的最高基带频率连续上升到正的最高基带频率，反之亦然。相应的时间段由相应斜坡的斜率中的差异以及采样率定义。
为了减少干涉效应，由文献DE 10 2014 112 806 A1已知一种雷达传感器，该雷达传感器具有可控制的接通开关或关断开关，以便抑制或中断信号到雷达传感器的发送天线的传递。
干涉的持续时间具有特别的意义，因为时域越长，在从雷达信号中移除该时域时就会出现更强烈的伪像。
发明内容
本发明提供一种具有权利要求1的特征的用于校正雷达信号的方法，一种具有权利要求9的特征的用于校正雷达信号的设备以及一种具有权利要求10的特征的雷达设备。
根据第一方面，本发明涉及一种用于校正受干扰的雷达信号的方法，其中，求取雷达信号的频谱中的主峰。通过移除雷达信号中主峰的分量来求取辅助信号。使用辅助信号来识别雷达信号的干扰域。通过如下方式产生经校正的雷达信号：使用所求取的主峰对雷达信号在所识别的干扰域中进行插值。
根据第二方面，本发明涉及一种用于校正受干扰的雷达信号的设备，该设备具有接收雷达信号的接口。该设备还包括计算装置，该计算装置与该接口耦合并求取雷达信号的频谱中的主峰、通过移除雷达信号中主峰的分量来求取辅助信号、使用该辅助信号识别雷达信号的干扰域并通过如下方式产生经校正的雷达信号：计算装置使用所求取的主峰对雷达信号在雷达信号的识别的干扰域中进行插值。
根据第二方面，本发明涉及一种具有发送接收装置的雷达设备，该发送接收装置发送雷达波并接收雷达波的反射，并且根据所接收的反射来输出雷达信号。雷达设备还包括用于校正所输出的雷达信号的设备。
优选的实施方式是相应的从属权利要求的主题。
本发明的优点
根据本发明，辨识干扰域并且在所述域中校正雷达信号。然而，雷达信号在干扰域中未设置为零或进行线性插值，这会导致强烈的伪像，所述伪像会随着干扰域大小的增加而增长。更确切地说，根据所求取的主峰执行插值。这使得可以通过基本上平滑的变化曲线在由干涉引起的干扰域中继续该雷达信号。由于干扰域中的经插值的雷达信号现在相应于通常可以分配给雷达周围环境中的对象的主峰，因此可以避免附加的伪像。在此特别有利的是，插值仅在很小程度上取决于干扰域本身的大小。即使在涉及多个样本的持久干扰下，也可以通过校正雷达信号来确保雷达的无干扰的运行。频谱噪声被减小并且目标识别被改善。
为了本发明的目的，将雷达信号理解为时间上的幅度变化曲线，其中，通过对雷达信号进行傅里叶变换来获得雷达信号的频谱。
根据该方法的一种优选的扩展方案，借助峰探测算法来求取主峰。例如可以使用CFAR算法。
根据该方法的一种扩展方案，通过对雷达信号的频谱中的主峰的分量进行逆傅里叶变换来计算主信号，其中，通过从雷达信号减去主信号来计算辅助信号。根据该实施方式，在时域中移除主峰。
根据该方法的一种优选的扩展方案，通过移除雷达信号的频谱中的主峰的分量来求取差信号，其中，通过对差信号进行逆傅里叶变换来求取辅助信号。根据该实施方式，移除频域中的主峰。
根据该方法的一种优选的扩展方案，如果辅助信号的幅度的时间上的变化超过或低于预给定的阈值，则识别至少一个干扰域的开始时刻或结束时刻。
根据该方法的一种优选的扩展方案，将干扰域求取为所有如下时刻都位于其中的最小时域：在所述时刻，辅助信号的幅度超过预给定的阈值。
根据该方法的一种优选的扩展方案，经校正的雷达信号的产生包括通过主峰的逆傅里叶变换的主信号的产生以及借助主信号对雷达信号在识别的干扰域中的插值。
根据该方法的一种优选的扩展方案，经校正的雷达信号的产生包括用于重新获取雷达信号的对雷达信号的频谱的逆傅里叶变换，以及使用所求取的主峰对重新获取的雷达信号在雷达信号的识别的干扰域中进行插值。根据该实施方式，可以省去原始雷达信号的存储。为了中间处理(即为了识别主峰以及为了计算辅助信号)仅需要雷达信号的频谱——即经傅里叶变换的雷达信号或频域中的雷达信号。为了重新获取原始的雷达信号，对经傅里叶变换的雷达信号进行逆变换。由此必须在每个时刻要么存储雷达信号、要么存储经傅里叶变换的雷达信号，而不是两个信号，由此可以节省存储空间。
附图说明
附图示出：
图1示出根据本发明的一种实施方式的用于校正雷达信号的设备的示意性框图；
图2示出第一雷达信号的示例性变化曲线；
图3示出第一雷达信号在有干涉和没有干涉的频域中的示例性幅度变化曲线；
图4示出借助零来校正第一雷达信号的图解；
图5示出第一雷达信号在具有和不具有借助零的校正的频域内的示例性幅度变化曲线；
图6示出第二雷达信号的示例性变化曲线；
图7示出第二雷达信号在具有和不具有干涉的频域中的示例性幅度变化曲线；
图8示出借助零来校正第二雷达信号的图解；
图9示出第二雷达信号在具有和不具有借助零的校正的频域内的示例性幅度变化曲线；
图10示出辅助信号的示例性变化曲线；
图11示出借助插值来校正第二雷达信号的图解；
图12示出第二雷达信号在具有和不具有借助插值的校正的频域内的示例性幅度变化曲线；
图13示出根据本发明的一种实施方式的雷达设备的示意性框图；
图14示出根据本发明的第一实施方式的用于校正雷达信号的方法的流程图；
图15示出根据本发明的第二实施方式的用于校正雷达信号的方法的流程图；
图16示出根据本发明的第三实施方式的用于校正雷达信号的方法的流程图。
在所有附图中，相同或功能相同的元件和设备设有相同的附图标记。方法步骤的编号是为了清楚起见，通常不应暗示任何确定的时间顺序。尤其可以同时执行多个方法步骤。
具体实施方式
图1示出根据本发明的一种实施方式的设备1的示意性方框图。设备1包括接口11，该接口构造用于通过电缆连接或无线连接来接收雷达信号。设备1可以集成在例如布置在车辆中的雷达设备中。然而，设备1也可以与雷达设备在空间上分开——例如设置在车辆外部的服务器中，并且可以构造用于分析处理多个雷达设备的雷达数据。设备1可以通过接口11将经校正的雷达信号传输回到雷达设备。
设备1还具有计算装置12，该计算装置包括一个或多个构造用于处理雷达信号的微处理器。计算装置12构造用于借助傅里叶变换将在时域中示出的所接收的雷达信号变换到频域中，并由此计算雷达信号的频谱。计算装置12求取雷达信号的频谱中的主峰。“主峰”应理解为雷达信号的频谱中的如下峰或信号峰：所述峰或信号峰由于其大小通常不源自噪声或干扰影响，而是更确切地说可以分配给雷达设备的周围环境中的对象。可以借助已知的峰探测算法来执行对主峰的识别。尤其可以将其幅度或信号功率高于预给定的阈值的那些峰识别为主峰。为了识别主峰，也可以考虑相应峰的斜率。
计算装置12构造用于从雷达信号移除主峰的分量。为此，计算装置12例如可以减去(即经傅里叶变换的雷达信号的)频域中主峰的分量或将其设置为零，以便产生差信号。借助逆傅里叶变换被逆变换的差信号相应于时域中没有主峰的雷达信号。
然而，计算装置12也可以构造为首先借助逆傅里叶变换来将主峰的分量变换到时域中，并由此产生代表雷达信号的仅由主峰造成的分量的主信号。然后从雷达信号减去主信号，以便求取辅助信号，其中，只有噪声量值和不期望的干涉的量值保留在辅助信号中。
计算装置12通过识别干扰域来分析处理辅助信号5。“干扰域”应理解为辅助信号或雷达信号中的如下时间区段：所述时间区段归因于具有其他雷达信号的不期望的干扰。为了求取干扰域，计算装置12例如可以分析辅助信号的绝对量值或幅度变化并且当绝对量值或幅度变化超过预给定的阈值时识别干扰域的开始。
计算装置12通过在干扰域中对雷达信号进行校正来产生经校正的雷达信号。为此，去除干扰域并用经插值的信号替换。根据主信号——即根据雷达信号中主峰的分量——确定经插值的信号。例如，关于每个干扰域可以用主信号中的相应区域替换雷达信号。由此对干扰域清理干扰的量值并且必要时清理附加的噪声量值。由于在没有干涉下的主峰在雷达信号中具有最大的分量，因此经插值的信号在干扰域的边缘处将基本稳定地运行。根据其他实施方式，可以如此变换经插值的信号，使得在干扰域的边缘处确保稳定的过渡。
可以通过接口11输出并由其他设备分析处理经校正的雷达信号3。
应根据以下附图更准确地阐述本发明的各个方面。因此，图2示出示例性的雷达信号3。幅度A绘制为时间的函数，其中，示出关于各个频点(Bin)的幅度值。雷达信号3源自相对较弱的目标，所述相对较弱的目标分别对雷达信号3提供正弦形的量值。强干涉信号叠加在干扰域6中，其中，在所示的示例中，幅度值由于干涉效应明显超过没有干扰的雷达信号3的幅度值。
在图3中图解出经傅里叶变换的雷达信号3、即雷达信号3的频谱。将具有干涉的频谱91与没有干扰的频谱92进行比较。可以看出，干扰效应将噪声水平提高约20分贝。
计算装置12求取主峰41、42的位置，并根据上述方法求取干扰域6的位置。
在图4中图解出示例性的经校正的雷达信号10，通过如下方式获得该校正雷达信号：通过所谓的“零”来校正干扰域6中的雷达信号3——即以值零来替换干扰域6内的信号值。由此得出图5中所示的校正雷达信号10的频谱93，将该频谱与没有干涉的雷达信号3的频谱92进行比较。可以看出，通过零可以降低噪声水平，但是在主峰41、42的区域中出现强烈的伪像。因此，根据本发明，干扰域6不是通过零、而是根据主信号来进行插值。
应根据图6至图12针对另一示例性雷达信号3对此进行准确的阐述。因此，图6示出雷达信号3，其中，在干扰域6中再次出现干涉。与图2所示的雷达信号3相比，由于干扰的幅度明显更低，因此根据雷达信号3的干涉较不容易被识别。
在图7示出具有干涉的雷达信号3在干扰域6中的频谱94以及没有干涉的雷达信号3的相应的频谱95。在频谱中可以看到来自强源的主峰43和来自稍弱源的其他三个主峰44至46。
在零处得出图8中所示的经校正的雷达信号10以及经校正的雷达信号10的图9中所示的频谱94的变化曲线，与雷达信号3的频谱95相比，该变化曲线在无干涉的情况下绘制。在主峰43至46周围的区域中又可以识别到明显的伪像。
因此，根据本发明，雷达信号3不是通过零进行校正，而是更确切地说通过插值进行校正。为此，计算装置12求取主峰43至46的准确频率，并通过傅里叶变换来计算相应的主信号。如果从雷达信号3减去主信号，则在时域中得出图10中示出的辅助信号5，该辅助信号仅包含噪声分量和干涉分量。干涉分量通常比噪声分量明显更强烈地突出。
计算装置12可以根据幅度值的阈值或根据幅度的斜率来求取干扰域6。计算装置12例如可以识别幅度A超过预给定的阈值。由此可以识别干扰域6的边缘点。例如可以将干扰域6识别为辅助信号5的幅度A超过阈值的所有时刻处在其中的区域。
计算装置12根据主信号对雷达信号3在所求取的干扰域6中进行插值。在图11中图解出由此获得的经校正的雷达信号10。可以看出，即使在干扰域6内，经校正的雷达信号10也具有基本平滑的变化曲线。
在图12中示出经校正的雷达信号10的频谱96和无干涉的雷达信号3的频谱97。可以看到，差异非常小，尤其在主峰43至46周围的区域中的伪像已消失。
可以针对每个FMCW斜坡(线性调频脉冲)单独执行对干扰域6的探测和相应的校正。但是，也可以在频谱中隔着多个线性调频脉冲探测主峰。借助合适的统计学上的分析处理(例如求平均值、确定方差和中位数)，可以实现用于尤其当主峰在各个线性调频脉冲之间仅略有不同时识别主峰的较稳健的阈值形成。
在图13中示出根据本发明的一种实施方式的雷达设备2的方框图。雷达设备2具有发送接收装置21，该发送接收装置发送雷达波并接收所发送的雷达波的反射。发送接收装置21根据雷达波产生雷达信号3，将该雷达信号传输到用于校正输出雷达信号3的设备1。根据上述实施方式之一来构造设备1。
在图14中图解出用于校正雷达信号3的示例性方法的流程图。
在方法步骤S1中产生雷达信号3，其方式是：借助雷达设备2发送雷达波并检测反射。除了由雷达设备2的周围环境中的对象产生的主峰之外，雷达信号3具有附加的噪声量值和干涉量值。在以下步骤中校正所述干扰量值。
为此，在方法步骤S2中对雷达信号3进行傅里叶变换，以便获得雷达信号3的频谱。
在步骤S3中，例如借助CFAR算法(英语：constant false alarm rate，恒虚警率)在频谱中定位主峰。
在方法步骤S4a中，对频谱中的主峰的分量进行逆傅里叶变换，以便在时域中产生主信号。
通过从雷达信号3减去主信号来在方法步骤S5a中产生辅助信号5。在方法步骤S6中，例如根据阈值在辅助信号5中识别干扰域6。
在方法步骤S7中通过如下方式产生经校正的雷达信号：借助主信号的相应区段在识别的干扰域6中校正原始的雷达信号3。
在方法步骤S8中输出经校正的雷达信号。
在图15中示出根据另一实施方式的用于校正雷达信号3的方法的流程图。与图14所示的方法的区别在于，在频域中已经减去主峰的分量。因此，在步骤S5b中，从借助傅里叶变换获得的频谱中移除所识别的峰，以便产生差信号。在随后的步骤S4b中通过差信号的逆傅里叶变换来计算辅助信号。该实施方式的优点是，也可以考虑用于干扰域的识别和雷达信号3的校正的不同的频谱分量。例如，可以隐藏深的频谱分量以确定干扰域。
在图16的流程图中示出另一种方法。为此，在方法步骤S2中对雷达信号3进行傅里叶变换。接下来不再需要雷达信号3，并且例如可以将其删除。在步骤S7中的最终校正根据在方法步骤S10中借助逆傅里叶变换从频谱重新获取的雷达信号3进行。其余步骤类似于前面提及的两种方法地进行。
Claims (6)
1.一种用于校正在时域中的雷达信号(3)的方法，所述方法包括以下步骤：
求取所述雷达信号(3)的通过傅里叶变换得到的频谱中的主峰(41至46)，其中，将所述雷达信号(3)的频谱中的峰识别为主峰，如果所述峰的幅度高于预给定的阈值；
求取在频域中的差信号，其方式是，将所述雷达信号(3)的频谱中的主峰(41至46)的分量设置为零并且由此移除；
通过所述在频域中的差信号的逆傅里叶变换来求取在时域中的辅助信号(5)；
使用所述在时域中的辅助信号(5)来识别所述在时域中的雷达信号(3)的干扰域(6)，其中，如果所述辅助信号(5)的绝对量值或所述辅助信号(5)的幅度(A)的变化超过预给定的阈值，则识别干扰域(6)；
通过对所述在时域中的雷达信号(3)的频谱中的所述主峰(41至46)的分量进行逆傅里叶变换来产生在时域中的主信号；
通过借助于所述在时域中的主信号对所述在时域中的雷达信号(3)在所述在时域中的雷达信号(3)的所识别的干扰域(6)中进行插值来产生在时域中的经校正的雷达信号(3)。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，借助峰探测算法来求取所述主峰(41至46)。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其中，将干扰域(6)求取为所有如下的时刻都位于其中的最小时域：在所述时刻，所述辅助信号(5)的幅度(A)超过预给定的阈值。
4.根据权利要求1或2所述的方法，其中，所述经校正的雷达信号(3)的产生包括以下步骤：
为了重新获取所述雷达信号(3)，对所述雷达信号(3)的频谱进行逆傅里叶变换；
使用所求取的主峰(41至46)对所述重新获取的雷达信号(3)在所述雷达信号(3)的所识别的干扰域(6)中进行插值。
5.一种用于校正在时域中的雷达信号(3)的设备(1)，所述设备具有：
接口(11)，所述接口设计用于接收在时域中的雷达信号(3)；
计算装置(12)，所述计算装置与所述接口(11)耦合并构造用于：
求取所述雷达信号(3)的通过傅里叶变换得到的频谱中的主峰(41至46)，其中，将所述雷达信号(3)的频谱中的峰识别为主峰，如果所述峰的幅度高于预给定的阈值；
求取在频域中的差信号，其方式是，将所述雷达信号(3)的频谱中的主峰(41至46)的分量设置为零并且由此移除；
通过所述在频域中的差信号的逆傅里叶变换来求取在时域中的辅助信号(5)；
使用所述在时域中的辅助信号(5)识别所述在时域中的雷达信号(3)的干扰域，其中，如果所述辅助信号(5)的绝对量值或所述辅助信号(5)的幅度的变化超过预给定的阈值，则识别干扰域(6)；
通过对所述在时域中的雷达信号(3)的频谱中的所述主峰(41至46)的分量进行逆傅里叶变换来产生在时域中的主信号；
通过如下方式产生在时域中的经校正的雷达信号(3)：借助于在时域中的主信号对所述在时域中的雷达信号(3)在所述在时域中的雷达信号(3)的所识别的干扰域(6)中进行插值。
6.一种雷达设备(2)，所述雷达设备具有：
发送接收装置(21)，所述发送接收装置构造用于发送雷达波并接收所述雷达波的反射，并且根据所接收的反射来输出雷达信号(3)；
根据权利要求5所述的用于校正在时域中的雷达信号(3)的设备(1)，用于校正所输出的雷达信号(3)。
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