CN112492888A - 用于物体检测***的方法和装置 - Google Patents

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Abstract

所公开的***、结构和方法针对一种物体检测***，所述物体检测***采用接收器(200)，用于接收从物体反射的信号；模数转换器(analog‑to‑digital converter，ADC)(202)，所述ADC用于将所述接收信号转换为数字信号；预处理器(204)，用于改善所述数字信号的信噪比(signal‑to‑noise ratio，SNR)并生成与所述数字信号对应的预处理信号；参数提取器(206)，用于计算参考单元数量M和乘数因子K0；恒虚警率(constant false alarm rate，CFAR)处理器(208)，用于按照所述参考单元数量M和所述乘数因子K0检测所述物体的存在。

Description

用于物体检测***的方法和装置
技术领域
本发明总体涉及信号处理领域，尤其涉及物体检测***。
背景技术
通常，无线检测和测距(radio detection and ranging，RADAR)***、声音导航和测距(sound navigation and ranging，SONAR)***或光成像检测和测距(light imagingdetection and ranging，LIDAR)***等物体检测***包括接收器，用于对无线信号、声信号或光信号等的特定类型的信号检测进行操作。这些信号通常由发送器与接收器同步传输。物体与传输信号之间的相互作用产生回波，接收器用于从物体接收和解码这种回波。接收器利用若干变量来解码回波，这些变量包括从传输信号到物体反射回波之间的延迟、接收回波的强度等。
来自不视为目标(杂波)的物体的回波和来自背景的回波(例如来自背景表面的反射(噪声))，在接收器中产生无用信号，并且可能产生误告警，即，误检测物体的存在或不存在。
检测回波有两大挑战。第一个挑战是最大限度地提高接收到的回波的信噪比(signal-to-noise ratio，SNR)，第二个挑战是使用适当的门限技术来适当检测物体。设置检测门限的主要目的是最大化检测概率和降低虚警概率。
克服上述所讨论的挑战的现有方案包括已应用于各种物体检测***的恒虚警率率(constant false alarmrate，CFAR)门限技术。与恒定门限不同，CFAR门限技术用于通过在本地估计在预定义时间间隔内噪声的平均功率等级来设置检测门限。该间隔的长度是固定的，由受测单元(cell-under-test，CUT)周围恒定数量的参考单元决定。
为了避免破坏对噪声等级的估计，在计算平均功率时，通常忽略紧邻CUT(也称为保护单元)的单元。如果CUT的功率等级大于相邻单元的功率等级，且大于计算出的平均功率等级，则在CUT中检测到物体。
这样，来自位于远处位置的物体的回波具有低SNR，因此，要检测此类物体，参考单元数量应较大。但是，如果将参考单元数量设置为较大，则会导致空间分辨率较差。因此，即使在高SNR的近距离物体的情况下，它也可能无法检测到部分或全部间隔很近的物体。
发明内容
本发明的目的是提供一种物体检测***。本发明采用接收器，用于接收从物体反射的信号；模数转换器(analog-to-digital converter，ADC)，所述ADC用于将所述接收信号转换为数字信号；预处理器，用于改善所述数字信号的信噪比(signal-to-noise ratio，SNR)并生成与所述数字信号对应的预处理信号；参数提取器，用于计算参考单元数量M和乘数因子K0；恒虚警率(constant false alarmrate，CFAR)处理器，用于按照所述参考单元数量M和所述乘数因子K0检测所述物体的存在。
根据本发明的其它方面，所述物体检测***中，所述预处理器还包括低通滤波器和平方律检测器。
根据本发明的其它方面，所述物体检测***中，所述参数提取器还包括：SNR计算模块，用于计算与所述接收信号对应的SNR；检测概率计算模块，用于根据所述SNR和虚警概率Pfa计算检测概率Pd；参考单元数量M计算模块，用于根据所述检测概率Pd、所述虚警概率Pfa和所述SNR计算所述参考单元数量M；乘数因子K0计算模块，用于根据所述虚警概率、所述SNR和所述参考单元数量M计算所述乘数因子K0的值。
根据本发明的其它方面，所述物体检测***中，所述CFAR处理器还包括：多个平均模块，用于计算与所述M个参考单元对应的平均功率PA；混合器，用于将所述平均功率PA与所述乘数因子K0混合并生成门限值K0PA；比较器，用于将所述门限值K0PA与所述CUT对应的功率PC进行比较。
根据本发明的其它方面，所述物体检测***中，所述CFAR处理器还包括控制器，用于将与所述预处理信号相关联的至少M+3个样本提供给移动窗口。
根据本发明的其它方面，所述物体检测***中，所述控制器还用于向所述混合器提供所述乘数因子K0。
根据本发明的其它方面，提供了一种在物体检测***中实现的方法。本发明执行：接收从物体反射的信号；将所述接收信号转换为数字信号；对所述数字信号进行预处理，生成与所述数字信号对应的预处理信号；计算参考单元数量M和乘数因子K0；根据所述参考单元数量M和所述乘数因子K0分析受测单元(cell-under-test，CUT)和M个参考单元以检测所述物体的存在。
根据本发明的其它方面，所述在物体检测***中实现的方法中，所述对所述数字信号进行预处理包括滤波。
根据本发明的其它方面，所述在物体检测***中实现的方法中，所述对所述数字信号进行预处理包括在平方律检测器中处理所述数字信号。
根据本发明的其它方面，所述在物体检测***中实现的方法中，所述计算参考单元数量M和乘数因子K0还包括：计算与所述接收信号对应的信噪比(signal-to-noiseratio，SNR)；根据所述SNR和虚警概率Pfa计算检测概率Pd；根据所述检测概率Pd、所述虚警概率Pfa和所述SNR计算所述参考单元数量M；根据所述虚警概率、所述SNR和所述参考单元数量M计算所述乘数因子K0的值。
根据本发明的其它方面，所述在物体检测***中实现的方法中，根据以下关系计算所述参考单元数量M：
Figure BDA0002470486590000021
根据本发明的其它方面，所述在物体检测***中实现的方法中，所述参考单元数量M的一阶解通过以下方式给出：
Figure BDA0002470486590000022
根据本发明的其它方面，所述在物体检测***中实现的方法中，所述参考单元数量M的二阶解通过以下方式给出：
Figure BDA0002470486590000031
根据本发明的其它方面，所述在物体检测***中实现的方法中，所述参考单元数量M是时变值。
根据本发明的其它方面，所述在物体检测***中实现的方法中，所述乘数因子K0根据以下关系计算：
Figure BDA0002470486590000032
根据本发明的其它方面，所述在物体检测***中实现的方法中，所述分析受测单元(cell-under-test，CUT)和M个参考单元还包括：计算与所述M个参考单元对应的平均功率PA；将所述平均功率PA与所述乘数因子K0混合以生成门限值K0PA；将所述门限值K0PA与所述CUT对应的功率PC进行比较。
据本发明的其它方面，所述在物体检测***中实现的方法中，还包括：将与所述预处理信号相关联的至少M+3个样本提供给移动窗口。
据本发明的其它方面，所述在物体检测***中实现的方法中，还包括：如果所述功率PC大于所述门限值K0PA，则检测所述物体。
附图说明
进一步地，通过阅读以下结合附图所作的详细描述将容易了解本技术的特征和优势，附图中：
图1(现有技术)描绘了传统物体检测***的高级功能框图，该***旨在基于接收到的回波检测物体；
图2(现有技术)示出了传统物体检测***中使用的接收器的高级功能框图；
图3示出了根据本发明中讨论的各种实施例的接收器的高级功能框图，该接收器可以并入物体检测***，且旨在基于接收到的回波检测物体；
图4示出了根据某些实施例的数字转换器的高级功能框图，其中接收信号y(t)是光信号；
图5示出了根据本发明中讨论的各种实施例的用于减小噪声对数字信号y(n)的影响的预处理器的高级功能框图；
图6a至图6c示出了根据本发明中讨论的各种实施例的与数字信号y(n)对应的模拟结果以及对数字信号y(n)执行的各种操作；
图7描绘了根据本发明中讨论的各种实施例的与参考单元计算器模块的数量对应的高级功能框图；
图8示出了根据本发明各种实施例的恒虚警率(constant false alarm rate，CFAR)处理器的高级功能框图；
图9a至图9c示出了根据本发明中讨论的各种实施例的对应于由CFAR处理器处理的预处理信号y’(n)的代表性模拟结果；
图10描绘了根据本发明各种实施例的针对在物体检测***中实现的方法的过程的功能流程图。
应当理解的是，在整个附图和相应的描述中，相似的特征由相似的附图标记标识。此外，还应理解的是，附图和随后的描述仅用于说明性目的，并且此类公开内容并不旨在限制权利要求书的范围。
具体实施方式
除非另有定义，否则本文所用的所有技术和科学术语都具有与本发明普通技术人员公知的含义相同的含义。
图1(现有技术)描绘了传统物体检测***100的高级功能框图，该***旨在基于接收到的回波检测物体。如图所示，传统物体检测***100采用发送器102和接收器106。可以理解的是，可以存在其他元件，但出于方便处理和简化的目的并未示出。
发送器102用于传输信号x(t)以扫描附近的各种物体，接收器106用于接收从物体104反射的回波信号y(t)。接收到的回波信号y(t)可能会受到来自不视为目标(杂波)的物体的回波、来自背景的回波(例如来自背景表面的反射(噪声))、或具有零均值的白色高斯噪声的影响，并产生无用信号，从而降低信噪比(signal-to-noise ratio，SNR)。
接收器106还用于处理接收到的回波信号以便做出关于物体检测的决定。为此，图2(现有技术)示出了传统物体检测***100中使用的接收器106的高级功能框图。如图所示，接收器106采用数字转换器106a、预处理器106b和恒虚警率(constant false alarm rate，CFAR)处理器106c。可以理解的是，可以存在其他元件，但出于方便处理和简化的目的并未示出。
将接收信号y(t)转发到数字转换器106a。数字转换器106a用于将y(t)转换为数字信号y(n)。这样，数字转换器106a将接收信号y(t)转换为电信号，并最终转换为数字信号y(n)。然后，将所述数字信号y(n)提供给所述预处理器106b，以进行滤波和噪声去除。为此，所述预处理器106b对所述数字信号y(n)进行滤波，并将滤波后版本的所述数字信号y(n)通过平方律检测器(未示出)，以将所述数字信号y(n)中存在的噪声的高斯分布性质转换为指数分布，生成预处理信号y’(n)。
然后，将预处理信号y’(n)提供给所述CFAR处理器106c。所述CFAR处理器106c用于处理预处理信号y’(n)以检测传统物体检测***100附近的物体的存在。所述CFAR处理器106c操作处于受测单元(cell-under-test，CUT)以及CUT周围的M个参考单元，这些参考单元存在于预处理信号y’(n)中。这样，所述CFAR处理器106c计算M个参考单元的平均功率，并将M个参考单元的平均功率乘以乘数因子K0，以计算用于物体检测的门限。
为了避免影响对功率等级的估计，在计算平均功率时，通常忽略紧邻CUT(也称为保护单元)的单元。如果CUT的功率等级大于相邻单元的功率等级，且大于计算出的平均功率等级，则在CUT中检测到物体。
据此，接收器106使用恒定值M来计算乘数因子K0的值，并最终计算用于物体检测的门限。参考单元数量M应足够大，以便检测由于反射信号的低信噪比(signal-to-noiseratio，SNR)而位于更远距离处的物体。但是，如果将参考单元数量M设置为较大，则会导致空间分辨率较差。因此，即使在高SNR的更近距离处的物体的情况下，接收器106也可能无法检测到部分或全部间隔很近的物体。
为此，图3示出了根据本发明中讨论的各种实施例的接收器200的高级功能框图，该接收器200可以并入物体检测***100，且旨在基于接收到的回波检测物体；如图所示，接收器200采用数字转换器202、预处理器204、参数提取器206和CFAR处理器208。CFAR处理器208与图2的CFAR处理器106c的不同之处在于，其适于从参数提取器206接收和使用输入。下文在图8的描述中提供了CFAR处理器208的细节。可以理解的是，可以存在其他元件，但出于方便处理和简化的目的并未示出。
接收器200用于接收回波信号y(t)。接收器200可用于对无线信号、声信号或光信号等的各种类型的信号检测进行操作。将接收到的回波信号y(t)转发到数字转换器202。数字转换器202用于将y(t)转换为数字信号y(n)。这样，数字转换器202将接收信号y(t)转换为电信号，并最终转换为数字信号y(n)。
图4示出了根据某些实施例的数字转换器202的高级功能框图，其中接收到的回波信号y(t)是光信号。如图所示，数字转换器202采用光接收器202a、雪崩光电二极管(avalanche photo diode，APD)202b、跨阻抗放大器(TIA)202c和模数转换器(analog-to-digital converter，ADC)202d。可以理解的是，可以存在其他元件，但出于方便处理和简化的目的并未示出。
光接收器202a可用于接收从接收器附近的某些物体反射的回波信号y(t)。然后，可将接收到的回波信号y(t)转发到APD202b。APD202b将回波信号y(t)转换为电信号y1(t)，并将电信号y1(t)提供给TIA202c。TIA202c可用于放大电信号y1(t)，并向ADC202d提供放大后的电信号y2(t)。最后，ADC202d可用于将放大后的电信号y2(t)转换为数字信号y(n)，与接收到的回波信号y(t)对应，并将接收到的数字信号y(n)提供给预处理器204以作进一步处理。
图5示出了根据本发明中讨论的各种实施例的用于减小噪声对数字信号y(n)的影响的预处理器204的高级功能框图。如图所示，预处理器204使用低通滤波器(low-passfilter，LPF)204a和平方律检测器204b。可以理解的是，可以存在其他元件，但出于方便处理和简化的目的并未示出。
LPF204b可用于对ADC202d提供的数字信号y(n)进行滤波。这样，LPF204b可以去除上述无用信号，以提高数字信号y(n)的SNR。可以将数字信号y(n)的滤波后版本提供给平方律检测器204b。平方律检测器204b可用于将噪声的高斯分布性质转换为指数分布并提供预处理后的数字信号y’(n)。
图6a至图6c示出了根据本发明中讨论的各种实施例的与数字信号y(n)对应的代表性模拟结果以及对数字信号y(n)执行的各种操作。如图所示，图6a示出了返回信号602和噪声信号604在各种时刻混合以及返回信号602和噪声信号604对应的以伏特为单位的振幅的代表性场景。模拟包含了电压幅值较大的多个脉冲，即具有高SNR的脉冲。已较早地接收了此类脉冲，从而表示更靠近接收器200的物体。模拟还包含电压幅值较小的脉冲，即具有低SNR的脉冲。在稍后的时刻接收到此类脉冲，从而表示位于离接收器200更远处的物体。
类似地，图6b示出了与表示滤波后的信号606和滤波后的噪声信号608的数字信号y(n)对应的LPF204a的输出。图6c表示与数字信号y(n)的滤波后版本对应的平方律检测器204c的输出y’(n)。
返回图3，预处理器204还用于将预处理后的数字信号y’(n)提供给CFAR处理器208。如图所示，也将接收到的回波信号y(t)转发到参数提取器206以作进一步处理。因此，参数提取器206用于计算将在CUT评估期间使用的参考单元数量M。参数提取器206还计算乘数因子K0的值，以供CFAR处理器208使用，以便计算物体检测的门限。
图7描绘了根据本发明中讨论的各种实施例的与参数提取器206对应的高级功能框图。如图所示，所述参数提取器206采用SNR计算模块206a、检测概率(Pd)计算模块206b、参考单元数量M计算模块206c和乘数因子K0计算模块206d。可以理解的是，可以存在其他元件，但出于方便处理和简化的目的并未示出。
SNR计算模块206a接收回波信号y(t)并用于计算相应的SNR。这样，在某些实施例中，SNR的计算可以基于回波信号y(t)的功率。接收回波信号y(t)的功率Prx(t)可以通过以下等式给出：
Figure BDA0002470486590000061
其中，Tr为接收器的透射比(已知常数)，Tt为发送器的透射比(已知常数)，ρ为物体反射率(典型值为0.1)，Ar为接收器的面积(已知常数)，σ为大气消光系数(已知)，D为物体到接收器200的距离(根据返回信号中每个样本的定时估计，因此SNR是时间的函数)，Ptx(t为发射信号功率(已知)。
然后，将计算出的SNR的值转发到Pd计算模块206b。Pd计算模块206b用于计算检测概率Pd的值。在某些实施例中，可以基于内曼-皮尔逊(Neyman-Pearson，NP)检测概率计算Pd。NP的表达式如以下等式所示：
Figure BDA0002470486590000062
其中，Pfa是误报的概率，可以是10-4至10-6范围中的预定义值，Q是NP中的Q函数，并且SNR的值由SNR计算模块206a提供。
然后，将计算出的Pd的值转发到参考小区数量M计算模块206c。参考单元数量M计算模块206c用于计算M的值。在某些实施例中，M的计算可以基于以下等式：
Figure BDA0002470486590000063
Figure BDA0002470486590000064
Figure BDA0002470486590000065
其中，等式(4)和(5)分别为等式(3)的一阶和二阶解。可以理解的是，可以使用具有不同阶数的其它解来计算M的值。因为SNR是时间的函数而M是SNR的函数，因此M也是时间的函数。
由此，与位于与接收器200的距离更远的物体的M值相比，位于接收器200附近的物体的M值将更小。因此，与位于距离较远的物体相比，位于接收器200附近的物体对应的接收到的回波信号y(t)的SNR更高。可以理解的是，在某些实施例中，M的值是偶数。
然后，将计算出的M的值转发到乘数因子K0计算模块206d。乘数因子K0计算模块206d用于计算乘数因子K0的值。在某些实施例中，K0的计算可以基于以下等式：
Figure BDA0002470486590000066
回到图3，参数提取器206将计算出的M和K0的值提供给CFAR处理器208。CFAR处理器208用于分析用于物体检测的预处理信号y’(n)。为此，图8示出了根据本发明各种实施例的所述CFAR处理器208的高级功能框图。如图所示，CFAR处理器208采用移动窗口302(施加在预处理后的数字信号y’(n)上，并在CUT周围提供多个参考单元和保护单元)、平均模块310a、310b和310c、混合器312、比较器314和控制器316。可以理解的是，可以存在其他元件，但出于方便处理和简化的目的并未示出。
在某些实施例中，控制器316可用于从预处理器204接收预处理后的数字信号y’(n)，从参数提取器206接收M和K0的值，并可向移动窗口302提供预处理信号y’(n)中的至少M+3个样本y’(1)、y’(2)、y’(3)……y’(M+3)。所述移动窗口302可用于临时存储将要处理的所述M+3个样本y’(1)、y’(2)、y’(3)……y’(M+3)以进行物体检测。这样，M/2个样本y’(1)、y’(2)……y’(M/2)和M/2个样本y’(M/2+4)、y’(M/2+5)……y’(M+3)分别为参考单元308a和308b。y’(M/2+1)和y’(M/2+3)分别为保护单元306a和306b，y’(M/2+2)为CUT304。应当理解的是，某些实施例在CUT304的任一侧可以有一个以上的保护单元。
平均模块310a和310b可用于分别计算对应于参考单元308a和308b的平均功率P1和P2。此外，平均模块310a和310b可将平均功率P1和P2提供给平均模块310c。平均模块310c可用于通过计算平均功率P1和平均功率P2的进一步平均来计算参考单元308a和308b的总平均功率PA，并且可将计算出的平均功率PA提供给混合器312以作进一步处理。
上述平均模块310a、310b和310c的操作基于单元平均CFAR(cell averagingCFAR，CA-CFAR)，但是，应当理解的是，平均模块310a、310b和310c可用于在任何合适的平均技术上操作，例如，最小的单元平均CFAR(SOCA-CFAR)或最大的单元平均CFAR(GOCA-CFAR)等，而不脱离本发明中讨论的原则。
混合器312可用于将平均功率PA与控制器316提供的乘数因子K0混合以生成门限K0PA。将此门限值K0PA提供给比较器314。比较器314可用于将对应于CUT304的功率PC与混合器312提供的门限值K0PA进行比较。如果功率PC大于门限值K0PA，则检测到物体。
图9a至图9c示出了根据本发明中讨论的各种实施例的对应于由CFAR处理器208处理的预处理信号y’(n)的代表性模拟结果。如图所示，图9a示出了由CFAR处理器208在各种时刻处理的预处理信号y’(n)902以及预处理信号y’(n)902对应的以伏特为单位的振幅的代表性场景。模拟结果进一步说明了叠加的各种检测场景。此类场景包括恒定门限904、M等于10的CA-CFAR(参考906)、M等于80的CA-CFAR(参考908)和自适应CA-CFAR(预定义的Pfa等于10-6，参考910)。
图9b示出了图9a的缩放版本，对应于从位于接收器200附近的具有较高SNR的物体接收的样本。如图所示，对于M等于80的CA-CFAR(参考908)或自适应CA-CFAR910，与M等于10的CA-CFAR提供的空间分辨率相比，近距离物体的空间分辨率较差(参考906)。类似地，图9c示出了图9a的缩放版本，对应于从位于接收器200的更远距离处且具有较低SNR的物体接收的样本。如图所示，对于M等于10的CA-CFAR(参考906)，与M等于80的CA-CFAR(参考908)提供的物体检测相比，具有较低SNR的物体检测较差。
因此，凭借上述技术，接收器200使用M的时变值。因此，接收器200使用较小的M值来检测高空间分辨率的近距离物体。例如，当行人及其宠物更靠近接收器200时，接收器200可以将行人及其宠物检测为两个单独的物体。另一方面，接收器200使用较大的M值来检测远距离物体。因此，接收器200可以在牺牲空间分辨率的同时检测这些物体。例如，当行人及其宠物远离接收器200时，接收器200可以将行人及其宠物检测为单个物体。
图10描绘了根据本发明各种实施例的针对在物体检测***中实现的方法的过程400的功能流程图。
过程400开始于任务块402，其中接收器200接收回波信号y(t)。如上所述，光接收器202a接收从接收器附近的某些物体反射的回波信号y(t)。
过程400在任务块404处进行，其中接收器200将回波信号y(t)转换为数字信号y(n)。如上所述，将接收到的回波信号y(t)转发到APD202b。APD202b将回波信号y(t)转换为电信号y1(t)，并将电信号y1(t)提供给TIA202c。TIA202c放大电信号y1(t)，并向ADC202d提供放大后的电信号y2(t)。因此，ADC202d将放大后的电信号y2(t)转换为数字信号y(n)，与接收到的回波信号y(t)对应。
在任务块406处，接收器200对数字信号y(n)进行预处理以减小噪声的影响并生成预处理后的数字信号y’(n)。如上所述，LPF204b对由ADC202d提供的数字信号y(n)进行滤波。这样，LPF204b去除上述无用信号，以提高数字信号y(n)的SNR。将数字信号y(n)的滤波后版本提供给平方律检测器204b。平方律检测器204b将噪声的高斯分布性质转换为指数分布并提供预处理的数字信号y’(n)。
过程400在任务块408处进行，其中接收器200计算参考单元数量M和乘数因子K0。如上所述，所述参数提取器206计算参考单元数量M和乘数因子K0。这样，SNR计算模块206a接收回波信号y(t)并计算对应的SNR。然后，将计算出的SNR的值转发到Pd计算模块206b。Pd计算模块206b计算Pd的值。
然后，将计算出的Pd的值转发到参考单元数量M计算模块206c。参考单元数量M计算模块206c计算M的值，乘数因子K0计算模块206d基于计算出的M的值计算乘数因子K0的值。
最后，在任务块410处，接收器200基于参考单元数量M和乘数因子K0分析用于物体检测的预处理信号y’(n)。如上所述，所述CFAR处理器208分析所述预处理信号y’(n)以进行物体检测。这样，平均模块310a、310b和310c计算对应于参考单元308a和308b的平均功率PA，混合器312将平均功率PA与乘数因子K0混合以生成门限值K0PA，比较器314将CUT304对应的功率PC与门限值K0PA进行比较以检测物体。
因此，借助接收器200提供的技术，可以计算M的最优值。这样，结合接收器200的物体检测***的整体效率可以在高SNR物体的空间分辨率和低SNR物体的检测能力方面得到提高。
应当理解的是，所描述的接收器200、组成组件和相关过程的操作和功能可以通过基于硬件、基于软件和基于固件的元件中的任意一个或多个来实现。这种操作替代方案不会以任何方式限制本发明的范围。
还应理解，尽管本文中所呈现的实施例已参考特定特征和结构进行了描述，但显然，可以在不脱离此类公开内容的情况下进行各种修改和组合。说明书和附图仅被视为所附权利要求书所定义的本发明的说明并且考虑落于本发明的范围内的任何和所有修改、变体、组合或均等物。

Claims (18)

1.一种物体检测***，其特征在于，包括：
接收器，用于接收从物体反射的信号；
模数转换器(analog-to-digital converter，ADC)，用于将所述接收信号转换为数字信号；
预处理器，用于改善所述数字信号的信噪比(signal-to-noise ratio，SNR)并生成与所述数字信号对应的预处理信号；
参数提取器，用于计算参考单元数量M和乘数因子K0；
恒虚警率(constant false alarm rate，CFAR)处理器，用于根据所述参考单元数量M和所述乘数因子K0分析受测单元(cell-under-test，CUT)和M个参考单元以检测所述物体的存在。
2.根据权利要求1所述的物体检测***，其特征在于，所述预处理器还包括低通滤波器和平方律检测器。
3.根据权利要求1和2中任一项所述的物体检测***，其特征在于，所述参数提取器还包括：
SNR计算模块，用于计算与所述接收信号对应的SNR；
检测概率计算模块，用于根据所述SNR和虚警概率Pfa计算检测概率Pd；
参考单元数量M计算模块，用于根据所述检测概率Pd、所述虚警概率Pfa和所述SNR计算所述参考单元数量M；
乘数因子K0计算模块，用于根据所述虚警概率、所述SNR和所述参考单元数量M计算所述乘数因子K0的值。
4.根据权利要求1至3中任一项所述的物体检测***，其特征在于，所述CFAR处理器还包括：
多个平均模块，用于计算与所述M个参考单元对应的平均功率PA；
混合器，用于将所述平均功率PA与所述乘数因子K0混合并生成门限值K0PA；
比较器，用于将所述门限值K0PA与所述CUT对应的功率PC进行比较。
5.根据权利要求4所述的物体检测***，其特征在于，所述CFAR处理器还包括控制器，用于将与所述预处理信号相关联的至少M+3个样本提供给移动窗口。
6.根据权利要求5所述的物体检测***，其特征在于，所述控制器还用于向所述混合器提供所述乘数因子K0。
7.一种在物体检测***中实现的方法，其特征在于，包括：
接收从物体反射的信号；
将所述接收信号转换为数字信号；
对所述数字信号进行预处理，生成与所述数字信号对应的预处理信号；
计算参考单元数量M和乘数因子K0；
根据所述参考单元数量M和所述乘数因子K0分析受测单元(cell-under-test，CUT)和M个参考单元以检测所述物体的存在。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述对所述数字信号进行预处理包括滤波。
9.根据权利要求7和8中任一项所述的方法，其特征在于，所述对所述数字信号进行预处理包括在平方律检测器中处理所述数字信号。
10.根据权利要求7至9中任一项所述的方法，其特征在于，所述计算参考单元数量M和乘数因子K0还包括：
计算与所述接收信号对应的信噪比(signal-to-noise ratio，SNR)；
根据所述SNR和虚警概率Pfa计算检测概率Pd；
根据所述检测概率Pd、所述虚警概率Pfa和所述SNR计算所述参考单元数量M；
根据所述虚警概率、所述SNR和所述参考单元数量M计算所述乘数因子K0的值。
11.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，根据以下关系计算所述参考单元数量M：
Figure FDA0002470486580000021
12.根据权利要求11所述的方法，其特征在于，所述参考单元数量M的一阶解通过以下方式给出：
Figure FDA0002470486580000022
13.根据权利要求11和12中任一项所述的方法，其特征在于，所述参考单元数量M的二阶解通过以下方式给出：
Figure FDA0002470486580000023
14.根据权利要求10至13中任一项所述的方法，其特征在于，所述参考单元数量M是时变值。
15.根据权利要求10至14中任一项所述的方法，其特征在于，所述乘数因子K0根据以下关系计算：
Figure FDA0002470486580000024
16.根据权利要求7至15中任一项所述的方法，其特征在于，所述分析受测单元(cell-under-test，CUT)和M个参考单元还包括：
计算与所述M个参考单元对应的平均功率PA；
将所述平均功率PA与所述乘数因子K0混合以生成门限值K0PA；
将所述门限值K0PA与所述CUT对应的功率PC进行比较。
17.根据权利要求16所述的方法，其特征在于，还包括：将与所述预处理信号相关联的至少M+3个样本提供给移动窗口。
18.根据权利要求16和17中任一项所述的方法，其特征在于，还包括：如果所述功率PC大于所述门限值K0PA，则检测所述物体。
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