CN112834994A - 一种用于智慧汽车的毫米波雷达近程探测信号检测*** - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种用于智慧汽车的毫米波雷达近程探测信号检测***,包括能够产生线性调频连续波的频域调制模块、进行测量反馈信号的数据采集模块、用于数据预处理的数据分析模块、在频谱搜索极大值及插值的波峰监测模块、用于计算距离及相对速度频率匹配模块;所述频域调制模块包括VCO信号源,由VCO信号源产生的三角波调频信号,用于信号隔离的定向耦合器,用于信号区分的环形器,用于发射和接收信号的天线,用于信号混频的混频器,用于抑制噪声,提高信噪比的前置中频放大器,用于出去低频干扰的高通滤波器,放大混频级输出的中频信号的主中频放大器,对信号进行整形的波形整形器;可解决噪声信号的干扰问题。
Description
技术领域
本发明涉及毫米波雷达技术领域,具体涉及一种用于智慧汽车的毫米波雷达近程探测信号检测***。
背景技术
雷达距离探测是保障智能汽车安全驾驶的一个重要方向。毫米波雷达作为智能汽车环境感知***的一部分,起着汽车“眼睛”的作用,用于测量从雷达到被测物体之间的距离、角度和速度,其质量的好坏决定了人员的生命财产安全,意义重大。
随着计算机和DSP技术的发展,毫米波中频的处理普遍采用数字信号处理的方法来获得中频的距离谱,然后根据一定的判决准则来判定目标的有无和测量目标的距离,这种方法是采用快速傅里叶运算,计算出毫米波中频在距离轴上的功率谱曲线,可以充分利用调频连续波的高距离分辨率和高测量精度的特点,适用于更为复杂的目标环境,是测距和成像的重要手段。毫米波雷达有关方面的研究工作也随之展开,加之硬件水平的进步,毫米波雷达的理论和技术水平得到迅速提高,其应用也已扩展到导弹制导、船舰导航、成像、战场侦察、气象观测等军用和民用领域。现有毫米波雷达对于近程探测精度不高,且现有信号检测只能通过简单阈值方式进行信号频谱进行分析,无法对信号噪声进行剔除,信号检测精度低。
发明内容
本发明的目的在于针对现有技术的不足之处,提供一种用于智慧汽车的毫米波雷达近程探测信号检测***。
本发明解决上述问题的技术方案为:一种用于智慧汽车的毫米波雷达近程探测信号检测***,包括能够产生线性调频连续波的频域调制模块、进行测量反馈信号、滤波、数模转化的数据采集模块、用于数据预处理的数据分析模块、在频谱搜索极大值及插值的波峰监测模块、用于计算距离及相对速度频率匹配模块。
所述频域调制模块包括VCO信号源,由VCO信号源产生的三角波调频信号,用于信号的隔离、分离的定向耦合器,用于信号区分的环形器,用于发射和接收信号的天线,用于信号混频的混频器,用于抑制噪声,提高信噪比的前置中频放大器,用于出去低频干扰的高通滤波器,放大混频级输出的中频信号的主中频放大器,对信号进行整形的波形整形器。
所述VCO信号源输出端口与定向耦合器输入端口相连,所述定向耦合器的一个输出端口与环形器的输入端口相连,所述环形器的输出端口与天线的输入端口相连,所述天线的输出端口和所述定向耦合器的另一个输出端口同时汇入混频器的输入端口,所述混频器的输出端口与VCO信号源输入端口相连。
一种用于智慧汽车的毫米波雷达近程探测信号检测***包括以下步骤:
S1:频域调制模块产生线性调频连续波
S2:VCO信号源产生连续三角波调频信号。
S3:数据采集模块测量反馈信号、滤波、数模转化
S4:经过定向耦合器,分出一部分功率给混频器作本振信号,其余大部VC0功率经环流器、天线向外发射。
S5:发射信号碰到目标后,回波信号进入天线。
S6:进入天线的回波信号经环流器进入混频器。
S7:在混频器中,回波信号与发射信号混频。
S8:差频输出经主中频放大器放大。
S9:取出含有距离信息的差频信号进行信号整形处理。
S10:数据分析模块数据预处理,傅里叶变换,计算频谱
S11:波分检测模块自适应阈值,在频谱搜索极大值及插值
S12:频率匹配模块计算距离及相对速度
S13:获取毫米波雷达采集并整形完成后的样本信号
S14:对获取的样本信号进行预处理;
S15:滤去多余噪声相位,提取样本信号中的目标相位;
S16:根据目标相位将样本信号分为样本信号1,样本信号2……样本信号n;
S17:使用小波变换方法分别计算出样本信号1,样本信号2……样本信号n中的频域特征值
S18:使用快速傅里叶变换分别计算出样本信号1,样本信号2……样本信号n中的时域特征值
S19:参数计算:使用公式计算样本信号的均值、均方根差值、中位数值、最大值、最小值用于模型训练
S20:预测模型选取:根据样本信号特征选取预测模型,常见预测模型为人工神经网络(ANN)、卷积神经网络(CNN)、随机森林算法(RandomForest)等。
S21:预测模型参数确定:根据所选模型确定模型所需参数,最终形成信号***模型。
本发明具有有益效果:
本发明提供了一种用于智慧汽车的毫米波雷达近程探测信号检测***,该用于智慧汽车的毫米波雷达近程探测信号检测***对现有***进行优化,该***通过混频器对原信号和反射信号进行分析,有效克服现有***对于进程探测的不足。此外,针对现有信号检测***对于噪声信号影响较大、简单阈值分析无法满足现有信号分析的问题,本发明在现有信号***检测中引入预测模型,通过预测模型对现有信号样本进行分析,对现有信号特征进行提取,从而解决噪声信号的干扰问题。该***实现简单,精度较高,可推广性高。
附图说明
图1为本发明模块示意图;
图2为频域调制模块示意图;
图3为频域调制模块连接图;
图4为本发明流程图;
图中:1-频域调制模块,2-数据采集模块,3-数据分析模块,4-波峰监测模块,5-频率匹配模块,6-VCO信号源,7-三角波调频信号,8-定向耦合器,9-环形器,10-天线,11-混频器,12-前置中频放大器,13-高通滤波器,14-主中频放大器,15-波形整形器。
具体实施方式
在本发明的描述中,需要说明的是,除非另有明确的规定和限定,术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解,例如,可以是固定连接,也可以是可拆卸连接,或一体地连接;可以是机械连接,也可以是电连接;可以是直接相连,也可以通过中间媒介间接相连,可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言,可以通过具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
如图1所示,一种用于智慧汽车的毫米波雷达近程探测信号检测***,包括能够产生线性调频连续波的频域调制模块1、进行测量反馈信号、滤波、数模转化的数据采集模块2、用于数据预处理的数据分析模块3、在频谱搜索极大值及插值的波峰监测模块4、用于计算距离及相对速度频率匹配模块5。
如图2所示,所述频域调制模块1包括VCO信号源6,由VCO信号源6产生的三角波调频信号7,用于信号的隔离、分离的定向耦合器8,用于信号区分的环形器9,用于发射和接收信号的天线10,用于信号混频的混频器11,用于抑制噪声,提高信噪比的前置中频放大器12,用于出去低频干扰的高通滤波器13,放大混频级输出的中频信号的主中频放大器14,对信号进行整形的波形整形器15。
如图3所示,所述VCO信号源6输出端口与定向耦合器8输入端口相连,所述定向耦合器8的一个输出端口与环形器9的输入端口相连,所述环形器9的输出端口与天线10的输入端口相连,所述天线10的输出端口和所述定向耦合器8的另一个输出端口同时汇入混频器11的输入端口,所述混频器11的输出端口与VCO信号源6输入端口相连
如图4所示,一种用于智慧汽车的毫米波雷达近程探测信号检测***包括以下步骤:
S1:频域调制模块1产生线性调频连续波
S2:VCO信号源6产生连续三角波调频信号7。
S3:数据采集模块2测量反馈信号、滤波、数模转化
S4:经过定向耦合器8,分出一部分功率给混频器11作本振信号,其余大部VC0功率经环流器、天线10向外发射。
S5:发射信号碰到目标后,回波信号进入天线10。
S6:进入天线10的回波信号经环流器进入混频器11。
S7:在混频器11中,回波信号与发射信号混频。
S8:差频输出经主中频放大器14放大。
S9:取出含有距离信息的差频信号进行信号整形处理。
S10:数据分析模块3数据预处理,傅里叶变换,计算频谱
S11:波分检测模块自适应阈值,在频谱搜索极大值及插值
S12:频率匹配模块5计算距离及相对速度
S13:获取毫米波雷达采集并整形完成后的样本信号
S14:对获取的样本信号进行预处理;
S15:滤去多余噪声相位,提取样本信号中的目标相位;
S16:根据目标相位将样本信号分为样本信号1,样本信号2……样本信号n;
S17:使用小波变换方法分别计算出样本信号1,样本信号2……样本信号n中的频域特征值
S18:使用快速傅里叶变换分别计算出样本信号1,样本信号2……样本信号n中的时域特征值
S19:参数计算:使用公式计算样本信号的均值、均方根差值、中位数值、最大值、最小值用于模型训练
S20:预测模型选取:根据样本信号特征选取预测模型,常见预测模型为人工神经网络(ANN)、卷积神经网络(CNN)、随机森林算法(RandomForest)等。
S21:预测模型参数确定:根据所选模型确定模型所需参数,最终形成信号***模型
以上所述,仅是本发明的较佳实施例而已,并非是对本发明作其它形式的限制,任何熟悉本专业的技术人员可能利用上述揭示的技术内容加以变更或改型为等同变化的等效实施例应用于其它领域,但是凡是未脱离本发明技术方案内容,依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化与改型,仍属于本发明技术方案的保护范围。
Claims (4)
1.一种用于智慧汽车的毫米波雷达近程探测信号检测***,其特征在于:能够产生线性调频连续波的频域调制模块(1)、进行测量反馈信号、滤波、数模转化的数据采集模块(2)、用于数据预处理的数据分析模块(3)、在频谱搜索极大值及插值的波峰监测模块(4)、用于计算距离及相对速度频率匹配模块(5)。
2.如权利要求1所述的用于智慧汽车的毫米波雷达近程探测信号检测***,其特征在于:所述频域调制模块(1)包括VCO信号源(6),由VCO信号源(6)产生的三角波调频信号(7),用于信号的隔离、分离的定向耦合器(8),用于信号区分的环形器(9),用于发射和接收信号的天线(10),用于信号混频的混频器(11),用于抑制噪声,提高信噪比的前置中频放大器(12),用于出去低频干扰的高通滤波器(13),放大混频级输出的中频信号的主中频放大器(14),对信号进行整形的波形整形器(15)。
3.如权利要求1所述的用于智慧汽车的毫米波雷达近程探测信号检测***,其特征在于:所述VCO信号源(6)输出端口与定向耦合器(8)输入端口相连,所述定向耦合器(8)的一个输出端口与环形器(9)的输入端口相连,所述环形器(9)的输出端口与天线(10)的输入端口相连,所述天线(10)的输出端口和所述定向耦合器(8)的另一个输出端口同时汇入混频器(11)的输入端口,所述混频器(11)的输出端口与VCO信号源(6)输入端口相连。
4.如权利要求1所述的用于智慧汽车的毫米波雷达近程探测信号检测***,其特征在于:包括以下步骤:
S1:频域调制模块(1)产生线性调频连续波
S2:VCO信号源(6)产生连续三角波调频信号(7);
S3:数据采集模块(2)测量反馈信号、滤波、数模转化
S4:经过定向耦合器(8),分出一部分功率给混频器(11)作本振信号,其余大部VC0功率经环流器、天线(10)向外发射;
S5:发射信号碰到目标后,回波信号进入天线(10);
S6:进入天线(10)的回波信号经环流器进入混频器(11);
S7:在混频器(11)中,回波信号与发射信号混频;
S8:差频输出经主中频放大器(14)放大;
S9:取出含有距离信息的差频信号进行信号整形处理;
S10:数据分析模块(3)数据预处理,傅里叶变换,计算频谱
S11:波分检测模块自适应阈值,在频谱搜索极大值及插值
S12:频率匹配模块(5)计算距离及相对速度
S13:获取毫米波雷达采集并整形完成后的样本信号
S14:对获取的样本信号进行预处理;
S15:滤去多余噪声相位,提取样本信号中的目标相位;
S16:根据目标相位将样本信号分为样本信号(1),样本信号(2)……样本信号n;
S17:使用小波变换方法分别计算出样本信号(1),样本信号(2)……样本信号n中的频域特征值
S18:使用快速傅里叶变换分别计算出样本信号(1),样本信号(2)……样本信号n中的时域特征值
S19:参数计算:使用公式计算样本信号的均值、均方根差值、中位数值、最大值、最小值用于模型训练
S20:预测模型选取:根据样本信号特征选取预测模型,常见预测模型为人工神经网络(ANN)、卷积神经网络(CNN)、随机森林算法(Random Forest)等;
S21:预测模型参数确定:根据所选模型确定模型所需参数,最终形成信号***模型。
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