CN114966595A - Mimo传感器及到达角近似度判断方法和目标信息匹配方法 - Google Patents

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Abstract

本申请公开了MIMO传感器及到达角近似度判断方法和目标信息匹配方法。该到达角近似度判断方法包括：根据多通道回波信号的处理结果，分别获得第一目标和第二目标的接收矢量；计算所述第一目标和所述第二目标的接收矢量的相关系数；以及根据所述相关系数，判断所述第一目标和所述第二目标的到达角近似程度。该到达角近似度判断方法可以提高多通道回波信号处理的实时性。

Description

MIMO传感器及到达角近似度判断方法和目标信息匹配方法
技术领域
本发明涉及信号处理技术领域，更具体地，涉及MIMO传感器及到达角近似度判断方法和目标信息匹配方法。
背景技术
基于雷达原理工作的MIMO(多入多出)传感器在自动驾驶领域有着广泛的应用前景，例如，将MIMO传感器安装在车辆上，用于检测环境中的障碍物等实际物体的目标信息。在MIMO传感器中，发射天线发射一串连续的脉冲信号，接收天线接收脉冲信号的回波，经过处理，输出检测到的目标信息，这个过程在时间上一般称为一帧(frame)。雷达通过接收连续帧的回波信号以及进行相应的信号处理，来实时检测周围运动或静止的物体。MIMO传感器获得的目标信息包括实际物体相对于发射天线的距离、径向速度、方位、高度等信息。
在多通道回波信号处理中，判断同一帧或相邻帧的两个目标信息是否对应同一个实际物体以进行物体区分，或者，判断相邻帧的两个目标信息是否对应同一个实际物体以进行物体跟踪，该过程称为目标信息匹配方法。目标信息匹配可以通过衡量两个目标的信息参数(如距离、速度、到达角(DOA,Direction Of Arrival)等)接近程度来实现。当两个目标的信息参数十分接近，即匹配成功，则认为目标信息对应同一个实际物体。此外，在雷达的一些其他应用中，如设置相邻帧的脉冲重复频率(PRF,Pulse Repetition Frequency)不同，然后对目标信息进行匹配，可以实现对高速目标的速度测量。
上述现有的目标信息匹配方法包括：对多通道回波信号进行帧内相关性计算以获得目标的信息参数，然后，进行同一帧内或相邻帧间的信息参数比较以判断两个目标是否对应于同一个实际物体。例如，基于两个目标的到达角的比较结果可以进行到达角近似度判断和目标信息匹配。然而，为了获得目标的到达角，对多通道回波信号的信号处理需要执行与扫描角度相关的多次数字波束形成(DBF,Digital Beam Forming)运算。因此，现有的目标信息匹配方法的信号处理过程相对复杂，相关性计算耗时过长，使得多通道回波信号处理的实时性劣化。
发明内容
鉴于上述传统存在的问题，本发明的目的在于提供MIMO传感器及到达角近似度判断方法和目标信息匹配方法，其中，对两个目标的接收矢量进行相关性计算，以判断两个目标是否对应于同一个实际物体，从而提高多通道回波信号处理的实时性。
本申请提供了一种目标之间到达角近似度判断方法，可应用于MIMO传感器，所述方法包括：
根据多通道回波信号的处理结果，分别获得第一目标和第二目标的接收矢量；
计算所述第一目标和所述第二目标的接收矢量的相关系数；以及
根据所述相关系数，判断所述第一目标和所述第二目标的到达角近似程度。
上述的方法中，通过目标接收矢量之间的相关系数，在无需获取第一目标和第二目标到达角的数值的情况下，即可实现第一目标与第二目标之间到达角近似程度的判断，从而提高多通道(即至少两个收发通道)回波信号处理的实时性。
可选的，所述接收矢量可包括距离信息和速度信息，例如距离矢量和速度矢量，即基于距离和速度信息，无需到达角信息，即可获取上述的相关系数。
可选的，所述计算所述第一目标和所述第二目标的接收矢量的相关系数，可包括：
可对所述第一目标和所述第二目标的接收矢量进行诸如共轭相关处理等，以得到所述相关系数；
其中，所述相关系数的值与所述第一目标和所述第二目标之间波达角近似程度呈正相关。
可选的，所述第一目标和所述第二目标是同一帧多通道回波信号中检测出的不同目标，用以判断同一时刻(即一帧周期内)两个实际物体(目标)之间的到达角近似程度。
可选的，所述第一目标和所述第二目标是连续帧多通道回波信号中检测出的相同或不同目标。
本申请还提供了一种目标信息匹配方法，可应用于MIMO传感器，所述方法可包括：
接收连续帧的多通道回波信号；
根据多通道回波信号的处理结果，在所述连续帧的相邻帧中分别获得第一目标和第二目标的接收矢量；
计算所述第一目标和所述第二目标的接收矢量的相关系数；以及
根据所述相关系数，判断所述第一目标和所述第二目标是否匹配同一个实际物体。
上述的目标信息匹配方法，通过对接收矢量的计算，即可快速的判断出位于相邻帧的两个目标是否匹配为同一实体物体(目标)，进而实现了两帧输出的目标信息的快速匹配。
可选的，所述接收矢量可包括距离信息和速度信息，即基于包含距离和速度信息的接收矢量，即可实现对两帧输出的目标信息的到达角的快速匹配，从而无需进行计算获取各目标的到达角的的步骤，进而大大提升了失效性，节省了信号数据处理资源。
可选的，所述计算所述第一目标和所述第二目标的接收矢量的相关系数，包括：
对所述第一目标和所述第二目标的接收矢量进行诸如共轭相关等处理，以得到所述相关系数；
其中，所述相关系数的值与所述第一目标和所述第二目标之间波达角近似程度呈正相关。
可选的，所述相邻帧包括第一帧和第二帧，所述第一目标和所述第二目标分别是所述第一帧和所述第二帧中检测出的目标。
可选的，在所述连续帧的相邻帧中分别获得第一目标和第二目标的接收矢量的步骤包括：
对所述相邻帧的多通道回波信号分别进行信号处理，以获得第一帧的多通道距离-多普勒二维数据；
在所述第一帧的多通道距离-多普勒二维数据中通过搜索峰值来检测所述第一目标；以及
在所述第二帧的多通道距离-多普勒二维数据中通过搜索峰值来检测所述第二目标。
可选的，所述第一目标对应于所述第一帧的多通道距离-多普勒二维数据中的第一组距离-多普勒单元，所述第二目标对应于所述第二帧的多通道距离-多普勒二维数据中的第二组距离-多普勒单元，
所述第一组距离-多普勒单元和所述第二组距离-多普勒单元中的每个单元在相应的距离-多普勒二维数据中的坐标参数包括距离信息和速度信息。
可选的，所述第一目标的接收矢量包括第一组元素，所述第一组元素分别表示所述第一组距离-多普勒单元在距离-多普勒二维复数平面上相应坐标处的复数值，所述第二目标的接收矢量包括第二组元素，所述第二组元素分别表示所述第二组距离-多普勒单元在距离-多普勒二维复数平面上相应坐标处的复数值。
可选的，可采用下式，计算所述第一目标和所述第二目标的接收矢量的相关系数：
corr_coe＝
|RV_VEC_A*(RV_VEC_B)H|/(|RV_VEC_A|*|RV_VEC_B|)
其中，RV_VEC_A表示所述第一目标TA的接收矢量，RV_VEC_B表示所述第二目标TB的接收矢量，H表示共轭转置(conjugate and transpose)，/表示除法，||表示取向量模。
可选的，如果所述相关系数大于预定值，则判定所述第一目标和所述第二目标匹配同一个实际物体。
可选的，如果所述相关系数小于等于预定值，则判定所述第一目标和所述第二目标未匹配同一个实际物体，所述到达角近似度判断方法遍历所述连续帧中检测出的多个目标，以获得匹配同一个实际物体的所述第一目标和所述第二目标。
本申请还提供了一种MIMO传感器，可包括：
多个收发通道，用于接收多通道回波信号；以及
信号处理单元，用于对多通道回波信号进行信号处理，以及根据信号处理的处理结果，分别获得第一目标和第二目标的接收矢量，
其中，所述信号处理单元还计算所述第一目标和所述第二目标的接收矢量的相关系数，以及，根据所述相关系数，判断所述第一目标和所述第二目标的到达角近似程度。
可选的，所述接收矢量可包括距离信息和速度信息。
可选的，所述计算所述第一目标和所述第二目标的接收矢量的相关系数，包括：
对所述第一目标和所述第二目标的接收矢量进行共轭相关处理，以得到所述相关系数；
其中，所述相关系数的值与所述第一目标和所述第二目标之间波达角近似程度呈正相关。
可选的，所述多个收发通道包括：
多个天线，所述多个天线包括至少一个发射天线与多个接收天线的组合，或者多个发射天线与至少一个接收天线的组合；
发射单元，与所述多个天线中的发射天线相连接以提供至少一个发射通道；
接收单元，与所述多个天线中的接收天线相连接以提供至少一个接收通道，
其中，所述至少一个发射通道和所述至少一个接收通道的总数大于等于3。
可选的，所述MIMO传感器还可包括：
控制单元，与所述发射单元和所述接收单元相连接，所述控制单元控制所述发射单元产生发射信号，从而经由所述多个天线中的发射天线转换成雷达波束，以及控制所述接收单元经由所述多个天线中的接收天线获得多通道回波信号。
可选的，所述第一目标和所述第二目标是连续帧多通道回波信号中检测出的相同或不同目标。
可选的，所述信号处理单元在所述连续帧的相邻帧中分别获得所述第一目标和所述第二目标的接收矢量。
可选的，所述信号处理单元根据所述相关系数，判断所述第一目标和所述第二目标是否匹配同一个实际物体。
根据本发明实施例的到达角近似度判断方法和目标信息匹配方法，根据两个目标的接收矢量直接计算相关系数，根据相关系数的大小来评估两个目标的到达角的匹配程度。相关系数的值与第一目标和第二目标之间波达角近似程度呈正相关，即，相关系数越大，可以认为到达角匹配程度越高。该到达角近似度判断方法和目标信息匹配方法无需实际计算出目标的到达角，因此可以简化数字波束合成的复杂计算过程，尤其是，由于无需执行接收矢量与导向矢量(steering vector)之间的矢量内积运算，因此可以显著减少与雷达波束的扫描角度相关的多次数字波束形成(DBF,Digital Beam Forming)运算。假设数字波束形成的扫描角度范围为-60度到60度，间隔1度，采用现有的目标信息匹配方法，每个目标的到达角计算需要进行120次相关性计算，两个目标的到达角比较则需要进行240次相关性计算，采用本发明实施例的目标信息匹配方法，两个目标的接收矢量的相关系数计算仅需要进行1次相关性计算。
因此，根据本发明实施例的到达角近似度判断方法和目标信息匹配方法的信号处理过程简化了相关性计算复杂度，耗时显著缩短，可以显著提高多通道回波信号处理的实时性。
附图说明
通过以下参照附图对本发明实施例的描述，本发明的上述以及其他目的、特征和优点将更为清楚。
图1示出MIMO传感器的结构示意图。
图2示出根据传统的目标信息匹配方法的流程图。
图3示出根据本发明实施例的目标信息匹配方法的流程图。
图4示出图3所示目标信息匹配方法中获得距离-多普勒二维数据的的信号处理过程的示意图。
图5示出图3所示目标信息匹配方法中距离-多普勒单元坐标的示意图。
具体实施方式
以下将参照附图更详细地描述本发明。在各个附图中，相同的元件采用类似的附图标记来表示。为了清楚起见，附图中的各个部分没有按比例绘制。此外，在图中可能未示出某些公知的部分。
图1示出MIMO传感器的结构示意图。MIMO传感器100例如安装在车辆上，用于检测环境中的障碍物等实际物体的目标信息。
MIMO传感器100包括控制单元101、发射单元102、接收单元103、接口单元104、振荡器105、信号处理单元106、发射天线Tx、以及接收天线Rx1至Rx4。发射单元102与发射天线Tx相连接，用于提供发射信号。接收单元103与多个接收天线Rx1至Rx4相连接，用于获得回波信号。
振荡器105用于产生射频信号。振荡器105例如是包括鉴相器、低通滤波器和压控振荡器的锁相环，鉴相器检测输入信号和输出信号的相位差以生成控制电压，压控振荡器根据控制电压调节频率，使得锁相环可以提供输入信号和输出信号相同的射频信号。振荡器105将射频信号提供给发射单元102和接收单元103。
发射单元102与发射天线Tx相连接，以形成一个发射通道。发射单元102对振荡器105提供的射频信号进行功率放大以获得发射信号，以及将发射信号提供给发射天线Tx。发射天线Tx的作用是进行波导场和空间辐射场的转换，将发射信号转换成辐射至周围环境中的雷达波束。
接收单元103与多个接收天线Rx1至Rx4相连接，以形成多个接收通道。在周围环境中存在障碍物的情形下，接收天线Rx1至Rx4可以接收到雷达波束的回波，接收天线Rx1至Rx4的作用是进行空间辐射场和波导场的转换，从而获得回波的回波信号。接收单元103将多个接收通道的回波信号与振荡器105提供的射频信号进行混频以产生初级模拟信号，以及将初级模拟信号转换成模拟输入信号。
控制单元101与发射单元102和接收单元103相连接。控制单元101控制发射单元102产生发射信号，从而经由发射天线Tx转换成雷达波束，以及控制接收单元103经由接收天线Rx1至Rx4获得多通道回波信号。
接口单元104与控制单元101相连接，用于提供控制单元101与外部设备之间的通信接口。在自动驾驶的情形下，该外部设备例如是车辆控制器。控制单元101经由接口单元104向外部设备发送结果数据。进一步地，外部设备可以根据MIMO传感器的结果数据控制车辆操作，例如，实现主动避障等功能。
信号处理单元106对模拟输入信号进行采样获得数字信号，并对数字信号执行第一数字信号处理过程以获得中间数据。具体地，控制单元101包括模数转换器和雷达处理器。其中，模数转换器用于根据采样时钟信号对模拟输入信号进行采样，从而获得相应的数字信号；雷达处理器包括多个处理单元和用于存储中间数据和/或结果数据的存储单元。雷达处理器的多个处理单元例如执行以下各个数据处理过程的至少部分过程：傅里叶变换、目标检测、角度检测和点云成像，其中傅里叶变换可以包括一维FFT变换(1D-FFT)和二维FFT变换(2D-FFT)。信号处理单元106对回波信号进行信号处理和数据处理，可以获得目标的距离、速度和到达角(DOA,Direction Of Arrival)等结果数据。
信号处理单元106根据回波信号获得目标的结果数据的信号处理过程，距离、速度信息一般能从多通道回波信号处理后的距离-多普勒二维数据中直接提取，而到达角信息的获取一般需要相对复杂的处理过程，例如数字波束形成(DBF,Digital Beam Forming)。采用数字波束形成测量目标的到达角需要多个收发通道，如图1所示。对每个接收通道的回波信号进行信号处理，可以得到距离-多普勒二维数据，每一个目标对应一个距离-多普勒单元，将所有接收通道的对应同一目标的距离-多普勒单元数据组成一个接收矢量，和一组导向矢量(steering vector)作相关性计算，即矢量内积运算，得到相关谱，这个过程就是数字波束形成，相关谱峰值对应的角度就是目标相对于雷达的方位角度，即到达角。
在图1中示出MIMO传感器中示出MIMO传感器的多个收发通道包括一个发射通道和多个接收通道。然而，MIMO传感器的多个收发通道也可以包括多个发射通道和一个接收通道，其中，发射单元102与多个发射天线相连接，以形成至少一个发射通道，接收单元103与一个接收天线相连接，以形成至少一个接收通道。可以理解，MIMO传感器的多个收发通道不限于此，只需要发射通道和接收通道的总数大于等于3即可，即MIMO传感器的收发通道大于等于2即可；例如，当MIMO传感器的收发通道等于2时，该MIMO传感器可具有一个发射通道(发射天线)和两个接收通道(接收天线)，或者，具有两个发射通道(发射天线)和一个接收通道(接收天线)。
图2示出了一种目标信息匹配方法的流程图。该目标匹配方法基于连续帧中的两个目标的到达角的比较结果进行目标信息匹配。例如，在图1所示的MIMO传感器中，控制单元执行下文描述的目标信息匹配方法。
在步骤S01中，接收连续帧的多通道回波信号。
在多通道回波信号的帧周期中，MIMO传感器经由发射天线Tx向周围环境发射雷达波束，然后，经由接收天线Rx1至Rx4接收雷达波束的回波信号。接收单元与多个接收天线Rx1至Rx4相连接形成多个收发通道，对不同天线接收的回波信号分别进行信号处理。在每个帧周期中，MIMO传感器均可以经由多个接收天线接收到多通道回波信号。在连续帧周期中，MIMO传感器可以获得连续帧的多通道回波信号。
在步骤S02中，对多通道回波信号分别进行信号处理以获得多通道距离-多普勒二维数据。
回波信号的信号处理包括模拟信号处理和数字信号处理。模拟信号处理包括对回波信号进行混频和转换以获得模拟输入信号。数字信号处理包括将模拟输入信号转换成数字信号以及执行多个数据处理过程：傅里叶变换、目标检测、角度检测和点云成像，其中傅里叶变换可以包括一维FFT变换(1D-FFT)和二维FFT变换(2D-FFT)。一维FFT变换(1D-FFT)例如包括距离维傅里叶变换和和速度维傅里叶变换，分别获得距离维数据和速度维数据。二维FFT变换(2D-FFT)例如包括先后进行的距离维傅里叶变换和和多普勒维傅里叶变换，从而获得距离-多普勒二维数据。
在该步骤中，对MIMO传感器的连续帧的多通道回波信号分别进行上述信号处理，对于每帧的回波信号，分别获得多通道距离-多普勒二维数据。
在步骤S03中，根据多通道距离-多普勒二维数据获得多个目标的接收矢量。
在每个通道的距离-多普勒二维数据中，在距离-多普勒二维复数平面上搜索峰值来检测目标，从距离-多普勒单元的距离和速度坐标(r,v)分别获得目标的距离和速度信息。因此，在每个通道的距离-多普勒二维数据中例如检测出多个距离-多普勒单元，每个距离-多普勒单元对应于一个目标，该距离-多普勒单元具有相应的目标信息，即，目标的距离和速度信息。
进一步地，将多通道距离-多普勒二维数据中的距离-多普勒单元，按照与同一目标的对应关系组成该目标的接收矢量。
在该步骤中，基于一帧的多通道距离-多普勒二维数据，获得帧内检测目标的接收矢量RV_VEC，如式(1)所示，
RV_VEC＝[RV_DAT1(r,v),RV_DAT2(r,v),RV_DAT3(r,v),RV_DAT4(r,v)](1)
其中，RV_DAT1(r,v),RV_DAT2(r,v),RV_DAT3(r,v),RV_DAT4(r,v)是接收矢量的一组元素，分别表示检测目标在多通道距离-多普勒二维数据的距离-多普勒二维复数平面上坐标(r,v)处的复数值。
在步骤S04中，对多个目标的接收矢量分别进行相关性计算以获得多个目标的到达角。
在该步骤中，将检测目标的接收矢量与导向矢量(steering vector)进行相关计算，即，矢量内积运算，可以得到相关谱。在相关谱上获得峰值相对应的角度即检测目标的到达角。
在步骤S05至S07中，将相邻帧中到达角接近的两个目标匹配同一个实际物体。
在该步骤中，选择相邻帧的两个目标，比较两个目标的到达角是否接近。如果两个目标的到达角接近，则判定两个目标的目标信息匹配同一个实际物体。如果两个目标的到达角不接近，则判定两个目标的目标信息未匹配同一个实际物体，重新选择相邻帧的两个目标进行到达角的比较。重复上述相邻帧的目标选择和到达角比较的步骤，直至相邻帧的所有目标匹配完成。
现有的目标信息匹配方法基于连续帧中的两个目标的到达角的比较结果进行目标信息匹配。上述步骤S01至S04的信号处理过程即数字波束形成(DBF,Digital BeamForming)，其中，采用阵列天线获得多通道回波信号，进行数字波束合成以提高信号的信噪比。
在数字波束合成中，对多个目标的接收矢量分别进行相关性计算包括接收矢量与导向矢量(steering vector)之间的矢量内积运算。由于导向矢量是雷达波束的扫描角度相关的函数，因此，上述获得目标的到达角的信号处理过程需要执行与雷达波束的扫描角度相关的多次数字波束形成(DBF,Digital Beam Forming)运算。假设数字波束形成的扫描角度范围为-60度到60度，间隔1度，则每个目标的到达角计算需要进行120次相关性计算，两个目标的到达角比较则需要进行240次相关性计算。
因此，现有的目标信息匹配方法的信号处理过程相对复杂，相关性计算耗时过长，使得多通道回波信号处理的实时性劣化。
图3示出根据本发明实施例的目标信息匹配方法的流程图。该目标匹配方法基于连续帧中的两个目标的接收矢量相关系数结果进行目标信息匹配。例如，在图1所示的MIMO传感器中，控制单元执行下文描述的目标信息匹配方法。
在步骤S11中，接收连续帧的多通道回波信号。
在多通道回波信号的帧周期中，MIMO传感器经由发射天线Tx向周围环境发射雷达波束，然后，经由接收天线Rx1至Rx4接收雷达波束的回波信号。接收单元与多个接收天线Rx1至Rx4相连接形成多个收发通道，对不同天线接收的回波信号分别进行信号处理。在每个帧周期中，MIMO传感器均可以经由多个接收天线接收到多通道回波信号。在连续帧周期中，MIMO传感器可以获得连续帧的多通道回波信号。
在步骤S12中，对多通道回波信号分别进行信号处理以获得多通道距离-多普勒二维数据。
回波信号的信号处理包括模拟信号处理和数字信号处理。模拟信号处理包括对回波信号进行混频和转换以获得模拟输入信号。数字信号处理包括将模拟输入信号转换成数字信号以及执行多个数据处理过程：傅里叶变换、目标检测、角度检测和点云成像，其中傅里叶变换可以包括一维FFT变换(1D-FFT)和二维FFT变换(2D-FFT)。一维FFT变换(1D-FFT)例如包括距离维傅里叶变换和和速度维傅里叶变换，分别获得距离维数据和速度维数据。二维FFT变换(2D-FFT)例如包括先后进行的距离维傅里叶变换和和多普勒维傅里叶变换，从而获得距离-多普勒二维数据。
参见图4，MIMO传感器的回波信号的相邻帧包括第一帧A和第二帧B，每帧包括个四个接收通道的回波信号。对第一帧A的的四个接收通道的回波信号分别进行上述步骤的信号处理过程，可以获得四通道的距离-多普勒二维数据RV_DAT_A1至RV_DAT_A4。对第二帧B的的四个接收通道的回波信号分别进行上述步骤的信号处理过程，可以获得四通道的距离-多普勒二维数据RV_DAT_B1至RV_DAT_B4。
在该步骤中，对MIMO传感器的连续帧的多通道回波信号分别进行上述信号处理，对于每帧的回波信号，分别获得多通道距离-多普勒二维数据。
在步骤S13中，根据多通道距离-多普勒二维数据获得多个目标的接收矢量。
在每个通道的距离-多普勒二维数据中，在距离-多普勒二维复数平面上搜索峰值来检测目标，从距离-多普勒单元的距离和速度坐标(r,v)分别获得目标的距离和速度信息。因此，在每个通道的距离-多普勒二维数据中例如检测出多个距离-多普勒单元，每个距离-多普勒单元对应于一个目标中多个通道，该距离-多普勒单元具有相应的目标信息，即，目标的距离和速度信息。
例如，参见图5，根据MIMO传感器的第一帧A回波信号，可以获得第一通道的距离-多普勒二维数据RV_DAT_A1。通过搜索峰值检测出目标TA，目标TA可以在距离-多普勒二维复数平面上表示成距离-多普勒单元的坐标RV_DAT_A1(ra,va)，其中，ra表示目标TA的距离，va表示目标TA的速度。对于第一帧中检测出的目标TA，可以获得四个数据通道的距离-多普勒二维复数平面上坐标(ra,va)处的复数值：RV_DAT_A1(ra,va)、RV_DAT_A2(ra,va)、RV_DAT_A3(ra,va)、RV_DAT_A4(ra,va)。
与图5类似，对于第二帧中检测出的目标TB，可以获得四个数据通道的距离-多普勒二维复数平面上坐标(rb,vb)处的复数值：RV_DAT_B1(rb,vb)、RV_DAT_B2(rb,vb)、RV_DAT_B3(rb,vb)、RV_DAT_B4(rb,vb)，其中第一帧中检测出的目标TA和第二帧中检测出的目标TB是连续帧多通道回波信号中检测出的相同或不同目标。
进一步地，将多通道距离-多普勒二维数据中的距离-多普勒单元，按照与同一目标的对应关系组成该目标的接收矢量。
基于第一帧的多通道距离-多普勒二维数据，获得第一帧中的第一目标TA的接收矢量RV_VEC_A，如式(2)所示，
RV_VEC_A＝[RV_DAT_A1(ra,va),RV_DAT_A2(ra,va),RV_DAT_A3(ra,va),RV_DAT_A4(ra,va)] (2)
其中，RV_DAT_A1(ra,va),RV_DAT_A2(ra,va),RV_DAT_A3(ra,va),RV_DAT_A4(ra,va)是接收矢量的一组元素，分别表示目标TA在多通道距离-多普勒二维数据的距离-多普勒二维复数平面上坐标值(ra,va)处的复数值。
基于第二帧的多通道距离-多普勒二维数据，获得第二帧中的第二目标TB的接收矢量RV_VEC_B，如式(3)所示，
RV_VEC_B＝[RV_DAT_B1(rb,vb),RV_DAT_B2(rb,vb),RV_DAT_B3(rb,vb),RV_DAT_B4(rb,vb)] (3)
其中，RV_DAT_B1(rb,vb),RV_DAT_B2(rb,vb),RV_DAT_B3(rb,vb),RV_DAT_B4(rb,vb)是接收矢量的一组元素，分别表示目标TB在多通道距离-多普勒二维数据的距离-多普勒二维复数平面上坐标值(rb,vb)处的复数值。
对于第一帧和第二帧检测出的多个目标，基于多通道距离-多普勒二维数据分别计算出相应的接收矢量。
在步骤S14中，选择相邻帧的两个目标。
在步骤S15中，对相邻帧中的两个目标的接收矢量进行相关计算，以获得相关系数，该相关系数的值与两个目标之间波达角近似程度呈正相关。
在步骤S16中，判断相关系数是否大于预定值。如果大于预定值，则执行步骤S17，判定两个选定目标匹配同一个实际物体。如果小于等于预定值，则判定两个选定目标未匹配同一个实际物体，返回步骤S14，继续执行步骤S14至S16。
在上述的步骤S14至S17中，例如，对于第一帧中选择的第一目标TA，在第二帧中选择任意的第二目标TB。对第二帧中的多个目标进行遍历和比较，从而在相邻帧中获得匹配同一个实际物体的两个目标。
与图2所示的传统的目标信息匹配方法中两个目标的到达角比较不同，根据本发明实施例的目标匹配方法基于连续帧中的两个目标的接收矢量相关系数进行目标信息匹配。
在本实施例中，第一目标TA和第二目标TB的相关系数corr_coe如式(4)所示，
corr_coe＝
|RV_VEC_A*(RV_VEC_B)H|/(|RV_VEC_A|*|RV_VEC_B|) (4)
其中，RV_VEC_A表示第一目标TA的接收矢量，RV_VEC_B表示第二目标TB的接收矢量，H表示共轭转置(conjugate and transpose)，/表示除法，||表示取向量模。
用于取向量模的计算方法是已知的，例如，第一目标TA的接收矢量RV_VEC_A取向量模的计算公式如式(5)所示，
|RV_VEC_A|＝[RV_VEC_A*(RV_VEC_A)H]1/2 (5)
其中，RV_VEC_A表示第一目标TA的接收矢量，H表示共轭转置(conjugate andtranspose)。
可选的，还可先对接收矢量进行加窗操作，以对DBF谱的旁瓣进行抑制后，再进行上述的DOA匹配的操作(如共轭处理等)。
例如，可对第一目标TA的接收矢量RV_VEC_A、第二目标TB的接收矢量RV_VEC_B进行加权操作，即对第一目标TA的接收矢量RV_VEC_A、第二目标TB的接收矢量RV_VEC_B所有的元素乘以一个复数值(该复数值可依据实际需求或大数据分析预先计算或设定)，然后再进行上述的DOA匹配的操作，以提升目标匹配的精确度，降低计算量。
根据本发明实施例的目标信息匹配方法基于连续帧中的两个目标的相关系数与参考值的比较结果进行目标信息匹配。上述步骤S11至S13与传统的目标信息匹配方法中的相应步骤基本相同。然而，上述步骤S14至S17则是根据连续帧中的两个目标的接收矢量直接计算相关系数，根据相关系数的大小来评估两个目标的到达角的匹配程度。相关系数的值与第一目标和第二目标之间波达角近似程度呈正相关，即，相关系数越大，可以认为到达角匹配程度越高。
可选的，在上述实施例中，针对DOA信息匹配的场景，相关系数也可基于大数据分析等操作，设置一个系数阈值，即若获得的相关系数大于或等于该系数阈值可认为该两个目标在DOA维度匹配，若获得的相关系数小于该系数阈值可认为该两个目标不是对应同一物体(目标)。
上述的目标信息匹配方法无需实际计算出目标的到达角，因此可以简化数字波束合成的复杂计算过程，尤其是，由于无需执行接收矢量与导向矢量(steering vector)之间的矢量内积运算，因此可以显著减少与雷达波束的扫描角度相关的多次数字波束形成(DBF,Digital Beam Forming)运算。假设数字波束形成的扫描角度范围为-60度到60度，间隔1度，则两个目标的接收矢量的相关系数计算仅需要进行1次相关性计算，而传统则需要240次相关运算，进而可显著的提升信号数据处理的时效性。
因此，根据本发明实施例的目标信息匹配方法的信号处理过程简化了相关性计算复杂度，耗时显著缩短，可以显著提高多通道回波信号处理的实时性。尤其是在设置相邻两帧PRF不同来测量高速目标的速度时，由于不需要获得目标准确的DOA数值，因此目标匹配的过程中可经过DBF等复杂运算，就可实现对两帧目标的DOA信息匹配，从而的进一步的提升时效性。
在上述的实施例中，描述了基于连续帧中的两个目标的相关系数与参考值的比较结果进行目标信息匹配的目标信息匹配方法，其中，两个目标是连续帧多通道回波信号中检测出的相同或不同目标，从而可以在连续帧中进行物体跟踪。该目标信息匹配方法基于到达角近似度判断方法，如果两个目标的到达角近似，则判断两个目标对应于同一个实际物体，从而可以在连续帧中进行物体区分。
在替代的实施例中，采用相同的信号处理方法，可以获得同一帧中的两个目标的相关系数，基于同一帧中的两个目标的相关系数与参考值的比较结果，可以判断两个目标的到达角近似程度，从而可以在同一帧中进行物体区分。
应当说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
依照本发明的实施例如上文所述，这些实施例并没有详尽叙述所有的细节，也不限制该发明仅为所述的具体实施例。显然，根据以上描述，可作很多的修改和变化。本说明书选取并具体描述这些实施例，是为了更好地解释本发明的原理和实际应用，从而使所属技术领域技术人员能很好地利用本发明以及在本发明基础上的修改使用。本发明仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。

Claims (23)

1.一种目标之间到达角近似度判断方法，应用于MIMO传感器，所述方法包括：
根据多通道回波信号的处理结果，分别获得第一目标和第二目标的接收矢量；
计算所述第一目标和所述第二目标的接收矢量的相关系数；以及
根据所述相关系数，判断所述第一目标和所述第二目标的到达角近似程度。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述接收矢量包括距离信息和速度信息。
3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述计算所述第一目标和所述第二目标的接收矢量的相关系数，包括：
对所述第一目标和所述第二目标的接收矢量进行共轭相关处理，以得到所述相关系数；
其中，所述相关系数的值与所述第一目标和所述第二目标之间波达角近似程度呈正相关。
4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述第一目标和所述第二目标是同一帧多通道回波信号中检测出的不同目标。
5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述第一目标和所述第二目标是连续帧多通道回波信号中检测出的相同或不同目标。
6.一种目标信息匹配方法，应用于MIMO传感器，所述方法包括：
接收连续帧的多通道回波信号；
根据多通道回波信号的处理结果，在所述连续帧的相邻帧中分别获得第一目标和第二目标的接收矢量；
计算所述第一目标和所述第二目标的接收矢量的相关系数；以及
根据所述相关系数，判断所述第一目标和所述第二目标是否匹配同一个实际物体。
7.根据权利要求6所述的方法，其中，所述接收矢量包括距离信息和速度信息。
8.根据权利要求6所述的方法，其中，所述计算所述第一目标和所述第二目标的接收矢量的相关系数，包括：
对所述第一目标和所述第二目标的接收矢量进行共轭相关处理，以得到所述相关系数；
其中，所述相关系数的值与所述第一目标和所述第二目标之间波达角近似程度呈正相关。
9.根据权利要求6所述的方法，其中，所述相邻帧包括第一帧和第二帧，所述第一目标和所述第二目标分别是所述第一帧和所述第二帧中检测出的目标。
10.根据权利要求9所述的方法，其中，在所述连续帧的相邻帧中分别获得第一目标和第二目标的接收矢量的步骤包括：
对所述相邻帧的多通道回波信号分别进行信号处理，以获得第一帧的多通道距离-多普勒二维数据；
在所述第一帧的多通道距离-多普勒二维数据中通过搜索峰值来检测所述第一目标；以及
在所述第二帧的多通道距离-多普勒二维数据中通过搜索峰值来检测所述第二目标。
11.根据权利要求10所述的方法，其中，所述第一目标对应于所述第一帧的多通道距离-多普勒二维数据中的第一组距离-多普勒单元，所述第二目标对应于所述第二帧的多通道距离-多普勒二维数据中的第二组距离-多普勒单元，
所述第一组距离-多普勒单元和所述第二组距离-多普勒单元中的每个单元在相应的距离-多普勒二维数据中的坐标参数包括距离信息和速度信息。
12.根据权利要求11所述的方法，其中，所述第一目标的接收矢量包括第一组元素，所述第一组元素分别表示所述第一组距离-多普勒单元在距离-多普勒二维复数平面上相应坐标处的复数值，所述第二目标的接收矢量包括第二组元素，所述第二组元素分别表示所述第二组距离-多普勒单元在距离-多普勒二维复数平面上相应坐标处的复数值。
13.根据权利要求6所述的方法，其中，采用下式，计算所述第一目标和所述第二目标的接收矢量的相关系数：
corr_coe＝
|RV_VEC_A*(RV_VEC_B)H|/(|RV_VEC_A|*|RV_VEC_B|)
其中，RV_VEC_A表示所述第一目标TA的接收矢量，RV_VEC_B表示所述第二目标TB的接收矢量，H表示共轭转置(conjugate and transpose)，/表示除法，||表示取向量模。
14.根据权利要求6所述的方法，其中，如果所述相关系数大于预定值，则判定所述第一目标和所述第二目标匹配同一个实际物体。
15.根据权利要求14所述的方法，其中，如果所述相关系数小于等于预定值，则判定所述第一目标和所述第二目标未匹配同一个实际物体，所述到达角近似度判断方法遍历所述连续帧中检测出的多个目标，以获得匹配同一个实际物体的所述第一目标和所述第二目标。
16.一种MIMO传感器，包括：
多个收发通道，用于接收多通道回波信号；以及
信号处理单元，用于对多通道回波信号进行信号处理，以及根据信号处理的处理结果，分别获得第一目标和第二目标的接收矢量，
其中，所述信号处理单元还计算所述第一目标和所述第二目标的接收矢量的相关系数，以及，根据所述相关系数，判断所述第一目标和所述第二目标的到达角近似程度。
17.根据权利要求16所述的MIMO传感器，其中，所述接收矢量包括距离信息和速度信息。
18.根据权利要求17所述的MIMO传感器，其中，所述计算所述第一目标和所述第二目标的接收矢量的相关系数，包括：
对所述第一目标和所述第二目标的接收矢量进行共轭相关处理，以得到所述相关系数；
其中，所述相关系数的值与所述第一目标和所述第二目标之间波达角近似程度呈正相关。
19.根据权利要求16所述的MIMO传感器，其中，所述多个收发通道包括：
多个天线，所述多个天线包括至少一个发射天线与多个接收天线的组合，或者多个发射天线与至少一个接收天线的组合；
发射单元，与所述多个天线中的发射天线相连接以提供至少一个发射通道；
接收单元，与所述多个天线中的接收天线相连接以提供至少一个接收通道，
其中，所述至少一个发射通道和所述至少一个接收通道的总数大于等于3。
20.根据权利要求19所述的MIMO传感器，还包括：
控制单元，与所述发射单元和所述接收单元相连接，所述控制单元控制所述发射单元产生发射信号，从而经由所述多个天线中的发射天线转换成雷达波束，以及控制所述接收单元经由所述多个天线中的接收天线获得多通道回波信号。
21.根据权利要求16所述的MIMO传感器，其中，所述第一目标和所述第二目标是连续帧多通道回波信号中检测出的相同或不同目标。
22.根据权利要求21所述的MIMO传感器，其中，所述信号处理单元在所述连续帧的相邻帧中分别获得所述第一目标和所述第二目标的接收矢量。
23.根据权利要求21所述的MIMO传感器，其中，所述信号处理单元根据所述相关系数，判断所述第一目标和所述第二目标是否匹配同一个实际物体。
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