CN117572426B - 一种车载毫米波雷达静目标检测方法 - Google Patents

一种车载毫米波雷达静目标检测方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及雷达分析技术领域，特别地涉及一种车载毫米波雷达静目标检测方法。一种车载毫米波雷达静目标检测方法，包括：CFAR处理得到点云；根据目标速度进行判断是否输出CFAR的结果；还包括根据设定条件判断是否记录零多普勒距离像；对多幅零多普勒距离像的平均值进行存储。本发明通过对于CFAR检测出来的目标点云，通过比对点云峰值与零多普勒距离像对应距离单元的峰值，判断静止点云是否为真实目标，可有效滤除保险杠带来的静止虚警点，优化雷达的探测功能。

Description

一种车载毫米波雷达静目标检测方法
技术领域
本发明涉及雷达分析技术领域，特别地涉及一种车载毫米波雷达静目标检测方法。
背景技术
车载雷达很多时候需要安装到汽车的保险杠内，如果雷达需要探测静止目标，如实现倒车雷达的功能，由于保险杠会明显抬升近处零多普勒维的能量，可能导致雷达出现静止的虚警点。
而不同车型的保险杠由于材质与厚度的不同，雷达安装位置与保险杠的间隙也不同，对近处零多普勒维的能量抬升情况区别较大，难以通过设置合适的阈值来滤除这类虚警点。
发明内容
针对上述问题，本发明提供一种车载毫米波雷达静目标检测方法，通过对于CFAR检测出来的目标点云，通过比对点云峰值与零多普勒距离像对应距离单元的峰值，判断点云是否是静止点云，可有效滤除保险杠带来的静止虚警点，优化雷达的探测功能。
本发明的技术方案为：一种车载毫米波雷达静目标检测方法，包括：
S1、获取经过CFAR得到的目标点云，并从目标点云中提取目标速度，判断目标速度是否为0，若不为0，则输出CFAR运算结果，否则进入S2；
S2、判断当前flash中是否存储有零多普勒距离像，若未存储，则进入S4，否则进入S3；
S3、设定当前目标点云对应的距离单元为Ri，i=1，2，3···I，I为当前目标点云内距离单元的总数量，距离单元Ri对应的目标峰值为Pi，从记录的零多普勒距离像中提取相同距离单元Ri对应的距离像峰值Qi，并判断目标峰值Pi是否满足“Pi>Qi+P△”，P△为根据实际情况进行设定的阈值，P△越小对弱目标的检测能力越强，若满足“Pi>Qi+P△”，则输出CFAR运算结果，否则滤除当前目标点云；
S4、使用FFT对ADC数据进行处理，生成距离-多普勒热图，并从距离-多普勒热图中提取零多普勒距离像；
S5、通过零多普勒距离像分析与雷达相对静止的目标，以去除与本车同速行驶的车辆的影响，并将零多普勒距离像存入flash中。
在其中一个实施例中，步骤S1中点云生成的过程，具体步骤为：
毫米波雷达进行扫描并接收返回的信号，通过距离维FFT、多普勒维FFT和多通道非相参积累得到检测矩阵，使用CFAR算法从检测矩阵中提取出目标的距离和速度信息。
在其中一个实施例中，步骤S4中生成距离-多普勒热图的具体步骤为：
通过毫米波雷达采集到模拟信号，然后使用ADC将这些模拟信号转换为数字信号，得到原始的ADC数据；对ADC数据进行FFT，将时域的信号转换到频域，距离维FFT用于提取目标在距离上的信息，多普勒维FFT用于提取目标在速度上的信息；将距离维和多普勒维的FFT结果组合起来，形成距离-多普勒热图。
在其中一个实施例中，对于步骤S5中去除与本车同速行驶的车辆的影响，将零多普勒距离像存入flash中的具体步骤为：
S5.1、毫米波雷达通过OBD获取本车的行驶速度Vt，Vt为当前时间车辆的行驶速度，t表示当前时间，判断行驶速度Vt是否满足“Vt>Vres”，Vres为雷达的速度分辨率，若满足“Vt>Vres”，则进入S5.2，若不满足“Vt>Vres”，则清空所有记录的数据，进入S4；
S5.2、判断“Vt=ZVres”，Z为任意正整数，若满足“Vt=ZVres”，且当前Vt未记录零多普勒距离像，则记录Vt与此时对应的零多普勒距离像，并统计已记录的零多普勒距离像数量记为M，否则进入S4；
S5.3、判断M是否满足“M>1”，若不满足“M>1”，则进入S4，若满足“M>1”，则计算第M幅零多普勒距离像与第1幅零多普勒距离像的差的绝对值之和Esum，判断Esum是否满足“Esum<Eε”，Eε为设定的阈值，Eε=γ（A1+A2+A3+···+An），γ∈（0.01，0.05），若满足“Esum<Eε”，则进入S5.4，否则，清除所有记录的数据，进入S4；
S5.4、判断已记录的零多普勒距离像数量M是否满足“M>K”，K为判断阈值，Vres的值越小，K的值越大，且K*Vres<20m/s，若不满足，则进入S4，否则将K幅零多普勒距离像的平均值存入flash。
在其中一个实施例中，对于步骤S5.3中Esum具体计算方式为：
假设距离像中包含n个距离单元的峰值，第1条零多普勒距离像数据为A1，A2，A3···An，当前距离像数据为B1，B2，B3···Bn，两条距离像差之和的计算过程为Esum=fabs（A1-B1）+fabs（A2-B2）+···+fabs（An-Bn）。
在其中一个实施例中，在生成距离-多普勒热图后还可以进行非相参积累操作，将多次扫描的FFT结果累积在一起，以提高信噪比，有助于减少噪声，使目标更容易被检测。
本发明具有以下优点：
1、本发明通过对于CFAR检测出来的目标点云，通过比对点云峰值与零多普勒距离像对应距离单元的峰值，判断点云是否是静止点云，可有效滤除保险杠带来的静止虚警点，优化雷达的探测功能；
2、本发明通过在车速实时变化过程中，判断零多普勒距离像是否发生变化，来决定是否存储零多普勒距离像，可有效排除雷达视场内与本车同速行驶车辆的影响，从而保证存储的零多普勒距离像仅受保险杠这一个外部因素影响。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图示出的结构获得其他的附图。
图1为本发明实施例中提供的一种车载毫米波雷达静目标检测方法的流程示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明部分实施例进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。然而，本领域的普通技术人员可以理解，在本发明的各实施例中，为了使读者更好地理解本发明而提出了许多技术细节。但是，即使没有这些技术细节和基于以下各实施例的种种变化和修改，也可以实现本发明所要求保护的技术方案。
实施例
本发明的技术方案为：如图1所示，一种车载毫米波雷达静目标检测方法，包括：
S1、获取经过CFAR得到的目标点云，并从目标点云中提取目标速度，判断目标速度是否为0，若不为0，则输出CFAR运算结果，否则进入S2；
目标点云建立的过程是毫米波雷达进行扫描并接收返回的信号，毫米波雷达进行扫描并接收返回的信号，通过距离维FFT、多普勒维FFT和多通道非相参积累得到检测矩阵，使用CFAR算法从检测矩阵中提取出目标的距离和速度信息。
S2、flash是用于存储零多普勒距离像的，判断当前flash中是否存储有零多普勒距离像，若未存储，则进入S4，否则进入S3；
S3、设定当前目标点云对应的距离单元为Ri，i=1，2，3···I，I为当前目标点云内距离单元的总数量，距离单元Ri对应的目标峰值为Pi，例如Pi=4.5，从记录的零多普勒距离像中提取相同距离单元Ri对应的距离像峰值Qi，对应的Qi=4.1，并判断目标峰值Pi是否满足“Pi>Qi+P△”，P△为根据实际情况进行设定的阈值，因为P△越小对弱目标的检测能力越强，此时设定P△=0.1，则Pi=4.5>4.1+0.1，满足“Pi>Qi+P△”，则输出CFAR运算结果，否则滤除当前目标点云；
本发明通过对于CFAR检测出来的目标点云，通过比对点云峰值与零多普勒距离像对应距离单元的峰值，判断点云是否是静止点云，可有效滤除保险杠带来的静止虚警点，优化雷达的探测功能。
S4、使用FFT对ADC数据进行处理，生成距离-多普勒热图，并从距离-多普勒热图中提取零多普勒距离像，FFT为快速傅里叶变换，ADC为模数转换器；
生成距离-多普勒热图的具体步骤为：通过毫米波雷达采集到模拟信号，然后使用ADC将这些模拟信号转换为数字信号，得到原始的ADC数据；对ADC数据进行FFT，将时域的信号转换到频域，距离维FFT用于提取目标在距离上的信息，多普勒维FFT用于提取目标在速度上的信息；将距离维和多普勒维的FFT结果组合起来，形成距离-多普勒热图。
S5.1、毫米波雷达通过OBD获取本车的行驶速度Vt，Vt为当前时间车辆的行驶速度，t表示当前时间，判断行驶速度Vt是否满足“Vt>Vres”，Vres为雷达的速度分辨率，实测Vt=5.6m/s，Vres=2.8m/s，则满足“Vt>Vres”，则进入S5.2，若不满足“Vt>Vres”，则清空所有记录的数据，进入S4；
S5.2、判断“Vt=ZVres”，Z为任意正整数，由于5.6/2.8=2.2为正整数，所以满足“Vt=ZVres”，且当前Vt未记录零多普勒距离像，则记录Vt与此时对应的零多普勒距离像，并统计已记录的零多普勒距离像数量记为M，此时有6张零多普勒距离像，M=6，否则进入S4；
S5.3、判断M是否满足“M>1”，M=6满足“M>1”，若不满足“M>1”，则进入S4，若满足“M>1”，则计算第M幅零多普勒距离像与第1幅零多普勒距离像的差的绝对值之和Esum，经过计算后Esum=34，需要补充的是：Esum的计算具体步骤为：假设距离像中包含n个距离单元的峰值，第1条零多普勒距离像数据为A1，A2，A3···An，当前距离像数据为B1，B2，B3···Bn，两条距离像差之和的计算过程为Esum=fabs（A1-B1）+fabs（A2-B2）+···+fabs（An-Bn）；
判断Esum是否满足“Esum<Eε”，Eε为设定的阈值，Eε=γ（A1+A2+A3+···+An），γ∈（0.01，0.05），假设Eε=20，若满足“Esum<Eε”，则进入S5.4，Esum=34>20，则清除所有记录的数据，进入S4；
S5.4、判断已记录的零多普勒距离像数量M是否满足“M>K”，K为判断阈值，Vres的值越小，K的值越大，且K*Vres<20m/s（确保非高速公路也能正常记录零多普勒距离像），若不满足，则进入S4，因为假设Vres=2.8，所以假设K=5，所以M=6>5，则将K幅零多普勒距离像的平均值存入flash，此时Vt=K*Vres，车速变化的过程中零多普勒距离像始终未发生变化，可排除雷达视场内存在于本车辆同速行驶车辆的可能，确保了当前记录的零多普勒距离像仅受保险杠影响。
在其中一个实施例中，在生成距离-多普勒热图后还可以进行非相参积累操作，将多次扫描的FFT结果累积在一起，以提高信噪比，有助于减少噪声，使目标更容易被检测。
本发明通过在车速实时变化过程中，判断零多普勒距离像是否发生变化，来决定是否存储零多普勒距离像，可有效排除雷达视场内与本车同速行驶车辆的影响，从而保证存储的零多普勒距离像仅受保险杠这一个外部因素影响。
应当理解的是，对本领域普通技术人员来说，可以根据上述说明加以改进或变换，而所有这些改进和变换都应属于本发明所附权利要求的保护范围。本说明书中未作详细描述的部分属于本领域专业技术人员公知的现有技术。

Claims (4)

1.一种车载毫米波雷达静目标检测方法，其特征在于，包括：
S1、获取经过CFAR得到的目标点云，并从目标点云中提取目标速度，判断目标速度是否为0，若不为0，则输出CFAR运算结果，否则进入S2；
S2、判断当前flash中是否存储有零多普勒距离像，若未存储，则进入S4，否则进入S3；
S3、设定当前目标点云对应的距离单元为Ri，i=1，2，3···I，I为当前目标点云内距离单元的总数量，距离单元Ri对应的目标峰值为Pi，从记录的零多普勒距离像中提取相同距离单元Ri对应的距离像峰值Qi，并判断目标峰值Pi是否满足“Pi>Qi+P△”，P△为根据实际情况进行设定的阈值，P△越小对弱目标的检测能力越强，若满足“Pi>Qi+P△”，则输出CFAR运算结果，否则滤除当前目标点云；
S4、使用FFT对ADC数据进行处理，生成距离-多普勒热图，并从距离-多普勒热图中提取零多普勒距离像；
S5、通过分析零多普勒距离像的波动情况，判断是否存在与雷达相对静止的目标，以去除与本车同速行驶的车辆的影响，并将零多普勒距离像存入flash中；
对于步骤S5中去除与本车同速行驶的车辆的影响，将零多普勒距离像存入flash中的具体步骤为：
S5.1、毫米波雷达通过OBD获取本车的行驶速度Vt，Vt为当前时间车辆的行驶速度，t表示当前时间，判断行驶速度Vt是否满足“Vt>Vres”，Vres为雷达的速度分辨率，若满足“Vt>Vres”，则进入S5.2，若不满足“Vt>Vres”，则清空所有记录的数据，进入S4；
S5.2、判断“Vt=ZVres”，Z为任意正整数，若满足“Vt=ZVres”，且当前Vt未记录零多普勒距离像，则记录Vt与此时对应的零多普勒距离像，并统计已记录的零多普勒距离像数量记为M，否则进入S4；
S5.3、判断M是否满足“M>1”，若不满足“M>1”，则进入S4，若满足“M>1”，则计算第M幅零多普勒距离像与第1幅零多普勒距离像的差的绝对值之和Esum，判断Esum是否满足“Esum<Eε”，Eε为设定的阈值，Eε=γ（A1+A2+A3+···+An），γ∈（0.01，0.05），若满足“Esum<Eε”，则进入S5.4，否则，清除所有记录的数据，进入S4；
S5.4、判断已记录的零多普勒距离像数量M是否满足“M>K”，K为判断阈值，Vres的值越小，K的值越大，且K*Vres<20m/s，若不满足，则进入S4，否则将K幅零多普勒距离像的平均值存入flash；
对于步骤S5.3中Esum具体计算方式为：
假设距离像中包含n个距离单元的峰值，第1条零多普勒距离像数据为A1，A2，A3···An，当前距离像数据为B1，B2，B3···Bn，两条距离像差之和的计算过程为Esum=fabs（A1-B1）+fabs（A2-B2）+···+fabs（An-Bn）。
2.如权利要求1所述的一种车载毫米波雷达静目标检测方法，其特征在于，步骤S1中点云生成的过程，具体步骤为：
毫米波雷达进行扫描并接收返回的信号，通过距离维FFT、多普勒维FFT和多通道非相参积累得到检测矩阵，使用CFAR算法从检测矩阵中提取出目标的距离和速度信息。
3.如权利要求1所述的一种车载毫米波雷达静目标检测方法，其特征在于，步骤S4中生成距离-多普勒热图的具体步骤为：
通过毫米波雷达采集到模拟信号，然后使用ADC将这些模拟信号转换为数字信号，得到原始的ADC数据；对ADC数据进行FFT，将时域的信号转换到频域，距离维FFT用于提取目标在距离上的信息，多普勒维FFT用于提取目标在速度上的信息；将距离维和多普勒维的FFT结果组合起来，形成距离-多普勒热图。
4.如权利要求1所述的一种车载毫米波雷达静目标检测方法，其特征在于，在生成距离-多普勒热图后进行非相参积累操作，将多次扫描的FFT结果累积在一起，以提高信噪比，有助于减少噪声，使目标更容易被检测。
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Citations (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP2343570A1 (en) * 2010-01-11 2011-07-13 BAE Systems PLC Pulse radar range profile motion compensation
JP2014115119A (ja) * 2012-12-06 2014-06-26 Toyota Motor Corp 物体検出装置
JP2015230284A (ja) * 2014-06-06 2015-12-21 株式会社東芝 レーダ装置及びそのレーダ信号処理方法
KR20190081257A (ko) * 2017-12-29 2019-07-09 재단법인대구경북과학기술원 레이더 장치 및 그것을 이용한 고해상도 도플러 추출 방법
CN110703239A (zh) * 2019-09-23 2020-01-17 上海广电通信技术有限公司 基于多普勒处理的相参航海雷达目标增强技术
CN112763994A (zh) * 2020-12-23 2021-05-07 惠州市德赛西威汽车电子股份有限公司 一种车载雷达遮挡检测方法、存储介质及车载设备
CN113009442A (zh) * 2021-02-20 2021-06-22 森思泰克河北科技有限公司 一种雷达静止反射面多径目标的识别方法及装置
CN114280612A (zh) * 2021-12-13 2022-04-05 珠海安自达科技有限公司 一种绝缘体目标的毫米波雷达恒虚警检测方法
CN115575922A (zh) * 2022-12-07 2023-01-06 中国人民解放军国防科技大学 基于车载fmcw毫米波雷达的动目标检测方法和装置
CN116520258A (zh) * 2022-09-07 2023-08-01 西安电子科技大学 一种复杂场景基于雷达相位的静止人体目标检测方法
CN117250589A (zh) * 2023-09-15 2023-12-19 上海无线电设备研究所 一种用于交通雷达的点云数据恒虚警检测方法

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP6797334B1 (ja) * 2020-02-21 2020-12-09 三菱電機株式会社 レーダ装置、観測対象検出方法および車載装置

Patent Citations (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP2343570A1 (en) * 2010-01-11 2011-07-13 BAE Systems PLC Pulse radar range profile motion compensation
JP2014115119A (ja) * 2012-12-06 2014-06-26 Toyota Motor Corp 物体検出装置
JP2015230284A (ja) * 2014-06-06 2015-12-21 株式会社東芝 レーダ装置及びそのレーダ信号処理方法
KR20190081257A (ko) * 2017-12-29 2019-07-09 재단법인대구경북과학기술원 레이더 장치 및 그것을 이용한 고해상도 도플러 추출 방법
CN110703239A (zh) * 2019-09-23 2020-01-17 上海广电通信技术有限公司 基于多普勒处理的相参航海雷达目标增强技术
CN112763994A (zh) * 2020-12-23 2021-05-07 惠州市德赛西威汽车电子股份有限公司 一种车载雷达遮挡检测方法、存储介质及车载设备
CN113009442A (zh) * 2021-02-20 2021-06-22 森思泰克河北科技有限公司 一种雷达静止反射面多径目标的识别方法及装置
CN114280612A (zh) * 2021-12-13 2022-04-05 珠海安自达科技有限公司 一种绝缘体目标的毫米波雷达恒虚警检测方法
CN116520258A (zh) * 2022-09-07 2023-08-01 西安电子科技大学 一种复杂场景基于雷达相位的静止人体目标检测方法
CN115575922A (zh) * 2022-12-07 2023-01-06 中国人民解放军国防科技大学 基于车载fmcw毫米波雷达的动目标检测方法和装置
CN117250589A (zh) * 2023-09-15 2023-12-19 上海无线电设备研究所 一种用于交通雷达的点云数据恒虚警检测方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
"基于多种特征联合判决的微弱生命信号检测研究";韩喆等;《空天预警研究学报》;20230831;第37卷(第4期);301-304 *

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