CN103630888A - 基于对称三角lfmcw雷达的高精度实时微波测速测距装置 - Google Patents

Abstract

本发明提供了基于对称三角LFMCW雷达的高精度实时微波测速测距装置。在信号的发射阶段，该装置产生扫描周期很短的上扫频和下扫频LFMCW信号；在信号的接收阶段，该装置实时采集去斜接收的两路正交I和Q模拟回波信号，相干累加多条回波数据，然后将数据分成上扫频和下扫频两组，分别求出其功率谱的峰值频率点数值，抵消由目标速度产生的多普勒频率引起的峰值频率偏移，结合CZT获取高精度的目标距离；与此同时，对多个扫描周期获取的差拍回波数据进行抽样、形成新的数据序列，然后作频谱分析，估计峰值频率点数值，计算出目标的运动速度。该装置实现了对称三角LFMCW雷达对运动目标同时高精度测速和测距。

Description

基于对称三角LFMCW雷达的高精度实时微波测速测距装置

技术领域

本发明涉及线性调频连续波(Linear Frequency ModulationContinous Wave-LFMCW)雷达领域，特别涉及基于对称三角LFMCW雷达的高精度实时微波测速测距装置。

背景技术

LFMCW体制的雷达可以用于测量目标的速度和距离。其主要优点有辐射功率小，设备相对简单、易于实现固态化设计，具有良好的电子对抗和低截获概率性能等。传统的用于测速和测距的LFMCW雷达采用对称三角LFMCW信号作为发射信号，如图1所示。其中图中上半部分的实线表示发射信号，虚线表示回波信号。回波信号相对于发射信号存在一个与目标距离成正比的延时。雷达采用功分器输出的一路LFMCW信号作为本振，对接收放大后的回波信号进行混频，作去斜接收。去斜后的信号的频率和时间的关系如图1的下半部分所示。图中显示，上扫频阶段得到的信号频率为正，下扫频阶段得到的信号频率为负。通过对这两个频率进行处理，就可以获取目标的速度和距离。

发射信号的最低频f₁，最高频f₂.射频本振f_c为：

$f_c=\frac{f_1+f_2}{2}---\left(1\right)$

发射信号的带宽B为：

B＝f₂-f₁(2)

线性调频信号由上扫频部分和下扫频部分组成。其调频斜率的绝对值K_r为：

$K_r=\frac{2B}{T}---\left(3\right)$

式中T表示扫描周期。

去斜接收后得到的差拍回波信号为点频信号。在上扫频和下扫频阶段，频率分别为正频率f_b1和负频率f_b2信号。考虑目标相对于雷达的径向运动速度v带来多普勒频率

有：

$f_{b1}=K_r\frac{2r}{c}+f_d---\left(4\right)$

$f_{b2}={-K}_r\frac{2r}{c}+f_d---\left(5\right)$

其中c表示光速，λ表示发射信号波长。据此可以求出运动目标的距离r和速度v：

$r=\frac{c}{2}\frac{(f_{b1}-f_{b2})/2}{K_r}---\left(6\right)$

$v=\frac{\mathrm{\λ}}{2}\left(\frac{f_{b1}+f_{b2}}{2}\right)---\left(7\right)$

假设差拍回波信号的采样率为f_s，采样点数为N。那么距离分辨率为：

$\mathrm{\δr}=\frac{{\mathrm{cf}}_s}{{2K}_{r}N}---\left(8\right)$

速度分辨率为：

$\mathrm{\δv}=\frac{{\mathrm{\λf}}_s}{2N}---\left(9\right)$

整个信号处理过程为：首先对采集到的信号进行预处理，分成上扫频数据组和下扫频数据组；然后，分别对上扫频数据组和下扫频数据组进行傅里叶变换，求得信号的频谱；接着，求出上扫频阶段的信号频率f_b1和下扫频阶段的信号频率f_b2；最后根据式(6)和式(7)求出运动目标的距离和速度，处理流程如图2所示。从图中可以看出，这种方法的处理结构简单，流程清晰，运算量小。但是该方法的问题：测距和测速精度较差。

如果单纯采用快速傅立叶变换FFT(Fast Fourier Transform-FFT)方法提高测距精度，就必须增加采样点数，结果使得提高测量精度和降低计算量成为矛盾，限制了LFMCW雷达在高精度实时测距方面的应用。目前国内外对高精度实时测距雷达有较多的研究，提出了较多的方法解决实时测距的精度问题，比较主流的方法有：FFT/CZT(Chirp Z Transform-CZT)联合方法、频域增采样内插方法、ZFFT(Zoom Fast Fourier Transform-ZFFT)方法和最大值估值算法。这些方法能够在采样点数不变的情况下将测距精度提高数倍，从而满足高精度测距要求。

在传统的对称三角LFMCW雷达中，测速精度难以提高的根本原因在于高精度测速所需要的相干积累时间不够。延长相干积累时间会产生以下问题：1)发射信号的带宽增加；2)模数转换器ADC(Analog to DigitalConverter-ADC)的采样率增加；3)计算量的急剧增加引起的硬件资源开销增多，设备成本提高；4)获取距离和速度的时间增加，降低了测距和测速的实时性。总之，传统对称三角LFMCW雷达存在高精度实时测距和测速难以同时兼顾的问题。

发明内容

为了克服传统的对称三角LFMCW雷达系统在测距和测速方面存在的问题，本发明提供的基于对称三角LFMCW雷达的高精度实时微波测速测距装置，实现了对称三角LFMCW雷达同时高精度测速和高精度测距。

本发明提出的基于对称三角LFMCW雷达的高精度实时微波测速测距装置，其包括模拟前端及天线装置和数据采集及处理装置，其中模拟前端及天线装置用于发射对称三角波信号和并接收目标回波信号；数据采集及处理装置用于产生对称三角波信号，并对采集到的目标回波信号进行处理，以得到目标速度和距离。

本发明还提出了一种基于对称三角LFMCW雷达的高精度实时微波测速测距方法，其包括测速和测距两部分，其中测距部分包括：

步骤1、接收目标回波信号，将其进行去斜处理；

步骤2、将去斜处理后的目标回波信号分成上扫频和下扫频两组信号；

步骤3、将多条上扫频和下扫频信号进行相干累加后，分别进行傅里叶变换得到上扫频和下扫频信号的功率谱；

步骤4、根据所得到的上扫频和下扫频信号的功率谱，利用CZT估计所述上扫频和下扫频信号的频率值；

步骤5、根据所述上扫频和下扫频信号的频率值计算所述目标的瞬时距离；

测速部分包括：

步骤6、在每一扫描周期，对上扫频信号进行采样并缓存；

步骤7、经过N个扫描周期后，获得上扫频信号的N个采样点序列，对该N个采样点序列进行傅里叶变换，得到其功率谱；

步骤8、根据所得到的该N个采样点序列的功率谱，利用CZT估计该N个采样点序列的频率值；

步骤9、根据所述N个采样点序列的频率值计算得到所述目标速度。

与传统的微波测速测距装置相比较，本发明提供的高精度实时微波测速测距装置具有以下优点：

1)实时性高：在同等测速精度的情况下，本发明采用方法的测距实时性比传统方法高许多。

2)能够同时获取高精度的速度和距离精度：传统的方法在速度和距离的精度上难以同时兼顾；本发明采用的方案充分考虑到传统方法在距离和距离分辨率的差异性，引入一个新的采样频率f_v，专门用来测速，实现了测速和测距两个分支，相对独立，确保在获取高精度速度的同时，不影响测距的精度和实时性。

3)计算量小：对于相同测速精度，传统方法需要进行两个NM点的FFT；本发明采用的方法需要进行三个N点的FFT，因为M的值一般都比较大，所以后者比前者小许多，意味着本发明提供的方法所需要的计算量比较小。

附图说明

图1是传统的LFMCW雷达的发射信号和回波信号；

图2是传统的测速测距雷达信号处理流程图；

图3是本发明中高精度测速测距装置的组成框图；

图4是本发明中高精度测速测距装置的信号处理流程图；

图5是本发明中高精度测速测距装置信号处理过程中数据流图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，并参照附图，对本发明进一步详细说明。

如图3所示，基于对称三角LFMCW雷达的高精度实时微波测速测距装置包括模拟前端及天线模块和数据采集及处理模块。所述模拟前端及天线模块包括激励器、功放装置、发射天线、接收天线、信号滤波放大器、去斜接收装置等；所述数据采集及处理模块包括数模转换器DAC(Digital toAnalog Converter-DAC)、模数转换器ADC、FPGA(Eield Programmed GateArray-FPGA)和ARM处理器。所述激励器对从DAC接收对称三角形状的电压信号进行调整产生要发射的对称三角LFMCW信号。该信号分为两路，一路通过功放装置和发射天线发射出去；另一路则与经过信号滤波放大器放大并滤波的回波信号在去斜接收装置中进行混频，以实现去斜接收，去斜接收装置产生两路正交的I/Q信号，数据采集及处理模块主要负责对称三角波形的产生、两路正交I/Q信号的采集和处理，得到目标速度和距离。DAC受控于FPGA，产生对称三角形状的电压信号；ADC采集两路正交的I/Q信号；FPGA和ARM对数字差拍回波进行一系列的信号处理，得到目标的距离和速度。

如图3所示。在FPGA的控制下，DAC产生对称三角形状的电压信号。该电压信号激励压控振荡器(Voltage Controlled Oscilator-VCO)即激励器输出对称三角LFMCW信号，功分两路，其中一路通过功放放大后，由天线发射出去。接收部分，前端低噪声放大器(Low Noise Amplifier-LNA)即信号滤波放大器对天线接收到的微弱的回波信号进行放大，经过滤波，与功分的另一路信号进行混频，实现去斜接收，产生两路正交的I/Q信号。FPGA接收ADC采集到的两路同步的I/Q视频信号后，首先进行缓存，然后和ARM一起对数据进行处理，获取运动目标的距离和速度。

本发明提出的测速测距装置所采用ADC的采样率较高，其主要原因是为了满足测速所需要的采样率，必须缩短扫频周期，在发射信号带宽相同的情况下，回波差拍信号的带宽相应会增加，带来ADC的采样率增加；另外，FPGA内部新增加了一块缓存来暂时存储用于进行测速的数据序列。随着超大规模集成电路的快速发展，ADC和FPGA的性能得到大幅提升，上面两个新增要求在现有的设备上基本都能得到满足。

本发明利用上述基于对称三角LFMCW雷达的高精度实时微波测速测距装置进行目标测速和测距的具体方案如下所述。

发射信号的最低频f₁，最高频f₂。射频本振f_c为：

$f_c=\frac{f_1+f_2}{2}---\left(10\right)$

发射信号的带宽B为：

B＝f₂-f₁(11)

线性调频信号由上扫频部分和下扫频部分组成。其调频斜率的绝对值K_r为：

$K_r=\frac{2B}{T}---\left(12\right)$

式中T表示扫描周期，其为发射一组上扫频和下扫频信号的时间，其对应的扫描频率须大于目标最快速度产生的多普勒频率的两倍。

以上扫频阶段的LFMCW信号为例，发射信号的表达式为：

s₁(t)＝exp(j(2πf_ct+πK_rt²))(13)

其中： $t=\∈[-\frac{T}{4},\frac{T}{4}];$

假设运动目标与雷达之间的初始距离为R₀，速度v。信号接收阶段，目标的瞬时距离为：

$r\left(t\right)=R_0+\frac{\mathrm{vT}}{4}+\mathrm{vt}=R_1+\mathrm{vt}---\left(14\right)$

其中： $R_1=R_0+\frac{\mathrm{vT}}{4},$ 它表示瞬时距离。

回波信号为：

$s_2\left(t\right)=\exp \left(j(2\mathrm{\π}{f}_c(t-\frac{2r\left(t\right)}{c})+\mathrm{\π}{K}_r{(t-\frac{2r\left(t\right)}{c})}^2)\right)---\left(15\right)$

其中，c是光速。

通过去斜接收，得到的差拍回波信号为：

$s_{\mathrm{IF}}\left(t\right)=\exp \left(j\left(\begin{array}{c}(\frac{4\mathrm{\π}{f}_c}{c}{R}_1-\frac{4\mathrm{\π}{K}_r}{c^2}{R}_1^2)+(\frac{4\mathrm{\π}{f}_c}{c}v+\frac{4\mathrm{\π}{K}_r}{c}{R}_1-\frac{8\mathrm{\π}{K}_r}{c^2}{R}_{1}v)t\\ +\mathrm{\π}\frac{4K_r}{c}v(1-\frac{v}{c})t^2\end{array}\right)\right)---\left(16\right)$

式(16)表明：去斜后的差拍回波信号仍然是线性调频信号，其调频斜率K_m为：

$K_m=\frac{4K_r}{c}v(1-\frac{v}{c})---\left(17\right)$

该线性调频信号是由目标运动引入的，在一个扫频周期内，由该线性调频信号引起的最大相位变化在10^-5rad量级，因此公式(13)中的最后一个相位项

可以忽略。

式(16)中的线性相位

对应的频率f_m为：

$f_m=f_d+\frac{2R_1}{c}-\frac{{2R}_1}{c}\frac{f_d}{f_c}{K}_r$

                             (18)

$\≈f_d+\frac{{2R}_1}{c}$

其中：

λ表示发射信号波长。

上式(18)中的第三项非常小，由其在一个扫频周期内引起的相位变化在10^-6rad量级，所以将其忽略，进而公式(16)中的

可以忽略。

式(16)中的固定相位项

的第二项在数值上比第一项相差10^-6量级，所以将其忽略，进而公式(16)中的

可以忽略。

综上，一个周期内的差拍回波信号可表示为：

$s_{\mathrm{IF}}\left(t\right)=\exp \left(j(\frac{4\mathrm{\π}{f}_c}{c}{R}_1+2\mathrm{\π}(f_d+\frac{2R_1}{c})t)\right)---\left(19\right)$

该差拍回波信号为点频信号，其频率为：

$f_{b1}=f_d+\frac{2R_1}{c}---\left(20\right)$

同理，可以得到下扫频阶段差拍回波信号的频率为：

$f_{b2}=f_d-\frac{2R_1}{c}---\left(21\right)$

根据式(20)和式(21)可以求出目标的瞬时距离：

$R_1=\frac{c}{4}(f_{b1}-f_{b2})---\left(22\right)$

对于n个差拍回波信号的表达式为：

$s_{\mathrm{IF}}(n,t)=\exp \left(j(\frac{4\mathrm{\π}{f}_c}{c}(R_1+\mathrm{nvT})+2\mathrm{\π}(f_d+\frac{2(R_1+\mathrm{nvT})}{c})t)\right)---\left(23\right)$

其中，n∈[0，∞)。

令t＝0，式(23)表示的离散信号为一个点频信号，其频率为：

$f_d=\frac{2v}{\mathrm{\λ}}---\left(24\right)$

该点频信号的频率恰好等于由目标运动产生的多普勒频率，由其可以解算出目标速度。对应的扫频周期T为测速信号的采样周期，其倒数为测速信号的采样频率f_v，按照耐奎斯特采样定理，它需要满足：

f_v≥2·max(f_d)(25)

根据式(23)可以计算目标的运动速度：

$v=\frac{\mathrm{\λ}}{2}{f}_d---\left(26\right)$

上述推导过程表明：在一个扫频周期内可以完成对目标距离的测量；对多个扫频周期的回波信号进行抽取、组成一个新的序列，实现对目标的速度测量。

参考图4，本发明提出的高精度测速测距装置信号处理步骤为：

1)FPGA收到ADC采集到的两路正交的数字I/Q信号；

2)将数据分成上扫频和下扫频两组；

3)将M1条上扫频数据和下扫频数据分别进行相干累加。为了满足测速所需要的采样频率，减小了扫频周期，而FPGA不能够对每一个扫频周期的信号都作FFT，同时扫频周期变短，导致噪声带宽增加，信噪比降低，不利于远距离的测量，即缩短了雷达的最远作用距离。在扫频周期非常短的情况下，待测目标在一个扫频周期内移动距离非常小，这就保证了多个扫频周期内的回波信号的距离频率基本一样，可以认为，在多个扫描周期内目标近似为静止状态。于是将M1个扫频周期的回波差拍信号累加，信号的相干性保证累加后有效信号功率得到增强，而噪声的非相干性决定了累加后功率基本保持不变。相干累加直接提高了信噪比，保证了雷达的最远作用距离。采取这种方法的另一个优点：M1个扫频周期只需要进行两次FFT操作，极大地减轻了FPGA的负担。

4)通过FFT分别求出上扫频数据的功率谱和下扫频数据的功率谱；

5)抵消固定场景带来的干扰。当进行距离测量时，静止目标的差拍回波频率也会出现在最后的频谱中，形成由固定目标带来的干扰。为此，在测量运动目标的距离之前，需要抵消频谱中由固定场景带来的频率成分，留下运动目标的频率成分。

6)结合CZT，分别估计上扫频阶段和下扫频阶段信号功率大于预设门槛的频点对应的频率值，即公式(22)中的f_b1和f_b2；

7)根据式(22)，计算出目标瞬时距离；

8)与此同时，在每一扫描周期T，对上扫频数据组抽取一点，暂时缓存；

9)经过N个扫描周期的积累，得到一个N点序列；

10)通过FFT求出该序列的功率谱；

11)结合CZT估计功率大于预设门槛的频点对应的频率值f_d；

12)根据式(26)计算目标速度。

步骤6)和11)提及的预设门槛值的确定需要一个迭代的过程。因为实际的回波信号与仿真的回波信号差别很大，实际的回波信号中叠加了许多系统和环境带来的噪声和干扰，为了减少这些干扰带来的误判，需要一个比较门槛，当信号的功率超过这个门槛值，认为有速度存在，否则认为是噪声。门槛设置高，易产生漏报警；门槛设置低，易产生虚报警。比较门槛的确定是一个不断优化的过程：刚开始选择的门槛可能太高或太低，此时，通过调整模拟前端的信号质量，降低系统噪声和干扰，使得差拍回波信号的分布趋于稳定，然后不断地调整门槛值，直到多次试验证明此时系统的误判概率已达到最低为止。

为了快速准确获取目标速度和距离，根据FPGA和ARM的各自特点，FPGA处理上述提及的1)2)3)4)8)9)10)11)等步骤，其余工作由ARM来完成。

信号处理过程中，数据流首先从ADC进入FPGA，然后在FPGA内部进行一系列处理，包括：测距所需要的数据缓存、数据分组、相干叠加、FFT和求功率谱，测速所需要的抽取、缓存、积累、FFT和求功率谱；接着功率谱数据流进入ARM，通过处理，估计得到目标的速度和距离。处理分工和数据流图如图5所示。

参考图5，由于FFT在实现的过程中，非常占用资源，所以本发明提供的高精度实时微波测速测距装置为了节省FPGA的开销，根据系统工作流程，将三个FFT(上、下扫频，速度FFT)用相同硬件资源通过分时复用的方式来实现。

以上所述的具体实施例，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于对称三角LFMCW雷达的高精度实时微波测速测距装置，其包括模拟前端及天线装置和数据采集及处理装置，其中模拟前端及天线装置用于发射对称三角波信号和并接收目标回波信号；数据采集及处理装置用于产生对称三角波信号，并对采集到的目标回波信号进行处理，以得到目标速度和距离。

2.如权利要求1所述的装置，其特征在于，所述模拟前端及天线装置包括激励器，其接收数据采集及处理装置产生的对称三角波信号后将该对称三角波信号功分两路，一路信号作为发射信号发射出去，另一路信号与所接收到的目标回波信号进行混频以实现去斜接收，并产生两路正交的I/Q信号。

3.如权利要求1所述的装置，其特征在于，所述数据采集及处理装置包括处理模块，其将目标回波信号分成上扫频和下扫频两组信号，并将多条目标回波信号的所述多组上扫频和下扫频信号分别进行相干累加，并分别求出累加后的上扫频和下扫频信号的频率值，并根据所述上扫频和下扫频信号的频率值计算得到所述目标距离。

4.如权利要求1所述的装置，其特征在于，所述数据采集及处理装置包括处理模块，其对目标回波信号的上扫频信号进行采样获得采样点序列，然后计算该采样点序列的频率值，进行计算出目标的运动速度。

5.如权利要求3所述的装置，其特征在于，所述目标距离如下计算：

$R_1=\frac{c}{4}(f_{b1}-f_{b2})$

其中，c表示光速，f_b1和f_b2分别为所述上扫频和下扫频信号的频率值。

6.如权利要求4所述的装置，其特征在于，所述目标速度如下计算：

$v=\frac{\mathrm{\λ}}{2}{f}_d$

其中，λ表示该装置所发射的对称三角波信号的波长，f_d是所述采样点序列的频率值。

7.如权利要求1所述的装置，其特征在于，所述处理模块包括FPGA和ARM处理器。

8.如权利要求3所述的装置，其特征在于，所述扫描周期为发射一组上扫频和下扫频LFMCW信号的时间，其对应的扫描频率大于目标最快速度所产生的多普勒频率的两倍。

9.根据权利要求3所述的装置，其特征在于，所述的上扫频信号为正调频斜率的LFM信号，下扫频信号为负调频斜率的LFM信号，其周期相等。

10.一种基于对称三角LFMCW雷达的高精度实时微波测速测距方法，其包括测速和测距两部分，其中测距部分包括：

步骤1、接收目标回波信号，将其进行去斜处理；

步骤2、将去斜处理后的目标回波信号分成上扫频和下扫频两组信号；

步骤3、将多条上扫频和下扫频信号进行相干累加后，分别进行傅里叶变换得到上扫频和下扫频信号的功率谱；

步骤4、根据所得到的上扫频和下扫频信号的功率谱，利用CZT估计所述上扫频和下扫频信号的频率值；

步骤5、根据所述上扫频和下扫频信号的频率值计算所述目标的瞬时距离；

测速部分包括：

步骤6、在每一扫描周期，对上扫频信号进行采样并缓存；

步骤7、经过N个扫描周期后，获得上扫频信号的N个采样点序列，对该N个采样点序列进行傅里叶变换，得到其功率谱；

步骤8、根据所得到的该N个采样点序列的功率谱，利用CZT估计该N个采样点序列的频率值；

步骤9、根据所述N个采样点序列的频率值计算得到所述目标速度。

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