CN103698766B - 一种强干扰条件下调频连续波防撞雷达目标检测方法 - Google Patents

Abstract

本发明提出的一种强干扰条件下调频连续波防撞雷达目标检测方法，充分融合了时分复用接收通道的单通道目标接收、角度测量、防撞雷达小型化的优点，和有干扰存在条件下自适应波束形成在干扰方向形成较大的零深抑制强干扰、同时不影响目标检测的优势，实现干扰存在条件下小型化防撞雷达目标检测的目的。与现有技术相比，采用时分复用接收通道技术，可以减少多通道的频率产生模块和多通道之间的幅相不一致性校准问题，能够实现防撞雷达的小型化和实用化。采用自适应波束形成技术，当防撞雷达的电磁工作环境比较干净时，可以实现快速实现目标检测；提高有用信号的信干噪比，实现有用信号的目标检测能力。

Description

一种强干扰条件下调频连续波防撞雷达目标检测方法

技术领域

本发明涉及一种强干扰条件下调频连续波防撞雷达目标检测方法，具体涉及射频干扰条件下，小型化调频连续波(FMCW)防撞雷达应用时分复用阵列信号处理与自适应波束形成算法搜索目标，抑制压制干扰和方向性干扰，增强目标信干噪比(SINR)，提高目标的检测概率。

背景技术

在我国汽车数量逐年增加，公路交通安全问题日益突出的情况下，迫切需要找到一种合适的汽车主动防撞装置，用来确保行车安全。国内外已经开始对毫米波雷达防撞系统进行了研究，这是因为毫米波特性能够适应恶劣的气候条件;不会因为灰尘等污染而产生误差，比较适合公路防撞运用。防撞雷达主要是指前向防撞雷达，具备测速、测距以及测角的功能，判断目标车辆对己车的威胁程度，发出不同警报信息提醒司机注意安全。

为了实现防撞雷达小型化和商用化的目的，一般采用调频连续波(FMCW)体制，利用发射频率和接收频率之间的差频实现目标测距功能。当较多车辆装有同频段调频连续波防撞雷达时或者当电磁环境比较复杂时，存在大量射频干扰，造成防撞雷达严重的电磁波交叉干扰，使极低信干噪比(SINR)条件下有用目标检测和信息提取成为难点。

目前，为了有效的在电磁波交叉干扰条件下进行目标检测，李军提出采用自适应数字波束形成技术来抑制强干扰和射频干扰对有用信号的影响，但对于汽车防撞雷达来讲，成本是其商品化的决定因素之一，多阵列就意味着成本急速上升。谢苏道提出将Costas码引入发射信号设计中，这种办法从发射波形设计的角度上入手；安洪亮提出采用以随机斜率的三角波ＬＦＭＣＷ作为雷达的发射波形，但是上述两种方法会造成频率模块的复杂化，同样意味着成本的上升和体积重量的增加。

发明内容

要解决的技术问题

为了避免现有技术的不足之处，本发明提出一种强干扰条件下调频连续波防撞雷达目标检测方法，采用时分复用阵列信号处理和自适应波束形成算法，提出一种综合应用时分复用阵列信号与自适应波束形成算法，实现防撞雷达小型化、实用化，和在电磁波干扰条件下防撞雷达能有效检测目标的目的。

技术方案

一种强干扰条件下调频连续波防撞雷达目标检测方法，其特征在于步骤如下：

步骤1：通过高速射频开关分时接收回波的模拟信号，然后对模拟信号进行混频处理，下变频后得到40M的中频信号；

步骤2：通过50M采样频率对40M的中频信号进行AD采样得到数字信号；将数字信号进行IQ变换，由实信号转换为复信号；

对复信号进行首先按照不同通道接收的先后顺序进行空间重排，由串行数据转换为N个不同通道的并行数据；然后对并行数据进行时间偏移，以第一个通道为基准，不同通道偏移不同时间周期T，形成以不同通道为列向量，同一通道不同的接收时间为行向量的阵列信号，具体如下：

设通道切换的时间周期为T，通过时间重排，第N个接收通道时域表达式为：

R_N'(t)＝R_N(t+(N-1)T)

转换至频域表达式为：

R_N'(f)＝R_N(f)*exp(j2πf(N-1)T)

其中，R_N表示实际第N个接收通道的接收信号，R_N'为通过时间补偿后第N个接收通道的接收信号；

步骤3：对阵列信号的行向量表示的单元进行FFT处理，通过公式R=(f/(B/T))*c/2到目标的距离信息，其中，R为目标距离，f为FFT处理得到的频率，B为信号带宽，T为信号时宽，c为光速；

对阵列信号的列向量表示的单元首先进行FFT粗处理，然后对有目标的单元进行Capon细处理，得到目标的距离—方位成像信息；

步骤4：对距离—方位成像信息通过GO－CFAR进行目标检测，得到检测目标：对频率的上升沿和下降沿检测的目标以2*50/λ为频率门限；根据正负频率和值最小的原则进行配对处理，然后按照如下公式得到目标真实的距离和速度：

R=(（f₊-f_-）/2/(B/T))*c/2

V=（（f₊+f_-）/2）*λ/2

其中，R为目标距离，V为目标速度，f₊为上升沿的频率，f_-为下降沿的频率，B为信号带宽，T为信号时宽，c为光速，λ为信号波长；

在距离—方位成像信息中，以某一段的目标区域回波能量是否强于相同距离的其他目标回波能量20dB和通过GO－CFAR淹没周围目标为判断是否存在干扰源的标准，进行干扰源的判断；

当没有检测到干扰源时，下帧重复执行步骤1～步骤4；

当检测到干扰源，下帧首先执行步骤1和步骤2，然后利用采样矩阵求逆SMI算法，对步骤2的结果按照如下公式计算最佳通道权值W_opt，对不同通道利用计算的权值进行通道加权从而在干扰方向形成零深，然后顺序执行步骤3和步骤4；

最佳通道权值W_opt的计算公式为：

$W_{\mathrm{opt}}={\mathrm{uR}}_{\mathrm{xx}}^{-1}s$

式中，W_opt为最佳通道权值，S为阵列期望信号矢量，R_xx为阵列信号采样协方差矩阵，u为常数比例因子。

在实际应用中，并不能直接求得阵列的协方差矩阵R_xx，而是用Ｎ次采样信号矢量来构建起最佳估计

$R_{\mathrm{xx}}^{*}=\frac{1}{N}\underset{t=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}x\left(t\right)x^H\left(t\right);$

其中，x(t)为N次采样输入信号，x^H(t)为x(t)的共轭转置矢量。

有益效果

本发明提出的一种强干扰条件下调频连续波防撞雷达目标检测方法，充分融合了时分复用接收通道的单通道目标接收、角度测量、防撞雷达小型化的优点，和有干扰存在条件下自适应波束形成在干扰方向形成较大的零深抑制强干扰、同时不影响目标检测的优势，实现干扰存在条件下小型化防撞雷达目标检测的目的。

与现有技术相比，采用本发明方法对调频连续波防撞雷达的进行目标检测时，有以下两方面的有益效果：

采用时分复用接收通道技术，可以减少多通道的频率产生模块和多通道之间的幅相不一致性校准问题，硬件成本大大减少，体积重量大大减轻，能够实现防撞雷达的小型化和实用化。

采用自适应波束形成技术，当防撞雷达的电磁工作环境比较干净时，可以实现快速实现目标检测；当电磁环境比较复杂，存在干扰时能够剔除干扰，提高有用信号的信干噪比，实现有用信号的目标检测能力。

附图说明

图1为本发明所采用的算法流程图；

图2为本发明所采用发射波形和接收波形；

图3为本发明所采用的信号重排示意图。

图4为本发明所采用的自适应波束形成算法示意图。

图5为两侧单元平均选大恒虚警实现电路

具体实施方式

现结合实施例、附图对本发明作进一步描述：

本发明所采用的时分复用阵列信号与自适应波束形成算法包括以下几步：

（1）通过高速射频开关分时接收回波的模拟信号，在接收通道完成混频、放大和带通滤波处理；

（2）对滤波之后的信号进行AD采样、重排，形成阵列信号；

（3）根据上帧检测结果，估计干扰源的数目和位置进行估计，计算权值，形成自适应零点；

（4）对阵列信号做成像处理，得到目标的距离—方位信息；

（5）有用目标检测和信息提取。

其中：

步骤（1）主要包括以下几步：

a)对接收到的射频模拟信号混频处理，转换为中频信号；

b)对中频信号滤波处理。

步骤（2）主要包括以下几步：

a)经过滤波的信号AD采样，转换为数字信号；

b)数字信号IQ变换，由实信号转换为复信号；

c)对复信号进行时间和空间重排，消除由时分复用接收通道带来的时域信号耦合到空域的现象；形成类似于多通道阵列信号的接收形式。

步骤（3）主要包括以下几步：

a)根据上一帧检测结果，估计干扰源的数目和位置；

b)利用自适应数字波束形成，计算最佳权值，对干扰方向形成零深。

步骤（4）主要包括以下几步：

a)距离向FFT处理，对接收回波的距离维信号检测；

b)对经过距离向FFT之后的信号，方位维Capon处理，对方位维信号检测。

步骤（5）主要包括以下几步：

a)对检测结果在距离维采用恒虚警检测；

b)在方位维采用峰值选大方式检测。

具体实施例如下：

（1）发射信号

如图2所示，其中黑色的是发射信号，灰色的是回波信号，采用三角波加点频的信号形式：

其中，f₀为载频，B为信号带宽，T为信号时宽。

（2）接收回波信号

第m个阵元在第n个轮换周期接收到的目标回波信号表示为：

x_l(t)＝x₀(t-t_l),(l-1)ΔT≤t＜lΔT

$t_l=2\frac{D-\mathrm{vt}}{c}+{\mathrm{\τ}}_m,$ ${\mathrm{\τ}}_m=\frac{d\sin \mathrm{\θ}}{c}(m-1)$

l＝(n-1)M+m,n＝1,2,…,N,m＝1,2,…,M

其中，(D,θ,v)是目标的距离、方位和速度。

与发射信号混频后的信号模型为：

${\mathrm{\τ}}_m=\frac{d\sin \mathrm{\θ}}{c}(m-1)$

l＝(n-1)M+m,n＝1,2,…Nm＝1,2,…M

若切换时间间隔等于采样率：ΔT＝T_s，即在每个轮换周期内，每个阵元只进行一次采样。采样信号表示为：

上升阶段： $Q_{n,m}=\exp \left\{\begin{array}{c}-j2\mathrm{\π}\end{array}\left[\begin{array}{c}(n-1)(\frac{B}{T}\frac{2D}{c}-f_0\frac{2v}{c}){\mathrm{MT}}_s+\\ (m-1)(f_0\frac{d\sin \mathrm{\θ}}{c}+(\frac{B}{T}\frac{2D}{c}-f_0\frac{2v}{c})T_s)\end{array}\right]\right\}$

下降阶段： $Q_{n,m}=\exp \left\{\begin{array}{c}-j2\mathrm{\π}\end{array}\left[\begin{array}{c}(n-1)(-\frac{B}{T}\frac{2D}{c}-(f_0+B)\frac{2v}{c}){\mathrm{MT}}_s+\\ (m-1)((f_0+B)\frac{d\sin \mathrm{\θ}}{c}-(\frac{B}{T}\frac{2D}{c}+(f_0+B)\frac{2v}{c})T_s)\end{array}\right]\right\}$

单频阶段： $Q_{n,m}=\exp \{-j2\mathrm{\π}[(n-1)(-f_0\frac{2v}{c}){\mathrm{MT}}_s+(m-1)(f_0\frac{d\sin \mathrm{\θ}}{c}-f_0\frac{2v}{c}{T}_s)\left]\right\}$

（3）信号重排

如图3所示，将单通道接收的信号排列形式如图（a）所示，按照高速射频开关的时间顺序，按照切换周期通过空间排序还原到不同的接收通道，如图（b）所示。与多通道接收的阵列信号相比较，可以发现，不同通道之间的信号接收时刻不同，对信号进行时域补偿，得到如图（c）所示的传统多通道阵列信号的接收方式。设通道切换的时间周期为T，通过时间重排，第N个接收通道时域表达式为：

R_N'(t)＝R_N(t+(N-1)T)

转换至频域表达式为：

R_N'(f)＝R_N(f)*exp(j2πf(N-1)T)

其中，R_N表示实际第N个接收通道的接收信号，R_N'为通过时间补偿后第N个接收通道的接收信号。

（4）自适应波束形成

如图4所示，根据上一帧检测，对接收波束进行加权形成零深，本发明采样矩阵求逆（SMI）算法，该算法具有收敛速度快，数值特性稳定，干扰抑制效果好的特点。

最佳加权矢量W_opt的计算公式为：

$W_{\mathrm{opt}}={\mathrm{uR}}_{\mathrm{xx}}^{-1}s$

式中，S为阵列期望信号矢量，R_xx为阵列信号采样协方差矩阵，u为常数比例因子。

在实际应用中，并不能直接求得阵列的协方差矩阵R_xx，而是用Ｎ此采样信号矢量来构建起最佳估计

$R_{\mathrm{xx}}^{*}=\frac{1}{N}\underset{t=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}x\left(t\right)x^H\left(t\right)$

（5）目标检测和提取

对自适应波形形成之后的信号采用距离FFT完成距离成像，对距离成像结果进行方位维的Capon处理完成方位成像，对成像结果通过GO－CFAR和峰值选大完成目标检测。如图5所示为GO－CFAR处理过程：在被检测单元两侧各选取M个单元，分别求这M个单元的均值，两者选大后输出，乘以门限乘子K作为检测门限。在工程应用中，通常选择两侧单元数为16个，被检测单元的左右邻近2个单元不参与本单元的恒虚警率门限产生统计，以免目标信号自身（一般目标可能占到三个距离单元）对恒虚警率门限产生影响。

Claims (1)

1.一种强干扰条件下调频连续波防撞雷达目标检测方法，其特征在于步骤如下：

步骤1：通过高速射频开关分时接收回波的模拟信号，然后对模拟信号进行混频处理，下变频后得到40M的中频信号；

步骤2：通过50M采样频率对40M的中频信号进行AD采样得到数字信号；将数字信号进行IQ变换，由实信号转换为复信号；

对复信号进行首先按照不同通道接收的先后顺序进行空间重排，由串行数据转换为N个不同通道的并行数据；然后对并行数据进行时间偏移，以第一个通道为基准，不同通道偏移不同时间周期T，形成以不同通道为列向量，同一通道不同的接收时间为行向量的阵列信号，具体如下：

设通道切换的时间周期为T，通过时间重排，第N个接收通道时域表达式为：

R_N'(t)＝R_N(t+(N-1)T)

转换至频域表达式为：

R_N'(f)＝R_N(f)*exp(j2πf(N-1)T)

其中，R_N表示实际第N个接收通道的接收信号，R_N'为通过时间补偿后第N个接收通道的接收信号；

步骤3：对阵列信号的行向量表示的单元进行FFT粗处理，通过公式R＝(f/(B/T))*c/2到目标的距离信息，其中，R为目标距离，f为FFT粗处理得到的频率，B为信号带宽，T为信号时宽，c为光速；

在对阵列信号的列向量表示的单元首先进行FFT粗处理后，对有目标的单元进行Capon细处理，得到目标的距离—方位成像信息；

步骤4：对距离—方位成像信息通过GO－CFAR进行目标检测，得到检测目标：对频率的上升沿和下降沿检测的目标以2*50/λ为频率门限；根据正负频率和值最小的原则进行配对处理，然后按照如下公式得到目标真实的距离和速度：

R＝((f₊-f_-)/2/(B/T))*c/2

V＝((f₊+f_-)/2)*λ/2

其中，R为目标距离，V为目标速度，f₊为上升沿的频率，f_-为下降沿的频率，B为信号带宽，T为信号时宽，c为光速，λ为信号波长；

在距离—方位成像信息中，以某一段的目标区域回波能量是否强于相同距离的其他目标回波能量20dB和通过GO－CFAR淹没周围目标为判断是否存在干扰源的标准，进行干扰源的判断；

当没有检测到干扰源时，下帧重复执行步骤1～步骤4；

当检测到干扰源，下帧首先执行步骤1和步骤2，然后利用采样矩阵求逆SMI算法，对步骤2的结果按照如下公式计算最佳通道权值W_opt，对不同通道利用计算的权值进行通道加权从而在干扰方向形成零深，然后顺序执行步骤3和步骤4；

最佳通道权值W_opt的计算公式为：

$W_{\mathrm{opt}}=u{R}_{\mathrm{xx}}^{-1}s$

式中，W_opt为最佳通道权值，s为阵列期望信号矢量，R_xx为阵列信号采样协方差矩阵，u为常数比例因子；

在实际应用中，并不能直接求得阵列的协方差矩阵R_xx，而是用N次采样信号矢量来构建起最佳估计

$R_{\mathrm{xx}}^{*}=\frac{1}{N}\underset{t=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}x\left(t\right)x^H\left(t\right);$

其中，x(t)为N次采样输入信号，x^H(t)为x(t)的共轭转置矢量。