CN103792518B - 一种微波测速雷达环境干扰识别和抑制方法 - Google Patents

一种微波测速雷达环境干扰识别和抑制方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种微波测速雷达环境干扰识别和抑制方法，所述方法包括：对雷达回波信号进行数字处理，获取数字处理后的雷达回波信号的环境物质密度百分比，并根据所述环境物质密度百分比识别数字处理后的雷达回波信号中的环境物质点信号，其中，环境物质密度百分比为数字处理后的雷达回波信号中幅度值大于预设幅度值的频点的占有率；将数字处理后的雷达回波信号中环境物质点信号对应的频谱清零。本发明通过数字处理、二值化处理和窗函数扫描，识别强天气环境干扰信号并滤除该强天气环境干扰信号，提高了微波测速雷达在恶劣环境下工作的稳定性及可靠性。

Description

一种微波测速雷达环境干扰识别和抑制方法
技术领域
本发明涉及微波测速雷达领域，尤其涉及一种微波测速雷达环境干扰识别和抑制方法。
背景技术
随着国内智能交通行业的高速发展，微波测速雷达广泛应用于测速卡口管理、超速抓拍系统以及移动电子警察等交通智能管控系统中，并逐渐成为智能交通管理系统的核心传感器。
微波测速雷达的有效性和稳定性是其最终的指标。目前市场上的微波测速雷达在一般环境下都有着良好的性能指标，但在一些恶劣环境下，如雨、雪、冰雹环境以及有特征相似的环境电磁干扰的情况（以下简称强天气情况）下，微波测速雷达的工作稳定性及可靠性则大大降低，造成误判，给司机和交通管理部门造成很多不必要的麻烦。
提高雷达在噪声环境上的抗干扰能力包括硬件处理和软件算法处理两方面。由于天气环境的回波信号频谱和一般噪声的频谱有很大区别，并有其自身特点，通常硬件只能对信号进行初步去噪，并不能实现天气环境回波信号与车辆信号的识别。而软件方面，一些通用去噪算法只能达到有限的去噪功能，目前市场上还没有针对微波测速雷达在强天气环境中的处理方法。
发明内容
本发明实施例提供一种微波测速雷达环境干扰识别和抑制方法，以实现识别强天气环境干扰信号并滤除该强天气环境干扰信号。
第一方面，本发明实施例提供了一种微波测速雷达环境干扰识别和抑制方法，所述方法包括：对雷达回波信号进行数字处理，获取数字处理后的雷达回波信号的环境物质密度百分比，并根据所述环境物质密度百分比识别数字处理后的雷达回波信号中的环境物质点信号，其中，环境物质密度百分比为数字处理后的雷达回波信号中幅度值大于预设幅度值的频点的占有率；将数字处理后的雷达回波信号中环境物质点信号对应的频谱清零。
进一步地，所述对雷达回波信号进行数字处理，获取数字处理后的雷达回波信号的环境物质密度百分比，并根据所述环境物质密度百分比识别数字处理后的雷达回波信号中的环境物质点信号包括：A、对雷达回波信号进行低通预处理，以滤除所述雷达回波信号中的高频噪声干扰信号；B、获取低通预处理后的待处理雷达回波信号的数据帧；C、将获取到的全部数据帧作为数据处理区域，判断数据处理区域的帧数是否积累到预设帧数，若是，则执行步骤E；若否，执行步骤D；D、获取所述待处理雷达回波信号的新的数据帧，返回步骤A；E、选取对应环境物质点特征的扫描窗，并利用所述扫描窗对数据处理区域内的所述待处理雷达回波信号进行扫描；F、将扫描到的数据处理区域中在预设频率范围内的各频点的幅度值进行二值化处理，根据二值化处理结果获取环境物质密度百分比；G、根据所述环境物质密度百分比识别数据处理区域内的环境物质点信号，并记录所述环境物质点信号的频点。
进一步地，在记录所述环境物质点信号的频点之后还包括：将数据处理区域中最早的一帧移除，获取所述待处理雷达回波信号的新的一个数据帧，将移除后剩余的数据帧以及获取到的新的数据帧作为数据处理区域，并返回执行步骤A到步骤G。
进一步地，根据统计得到的所述占有率和环境物质密度百分比识别数据处理区域内的环境物质点信号包括：当所述占有率大于环境物质密度百分比时，判定所述扫描窗内的待处理雷达回波信号为环境物质点信号。
进一步地，所述扫描窗的长度为预设帧数，所述扫描窗的宽度小于f2-f1，其中f1、f2为预设频率范围的门限值。
进一步地，所述扫描窗的扫描方式是按照频点方向扫描，数据帧更新。
本发明通过数字处理、二值化处理和窗函数扫描，识别强天气环境干扰信号并滤除该强天气环境干扰信号，提高了微波测速雷达在恶劣环境下工作的稳定性及可靠性。
附图说明
图1是本发明实施例中提供的微波测速雷达环境干扰识别和抑制方法的流程图；
图2是本发明实施例提供的步骤101的子步骤流程图；
图3是本发明实施例提供的雷达回波信号的频谱三维图；
图4是本发明实施例提供的雷达回波信号二值化处理后的频谱三维图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅显示出了与本发明相关的部分而非全部结构。
实施例
图1为本发明实施例提供的微波测速雷达环境干扰识别和抑制方法的流程图，该实现流程可以由微波测速雷达装置来执行，该装置可以由软件和/或硬件来实现。该方法详述如下：
步骤101、对雷达回波信号进行数字处理，获取数字处理后的雷达回波信号的环境物质密度百分比，并根据所述环境物质密度百分比识别数字处理后的雷达回波信号中的环境物质点信号。
在本实施例中，采用低通滤波的方法对雷达回波信号进行数字处理，以滤除雷达回波信号中的高频噪声。对数字处理后的雷达回波信号进行二值化处理以及利用窗函数扫描，获取数字处理后的雷达回波信号的环境物质密度百分比，并根据环境物质密度百分比识别数字处理后的雷达回波信号中的环境物质点信号。其中，环境物质密度百分比为大于预设幅度值的频点的占有率。
在本实施例中，对于幅度复杂波动的情况，可以采取简单的分类处理。高于某一幅度的为一类，低于此幅度的为另一类。这样的话，相当于将连续幅度转化为离散的两类，简称“二值化处理”。高于预设幅度值的可使用1代表，低于预设幅度值的可使用0代表。
步骤102、将数字处理后的雷达回波信号中环境物质点信号对应的频谱清零。
本实施例的技术方案，通过数字预处理、二值化处理以及窗函数扫描，识别强天气环境干扰信号并滤除该强天气环境干扰信号，提高了微波测速雷达在恶劣环境下工作的稳定性及可靠性。
在上述技术方案的基础上，如图2所示，步骤101包括以下步骤：
A、对所述雷达回波信号进行低通预处理，以滤除所述雷达回波信号中的高频噪声干扰信号。
在本实施例中，采用自适应加权低通滤波对雷达回波信号进行数字处理，滤掉高频噪声干扰信号。
B、获取低通预处理去噪后的待处理雷达回波信号的数据帧。
在本实施例中，此次获取的数据帧是一帧一帧的获取。
C、判断数据处理区域的帧数是否达到预设帧数；若是，则执行步骤E；若否，执行步骤D。
D、获取所述待处理雷达回波信号的新的数据帧，返回步骤A。
在本实施例中，新的数据帧是一帧一帧的获取。
E、选取对应环境物质点特征的扫描窗，并利用所述扫描窗对数据处理区域内的所述待处理雷达回波信号进行扫描。
在本实施例中，当获取到的数据帧的帧数积累到预设帧数时，将此时的各数据帧作为数据处理区域，并对数据处理区域进行二值化处理和窗函数扫描。
F：将扫描到的数据处理区域中在预设频率范围内的各频点的幅度值进行二值化处理，根据二值化处理结果获取环境物质密度百分比。
在本实施例中，利用二值化处理方法将雷达回波信号特征进行转化，统计密度程度来判定是否为强天气情况。统计扫描窗内大于预设幅度值的频点的占有率即为环境物质密度百分比，其中所述占有率为大于预设幅度值的频点的个数与所有频点个数的比值。
G、根据所述环境物质密度百分比识别数据处理区域内的环境物质点信号，并记录所述环境物质点信号的频点。
在本实施例中，当环境物质密度百分比大于一定的值时，比如50%，则判定为环境物质点信号，并记录环境物质点信号的频点，可将环境物质点信号对应的频谱清零来滤除环境物质点干扰信号。
以大雨天气为例：雨信号，车信号以及噪声的频谱三维图如图3所示，三个轴的坐标分别代表：横轴为频率点，纵轴为数据的帧序列，竖轴为信号幅度。分析三维图：从整体波形的幅度可以看出有两个谷峰，在帧序列100～150和200～250处，虚线标注为机动车，分别代表着两辆车。横坐标为1或2的，纵坐标持续着整个400帧，竖坐标幅度在5～6之间波动。这个代表着低频噪声。横坐标20～40，纵坐标持续着400帧，竖坐标幅度在5～6之间波动。这个代表着雨信号。图中除上面所述信号的其余部分，均为平均噪声，幅度在4左右或更低。频谱呈现一定宽度的持续状态，幅度在一般噪声和最强幅度的机动车之间。将频谱进行完二值化处理以后，有可能被雷达捕获到的信号就凸显出来了，如图4所示。根据幅度坐标，可以知道高于预设幅度值的点，表示的是机动车和雨信号。选用一个代表雨特征的矩形扫描窗来锁住雨的信号，这样可以直接捕捉到下雨的信号而区别车辆信号。当扫描窗分别套住雨信号和机动车信号的时候，统计扫描窗内满足预设幅度值的频点的占有率即为环境物质密度百分比。当占有率达到一定百分比,例如50%，就可以判定为下雨的条件，如果少于限定百分比，有可能就是机动车的情况或者为噪声的情况。
在上述技术方案的基础上，在记录所述环境物质点信号的频点之后还包括：将数据处理区域中最早的一帧移除，获取所述待处理雷达回波信号的新的一个数据帧，将移除后剩余的数据帧以及获取到的新的数据帧作为数据处理区域，并返回执行步骤A到步骤G。
在上述技术方案的基础上，根据所述环境物质密度百分比识别数据处理区域内的环境物质点信号包括：当所述环境物质密度百分比大于预设阈值时，判定所述扫描窗内的待处理雷达回波信号为环境物质点信号。
在上述技术方案的基础上，所述扫描窗的长度为预设帧数。
在上述技术方案的基础上，所述扫描窗的扫描方式是频点方向扫描，数据帧更新。
在本实施例中，扫描窗的条件有：(1)扫描窗的宽度a；(2)扫描窗的长度b；(3)扫描频点范围f1～f2；(4)扫描的方式是进行横向扫描，纵向更新。扫描窗的长度b为预设帧数，可以是300帧、400帧或者更多帧，扫描窗的宽度a可以是10*38Hz，扫描频点范围是6*38Hz～55*38Hz。也就是雷达每个中断周期内，将a*b扫描窗在每周期的横向扫描范围内，以步长为1的方式进行横向扫描。然后等下一个周期开始的时候进行数据更新，将最早的一组数据移出，新的一组数据移入。然后再进行扫描。本发明实施例提供的方法在每一个速度更新周期都会经历，也就是对于强天气干扰信号的监测是实时的。
本发明实施例提供的方法可简单快速识别特殊信号干扰，可根据不同情况灵活调节参数，具有较强的可移植性。使用本发明实施例提供的方法，提高了微波测速雷达整体的品质，使雷达整体性能提高30%，同时扩展雷达的应用范围。对于雷达本身而言，其环境适应性越强越会带动使用微波测速雷达的厂家在智能交通行业内的发展，同时也对城市交通建设智能化、科技化起到了促进的作用。本方法可以在雷达现场进行整体配套方案的集成使用，统计使用结果，提高智能交通行业的环境适应性。
注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。

Claims (5)

1.一种微波测速雷达环境干扰识别和抑制方法，其特征在于，所述方法包括：
对雷达回波信号进行数字处理，获取数字处理后的雷达回波信号的环境物质密度百分比，并根据所述环境物质密度百分比识别数字处理后的雷达回波信号中的环境物质点信号，其中，环境物质密度百分比为数字处理后的雷达回波信号中幅度值大于预设幅度值的频点的占有率；
将数字处理后的雷达回波信号中环境物质点信号对应的频谱清零；
所述对雷达回波信号进行数字处理，获取数字处理后的雷达回波信号的环境物质密度百分比，并根据所述环境物质密度百分比识别数字处理后的雷达回波信号中的环境物质点信号包括：
A、对雷达回波信号进行低通预处理，以滤除所述雷达回波信号中的高频噪声干扰信号；
B、获取低通预处理后的待处理雷达回波信号的数据帧；
C、将获取到的全部数据帧作为数据处理区域，判断数据处理区域的帧数是否积累到预设帧数，若是，则执行步骤E；若否，执行步骤D；
D、获取所述待处理雷达回波信号的新的数据帧，返回步骤A；
E、选取对应环境物质点特征的扫描窗，并利用所述扫描窗对数据处理区域内的所述待处理雷达回波信号进行扫描；
F、将扫描到的数据处理区域中在预设频率范围内的各频点的幅度值进行二值化处理，根据二值化处理结果获取环境物质密度百分比；
G、根据所述环境物质密度百分比识别数据处理区域内的环境物质点信号，并记录所述环境物质点信号的频点。
2.根据权利要求1所述的微波测速雷达环境干扰识别和抑制方法，其特征在于，在记录所述环境物质点信号的频点之后还包括：
将数据处理区域中最早的一帧移除，获取所述待处理雷达回波信号的新的一个数据帧，将移除后剩余的数据帧以及获取到的新的数据帧作为数据处理区域，并返回执行步骤A到步骤G。
3.根据权利要求1所述的微波测速雷达环境干扰识别和抑制方法，其特征在于，根据所述环境物质密度百分比识别数据处理区域内的环境物质点信号包括：
当所述环境物质密度百分比大于预设阈值时，判定所述扫描窗内的待处理雷达回波信号为环境物质点信号。
4.根据权利要求1-3中任一项所述的微波测速雷达环境干扰识别和抑制方法，其特征在于，所述扫描窗的长度为预设帧数，所述扫描窗的宽度小于f2-f1，其中f1、f2为预设频率范围的门限值。
5.根据权利要求1-3中任一项所述的微波测速雷达环境干扰识别和抑制方法，其特征在于，所述扫描窗的扫描方式是按照频点方向扫描，数据帧更新。
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