CN103905131A - 一种基于空地信道探测的高速公路车辆感知系统及感知方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于空地信道探测的高速公路车辆感知系统及感知方法，其利用无人机空地信道探测方法，通过布置于无人机探测器底部的收发天线阵列，进行高速公路多车道、多车辆实时扫描探测，根据对空地移动信道变化特性的分析，实时获取移动信道的多维参数，精确估计高速公路上移动车辆的位置、速度及车辆类型。本发明突破传统基于红外、视频等传感器进行车辆感知的局限性，利用先进的空地移动信道探测与车辆感知技术，提高了智能交通系统应用中的全天候车辆感知能力，可应用于智能交通系统空中管制、高速公路交通疏导、灾后交通指挥控制、军事演习空中监控等领域。

Description

一种基于空地信道探测的高速公路车辆感知系统及感知方法

技术领域

本发明属于智能交通系统车联网通信领域，涉及一种基于空地信道探测的高速公路车辆感知技术。

背景技术

交通系统是一个典型的复杂系统，依靠传统的交通管理方式，单从道路和车辆的角度考虑，很难解决近年来不断恶化的交通拥堵、事故频发、环境污染等问题。基于空地、车车、车路等信息的交互构建立体协同的智能交通系统，对提高交通运输系统的效率和安全性，实现交通系统的可持续性发展具有十分重要的意义。车联网分布式协同技术已经成为当今国际智能交通领域的前沿技术和研究热点，是未来中国能否形成智能交通产业核心竞争力的关键，对实现城市交通现代化管理，创造可持续发展的交通环境，具有重要意义。

其中，无人机在城市交通管理领域有着实际需求和重大意义，肩负着智能交通系统空中管制的重任。目前，我国大中型城市普遍存在道路拥堵和交通管理不善的问题。无人机参与城市交通管理能够发挥自己的专长和优势，协助解决大中城市交通顽疾，不仅可以从宏观上确保城市交通发展规划落实，而且可以从微观上进行路况监视、交通流调控，构建空地立体交管，确保交通畅通，应对突发交通事件，实施紧急救援。使用无人机进行交通监控、实时交通信息的采集和发布具有很大潜力。

目前，交通监控无人机主要以旋翼式为主，其能悬停于空中某一位置，方便采集各类交通数据。空地视频交通监控已广泛应用于智能交通系统领域，其核心在于使用安装在无人机等浮空平台上的摄像机感知交通场景，通过视频图像分析，检测出地面运动车辆等交通对象，并估计它们的运动状况，从而达到智能化道路交通管理、减少交通事故的目的。但由于视频监控易受到天气（如雾霾）、环境（如夜晚）等外界因素的干扰，很难完成全天候、恶劣环境下的实时监控。

发明内容

针对现有智能交通系统协作形式简单，交通管制智能化程度弱，视频感知易受外界因素干扰等问题，本发明的第一目的在于提供一种基于空地信道探测的高速公路车辆感知系统；

本发明的第二目的在于还提供一种基于空地信道探测的高速公路车辆感知方法。

本发明提供的方案利用先进的空地移动信道探测与车辆感知技术，提高了智能交通系统应用中的全天候、恶劣环境下的车辆感知能力。

为了达到上述目的，本发明采用如下的技术方案：

一种基于空地信道探测的高速公路车辆感知系统，所述感知系统利用无人机空地信道探测方法，通过布置于无人机探测器底部的收发天线阵列，进行高速公路多车道、多车辆实时扫描探测，根据对空地移动信道变化特性的分析，实时获取移动信道的多维参数，并以此精确估计高速公路上移动车辆的交通信息。

在感知系统的优选方案中，所述感知系统包括：

SIMO（单输入多输出）分集天线阵列，所述SIMO分集天线阵列布置于无人机探测器底部，对地辐射一组探测信号，并收集多组来自高速公路车辆的回波信号，用于空地信道数据分析与目标感知；

SDR（软件无线电）发射机模块，所述SDR发射机模块与SIMO分集天线阵列和多核SOC（片上系统）并行处理模块数据相接，所述SDR发射机模块接收多核SOC并行处理模块产生的探测信号源，对其进行处理并传至SIMO分集天线阵列；

SDR接收机模块，所述SDR发射机模块与SIMO分集天线阵列和多核SOC并行处理模块数据相接，所述SDR发射机模块通过多通道并行采集SIMO分集天线阵列收集的多组回波信号，并将采集的多通道数据传至多核SOC并行处理模块；

多核SOC并行处理模块，所述多核SOC并行处理模块通过多核控制进行多信道数据的实时并行处理，完成信道特征参数的提取和分析，且并行产生感知结果。

进一步的，所述SIMO分集天线阵列由一组发射天线和四组接收天线采用分集线阵结构形成。

进一步的，所述SDR发射机模块包括载波调制模块、功率放大器、带通滤波器，所述载波调制模块对接受到的信号进行载波调制，并将调制后的信号传至功率放大器，所述功率放大器对信号进行增益输出，并传至带通滤波器，所述带通滤波器对增益后的信号进行带通滤波，并将滤波后的信号传至SIMO分集天线阵列。

进一步的，所述SDR接收机模块包括射频前端、采集模块和预处理模块，所述射频前端由多组接收单元组成，每组接收单元作为一接收信道分别与SIMO分集天线阵列和采集模块数据相接，完成多通道信道数据的并行接收；所述采集模块利用并行高速采样及缓存机制对射频前端接收的多通道数据进行高速采集；所述预处理模块分别与射频前端和采集模块数据相接，分别对采集前的射频前端接收的中频数据和采集后的采集模块采集的信道矢量数据进行预处理，并将预处理后的数据传至多核SOC并行处理模块。

再进一步的，所述射频前端中的每组接收单元由带通滤波器、低噪声放大器、载波调制模块、中频放大器、低通滤波器依次连接组成，所述带通滤波器的输入端作为接收单元的输入端连接SIMO分集天线阵列，低通滤波器的输出端作为接收单元的输出端连接采集模块。

再进一步的，所述采集模块包括多通道高速AD（模数）变换模块、高速缓存模块、高速采集模块，所述多通道高速AD变换模块的多个接受端口对应连接射频前端中的多组接收单元，进行多通道数据的并行高速AD转换，并将并行AD转换后的数据输入高速缓存模块进行高速缓存，所述高速采集模块对高速缓存模块中存储的数据进行实时并行采集，得到多通道信道矢量数据。

进一步的，所述多核SOC并行处理模块利用FPGA（现场可编程逻辑门阵列）作为多核SOC处理平台，内嵌多个ARM微处理器核，集成DSP（数字信号处理）资源模块和可编程逻辑资源模块，并以嵌入式Linux操作系统作为SOC管理架构；所述嵌入式Linux操作系统通过多核SOC全并行机制，管理多个ARM微处理器核从数据采集、数据处理到数据输出进行实时并行操作。

作为本发明的第二目的，一种基于空地信道探测的高速公路车辆感知方法，其包括如下步骤：

（1）从空中对地辐射一组探测信号，高速公路车辆在进入该组探测信号的探测范围后将产生多组回波信号；

（2）通过多组通道并行采集来自高速公路车辆的多组回波信号，采集得到多通道信道矢量数据；

（3）通过多核SOC并行处理模块对采集到的多通道信道矢量数据进行实时并行处理，完成信道特征参数提取、DOA（波达方向）算法、分集算法及联合功率谱的计算；

（4）多核SOC并行处理模块并行产生感知结果，输出时延功率谱、Doppler（多普勒）功率谱、角度功率谱及联合功率谱，由功率谱分布情况，对高速公路的行驶车辆进行实时目标认知，对认知结果进行统计分析。

在感知方法的优选方案中，所述感知方法中还包括将步骤（4）中空地信道分析结果及目标统计数据，进行基于磁盘阵列的高速存储，同时，将目标统计数据和辐射探测信号的GPS（全球定位系统）数据实时回传给地面监控中心，由分布式服务器进行地理坐标配准及目标车辆的进一步识别统计的步骤。

进一步的，所述步骤（2）的实现过程如下：

首先，由多核SOC并行处理模块利用SDR技术产生可配置探测信号源，由SOC可编程逻辑生成PN（伪随机序列）基带信号，该基带信号输入SDR发射机模块中；

接着，SDR发射机根据初始化的参数对该基带信号进行相应的处理形成对应的探测信号，并通过SIMO分集天线阵列中的一组发送天线对地发射探测信号；

最后，同时开启SDR接收机运行系统，对四个通道同时进行数据采集，利用并行高速采样及缓存机制，对多通道数据进行高速采集，得到多通道信道矢量数据。

进一步的，所述步骤（3）的实现过程如下：在多核SOC并行处理模块中，首先由嵌入式Linux系统统一调度，完成数据在多核处理器系统和可编程逻辑单元之间的传送，将预处理后的多通道数据，经由ARM核通过互连加速通道，送给可编程逻辑单元的DSP模块进行处理，完成对信道特征参数提取、DOA算法、分集算法及联合功率谱生成等任务；

最后，将处理后的结果，交由FPGA的统计运算模块进行目标特征的提取，存储最终结果。

本发明突破传统基于红外、视频等传感器进行车辆感知的局限性，利用先进的空地移动信道探测与车辆感知技术，提高了智能交通系统应用中的全天候、恶劣环境下的车辆感知能力。可应用于智能交通系统空中管制、高速公路交通疏导、灾后交通指挥控制、军事演习空中监控等领域。

由于采用了上述方案，本发明在具体实施时，具有以下特点：

1、空地信道探测，构建多维立体空间扫描，实现全局交通感知。

2、分集特征提取，构建高精度参数化测试，实现实时目标感知。

3、并行处理技术，构建高效空地信道分析，实现全天候精感知。

附图说明

以下结合附图和具体实施方式来进一步说明本发明。

图1是空地信道探测的基本原理图；

图2是本发明中基于空地信道探测技术的高速公路车辆感知系统的组成架构图；

图3是本发明中高速公路车辆感知系统工作流程图；

图4是本发明中空地信道数据预处理算法实施流程。

具体实施方式

为了使本发明实现的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解，下面结合具体图示，进一步阐述本发明。

利用无人机空地信道探测技术对高速公路车辆进行感知的基本原理示意如图1所示，由机载空地信道探测器向高速公路路面发射射频探测信号，形成一定的探测区域；当移动车辆驶入探测区域时，会产生较强的信号回波。

由机载探测器上的多通道接收天线阵列对移动车辆产生的信号回波进行感知，具体可采用SIMO分集探测模式，这样能更加精确地对移动车辆的回波信号进行合成与重建；采集到的信号经由机载探测器中的多核SOC并行处理模块，完成空地信道的矢量数据处理与分析，获取空时频联合功率谱，由联合功率谱分布特征对移动车辆进行目标识别和感知。

参见图2，其所示为基于上述原理形成的高速公路车辆感知系统组成架构图。由于可知，整个高速公路车辆感知系统主要包括SIMO分集天线阵列100、SDR发射机模块200、SDR接收机模块300、多核SOC并行处理模块400这四个部分。

其中，SIMO分集天线阵列100，布置于无人机探测器底部，对地辐射一组探测信号，并收集多组来自高速公路车辆的回波信号，用于空地信道数据分析与目标感知。

具体的，该SIMO分集天线阵列100由一组发射天线101和四组接收天线收102采用分集线阵结构组成，这样能有效提高信道多径的分析能力。一组发射天线101用于对地发射探测信号，四组接收天线收102用于收集来自高速公路车辆的回波信号，以便实现后续的多通道并行数据的采集。

SDR发射机模块200，其输入端与多核SOC并行处理模块400的信号输出端数据相接，其输出端与SIMO分集天线阵列100中的发射天线101相接，该SDR发射机模块200用于接收多核SOC并行处理模块400产生的探测信号源，对其进行处理并传至SIMO分集天线阵列。

具体的，SDR发射机模块200包括载波调制模块201、功率放大器202、带通滤波器203，载波调制模块201的输入端作为整个SDR发射机模块200的信号输入端，连接至多核SOC并行处理模块400的信号输出端，其输出端连接至功率放大器202的输入端，功率放大器202的输出端连接至带通滤波器203输入端，带通滤波器203的输出端作为整个SDR发射机模块200的信号输出端连接至SIMO分集天线阵列100中的发射天线101。

由此形成的SDR发射机模块200在通过SIMO分集天线阵列100中发射天线101向地面辐射探测信号时，首先多核SOC并行处理模块400利用SDR技术产生可配置探测信号源，由SOC可编程逻辑生成PN基带信号，该基带信号输入SDR发射机模块200中的载波调制模块201，进行载波调制，经调制的信号再输入至功率放大器202，进行增益放大，增益后信号由功率放大器202输出至带通滤波器203，进行滤波处理，滤波后的信号再经过BPF（带通滤波器）由SIMO分集天线阵列100中的发射天线101对地辐射探测信号。

SDR接收机模块300，该模块的输入端与SIMO分集天线阵列中的四组接收天线收102数据相接，其输出端与多核SOC并行处理模块400的信号输入端数据相接。SDR接收机模块300通过多通道并行采集SIMO分集天线阵列中四组接收天线收102收集的多组回波信号，并将采集的多通道数据传至多核SOC并行处理模块400。

具体的，所述SDR接收机模块300主要包括射频前端301、采集模块302和预处理系统303。

射频前端301其主要用于完成多组信号的并行接收，并依次完成信号的滤波、变频、放大等处理环节。该射频前端301由四组接收单元3011组成，但接收单元3011的数目并不限于此，其具体的数目与SIMO分集天线阵列中接收天线收102的数目相对应。每组接收单元3011作为一接收信道分别与SIMO分集天线阵列一组接收天线收102和采集模块302数据相接，完成多通道信道数据的并行接收。

如图2所示，每组接收单元3011主要由带通滤波器3011a、低噪声放大器3011b、载波调制模块3011c、中频放大器3011d、低通滤波器3011e依次连接组成，且带通滤波器3011a的输入端作为接收单元的输入端对应连接SIMO分集天线阵列中一组接收天线收102，低通滤波器3011e的输出端作为接收单元的输出端连接采集模块302。

由此形成接收单元3011在接收信号时，首先由带通滤波器3011a对其连接的SIMO分集天线阵列中的接收天线收102接收的回波信号进行滤波处理，将滤波后的信号送至低噪声放大器3011b，由低噪声放大器3011b对信号进行低噪放大，并放大后的信号送至载波调制模块3011c中进行调频处理，并经载波调制模块3011c变频后的信号送至中频放大器3011d，由中频放大器3011d对信号再次进行增益放大，此处的中频放大器3011d采用两级中频放大为采集模块提供足够的增益保证；放大后的信号送至低通滤波器3011e进行滤波形成对应的通信信道数据，送至采集模块302。

这样构成的射频前端301通过四组接收单元3011的同时操作，能够同时完成四个通道信道数据的并行接收。

采集模块302，其利用并行高速采样及缓存机制对射频前端接收的多通道数据进行高速采集，得到多通道信道矢量数据。

具体的，该采集模块302包括多通道高速AD变换模块302a、高速缓存模块302b、高速采集模块302c。多通道高速AD变换模块302a作为采集模块302的数据采集端，其具有四个数据接收端口CH1-CH4，这四个数据接收端口CH1-CH4分别与射频前端301中四组接收单元3011的低通滤波器3011e的输出端相接，以并行接收四个通道信道数据；多通道高速AD变换模块302a对接收到的四个通道信道数据进行多通道数据的并行高速AD转换，并将转换后的信号数据传至高速缓存模块302b。

高速缓存模块302b，对多通道高速AD变换模块302a转换后的四个通道信道数据进行高速的并行缓存，以便使得数据访问的速度适应多核处理器的处理速度。

高速采集模块302c，其与高速缓存模块302b数据相接，对高速缓存模块中存储的数据进行实时并行采集，得到多通道信道矢量数据。

预处理系统303，其分别与射频前端301和采集模块302数据通信，对SDR接收机模块300中的数据进行处理。其具体分为两个阶段：第一阶段为采集前，预处理系统303对射频前端301中产生的中频数据进行预处理，具体是对中频数据进行差分I/Q解调得到时延功率谱（幅值、相位）；第二阶段为采集后，预处理系统303对采集模块302采集得到的多通道信道矢量数据进行处理。

同时预处理系统303将预处理后的数据传至多核SOC并行处理模块400，由多核处理器统一调度，分配给DSP模块并行实施信道特征提取与联合功率谱计算。

多核SOC并行处理模块400，其产生可配置探测信号源，由SOC可编程逻辑生成PN基带信号，并传至SDR发射机模块200；同时，多核SOC并行处理模块通过多核控制进行多信道数据的实时并行处理，完成信道特征参数的提取和分析，且并行产生感知结果。

参见图2，该多核SOC并行处理模块400构建于高性能FPGA之上，总体分为两大部分，即多核处理器系统和可编程逻辑单元，其中1）多核处理器系统：包括4个ARM微处理器，内存接口控制器，IO外设，中断控制器，DMA通道，以及访问可编程逻辑的互连加速端口；2）可编程逻辑单元：包括可配置逻辑块，RAM块，DSP切片，可编程IO块等。

由此构成的多核SOC并行处理模块400利用高性能FPGA作为多核SOC处理平台，内嵌四个ARM微处理器核，集成丰富的DSP资源模块和充足的可编程逻辑资源保证了SDR模块的实现及接口驱动的编写。

该模块中ARM微处理器核与可编程逻辑能并行工作，主要用于完成接口控制与数据通信。

而DSP模块基于充足的可编程逻辑资源并行实施数据的算法处理，即进行信道特征提取与联合功率谱计算。

同时，该多核SOC并行处理模块400中采用嵌入式Linux操作系统作为SOC管理架构，嵌入式Linux操作系统完成模块中多核的调度和管理，其通过多核SOC全并行机制，管理和协调四个ARM微处理器核与FPGA之间的数据通信和接口控制，从而实现管理多个ARM微处理器核从数据采集、数据处理到数据输出进行实时并行操作。

由此形成的多核SOC并行处理模块400在产生可配置探测信号源时，主要由其中的可编程逻辑单元来产生相应的信号源，整个过程分为两步：

1）首先利用FPGA构造一个产生m序列的线形移位寄存器，确定本原多项式，生成PN基带信号；

2）实现BPSK（二进制相移键控）调制，构造计数器对外部时钟信号进行分频与计数，并输出两路相位不同的数字载波信号，通过2选1开关在基带信号的控制下，对两路载波信号进行选通，输出的信号即为BPSK信号。

由此形成一组BPSK调制的PN序列探测信号源。

多核SOC并行处理模块400在对数据进行并行处理时，首先由嵌入式Linux统一调度，完成数据在多核处理器系统和可编程逻辑单元之间的传送，预处理后的多通道数据，经由ARM核通过互连加速通道，送给可编程逻辑单元的DSP模块进行处理，完成对信道特征的提取以及联合功率谱生成等任务，处理后的结果，交由FPGA的统计运算模块进行目标特征的提取，存储最终结果，同时对应GPS数据实时回传给地面监控中心，由分布式服务器进行地理坐标配准及目标车辆的进一步识别统计。

参见图3，其所示为基于上述方案形成的高速公路移动车辆感知系统对高速公路移动车辆进行感知的工作流程。

由图可知，该系统在具体实施时，整体可安置机载空地信道探测器中，并将SIMO分集天线阵列布置于机载空地信道探测器的底部。其主要实现步骤为：

1）初始化配置。对SDR发射机和SDR接收机系统进行软硬件初始化配置，完成载频、带宽、功率、增益等重要参数的初始化，使系统进入预备状态，等待探测信号发射命令。

2）多通道并行数据采集。待系统接到探测信号发射命令，系统中的多核SOC并行处理模块将利用SDR技术产生可配置探测信号源，由SOC可编程逻辑生成PN基带信号（具体如上所述，此处不加以赘述），该基带信号输入SDR发射机模块中；SDR发射机根据初始化的参数对该基带信号进行相应的处理形成对应的探测信号，并通过SIMO分集天线阵列中的一组发送天线对地发射探测信号，同时开启SDR接收机运行系统，对四个通道同时进行数据采集，利用并行高速采样及缓存机制，对多通道数据进行高速采集，得到多通道信道矢量数据。

同时，SDR接收机中还通过预处理系统对接收的数据进行处理，其具体分为两个阶段：第一阶段为采集前，利用预处理系统对SDR接收机中射频前端中产生的中频数据进行预处理，具体是对中频数据进行差分I/Q解调得到时延功率谱（幅值、相位）；第二阶段为采集后，预处理系统对预处理系统中采集模块采集得到的多通道信道矢量数据进行处理；最后，预处理系统将预处理后的数据传至多核SOC并行处理模块，由多核处理器统一调度，分配给DSP模块并行实施信道特征提取与联合功率谱计算。

参见图4，其所示基于SDR的空地信道数据预处理系统对SDR接收机中射频前端中产生的中频数据以后的预处理过程。具体为针对空地信道探测器发射的一组BPSK调制的PN序列探测信号源，SDR接收机中射频前端中产生的中频数据进行预处理的过程，其过程如下：

针对SDR接收机中射频前端中多通道ADC采集的中频信号输入，经过滤波和信号分解，差分信号经由低通滤波和降采样，产生I/Q信道正交分量，通过与已知PN序列的相关，得到两正交分量的信道脉冲响应的幅值和相位，从而获得时延功率谱。

通过上述的预处理过程可以针对快速变化的信道更好地进行分析。

3）并行数据分析与处理。采集到的多通道信道矢量数据，交由多核SOC并行处理模块进行并行数据处理，充分利用片上DSP资源和IP核资源，结合可编程逻辑单元，在四个ARM核的控制下，实现信道数据的实时处理，完成信道特征参数提取、DOA算法、分集算法及联合功率谱的计算等。其具体的实现过程如下：

在多核SOC并行处理模块中，首先由嵌入式Linux系统统一调度，完成数据在多核处理器系统和可编程逻辑单元之间的传送，预处理后的多通道数据，经由ARM核通过互连加速通道，送给可编程逻辑单元的DSP模块进行处理，完成对信道特征参数提取、DOA算法、分集算法及联合功率谱生成等任务，处理后的结果，交由FPGA的统计运算模块进行目标特征的提取，存储最终结果。

DSP模块进行各任务处理过程中，由DSP模块进行信道特征参数提取，能够实现对信道传播的视频特性的提取，形成后续目标运动感知的前提条件。

由DSP模块通过DOA算法完成DOA计算，能够确定信道传播的空域信息，以便后续进行目标方位感知。

由DSP模块通过分集算法，实现多天线分集接收感知，从而提高目标感知的精度。

最后，由DSP模块通过时域、空域、频域的联合功率谱计算，实现联合功率谱生成，以此获取目标的具体信息。

4）感知结果并行输出。经过步骤3的数据分析与处理，由多核SOC并行处理模块并行产生感知结果，输出时延功率谱、Doppler功率谱、角度功率谱及联合功率谱，由功率谱分布情况，从时域、频域和空域三个维度来反映出目标（高速公路的行驶车辆）的速度、方位和尺寸等信息，从而实现对目标车辆的实时认知，并对认知结果进行统计分析。

5）数据存储与实时传输。对步骤4产生的空地信道分析结果及目标统计数据，进行基于磁盘阵列的高速存储，同时，将目标统计数据和无人机GPS数据实时回传给地面监控中心，由分布式服务器进行地理坐标配准，对目标车辆进行直观的标注，完成对目标车辆的感知及目标车辆的进一步识别统计。

本发明突破传统基于红外、视频等传感器进行车辆感知的局限性，利用先进的空地移动信道探测与车辆协同感知技术，避免因为光线、气候等环境的变化而发生改变的问题，提高了智能交通系统应用中的全天候、恶劣环境下的车辆感知能力。

与现有技术相比，本发明提供的方案具有如下特点：

1、空地信道探测：通过对时域、频域、空域的信道特征的分析，从而获取联合功率谱，以及使用空地SIMO多天线接收技术，实现空域解析，由此构建多维立体空间扫描，实现全局交通感知。

2、分集特征提取：通过对时、空、频多维空间的信道参数提取和联合功率谱的构建，形成高精度参数化测试，实现实时目标感知。

3、并行处理技术：通过对多通道数据的实时并行处理上，采用了多核SOC架构，处理器系统和可编程逻辑各司其职，保证数据处理的高效运行，由此构建高效空地信道分析，实现全天候精感知。

以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。

Claims (12)

1.一种基于空地信道探测的高速公路车辆感知系统，其特征在于，所述感知系统利用无人机空地信道探测方法，通过布置于无人机探测器底部的收发天线阵列，进行高速公路多车道、多车辆实时扫描探测，根据对空地移动信道变化特性的分析，实时获取移动信道的多维参数，并以此精确估计高速公路上移动车辆的交通信息。

2.根据权利要求1所述的一种基于空地信道探测的高速公路车辆感知系统，其特征在于，所述感知系统包括：

SIMO分集天线阵列，所述SIMO分集天线阵列布置于无人机探测器底部，对地辐射一组探测信号，并收集多组来自高速公路车辆的回波信号，用于空地信道数据分析与目标感知；

SDR发射机模块，所述SDR发射机模块与SIMO分集天线阵列和多核SOC并行处理模块数据相接，所述SDR发射机模块接收多核SOC并行处理模块产生的探测信号源，对其进行处理并传至SIMO分集天线阵列；

SDR接收机模块，所述SDR发射机模块与SIMO分集天线阵列和多核SOC并行处理模块数据相接，所述SDR发射机模块通过多通道并行采集SIMO分集天线阵列收集的多组回波信号，并将采集的多通道数据传至多核SOC并行处理模块；

多核SOC并行处理模块，所述多核SOC并行处理模块通过多核控制进行多信道数据的实时并行处理，完成信道特征参数的提取和分析，且并行产生感知结果。

3.根据权利要求2所述的一种基于空地信道探测的高速公路车辆感知系统，其特征在于，所述SIMO分集天线阵列由一组发射天线和四组接收天线采用分集线阵结构形成。

4.根据权利要求2所述的一种基于空地信道探测的高速公路车辆感知系统，其特征在于，所述SDR发射机模块包括载波调制模块、功率放大器、带通滤波器，所述载波调制模块对接受到的信号进行载波调制，并将调制后的信号传至功率放大器，所述功率放大器对信号进行增益输出，并传至带通滤波器，所述带通滤波器对增益后的信号进行带通滤波，并将滤波后的信号传至SIMO分集天线阵列。

5.根据权利要求2所述的一种基于空地信道探测的高速公路车辆感知系统，其特征在于，所述SDR接收机模块包括射频前端、采集模块和预处理模块，所述射频前端由多组接收单元组成，每组接收单元作为一接收信道分别与SIMO分集天线阵列和采集模块数据相接，完成多通道信道数据的并行接收；所述采集模块利用并行高速采样及缓存机制对射频前端接收的多通道数据进行高速采集；所述预处理模块分别与射频前端和采集模块数据相接，分别对采集前的射频前端接收的中频数据和采集后的采集模块采集的信道矢量数据进行预处理，并将预处理后的数据传至多核SOC并行处理模块。

6.根据权利要求5所述的一种基于空地信道探测的高速公路车辆感知系统，其特征在于，所述射频前端中的每组接收单元由带通滤波器、低噪声放大器、载波调制模块、中频放大器、低通滤波器依次连接组成，所述带通滤波器的输入端作为接收单元的输入端连接SIMO分集天线阵列，低通滤波器的输出端作为接收单元的输出端连接采集模块。

7.根据权利要求5所述的一种基于空地信道探测的高速公路车辆感知系统，其特征在于，所述采集模块包括多通道高速AD变换模块、高速缓存模块、高速采集模块，所述多通道高速AD变换模块的多个接受端口对应连接射频前端中的多组接收单元，进行多通道数据的并行高速AD转换，并将并行AD转换后的数据输入高速缓存模块进行高速缓存，所述高速采集模块对高速缓存模块中存储的数据进行实时并行采集，得到多通道信道矢量数据。

8.根据权利要求2所述的一种基于空地信道探测的高速公路车辆感知系统，其特征在于，所述多核SOC并行处理模块利用FPGA作为多核SOC处理平台，内嵌多个ARM微处理器核，集成DSP资源模块和可编程逻辑资源模块，并以嵌入式Linux操作系统作为SOC管理架构；所述嵌入式Linux操作系统通过多核SOC全并行机制，管理多个ARM微处理器核从数据采集、数据处理到数据输出进行实时并行操作。

9.一种基于空地信道探测的高速公路车辆感知方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：

（1）从空中对地辐射一组探测信号，高速公路车辆在进入该组探测信号的探测范围后将产生多组回波信号；

（2）通过多组通道并行采集来自高速公路车辆的多组回波信号，采集得到多通道信道矢量数据；

（3）通过多核SOC并行处理模块对采集到的多通道信道矢量数据进行实时并行处理，完成信道特征参数提取、DOA算法、分集算法及联合功率谱的计算；

（4）多核SOC并行处理模块并行产生感知结果，输出时延功率谱、Doppler功率谱、角度功率谱及联合功率谱，由功率谱分布情况，对高速公路的行驶车辆进行实时目标认知，对认知结果进行统计分析。

10.根据权利要求9所述的一种基于空地信道探测的高速公路车辆感知方法，其特征在于，所述感知方法中还包括将步骤（4）中空地信道分析结果及目标统计数据，进行基于磁盘阵列的高速存储，同时，将目标统计数据和辐射探测信号的GPS数据实时回传给地面监控中心，由分布式服务器进行地理坐标配准及目标车辆的进一步识别统计的步骤。

11.根据权利要求9所述的一种基于空地信道探测的高速公路车辆感知方法，其特征在于，所述步骤（2）的实现过程如下：

首先，由多核SOC并行处理模块利用SDR技术产生可配置探测信号源，由SOC可编程逻辑生成PN基带信号，该基带信号输入SDR发射机模块中；

接着，SDR发射机根据初始化的参数对该基带信号进行相应的处理形成对应的探测信号，并通过SIMO分集天线阵列中的一组发送天线对地发射探测信号；

最后，同时开启SDR接收机运行系统，对四个通道同时进行数据采集，利用并行高速采样及缓存机制，对多通道数据进行高速采集，得到多通道信道矢量数据。

12.根据权利要求9所述的一种基于空地信道探测的高速公路车辆感知方法，其特征在于，所述步骤（3）的实现过程如下：在多核SOC并行处理模块中，首先由嵌入式Linux系统统一调度，完成数据在多核处理器系统和可编程逻辑单元之间的传送，将预处理后的多通道数据，经由ARM核通过互连加速通道，送给可编程逻辑单元的DSP模块进行处理，完成对信道特征参数提取、DOA算法、分集算法及联合功率谱生成等任务；

最后，将处理后的结果，交由FPGA的统计运算模块进行目标特征的提取，存储最终结果。

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