CN104160296A - 目标检测方法 - Google Patents

Abstract

一种目标检测方法，包括：发送连续波(CW)波形和随机步进频率(RSF)波形，其返回信号在检测周期内被检测；基于所发送的CW波形对在所述检测周期接收的返回信号进行处理，获得表征对应于一个或多个目标的多普勒频移的多普勒频移数据；以及基于所发送的RSF波形以及所获得的多普勒频移数据对所述检测周期的返回信号进行处理，获得对应于一个或多个目标的范围信息。

Description

目标检测方法

技术领域

本发明涉及一种用于获得至少一个目标的信息的方法和装置。在一实施例中，本发明应用于汽车行业中，但是也可以预期有其它应用。

背景技术

近年来，小雷达设备的使用已经变得日渐流行和普遍，特别是用于汽车行业中的诸如避免/缓解碰撞、自适应巡航控制以及盲点检测等高级驾驶辅助系统应用。

因实施技术，这种雷达设备会有许多挑战要面对，例如，其设计所导致的严重功率和复杂性限制。例如，在一些应用中需要在较短时间内仅利用有限的处理能力在宽视场中识别多个目标。

因此，需要一种用于检测目标相关信息的新技术。

发明内容

根据本发明的第一方面，提供一种目标检测方法，包括：

发送连续波(CW)波形和随机步进频率(RSF)波形,其返回信号在检测周期内被检测；

基于所发送的CW波形对在所述检测周期接收的返回信号进行处理，获得表征对应于一个或多个目标的多普勒频移的多普勒频移数据；以及

基于所发送的RSF波形以及所获得的多普勒频移数据对所述检测周期的返回信号进行处理，获得对应于一个或多个目标的范围信息。

在一实施例中，所述方法包括在多个天线上接收所述返回信号。

在一实施例中，所述方法包括：基于所发送的RSF波形和所获得的多普勒频移数据对所述检测周期的返回信号进行处理，获得方位角信息。

在一实施例中，所述方法包括：对所述CW波形和所述RSF波形进行振幅缩放，使得这两种波形的振幅在发送周期内减小。

在一实施例中，所述振幅缩放是线性的。

在一实施例中，所述方法包括：采用时分复用发送所述CW波形和所述RSF波形。

在一实施例中，所述方法包括：采用频分复用发送所述CW波形和所述RSF波形。

在一实施例中，所述方法包括：在不同的检测周期发送不同的CW波形。

在一实施例中，所述方法包括：通过以下步骤，处理所述返回信号以获得多普勒频移数据：

(a)在第一次迭代从所述CW波形的返回信号中确定最有效的多普勒频率，并且在每个后续迭代从残余信号中确定最有效的多普勒频率；

(b)确定所确定的多普勒频率是否满足有效性标准；

(c)估计任何满足有效性标准的所确定的多普勒频率；以及

(d)从返回信号中去除感兴趣的任何估计出的多普勒频率以在第一次迭代中形成残余信号，并且在每个后续迭代中去除任何估计出的多普勒频率以更新所述残余信号；以及

(e)重复步骤(a)至(d)，直到多普勒频率不能满足有效性标准，并且此后将每个估计出的多普勒频率用作所述多普勒频移数据。

在一实施例中，所述方法包括：对于所述多普勒频移数据中的每个估计出的多普勒频率：

(a)为所述多普勒频移数据中的每个估计出的多普勒频率确定，在所述RSF波形的返回信号中是否有对应于多个目标中的相应的一个或多个目标的一个或多个多普勒频移；

(b)对于每个只有一个多普勒频移的估计出的多普勒频率，计算范围和多普勒；

(c)对于每个有一个或多个多普勒频移的多普勒频率：

(ⅰ)在每个后续迭代，在从RSF残余信号中用于最显著多普勒频移的估计出的最显著多普勒频率为所述RSF波形的返回信号中最显著的多普勒频移计算范围和多普勒频移；

(ⅱ)从所述RSF波形的返回信号中去除感兴趣的任何估计出的多普勒频率，以在所述第一次迭代形成RSF残余信号，并且在任何后续迭代更新所述RSF残余信号；以及

(ⅲ)重复步骤(i)和(ii)，直到已经为每个目标获得范围和多普勒频率。

根据本发明的第二方面，提供一种目标检测装置，包括：

信号发生器，用于生成连续波(CW)波形和随机步进频率(RSF)波形，其返回信号在检测周期内被检测；

发送器，用于发送所述CW波形和所述RSF波形；

接收器，用于接收返回信号；和

信号处理器，用于：

基于所发送的CW波形对在所述检测周期接收的返回信号进行处理，获得表征对应于一个或多个目标的多普勒频移的多普勒频移数据；以及

基于所发送的RSF波形以及所获得的多普勒频移数据对所述检测周期的返回信号进行处理，获得对应于一个或多个目标的范围信息。

根据本发明的第三方面，提供一种用于目标检测装置的信号处理器，所述信号处理器用于：

基于所发送的连续波(CW)波形对在检测周期接收的返回信号进行处理，获得表征对应于一个或多个目标的多普勒频移的多普勒频移数据；以及

基于所发送的随机步进频率(RSF)波形以及所获得的多普勒频移数据对所述检测周期的返回信号进行处理，获得对应于一个或多个目标的范围信息。

根据本发明的第四方面，提供一种计算机程序代码，当由一个或多个处理器执行时，所述计算机程序代码实现一种目标检测方法，包括：

基于所发送的连续波(CW)波形对在检测周期接收的返回信号进行处理，获得表征对应于一个或多个目标的多普勒频移的多普勒频移数据；以及

基于所发送的随机步进频率(RSF)波形以及所获得的多普勒频移数据对所述检测周期的返回信号进行处理，获得对应于一个或多个目标的范围信息。

在一实施例中，所述计算机程序代码包括代码，当被执行时，使所述一个或多个处理器中的至少一个生成连续波(CW)波形和随机步进频率(RSF)波形，其返回信号在检测周期内被检测。

本发明还提供一种计算机可读取介质或者一组计算机可读取介质，包括所述计算机程序代码。

附图说明

参照附图，现通过实施例的方式对本发明的实施例进行描述，附图中：

图1为一实施例的目标信息获取系统的示意性框图；

图2为用于多个天线的图1所述目标信息获取系统的接收器处理的示意性框图；

图3示出了所发送信号的振幅缩放；

图4示出了实施例中采用的模拟场景；

图5为用于单个天线的接收器处理的一示意性框图；以及

图6为概括了所述方法的流程图。

具体实施方式

本发明实施例涉及通过发送连续波(CW)波形和随机步进频率(RSF)波形的组合来获得关于一个或多个目标的信息，从一个或多个目标接收返回信号并且处理所述返回信号以提取关于所述目标的信息。本领域技术人员可以理解，根据实施例，所述目标可以是车辆、自行车、行人等。

在本发明的有利实施例中，波形被设计为：

·为多个目标的检测提供足够的范围、速度、方位角分辨率和精确度；

·降低计算复杂度要求；以及

·降低干扰的影响。

在一有利实施例中，所述系统采用多个天线。在这种实施例中，所述系统能够提取涉及目标的范围、角度和方位角信息。这种实施例尤其适合于汽车应用，希望能够获得关于多个不同目标在围绕车辆的“场景”内移动的信息。

在另一实施例中，所述系统采用单个天线，使得在更小的组中能够有更简单的RF架构。虽然没有提供方位角信息，其可以应用于需要较少信息的实施例中。例如，这种系统可以形成自行车后置预警系统的一部分，以提醒骑自行车的人靠近的车辆或恰好在其自行车后面的其它自行车。

图1至图3示出了多天线实施例的图像获取系统。图1是目标信息获取系统100的框图。所述系统100具有数字波形生成器110，该数字波形生成器110可以由，例如，数字信号处理器(DSP)执行的波形软件来实现。所述波形生成器110执行CW波形生成114和RSF波形生成112。然后，RSF波形和CW波形由复用器130复用，以在提供给发送部件140前形成基带波形。可以采用时分或频分复用。如果采用时分复用，有利的是，CW波形在每个检测周期早于RSF波形传输，从返回CW信号提取的作为多普勒信息用作处理RSF信号的信息，以显著降低确定目标范围和方位角所需的计算能力。

本领域技术人员应当理解，在其它实施例中，数字波形生成器可以由直接数字合成器(DDS)来实现。在这种实施例中，波形生成器110采用数字柔性波形生成器，例如，CW波形生成器、RSF波形生成器、或者时域或频域中的CW波形生成器和RSF波形生成器的组合。RSF、CW或组合的基带波形此时升频到毫米波，然后由发送器部件140放大进行发送。

发送器140通过将基带波形与载体混合进行升频。发送器140还具有可编程的增益放大器141，其执行CW和RSF组合波形的振幅缩放，以有效地提高动态范围。即，振幅缩放为在采样期间，使得来自更近目标的信号被按比例缩小，使得它们不会掩盖来自更远目标的返回信号。

所发送的信号在场景150内对一个或多个目标产生影响，并且所反射的返回信号同时由接收器160的天线阵列收集。返回信号由低噪声放大器放大。随后，所述信号被传递给接收器处理部件170以提取目标的范围、多普勒和方位角信息以前，所述接收器160将所述信号与载波进行混合并进一步与基带波形相关的信号进行混合。就这一点而言，如图1所示，该提取是基于所发送的CW和RSF波形进行的。

就这一点而言，为了本实施例的目的，假设场景150包含q个点目标，具有范围r₁,...,r_q、径向速度u₁,...,u_q和方位角θ₁,...,θ_q。系统100的目的为确定目标的数量并估计其范围、径向速度和方位角。有两种返回信号：一种是来自连续波(CW)发送信号，一种是来自随机步进频率(RSF)发送信号。接收器160具有一含m个元件的天线阵列。在一个例子中，m＝8。

首先考虑CW信号。由发送器140发送的信号的形式为

s₁(t)＝A₁exp(jω₀t)

其中，ω₀为载波频率。由m-元件接收器阵列所观察的信号假设满足

$y_1\left(t\right)=\underset{i=1}{\overset{q}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\β}}_{i}a\left({\mathrm{\θ}}_i\right)s_1(t-{\mathrm{\τ}}_i)\exp \left(j{v}_{i}t\right)+w_1\left(t\right)$

其中，τ_i＝2r_i/c，ν_i＝u_iω₀/c，i＝1,...,q，a(·)∈C^m为导向矢量。第i个目标返回的振幅β_i取决于目标范围。导向矢量包括天线响应和基于方位角的时延。接收器处理模块170的信号提取器211具有CW波形提取模块211，其将返回信号与载波进行混合并用周期T₁进行采样。所产生的序列为，

$\begin{array}{c}{z}_1\left(k{T}_1\right)=y_1\left(k{T}_1\right)\exp (-j{\mathrm{\ω}}_{0}k{T}_1)\\ =\underset{i=1}{\overset{q}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\β}}_{i}a\left({\mathrm{\θ}}_i\right)\exp (-j{\mathrm{\ω}}_0{\mathrm{\τ}}_i)\exp \left(j{v}_{i}k{T}_1\right)+w_1\left(k{T}_1\right),k=1,...,n.\end{array}$

假设样品w₁(kT₁)为具有未知协方差矩阵Q的独立的零均值圆型复高斯随机变量(circular complex Gaussian random variable)。

由RSF波形生成模块112生成的RSF信号由一系列短间隔的音调(tone)或码片(chip)组成。假设T₂表示玛片间隔，n表示间隔数量。此时，由发送器170发送的信号为，对于t∈((k-1)T₂,kT₂),k＝1,...,n,

s₂(t)=A₂exp[jω₀t+p_kΔ(t-(k-1)T₂)]

其中，p₁,...,p_n是整数1,...,n的随机排列，Δ是频率间隔。在接收器阵列上的返回信号为

$y_2\left(t\right)=\underset{i=1}{\overset{q}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\β}}_{i}a\left({\mathrm{\θ}}_i\right)s_2(t-{\mathrm{\τ}}_i)\exp \left(j{v}_{i}t\right)+{\mathrm{\ω}}_2\left(t\right)$

信号提取器210具有用于提取RSF返回信号的RSF提取模块212。采样前，RSF提取模块将返回信号与载波频率ω₀进行混合，并以间隔((k-1)T₂,kT₂)与频率p_kΔ进行混合。在时间kT₂,k＝1,...,n进行混合和取样后，RSF提取模块获得

$\begin{array}{c}{z}_2\left(k{T}_2\right)=y_2\left(k{T}_2\right)\exp [-j({\mathrm{\ω}}_{0}t+p_k\mathrm{\Δ}(t-(k-1)T_2))]\\ =\exp (-j{\mathrm{\ω}}_0{\mathrm{\τ}}_i)\underset{i=1}{\overset{q}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\β}}_{i}a\left({\mathrm{\θ}}_i\right)\exp (-j{p}_k\mathrm{\Δ}{\mathrm{\τ}}_i)\exp \left(j{v}_{i}k{T}_2\right)+{\mathrm{\ω}}_2\left(kT\right)\end{array}$

其中，假设w₂(kT)为具有未知协方差矩阵Q的独立的零均值圆型复高斯随机变量。

虽然图2示出了作为接收器处理模块170一部分的信号提取器210，但也可能是其它结构。例如，信号提取器210可以是接收器160的一部分。在另一实施例中，接收器160在将返回信号提供给用于信号提取器的接收器处理模块以进行信号提取前，先将其与载体进行混合。

如图2所示，一旦信号提取器210提取了CW和RSF波形返回信号，则按三个步骤完成目标的检测和估计：

1.由多普勒处理模块220利用CW信号检测目标的多普勒频率。

2.由距离处理模块(range processing module)230利用RSF信号检测并估计距离多普勒平面(rang-Doppler plane)中的目标。

3.利用RSF信号和方位角处理模块240评估目标方位角。

多普勒频率检测

由接收器160获得的测量序列z₁(T₁),...,z₁(nT₁)可用于估计多普勒。此时，系统100不需要精确地估计目标数量及其多普勒。相反，多普勒处理模块220确定高多普勒区域，以利用RSF信号降低距离多普勒处理器230的复杂性。具体地，多普勒处理模块220求得通道(bins)的最小集合V∈{1,...,n}，使得

$\{v_1,...,v_q\}\⋐\underset{a\∈V}{\∪}{b}_a$

其中，b_a＝[2π(a-1/2)/nT₁,2π(a+1/2)/nT₁)。出于多普勒频率检测的目的，假设返回信号为

$z_1\left(k{T}_1\right)=\underset{i=1}{\overset{q}{\mathrm{\Σ}}}{b}_i\exp \left(j{v}_{i}k{T}_1\right)+w_1\left(k{T}_1\right),k=1,...,n.---\left(1\right)$

其中,b_i∈C^m为振幅矢量。应注意，等式(1)的非结构化模型用任意结构的矢量b_i代替完全由一个参数确定的导向矢量a(θ_i)。基于范围的相位也不会出现在等式(1)中，因为没有估计其范围。单个目标的检测基于统计量

max{I₁,...,I_n}   (2)

其中，对于k＝1,...,n,

$I_k=d{(2\mathrm{\πk}/n)}^{*}{\hat{R}}^{-1}d(2\mathrm{\πk}/n)$

*为共轭转置并且 $d\left(\mathrm{\ω}\right)=1/n\underset{t=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{z}_1\left(\mathrm{tT}\right)\exp (-\mathrm{j\ωt})$

$\hat{R}=1/n\underset{t=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{z}_1\left(\mathrm{tT}\right)z_1{\left(\mathrm{tT}\right)}^{*}$

为了简化检验统计量的零分布，(2)中仅使用了傅里叶频率(Fourierfrequencies)。这可以降低检测过程的功率，因为多普勒频率可能落在傅里叶频率之间。

将等式(2)的统计量用作递归过程的一部分以确定有效多普勒频率的集合V。多普勒处理模块220计算统计量(2)并检验其有效性。如果通过有效性检验，则估计分量并用通过去除所估计的分量而获得的残差重复检验。另外，如果有效性检验失败，则过程结束。这体现在算法1中。选择阈值Γ_m,n(α)，使得q＝0时P(s>Γ_m,n(α))＝α，即，不存在目标。因此，Γ_m,n(α)控制周期图峰值的有效性单一测试水平。当不存在目标时，缩放后的周期图坐标2nI_k,k＝1,...,n为具有2m自由度的渐近独立的卡方随机变量。这个性质可以用来确定阈值Γ_n,m(α)。

算法1：检测有效多普勒频率

一旦从CW信号识别出目标多普勒频率，距离多普勒处理模块230采用RSF信号估计范围和精确多普勒。应注意的是，由算法1识别出的通道(bins)数目并不一定对应于所存在的目标的数目，因为每个多普勒通道(Doppler bin)有可能存在多于一个目标。因此，RSF信号也被用来确定存在的目标数目。

出于距离多普勒检测和估计的目的，距离多普勒处理模块230采用RSF信号模型(6)的非结构化版本：

$z_2\left(k{T}_2\right)=\underset{i=1}{\overset{q}{\mathrm{\Σ}}}{b}_i\exp (-j{p}_k\mathrm{\Δ}{\mathrm{\τ}}_i)\exp \left(j{v}_{i}k{T}_2\right)+{\mathrm{\ω}}_2\left(\mathrm{kT}\right)$

在本实施例中，使用了量

$J(\mathrm{\ω},\mathrm{\ψ})=f{(\mathrm{\ω},\mathrm{\ψ})}^{*}{\hat{R}}^{-1}f(\mathrm{\ω},\mathrm{\ψ})$

其中

$f(\mathrm{\ω},\mathrm{\ψ})=1/n\underset{k=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{z}_2\left(k{T}_2\right)\exp [-j(\mathrm{\ωk}{T}_2-\mathrm{\ψ}{p}_k\mathrm{\Δ})]$

对于单个目标，即q＝1，J(ω,ψ)将在(ω,ψ)＝(ν₁,τ₁)具有峰值。同样地，对于q个良好分离的目标，峰值将出现在(ω,ψ)＝(ν_i,τ_i)周围，i＝1,...,q。然而，在距离多普勒平面中不能良好分离的目标可能无法产生单独的峰值。使用类似于算法1的递归过程，以允许检测相互接近的分离目标。此过程体现在算法2中。

仍然在傅里叶频率中计算该检测标准，使得当不存在目标时，周期图坐标为渐近独立的卡方随机变量。这简化了阈值的设定。在算法3中，有必要为迭代次数h选择一个值。这个值通常可以是相当小的，例如三次迭代。

算法2：采用RSF信号的距离多普勒检测与估计

算法3：多个多普勒和范围的估计

该算法中的最后一步是为了方位角处理模块240采用RSF信号来估计方位角。此时，假设目标的数量及其范围和多普勒为已知的。该过程体现在算法4中。

算法4：方位角估计

目标信息可以由一个或多个连接的系统存储于目标数据库250中，用于存取。例如，基于每个目标的信息发出警告或采取行动。连接的系统的例子包括碰撞报警系统、自动制动系统、或自动巡航控制系统。

当希望检测各种范围的目标时，接收器170有限的动态范围造成潜在的问题。检测远距离目标所需的传输功率非常之大，来自附近目标的返回信号将使接收器170饱和。本实施例通过在发送器170内采用振幅缩放缓解了此问题，相对于远距离目标的那些返回信号，发送器170衰减了来自附近目标的返回信号的振幅。在给定的周期内，这可以在发送器170通过周期性的缩放函数ξ(·)来实现，该周期等于采样周期。满足dξ(t)/dt<0。鉴于此，考虑将缩放函数应用到所发送的CW信号。

返回信号为

$y_1\left(t\right)=\underset{i=1}{\overset{q}{\mathrm{\&Sigma;}}}{\mathrm{\&beta;}}_i\mathrm{\&xi;}(t-{\mathrm{\&tau;}}_i)\mathrm{\&alpha;}\left({\mathrm{\&theta;}}_i\right)s_1(t-{\mathrm{\&tau;}}_i)\exp \left(j{v}_{i}t\right)+w_1\left(t\right)$

在用载波进行混合并用周期T₁进行采样后，得到

$z_1\left(k{T}_1\right)=\underset{i=1}{\overset{q}{\mathrm{\&Sigma;}}}{\mathrm{\&beta;}}_i\mathrm{\&xi;}(T_1-{\mathrm{\&tau;}}_i)a\left({\mathrm{\&theta;}}_i\right)\exp (-j{\mathrm{\&omega;}}_0{\mathrm{\&tau;}}_i)\exp \left(j{v}_{i}k{T}_1\right)+w_1\left(k{T}_1\right),k=1,...,n.$

其中，本实施例采用周期性ξ(·)。随着延迟τ_i减小，ξ(T₁-τ_i)的值减小，使得附近目标相对于远距离目标被衰减。图3中示出了缩放函数，该缩放函数为时间的线性函数。在采样时刻，相对于远距离目标，附近目标(即，具有较小延迟的目标)的振幅的减小是显而易见的。振幅缩放是有时间延迟的，τ＝T/10320的延迟和τ＝3T/5330延迟。垂直线340表示采样时刻。本领域技术人员应当理解，可以使用其它缩放函数，例如，起初可以以较低速率缩放信号，接近发送周期结束时再进行更迅速的缩放。

因此，应当理解，如图6所示，方法600可以概括为：发送CW波形和RSF波形610；对所述CW波形的返回信号进行处理620以获得多普勒频移数据；对所述RSF波形的返回信号进行处理630以获得范围信息；并且，在一些实施例中，处理所述RSF波形的返回信号640以获得方位角信息。

实施例

如图2所示，仿真分析采用一种意在模仿有汽车移动的真实情况的场景。雷达正前方有一辆汽车沿着同一方向移动，紧邻车道有九辆汽车朝雷达移动。迎面而来的目标速度几乎相等。CW信号的参数为：ω₀＝154πGrad/s,n＝1000,A₁＝5000并且T₁＝2ms。RSF信号的参数为：ω₀＝154πGrad/s,n＝1000,△＝πkrad/s,A₂＝5000并且T₂＝2ms。接收器阵列具有m＝8个元件。如图3所示，对于t∈[kTi,(k+1)Ti)，由振幅缩放器141实现的振幅缩放函数被设置为(ξ(t)＝1-(t-kTi)/Ti。

加性噪声(additive noise)的协方差矩阵取自具有20个自由度的威沙特分布(Wishart distribution)，然后换算为单位行列式(unit-determinant)。通过这些参数，来自最近目标的返回信号具有7.4分贝(dB)的信噪比(SNR)，而来自最远目标的返回信号具有-14.3分贝的信噪比。算法1和算法2需要选择每个显著性检验的水平α。在该例子中，这两个算法均用于α＝10^-3。

通过平均1000多测量方案来评估算法的性能。对于每个测量方案，采用分配算法将算法返回的估量分配给目标。在分配有估量的目标的参数值的特定区域内的估量被认为是真实的目标检测，否则为虚假的检测。在该实施例中，如RMS位置误差所测量的，估计每个目标的真实检测数以及参数的准确度。其结果如表1所示。还示出了单个目标位置估计的克拉美罗界(Cramer-Rao bounds)。该结果表明，算法能够可靠并精确地定位相当大数量的目标。这些结果中值得注意的一个特征在于，为-10.59分贝目标获得的检测结果比为-10.92和-11.95分贝目标获得的结果更差。这是因为该目标的多普勒频率落在接近两个傅里叶频率之间的中点。

表1：  图2的场景仿真结果。

图5示出了一种替代实施例，其中，接收器160B中只有单个天线。由接收器处理模块170B的信号提取器410按照以上有关图2的描述相类似的方式提取返回信号，然而，由于仅存在单个天线，没有足够的信息来提取角度信息。因此，多普勒处理器420可以采用与上述有关图2的描述相似的递归过程来估计多普勒，仅范围信息由范围处理器430进行提取，并被存储于目标数据库440中。

在上述描述中，某些步骤被描述为由处理器执行，应当理解的是，由于例如硬件或编程限制，这些步骤通常需要以电子方式实现的步骤执行的若干子步骤。

优选实施例的方法通常提供在专用电路中。然而，所述方法也可以通过提供为一种用于配置处理电路以执行该方法的程序代码提供；该程序代码为由一种装置的一个或多个处理器执行的一组指令。这种程序代码可以以若干种形式提供。例如，可以将其作为写入与处理器相关联的现有存储器设备的数据信号，或者作为一种可以用包含该程序代码的新的存储器替代的现有存储器，例如EPROM提供。如果所述代码被写入所述存储器中，则可以根据已知技术将其提供到诸如磁盘、U盘等有形的计算机可读取介质中，或通过从远程计算机上的存储设备下载。进一步地，根据其结构，所述程序代码可以留存在多个不同地方，例如，在与执行所述方法具体方面的独立处理器相关联的存储器中。在这种例子中，该组存储器提供一组包括所述计算机程序代码的计算机可读取介质。实际的程序代码可以采取任何合适的形式，并且可以由熟练的程序员通过上述描述的方法(包括上述算法)产生。

这里所说的术语“处理器”一般用来指任何能够生成并处理数字信号的设备。然而，典型的实施例将使用最有利于数字信号处理需要的数字信号处理器。

本领域技术人员可以理解，在不脱离本发明的精神和范围的前提下，可以对其做出任何修改。另外，显而易见的是，可以采用本发明实施例的某些特征来形成进一步的实施例。

例如，虽然上述实施例描述了在每个检测周期采用相同CW波形，应当理解，CW波形可能在检测周期之间或更加不定期地发生跳频。CW波形发生跳频有利地减少了来自其它目标信息获取系统的干扰的潜在性。此外，应当理解，可以约束RSF波形的随机性程度，以避免例如RSF音调在同一频带生成为CW波形。

类似地，在一些实施例中，接收器可能比天线元件具有更少的接收链。例如，不同于使用八天线元件和八接收链来同时获得返回信号，可以在第一时间周期使用适当的转换电路将四天线元件(天线元件的第一子集)连接到四接收链以获得返回信号，并且在第二时间周期将再一个四天线元件(与所述第一子集互补的第二子集)连接到四接收链。然后，可以将这两个周期的数据实际上作为随后处理中单个周期的数据进行处理。

应当理解，如果本文中引用了任何现有技术，该引用并不意味着任何国家承认所述现有技术形成本领域公知常识的一部分。

在上述权利要求和本发明的上述描述中，除非由于语言表达或必要暗示而需要其他说明，词语“包括”或其变体的使用包含意义，即，用以在本发明各种实施例中说明指定特征的存在，而不是排除进一步特征的存在或增加。

Claims (24)

1.一种目标检测方法，包括：

发送连续波(CW)波形和随机步进频率(RSF)波形，其返回信号在检测周期内被监测；

基于所发送的CW波形对在所述检测周期接收的返回信号进行处理，获得表征对应于一个或多个目标的多普勒频移的多普勒频移数据；以及

基于所发送的RSF波形以及所获得的多普勒频移数据对所述检测周期的返回信号进行处理，获得对应于一个或多个目标的范围信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，包括：在多个天线上接收所述返回信号。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，包括：

基于所发送的RSF波形和所获得的多普勒频移数据对所述检测周期的返回信号进行处理，获得方位角信息。

4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，包括：对所述CW波形和所述RSF波形进行振幅缩放，使得这两种波形的振幅在发送周期内减小。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述振幅缩放是线性的。

6.根据权利要求1至5中任一项所述的方法，其特征在于，包括：采用时分复用发送所述CW波形和所述RSF波形。

7.根据权利要求1至5中任一项所述的方法，其特征在于，包括：采用频分复用发送所述CW波形和所述RSF波形。

8.根据权利要求1至7中任一项所述的方法，其特征在于，包括：在不同的检测周期发送不同的CW波形。

9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，包括：通过以下步骤，处理所述返回信号以获得多普勒频移数据：

(a)在第一次迭代从所述CW波形的返回信号中确定最有效的多普勒频率，并且在每个后续迭代从残余信号中确定最有效的多普勒频率；

(b)确定所确定的多普勒频率是否满足有效性标准；

(c)估计任何满足有效性标准的所确定的多普勒频率；以及

(d)从返回信号中去除任何估计出的多普勒频率以在第一次迭代中形成残余信号，并且在每个后续迭代中去除任何估计出的多普勒频率以更新所述残余信号；以及

(e)重复步骤(a)至(d)，直到多普勒频率不能满足有效性标准，并且此后将每个估计出的多普勒频率用作所述多普勒频移数据。

10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，包括：对于所述多普勒频移数据中的每个估计出的多普勒频率：

(a)为所述多普勒频移数据中的每个估计出的多普勒频率确定，在所述RSF波形的返回信号中是否有对应于多个目标中的相应的一个或多个目标的一个或多个多普勒频移；

(b)对于每个只有一个多普勒频移的估计出的多普勒频率，计算范围和多普勒；

(c)对于每个有一个或多个多普勒频移的多普勒频率：

(ⅰ)在每个后续迭代，在从RSF残余信号中用于最显著多普勒频移的估计出的最显著多普勒频率为所述RSF波形的返回信号中最显著的多普勒频移计算范围和多普勒频移；

(ⅱ)从所述RSF波形的返回信号中去除感兴趣的任何估计出的多普勒频率，以在所述第一次迭代形成RSF残余信号，并且在任何后续迭代更新所述RSF残余信号；以及

(ⅲ)重复步骤(c)(i)和(c)(ii)，直到已经为每个目标获得范围和多普勒频率。

11.一种目标检测装置，包括：

信号发生器，用于生成连续波(CW)波形和随机步进频率(RSF)波形，其返回信号在检测周期内被监测；

发送器，用于发送所述CW波形和所述RSF波形；

接收器，用于接收返回信号；和

信号处理器，用于：

基于所发送的CW波形对在所述检测周期接收的返回信号进行处理，获得表征对应于一个或多个目标的多普勒频移的多普勒频移数据；以及

基于所发送的RSF波形以及所获得的多普勒频移数据对所述检测周期的返回信号进行处理，获得对应于一个或多个目标的范围信息。

12.根据权利要求11所述的装置，其特征在于，所述接收器包括多个天线。

13.根据权利要求12所述的装置，其特征在于，所述信号处理器用于，基于所发送的RSF波形和所获得的多普勒频移数据对所述检测周期的返回信号进行处理，获得方位角信息。

14.根据权利要求1至3中任一项所述的装置，其特征在于，包括振幅缩放器，用于对所述CW波形和所述RSF波形进行振幅缩放，使得这两种波形的振幅在发送周期内减小。

15.根据权利要求14所述的装置，其特征在于，所述振幅缩放是线性的。

16.根据权利要求11至15中任一项所述的装置，其特征在于，所述发送器采用时分复用发送所述CW波形和所述RSF波形。

17.根据权利要求11至15中任一项所述的装置，其特征在于，所述发送器采用频分复用发送所述CW波形和所述RSF波形。

18.根据权利要求1至7中任一项所述的装置，其特征在于，所述发送器在不同的检测周期发送不同的CW波形。

19.根据权利要求11所述的装置，其特征在于，所述信号处理器通过以下步骤处理所述返回信号以获得多普勒频移数据：

(a)在一次迭代从所述CW波形的返回信号中确定最有效的多普勒频率，并且在每个后续迭代从残余信号中确定最有效的多普勒频率；

(b)确定所确定的多普勒频率是否满足有效性标准；

(c)估计任何满足有效性标准的所确定多普勒频率；以及

(d)从返回信号中去除任何估计的多普勒频率以在一次迭代中形成残余信号，并且在每个后续迭代中去除任何估计的多普勒频率以更新所述残余信号；以及

(e)重复步骤(a)至(d)，直到多普勒频率不能满足有效性标准，并且此后将每个估计出的多普勒频率用作所述多普勒频移数据。

20.根据权利要求19所述的装置，其特征在于，对于所述多普勒频移数据中的每个估计出的多普勒频率，所述信号处理器用于：

(a)为所述多普勒频移数据中的每个估计出的多普勒频率确定，在所述RSF波形的返回信号中是否有对应于多个目标中的相应的一个或多个目标的一个或多个多普勒频移；

(b)为每个只有一个多普勒频移的估计出的多普勒频率，计算范围和多普勒；

(c)对于每个有一个或多个多普勒频移的多普勒频率：

(ⅰ)在每个后续迭代，在从RSF残余信号中最有效多普勒频移的估计出的最显著多普勒频率计算所述RSF波形的返回信号中最有效的多普勒频移的范围和多普勒频移；

(ⅱ)从所述RSF波形的返回信号中去除感兴趣的任何估计出的多普勒频率，以在所述一次迭代形成RSF残余信号，并且在任何后续迭代更新所述RSF残余信号；以及

(ⅲ)重复步骤(c)(i)和(c)(ii)，直到已经为每个目标获得范围和多普勒频率。

21.一种用于目标检测装置的信号处理器，所述信号处理器用于：

基于所发送的连续波(CW)波形对在检测周期接收的返回信号进行处理，获得表征对应于一个或多个目标的多普勒频移的多普勒频移数据；以及

基于所发送的随机步进频率(RSF)波形以及所获得的多普勒频移数据对所述检测周期的返回信号进行处理，获得对应于一个或多个目标的范围信息。

22.一种计算机程序代码，当由一个或多个处理器执行时，所述计算机程序代码实现一种目标检测方法，包括：

基于所发送的连续波(CW)波形对在检测周期接收的返回信号进行处理，获得表征对应于一个或多个目标的多普勒频移的多普勒频移数据；以及

基于所发送的随机步进频率(RSF)波形以及所获得的多普勒频移数据对所述检测周期的返回信号进行处理，获得对应于一个或多个目标的范围信息。

23.根据权利要求22所述的计算机程序代码，其特征在于，还包括代码，当被执行时，使所述一个或多个处理器中的至少一个生成连续波(CW)波形和随机步进频率(RSF)波形，其返回信号在检测周期内被检测。

24.一种有形的计算机可读取介质或者一组计算机可读取介质，包括权利要求22或权利要求23所述的计算机程序代码。