CN105245584A - 一种基于ofdm雷达通信一体化的车联网感知系统及其构建方法 - Google Patents

Abstract

一种基于OFDM雷达通信一体化的车联网感知系统，它包括：数据融合单元、行车信息获取单元、回波信号提取单元、信号调制单元、信号解调单元、无线收发单元，它们之间彼此相互连接；一种基于OFDM雷达通信一体化的车联网感知系统的构建方法，它包括十三大步骤。本发明采用OFDM完成对自身行车信息的调制与发射共享，一方面可通过合作通信方式解调出其他车辆的行驶速度、工作状态及动向特征数据，另一方面则可利用非合作雷达探测方式测量本车与周边其他车辆的相对位置及运动信息，进而为驾驶员或自动驾驶系统实时提供周边目标运动情况，帮助其采取必要的合理措施，提高行车安全。

Description

一种基于OFDM雷达通信一体化的车联网感知系统及其构建方法

技术领域

本发明为一种基于OFDM雷达通信一体化的车联网感知系统及其构建方法，它采用正交频分复用(OrthogonalFrequencyDivisionMultiplexing，OFDM)、雷达信号处理等相关技术，实现非合作探测与合作通信两种方式的有机结合，提高车辆智能化和行车安全性，属于数字信号处理领域。

背景技术

车联网是指利用先进的传感技术、网络技术等，对道路和车辆运行状况进行全面感知，实现多个系统间的大范围、大数据交互，可应用于行车安全、信息娱乐等多个方面，在丰富车辆娱乐系统的同时，增强车辆行驶的安全性能。

目前，车联网在信息感知与获取方面主要通过自身行车系统得到行驶速度、车辆位置等内容，再通过移动互联网络与系统内其他用户共享车辆信息。首先，己方车辆位置信息主要依靠全球定位系统(GlobalPositioningSystem，GPS)定位信息获得，而民用GPS信号的精度在10米左右，故不能满足车辆在正常行驶过程中对安全间距的要求。其次，由于汽车产业链的封闭性，大多数厂商都将车联网设计为一个封闭的系统，不同厂商的车辆不能互通，这就极大的限制了不同车辆间信息交互的可能性，降低了车联网在行车安全方面的应用效能。第三，虽然越来越多的车辆配置了遍布车辆前后的雷达探头，亮度高、照射距离远的氙气车灯，甚至激光车灯，但现有雷达探头主要应用于低速泊车、倒车等情况，其有效探测距离一般在2米以内，无法为高速行驶状态下的车辆提供安全距离；此外，虽然高亮度车灯、激光车灯可以为车辆提供更远的照射距离，但在雨、雾等恶劣天气环境下其作用距离将大大缩短，同时，黑色等深颜色目标由于反射光较弱，其作用效果也将进一步降低。

目前，无人驾驶汽车和辅助驾驶技术由于控制车辆行驶方向、速度的需要，多依靠光学探测器获取环境图像，再通过图像识别技术实时获取一定范围内其他车辆或障碍物的距离、速度、方位等信息。但在雨、雾等可视条件差的情况下，光学探测器的探测距离和成像质量都会急剧下降，无法为快速行驶状态下的车辆提供足够的安全保证。因此需要一种可在多种气象条件下获取周围障碍物信息的探测技术。

OFDM技术由于具有频谱利用率高、抗多径、抗干扰等特点，现广泛应用于第三代、第四代移动通信网络等无线通信领域。同时，因为OFDM技术具有峰值功率低、频带宽等特点，也在低截获雷达信号设计中得到应用。虽然通信系统与雷达系统在环境感知中各有长处，但是由于二者在设计需求、处理方法等方面的差异，目前关于OFDM的雷达与通信融合应用依然处于起步阶段。

针对上面提到的情况以及实际应用需求，本发明提出了一种基于OFDM、综合雷达主动探测与无线通信的车联网感知系统设计方法，可以实现对周围目标的主动探测，以及同时与合作目标的车际通信。该系统采用OFDM信号，在通信数据中插入本车行驶信息，一方面，若与周边其他车辆建立合作通信关系，则既可借助目标车辆的发射信号解调出对方当前速度及其他状态特征参数(如是否工作正常、变换车道等)，又可利用散射回波信号测量出己方与目标车辆的相对距离和角度信息；另一方面，若无法与周边其他车辆有效通信，则该系统将仅处于非合作探测工作方式，通过自适应调整OFDM发射信号并接收、处理来自其他车辆的散射回波完成对周边车辆相对速度、距离和角度的测量。该系统融合了非合作探测与合作通信两种工作方式，可提高其对实际复杂交通环境的适用性和安全可靠性，为有人/无人驾驶汽车提供必要的道路感知信息。此外，由于上述两种工作方式采用相同信号波形与收发装置，系统易于实现集成化和小型化，从而降低其对车辆整体结构的影响。

发明内容

本发明目的在于提供一种基于OFDM雷达通信一体化的车联网感知系统及其构建方法，它是一种综合非合作探测与合作通信技术的车联网感知系统设计方法。其采用OFDM完成对自身行车信息的调制与发射共享，一方面可通过合作通信方式解调出其他车辆的行驶速度、工作状态及动向特征数据，另一方面则可利用非合作雷达探测方式测量本车与周边其他车辆的相对位置及运动信息，进而为驾驶员或自动驾驶系统实时提供周边目标运动情况，帮助其采取必要的合理措施，提高行车安全。

1)本发明一种基于OFDM雷达通信一体化的车联网感知系统，它包括：数据融合单元、行车信息获取单元、回波信号提取单元、信号调制单元、信号解调单元、无线收发单元。它们之间彼此相互连接。

所述数据融合单元为本发明的核心单元。它分别与行车信息获取单元、车载多媒体系统、信号调制单元、信号解调单元、回波信号提取单元相连接，完成从行车信息获取单元和车载多媒体系统读取行驶数据帧和多媒体数据帧，经数据封装后发送给信号调制单元；同时，对信号解调单元获得的数据进行数据帧解包，一方面将解包后获得的多媒体信息传输给车载多媒体系统进行显示播放，另一方面对回波信号提取单元提取的信息进行回波信号处理，并通过数据融合，构成对周围目标运动状态的实时感知结果，为有人/无人驾驶汽车提供必要的辅助信息。

所述行车信息获取单元，它通过标准的车载诊断系统(On-BoardDiagnostic，OBD)接口接入车载电子控制单元(ElectronicControlUnit，ECU)，同时通过内部总线连接数据融合单元，完成对本车瞬时速度、平均速度、GPS位置、制动情况等行驶数据的读取，以及将这些数据封装为行驶数据帧等功能。

所述回波信号提取单元，它与无线收发单元、数据融合单元相连接，负责从无线信号中提取回波信号，即从无线收发单元接收的无线信号中提取己方发射信号通过目标车辆后向散射得到的电磁回波，并将该散射回波信号传输给数据融合单元进行处理。

所述信号调制单元，它与数据融合单元、无线收发单元相连接，负责完成发射信号的OFDM调制，即将数据融合单元生成的通信数据根据频率分配协议调制到各子载波上，然后传输至无线收发单元。

所述信号解调单元，它与无线收发单元、数据融合单元相连接，负责完成接收信号的OFDM解调，即将无线收发单元接收的信号按照频率分配协议解调为不同目标的通信数据，然后传输至数据融合单元进行处理。

所述无线收发单元，它与信号调制单元、信号解调单元、回波信号提取单元相连接，负责完成OFDM信号的发射和接收，即一方面将调制后的数字信号转换为模拟信号并发射，另一方面将接收的高频模拟信号转换为数字信号，再分别传输至信号解调单元和回波信号提取单元进行处理。

本发明所提一种基于OFDM雷达通信一体化的车联网感知系统，其工况概述如下：

车辆启动，系统读取本车速度、位置等行车信息；判断周围目标是否为合作目标，若为合作目标则建立通信链路，同时获取目标行车信息；车辆行驶过程中，在与合作目标通过数据通信进行实时信息共享的同时，利用来自对方车辆的散射回波提取该目标的距离信息，以此修正基于GPS的位置推算结果；对于周围的非合作目标，将从其散射回波中提取该目标的速度、距离等特征信息；在上述分别针对合作与非合作目标的两种处理方式中，该系统将对通信数据帧做自适应调整，以实现测量性能的优化；在此基础上，系统综合判断各目标的运动状态，生成车辆辅助驾驶信息。系统流程如图2所示。

本发明一种基于OFDM雷达通信一体化的车联网感知系统的构建方法，它包括下述几个步骤：

步骤一：获取本车行驶状态信息并构成行驶数据帧

车辆行驶信息主要包括瞬时速度、平均速度、GPS位置、制动、瞬时油耗、发动机转速、变速器档位、续航里程等。通过GPS位置可以计算相对距离，通过瞬时速度和制动情况可以计算相对运动趋势，依靠相对距离和相对运动趋势，辅助驾驶技术则可以为驾驶者提供障碍预警、车辆避让等驾驶提示，在特殊情况下还能够帮助车辆进行紧急制动。此外，系统利用ECU获取己方发动机各部分的工作状态数据，为车辆辅助驾驶提供所必需的形式信息。而OBD是标准的车辆诊断接口，通过该接口可以连接ECU获取车辆行驶信息。获取行驶数据帧原理图如图3所示。

获取本车行驶信息并构成行驶数据帧的方法是：将行驶信息获取单元连接车辆OBD接口，系统启动后，按照标准协议从ECU获取本车行驶信息，进而封装为行驶数据帧。

步骤二：获取多媒体数据并构成多媒体数据帧

车联网的主要功能是车辆与车辆的互联互通。在此基础上，可以实现车际音/视频通话、多媒体共享、网络通信等诸多功能，但这些功能都需要以高速互连的车联网为基础。车载多媒体系统通过标准数据接口，接入车联网控制单元。获取多媒体数据帧原理图如图4所示。

获取多媒体数据并构成多媒体数据帧的方法是：车联网控制单元通过标准数据接口与车载多媒体系统进行连接，将多媒体数据写入数据缓存，并以固定周期从缓存中读取数据，按照数据协议封装为多媒体数据帧。

步骤三：行驶数据帧和多媒体数据帧按协议构成通信数据帧

行驶数据和多媒体数据是组成车辆互连数据的基本单元。其中，车辆行驶状态由于变化频繁，所以其数据具有数据量小、长度固定、变化频率高等特点；多媒体数据依照多媒体应用的不同，具有数据量大、长度可变等特点。因此，车辆互连需要兼顾车辆行驶状态和多媒体应用两类数据特点，进而设计数据封装协议，满足车辆互连需求。通信数据帧构成原理如图5所示。

行驶数据帧和多媒体数据帧按协议构成通信数据帧的方法：从行驶信息获取单元和多媒体数据接口分别读取行驶数据帧和多媒体数据帧，按照数据封装协议将行驶数据帧和多媒体数据帧封装为通信数据帧。

步骤四：通信数据帧的自适应变化

无线信号回波中包含反射目标的大量信息，通过对其处理可以提取目标相对距离及相对速度等运动信息。其中，距离测量分辨率为

${\mathrm{\δ}}_r=\frac{c}{2B}$ ①

公式①中，δ_r表示距离分辨率，c表示光速，B表示信号带宽。速度测量分辨率为

${\mathrm{\δ}}_v=\frac{c}{2{\mathrm{ft}}_p}$ ②

公式②中，δ_v表示速度分辨率，c表示光速，f表示无线信号的频率，t_p表示无线信号的持续时间。

由公式①可知，为得到较高的距离分辨率，必须有足够大的信号带宽；由公式②可知，对于固定工作频段的雷达，为得到较高的速度分辨率，则需要信号具有更长的持续时间。对于OFDM而言，当信号结构(符号长度与子载波数目)确定后，其带宽将保持不变，即距离分辨率恒定，但是，信号持续时间则依通信数据量大小而变化，进而影响系统的速度分辨率。由于通过GPS信号得到的距离精度较低，不利于对周围多部车辆的准确分辨，本系统将采用雷达主动测距对其进行修正。而在速度测量方面，对于合作目标，从ECU获得的车辆行驶速度精度较高，可以满足辅助驾驶的需要；对于非合作目标，为利用散射回波对多部车辆进行高精度速度估计，系统将设定发射信号的最小持续时间t_p-min。若有效信息过短，则通过补充多个恒定幅度为“1”的无效数据，以保证发射信号时长满足t_p-min要求，即对目标车辆的速度分辨率达到δ_v-min＝c/(2ft_p-min)。通信数据帧的自适应变化原理如图6所示。

通信数据帧自适应变化方法：判断目标是否为合作目标；若为合作目标，则将通信数据帧直接传输至调制单元，并利用散射回波估计目标距离，进而对GPS结果进行修正；若为非合作目标，则通过补充恒定幅度数据使发射信号时长大于等于系统预设值t_p-min。

步骤五：进行OFDM调制及上变频

为保证无线信号的带宽满足系统通过散射回波获取目标相对距离信息的需要，系统将工作频段划分为多个不重叠的子频段，并按照频率分配协议，将多个间断的子频段分配给一个终端，以保证每个终端信号具有足够的带宽。同时采用OFDM调制方式对数据进行调制，有效降低多径、目标移动等不利因素对通信质量的影响，保证较高的通信速率。最后，对OFDM调制后的基带信号进行数字上变频处理，以调制至系统工作频点。频谱分配如图7所示。

OFDM调制及上变频方法：通信数据帧传输至调制单元，根据频率分配协议经离散傅里叶逆变换(InverseDiscreteFourierTransform，IDFT)运算实现OFDM调制，进而构成通信基带信号；再经过数字上变频处理，最终产生高频通信信号。

步骤六：通过车体探头发射无线信号

车体探头分别安装于机动车前部和后部，有效范围可以覆盖车辆前后双向较大区域。通过收发双工单元，可以实现无线信号的同时收发。发射无线信号原理如图8所示。

发射无线信号方法：待发射的高频通信信号传输至车体探头后，经过数/模转换器(DigitaltoAnalogConverter，DAC)，转换为模拟信号，由车体探头的发射单元分别向车辆前部和后部发出，形成车联网有效作用区域。

步骤七：通过车体探头接收无线信号及散射回波信号

车体探头主要接收来自其他车辆的发射信号以及己方放射信号经由目标的后向散射回波，再经过模/数转换器(AnalogtoDigitalConverter，ADC)，转换为便于处理的数学信号。接收无线信号原理如图9所示。

接收无线信号方法：无线信号由车体探头的接收单元转换为模拟电信号，再由ADC转换器转换为便于快速处理的数字信号。位于不同位置的探头接收的信号共同组成多路并行信号，以实现对不同方位目标的辨别。

步骤八：判断接收信号类型

接收信号主要可分为：由合作目标车辆发射的无线通信信号，以及由本车发射的无线信号遇其他车辆后的散射回波。因为不同车辆发射的无线信号分布于不同的子频段，所以不同车辆发射的无线信号间不存在同频干扰。按照调制协议对接收无线信号进行分析，在工作频段内的非本车工作子频段存在信号，则判定其来自于车联网合作目标，从而将该信号传输至信号解调单元；否则判定为来自于非合作目标的散射回波，将其传输至回波信号提取单元。接收信号类型判断原理如图10所示。

接收信号类型判断方法是：对ADC转换后的信号进行数字下变频处理，产生基带信号；分析基带信号的频谱，若在工作频段内的非本车子频段存在信号，则判定为合作目标通信信号，并将其传输至信号解调单元进行处理；若在工作频段内的非本车子频段不存在信号，则判定为非合作目标散射回波，并将该信号传输至回波信号提取单元。

步骤九：解调合作目标通信信号

车联网系统的工作频段被分配给多个终端使用，根据频率分配协议可以从OFDM解调后的数据帧中将不同终端的通信数据分离。解调合作目标信号原理如图11所示。

解调合作目标通信信号方法是：基带信号经离散傅里叶变换(DiscreteFourierTransform，DFT)运算后得到OFDM解调信号，再按照频率分配协议可以从解调信号中分离出不同终端的通信数据。

步骤十：提取行驶数据和多媒体数据

通信数据由车辆行驶数据和多媒体数据组成。按照数据封装协议对通信数据进行解封装可以得到目标车辆的行驶数据以及多媒体数据，以供车载辅助行驶系统和车载多媒体系统使用。提取行驶数据和多媒体数据原理如图12所示。

提取行驶数据和多媒体数据方法是：按照数据封装协议将通信数据帧拆分为行驶数据帧和多媒体数据帧，再分别解封装得到行驶数据和多媒体数据，其中，多媒体数据通过标准数据接口接入车载多媒体系统。

步骤十一：目标车辆散射回波处理

当接收到目标车辆的后向散射回波信号后，利用脉冲压缩和相干积累得到该信号在距离-速度二维平面的能量分布，进而通过峰值检测可以提取出目标的相对己方车辆的距离和速度信息。对于合作目标，利用距离信息可对GPS数据进行修正，提高系统感知精度；对于非合作目标，该距离和速度估计结果将作为其行驶状态的特征参数，从而构成周边车辆环境感知与辅助驾驶决策的重要输入信息。目标车辆散射回波处理原理如图13所示。

目标车辆散射回波处理方法是：通过脉冲压缩和相干积累，测量目标回波的延迟时间，计算得到本车与目标的相对距离；提取回波的多普勒频率，计算得到目标的相对速度。

步骤十二：生成多目标相对运动数据模型

多探头接收到的数据经过处理可得到的己方车辆周围合作目标的行驶信息，通过与本车行驶信息融合比对，生成车辆周围目标的相对运动数据模型。生成相对运动数据模型原理如图14所示。

生成多目标相对运动数据模型的方法是：将不同目标的速度、GPS位置等行驶状态与本车行驶状态进行实时比对，从而得到目标与本车的相对速度、距离、位置等信息，并经融合处理生成周边车辆的相对运动数据模型。

步骤十三：生成辅助驾驶信息

合作目标相对运动数据模型中的位置信息是车载定位系统通过民用级GPS信号获得的，误差较大，需要通过从目标散射回波中提取其运动状态信息进行修正；非合作目标的运动状态信息无法由通信数据提供，只能利用目标散射回波获得。综合合作目标与非合作目标相对本车的运动状态，最终生成辅助驾驶信息。生成辅助驾驶信息原理如图15所示。

生成辅助驾驶信息方法是：根据不同位置探头获得目标相对运动状态，对相对运动数据模型中的目标数据进行修正；若目标未在相对运动数据模型中，则将目标信息进行补充。根据相对运动数据模型中周边目标的运动状态，对己方车辆行为做出合理规划，辅助车辆驾驶。

优点及功效：本发明一种基于OFDM雷达通信一体化的车联网感知系统及其构建方法，实现了非合作目标主动探测与合作目标数据通信的有机结合，主要具有以下优点：

1)可自动调整数据帧长度，保证较高的频谱使用率和雷达主动测量性能；

2)具有多路信号同时发射和接收功能，实现简单；

3)OFDM信号特点决定了该系统数据处理可通过快速算法进行优化，满足车联网感知系统对实时性的要求；

4)所有接口均采用通用接口标准，兼容性强，便于应用于各种车辆平台。

可见，结合雷达探测与合作通信技术的车联网感知系统，一方面能够提高车辆智能化水平和行车安全性，另一方面在系统结构上采用通用化设计，可与各种车辆平台相兼容。因此，该系统在有人/无人驾驶汽车中具有较高的应用价值。

附图说明

图1是系统结构图。

图2是系统流程图。

图3是获取行驶数据帧原理图。

图4是获取多媒体数据帧原理图。

图5是构成通信数据帧原理图。

图6是通信数据帧自适应变化原理图。

图7是频谱分配图。

图8是发射无线信号原理图。

图9是接收无线信号原理图。

图10是判断接收信号类型原理图。

图11是解调合作目标信号原理图。

图12是提取行驶数据和多媒体数据原理图。

图13是目标车辆散射回波处理原理图。

图14是生成相对运动数据模型原理图。

图15是生成辅助驾驶信息原理图。

图中符号说明如下：

ECU电子控制单元；OBD车载诊断系统；OFDM正交频分复用；

ADC模/数转换器；DAC数/模转换器。

具体实施方式

见图1—图15，本发明提出一种基于OFDM雷达通信一体化的车联网感知系统及其构建方法，包括：数据融合单元、行车信息获取单元、回波信号提取单元、信号调制单元、信号解调单元、无线收发单元。它们之间彼此相互连接。

所述数据融合单元为本发明的核心单元，负责数据封装、解包和处理。数据融合单元在接收到行车信息获取单元和车载多媒体系统传送来的数据后，根据数据封装协议进行封装和填充，然后通过调制单元调制后，经无线收发单元发射至车辆周围区域。无线收发单元接收的无线信号经信号解调单元和回波信号提取单元滤波与解调处理后，然后在数据融合单元进行数据帧解包以及回波信号处理，一方面可获得目标运动状态信息，另一方面将多媒体数据传输给车载多媒体系统。在此基础上，数据融合单元进一步对周边合作目标车辆与非合作目标车辆的运动状态数据进行融合处理，构成完整的实时感知结果，最终为有人/无人驾驶汽车提供必要的辅助信息。

所述行车信息获取单元，通过标准OBD接口接入车载ECU，按照协议读取本车瞬时速度、平均速度、GPS位置、制动情况等行驶数据，然后将数据封装为行驶数据帧。

所述回波信号提取单元，负责从无线信号中提取回波信号，即从无线收发单元接收的无线信号中提取由目标散射后得到的回波，并将该散射回波信号传输给数据融合单元进行处理。

所述信号调制单元，负责完成发射信号的OFDM调制，即将数据融合单元生成的通信数据根据频率分配协议调制到各子载波上，然后传输至无线收发单元。

所述信号解调单元，负责完成接收信号的OFDM解调，即将无线收发单元接收的信号按照频率分配协议解调为不同目标的通信数据，然后传输至数据融合单元进行处理。

所述无线收发单元，负责完成无线通信信号的发射和接收，即一方面将信号调制单元调制后的数字信号转换为模拟信号并发射，另一方面将接收的无线通信信号转换为数字信号后分别传输至信号解调单元和回波信号提取单元进行处理。

本发明提出一种基于OFDM雷达通信一体化的车联网感知系统，如图1所示，工况概述如下：首先行车信息获取单元读取本车行驶状态数据；然后数据融合单元通过标准数据接口获取车载多媒体数据，并与本车行驶状态数据一并进行封装；再经过信号调制和DAC转换，通过无线收发单元发射；同时，无线收发单元接收的无线信号分别由信号解调单元、回波信号提取单元处理；然后数据融合单元从处理后的数据中分别获取来自其他车辆的多媒体通信数据和目标运动信息，最终生成辅助驾驶信息。

本发明一种基于OFDM雷达通信一体化的车联网感知系统的构建方法，包括下述几个步骤：

步骤一：获取本车行驶信息并构成行驶数据帧

将行驶信息获取单元连接车辆OBD接口，系统启动后，按照标准协议从ECU获取本车行驶信息，再封装为行驶数据帧。

步骤二：获取多媒体数据并构成多媒体数据帧

车联网控制单元通过标准数据接口与车载多媒体系统进行连接，将多媒体数据写入数据缓存，固定周期从缓存中读取数据，并按照数据协议封装为多媒体数据帧。

步骤三：行驶数据帧和多媒体数据帧按协议构成通信数据帧

从行驶信息获取单元和多媒体数据接口分别读取行驶数据帧和多媒体数据帧，按照数据封装协议将行驶数据帧和多媒体数据帧封装为通信数据帧。

步骤四：通信数据帧自适应变化

判断目标是否为合作目标：若为合作目标，则将通信数据帧直接传输至调制单元；若为非合作目标，则通过补充恒定幅度数据使发射信号时长大于等于系统预设值t_p-min，然后再传输至调制单元。

步骤五：进行OFDM调制及上变频

通信数据帧传输至调制单元，根据频率分配协议经IDFT运算得到OFDM调制信号，即构成通信基带信号。基带信号再经过数字上变频处理，产生高频通信信号。

步骤六：通过车体探头发射无线信号

待发射的高频通信信号传输至车体探头后，经过DAC，转换为模拟信号，由车体探头的发射单元向车辆前部和后部发出，形成车联网有效作用区域。

步骤七：通过车体探头接收无线信号

无线信号由车体探头的接收单元转换为模拟电信号，再由ADC转换为便于快速处理的数字信号。位于不同位置的探头接收的信号共同组成多路并行信号，以实现对不同方位目标的辨别。

步骤八：判断接收信号类型

对ADC转换后的信号进行数字下变频处理，产生基带信号；分析基带信号的频谱，若在工作频段内的非本车子频段存在信号，则判定为合作目标通信信号，并将其传输至信号解调单元进行处理；若在工作频段内的非本车子频段不存在信号，则判定为非合作目标散射回波，并将该信号传输至回波信号提取单元。

步骤九：解调合作目标信号获得通信数据帧

来自合作目标的基带通信信号经DFT运算后得到OFDM解调信号，再按照频率分配协议可以从解调信号中分离出不同终端的通信数据。

步骤十：提取行驶数据和多媒体数据

按照数据封装协议将通信数据帧拆分为通信数据帧和多媒体数据帧，再分别解封装得到行驶数据和多媒体数据，并且将多媒体数据通过标准数据接口接入车载多媒体系统。

步骤十一：目标车辆散射回波处理

对于来自目标车辆后向散射的回波信号，通过脉冲压缩和相干积累，测量回波的延迟时间，计算得到本车与目标的相对距离；提取回波的多普勒频率，得到目标的相对速度信息。

步骤十二：生成多目标相对运动数据模型

将不同目标的速度、GPS位置等行驶状态与本车行驶状态进行实时比对，从而得到目标与本车的相对速度、距离、位置等信息，并经融合处理生成周边车辆的相对运动数据模型。

步骤十三：生成辅助驾驶信息

根据不同位置探头获得目标相对运动状态，对相对运动数据模型中的目标数据进行修正；若目标未在相对运动数据模型中，则将目标信息进行补充。根据相对运动数据模型中周边目标的运动状态，对己方车辆行为做出合理规划，辅助车辆驾驶。

Claims (2)

1.一种基于OFDM雷达通信一体化的车联网感知系统，其特征在于：它包括：数据融合单元、行车信息获取单元、回波信号提取单元、信号调制单元、信号解调单元、无线收发单元，它们之间彼此相互连接；

所述数据融合单元为核心单元，它分别与行车信息获取单元、车载多媒体系统、信号调制单元、信号解调单元、回波信号提取单元相连接，完成从行车信息获取单元和车载多媒体系统读取行驶数据帧和多媒体数据帧，经数据封装后发送给信号调制单元；同时，对信号解调单元获得的数据进行数据帧解包，一方面将解包后获得的多媒体信息传输给车载多媒体系统进行显示播放，另一方面对回波信号提取单元提取的信息进行回波信号处理，并通过数据融合，构成对周围目标运动状态的实时感知结果，为有人/无人驾驶汽车提供必要的辅助信息；

所述行车信息获取单元，它通过标准的车载诊断系统OBD接口接入车载电子控制单元ECU，同时通过内部总线连接数据融合单元，完成对本车瞬时速度、平均速度、GPS位置、制动情况行驶数据的读取，以及将这些数据封装为行驶数据帧功能；

所述回波信号提取单元，它与无线收发单元、数据融合单元相连接，负责从无线信号中提取回波信号，即从无线收发单元接收的无线信号中提取己方发射信号通过目标车辆后向散射得到的电磁回波，并将该散射回波信号传输给数据融合单元进行处理；

所述信号调制单元，它与数据融合单元、无线收发单元相连接，负责完成发射信号的正交频分复用即OFDM调制，即将数据融合单元生成的通信数据根据频率分配协议调制到各子载波上，然后传输至无线收发单元；

所述信号解调单元，它与无线收发单元、数据融合单元相连接，负责完成接收信号的正交频分复用即OFDM解调，即将无线收发单元接收的信号按照频率分配协议解调为不同目标的通信数据，然后传输至数据融合单元进行处理；

所述无线收发单元，它与信号调制单元、信号解调单元、回波信号提取单元相连接，负责完成正交频分复用即OFDM信号的发射和接收，即一方面将调制后的数字信号转换为模拟信号并发射，另一方面将接收的高频模拟信号转换为数字信号，再分别传输至信号解调单元和回波信号提取单元进行处理。

2.一种基于OFDM雷达通信一体化的车联网感知系统的构建方法，其特征在于：它包括下述步骤：

步骤一：获取本车行驶状态信息并构成行驶数据帧

车辆行驶信息包括瞬时速度、平均速度、GPS位置、制动、瞬时油耗、发动机转速、变速器档位和续航里程；通过GPS位置计算相对距离，通过瞬时速度和制动情况计算相对运动趋势，依靠相对距离和相对运动趋势，辅助驾驶技术则为驾驶者提供障碍预警、车辆避让驾驶提示，在特殊情况下还能够帮助车辆进行紧急制动；此外，系统利用ECU获取己方发动机各部分的工作状态数据，为车辆辅助驾驶提供所必需的形式信息，而OBD是标准的车辆诊断接口，通过该接口连接ECU获取车辆行驶信息；获取本车行驶信息并构成行驶数据帧的方法是：将行驶信息获取单元连接车辆OBD接口，系统启动后，按照标准协议从ECU获取本车行驶信息，进而封装为行驶数据帧；

步骤二：获取多媒体数据并构成多媒体数据帧

车联网的主要功能是车辆与车辆的互联互通；在此基础上，实现车际音/视频通话、多媒体共享、网络通信诸多功能，但这些功能都需要以高速互连的车联网为基础，车载多媒体系统通过标准数据接口，接入车联网控制单元；获取多媒体数据并构成多媒体数据帧的方法是：车联网控制单元通过标准数据接口与车载多媒体系统进行连接，将多媒体数据写入数据缓存，并以固定周期从缓存中读取数据，按照数据协议封装为多媒体数据帧；

步骤三：行驶数据帧和多媒体数据帧按协议构成通信数据帧

行驶数据和多媒体数据是组成车辆互连数据的基本单元，其中，车辆行驶状态由于变化频繁，所以其数据具有数据量小、长度固定、变化频率高的特点；多媒体数据依照多媒体应用的不同，具有数据量大、长度可变特点，因此，车辆互连需要兼顾车辆行驶状态和多媒体应用两类数据特点，进而设计数据封装协议，满足车辆互连需求；行驶数据帧和多媒体数据帧按协议构成通信数据帧的方法：从行驶信息获取单元和多媒体数据接口分别读取行驶数据帧和多媒体数据帧，按照数据封装协议将行驶数据帧和多媒体数据帧封装为通信数据帧；

步骤四：通信数据帧的自适应变化

无线信号回波中包含反射目标的大量信息，通过对其处理提取目标相对距离及相对速度的运动信息，其中，距离测量分辨率为

${\mathrm{\δ}}_r=\frac{c}{2B}$ ①

公式①中，δ_r表示距离分辨率，c表示光速，B表示信号带宽；速度测量分辨率为

${\mathrm{\δ}}_v=\frac{c}{2{\mathrm{ft}}_p}$ ②

公式②中，δ_v表示速度分辨率，c表示光速，f表示无线信号的频率，t_p表示无线信号的持续时间；

由公式①知，为得到较高的距离分辨率，必须有足够大的信号带宽；由公式②知，对于固定工作频段的雷达，为得到较高的速度分辨率，则需要信号具有更长的持续时间；对于OFDM而言，当信号结构即符号长度与子载波数目确定后，其带宽将保持不变，即距离分辨率恒定，但是，信号持续时间则依通信数据量大小而变化，进而影响系统的速度分辨率；由于通过GPS信号得到的距离精度较低，不利于对周围多部车辆的准确分辨，系统将采用雷达主动测距对其进行修正；而在速度测量方面，对于合作目标，从ECU获得的车辆行驶速度精度较高，满足辅助驾驶的需要；对于非合作目标，为利用散射回波对多部车辆进行高精度速度估计，系统将设定发射信号的最小持续时间t_p-min；若有效信息过短，则通过补充多个恒定幅度为“1”的无效数据，以保证发射信号时长满足t_p-min要求，即对目标车辆的速度分辨率达到δ_v-min＝c/(2ft_p-min)；通信数据帧自适应变化方法：判断目标是否为合作目标；若为合作目标，则将通信数据帧直接传输至调制单元，并利用散射回波估计目标距离，进而对GPS结果进行修正；若为非合作目标，则通过补充恒定幅度数据使发射信号时长大于等于系统预设值t_p-min；

步骤五：进行OFDM调制及上变频

为保证无线信号的带宽满足系统通过散射回波获取目标相对距离信息的需要，系统将工作频段划分为多个不重叠的子频段，并按照频率分配协议，将多个间断的子频段分配给一个终端，以保证每个终端信号具有足够的带宽；同时采用OFDM调制方式对数据进行调制，有效降低多径、目标移动不利因素对通信质量的影响，保证较高的通信速率；最后，对OFDM调制后的基带信号进行数字上变频处理，以调制至系统工作频点；OFDM调制及上变频方法：通信数据帧传输至调制单元，根据频率分配协议经离散傅里叶逆变换即IDFT运算实现OFDM调制，进而构成通信基带信号；再经过数字上变频处理，最终产生高频通信信号；

步骤六：通过车体探头发射无线信号

车体探头分别安装于机动车前部和后部，有效范围覆盖车辆前后双向较大区域，通过收发双工单元，实现无线信号的同时收发；发射无线信号方法：待发射的高频通信信号传输至车体探头后，经过数/模转换器即DAC，转换为模拟信号，由车体探头的发射单元分别向车辆前部和后部发出，形成车联网有效作用区域；

步骤七：通过车体探头接收无线信号及散射回波信号

车体探头接收来自其他车辆的发射信号以及己方放射信号经由目标的后向散射回波，再经过模/数转换器即ADC，转换为便于处理的数学信号；接收无线信号方法：无线信号由车体探头的接收单元转换为模拟电信号，再由ADC转换器转换为便于快速处理的数字信号；位于不同位置的探头接收的信号共同组成多路并行信号，以实现对不同方位目标的辨别；

步骤八：判断接收信号类型

接收信号分为：由合作目标车辆发射的无线通信信号，以及由本车发射的无线信号遇其他车辆后的散射回波；因为不同车辆发射的无线信号分布于不同的子频段，所以不同车辆发射的无线信号间不存在同频干扰；按照调制协议对接收无线信号进行分析，在工作频段内的非本车工作子频段存在信号，则判定其来自于车联网合作目标，从而将该信号传输至信号解调单元；否则判定为来自于非合作目标的散射回波，将其传输至回波信号提取单元；接收信号类型判断方法是：对ADC转换后的信号进行数字下变频处理，产生基带信号；分析基带信号的频谱，若在工作频段内的非本车子频段存在信号，则判定为合作目标通信信号，并将其传输至信号解调单元进行处理；若在工作频段内的非本车子频段不存在信号，则判定为非合作目标散射回波，并将该信号传输至回波信号提取单元；

步骤九：解调合作目标通信信号

车联网系统的工作频段被分配给多个终端使用，根据频率分配协议从OFDM解调后的数据帧中将不同终端的通信数据分离；解调合作目标通信信号方法是：基带信号经离散傅里叶变换即DFT运算后得到OFDM解调信号，再按照频率分配协议从解调信号中分离出不同终端的通信数据；

步骤十：提取行驶数据和多媒体数据

通信数据由车辆行驶数据和多媒体数据组成，按照数据封装协议对通信数据进行解封装得到目标车辆的行驶数据以及多媒体数据，以供车载辅助行驶系统和车载多媒体系统使用；提取行驶数据和多媒体数据方法是：按照数据封装协议将通信数据帧拆分为行驶数据帧和多媒体数据帧，再分别解封装得到行驶数据和多媒体数据，其中，多媒体数据通过标准数据接口接入车载多媒体系统；

步骤十一：目标车辆散射回波处理

当接收到目标车辆的后向散射回波信号后，利用脉冲压缩和相干积累得到该信号在距离-速度二维平面的能量分布，进而通过峰值检测提取出目标的相对己方车辆的距离和速度信息；对于合作目标，利用距离信息对GPS数据进行修正，提高系统感知精度；对于非合作目标，该距离和速度估计结果将作为其行驶状态的特征参数，从而构成周边车辆环境感知与辅助驾驶决策的重要输入信息；目标车辆散射回波处理方法是：通过脉冲压缩和相干积累，测量目标回波的延迟时间，计算得到本车与目标的相对距离；提取回波的多普勒频率，计算得到目标的相对速度；

步骤十二：生成多目标相对运动数据模型

多探头接收到的数据经过处理得到的己方车辆周围合作目标的行驶信息，通过与本车行驶信息融合比对，生成车辆周围目标的相对运动数据模型；生成多目标相对运动数据模型的方法是：将不同目标的速度、GPS位置行驶状态与本车行驶状态进行实时比对，从而得到目标与本车的相对速度、距离、位置信息，并经融合处理生成周边车辆的相对运动数据模型；

步骤十三：生成辅助驾驶信息

合作目标相对运动数据模型中的位置信息是车载定位系统通过民用级GPS信号获得的，误差较大，需要通过从目标散射回波中提取其运动状态信息进行修正；非合作目标的运动状态信息无法由通信数据提供，只能利用目标散射回波获得；综合合作目标与非合作目标相对本车的运动状态，最终生成辅助驾驶信息；生成辅助驾驶信息方法是：根据不同位置探头获得目标相对运动状态，对相对运动数据模型中的目标数据进行修正；若目标未在相对运动数据模型中，则将目标信息进行补充；根据相对运动数据模型中周边目标的运动状态，对己方车辆行为做出合理规划，辅助车辆驾驶。