CN105445714A - 汽车前向防撞系统信号处理方法 - Google Patents

Abstract

汽车前向防撞系统信号处理方法，在每个扫频周期时间内，对每个通道的上下扫频IQ数据分别做如下处理：对IQ数据做N点的快速傅里叶变换FFT；将变换后的复数的模值数据做自适应门限检测，输出过门限点位置；将过门限点位置前后各一个点的区间作为变换区间，进行M点的chirp-z变换；对进行chirp-z变换后的数据进行峰值搜索，输出峰值点位置；根据峰值点位置计算差频频率及相位；根据差频频率及相位输出目标距离，相对径向速度及方位角。本发明通过对信号处理的优化，使得系统能够快速反应，实时性更好，更快。

Description

汽车前向防撞系统信号处理方法

技术领域

本发明属于信号处理领域，具体说是一种汽车前向防撞系统信号处理方法。

背景技术

近年来，随着高速公路的发展，汽车行驶速度的不断提高，恶性交通事故频频发生，其中绝大多数道路交通事故是由人为因素造成的，无法通过规范驾驶员行为加以有效克服。因此，开发研究汽车防碰撞报警系统，就成了解决高速公路交通安全问题的根本途径。汽车主动防碰撞控制系统等主动安全驾驶辅助装置，可以明显减少司机的负担和判断错误，对于提高交通安全，降低恶性交通事故发生率、减少生命财产损失将起到重要作用。

在汽车测距、测速的应用中，常用的方式有激光方式、超声波方式、红外方式和毫米波雷达方式。其中，激光方式、超声波方式、红外方式存在不同程度的缺陷，而毫米波雷达工作波长介于1mm～10mm之间，与其他的探测方式相比，主要有探测性能稳定、环境适应良好、尺寸小、价格低等特点。因此，毫米波雷达方式成为汽车防撞雷达系统的最佳选择。国内对基于雷达的汽车主动防碰撞技术研究大多是线性调频连续波LFCWM体制，调制信号为周期性三角波。

发明内容

为解决现有技术存在的上述问题，本发明提供了一种汽车前向防撞系统信号处理方法，是基于24GHz的毫米波雷达方式，采用的是三角波调频连续波毫米波雷达体制，通过对信号处理的优化，使得系统能够快速反应，实时性更好，更快。

为实现上述目的，本发明的技术方案是，汽车前向防撞系统信号处理方法，在每个扫频周期时间内，对每个通道的上下扫频IQ数据分别做如下处理：

S1：对IQ数据做N点的快速傅里叶变换FFT；

S2：将变换后的复数据做自适应门限检测，输出过门限点位置；

S3：将过门限点位置前后各一个点的区间作为变换区间，进行M点的chirp-z变换；

S4：对进行chirp-z变换后的数据进行峰值搜索，输出峰值点位置；

S5：根据峰值点位置计算差频频率及相位；

S6：根据差频频率及相位输出目标距离，相对径向速度及方位角。

进一步的，M的取值范围为25-45。

进一步的，步骤S5中，是通过如下方法计算差频频率：分别将通道Ⅰ和Ⅱ中的上下扫频段输出的M个值求模，找到其中的最大值位置y_1up，y_1down，y_2up和y_2down，计算通道Ⅰ的上下扫频差频频率f_{1_up}和f_{1_down}：

$f_{1\_up}=f_{start\_up}+y_{1up}\×\frac{2fs}{MN},f_{1\_down}=f_{start\_down}+y_{1down}\×\frac{2fs}{MN}$

其中p为门限检测后输出的目标位置，fs是采样频率。

进一步的，步骤S5中的相位为：傅里叶变换FFT后的数据是复数数据，复数的表示形式是cos(x)+i*sin(x)，tan(x)＝sin(x)/cos(x),求得tan(x)后对其求反正切，得出x的大小，即为该点对应的相位值。

进一步的，步骤S6中的目标距离为：

其中c＝3.0×10⁸，B为频率带宽，T为周期。

进一步的，步骤S6中的相对径向速度为：

$v=\frac{c(f_{1\_down}-f_{1\_up})}{4f_0},$ 其中f₀＝24GHz。

进一步的，步骤S6中的方位角为：

$\tan \left({\mathrm{\θ}}_{y_{2up}}\right)=\frac{imag\left({\mathrm{\θ}}_{y_{2up}}\right)}{real\left({\mathrm{\θ}}_{y_{2up}}\right)}=\frac{\sin \left({\mathrm{\θ}}_{y_{2up}}\right)}{\cos \left({\mathrm{\θ}}_{y_{2up}}\right)},\tan \left({\mathrm{\θ}}_{y_{1up}}\right)=\frac{imag\left({\mathrm{\θ}}_{y_{1up}}\right)}{real\left({\mathrm{\θ}}_{y_{1up}}\right)}=\frac{\sin \left({\mathrm{\θ}}_{y_{1up}}\right)}{\cos \left({\mathrm{\θ}}_{y_{1up}}\right)}$

$\tan \left(\mathrm{\Δ}\mathrm{\φ}\right)=\tan ({\mathrm{\θ}}_{y_{2up}}-{\mathrm{\θ}}_{y_{1up}})=\frac{\tan \left({\mathrm{\θ}}_{y_{2up}}\right)-\tan \left({\mathrm{\θ}}_{y_{1up}}\right)}{1+\tan \left({\mathrm{\θ}}_{y_{2up}}\right)\tan \left({\mathrm{\θ}}_{y_{1up}}\right)}=\frac{\frac{imag\left({\mathrm{\θ}}_{y_{2up}}\right)}{real\left({\mathrm{\θ}}_{y_{2up}}\right)}-\frac{imag\left({\mathrm{\θ}}_{y_{1up}}\right)}{real\left({\mathrm{\θ}}_{y_{1up}}\right)}}{1+\frac{imag\left({\mathrm{\θ}}_{y_{2up}}\right)}{real\left({\mathrm{\θ}}_{y_{2up}}\right)}\×\frac{imag\left({\mathrm{\θ}}_{y_{1up}}\right)}{real\left({\mathrm{\θ}}_{y_{1up}}\right)}}$

$\mathrm{\Δ}\mathrm{\φ}=arctan\left(\frac{\frac{imag\left({\mathrm{\θ}}_{y_{2up}}\right)}{real\left({\mathrm{\θ}}_{y_{2up}}\right)}-\frac{imag\left({\mathrm{\θ}}_{y_{1up}}\right)}{real\left({\mathrm{\θ}}_{y_{1up}}\right)}}{1+\frac{imag\left({\mathrm{\θ}}_{y_{2up}}\right)}{real\left({\mathrm{\θ}}_{y_{2up}}\right)}\×\frac{imag\left({\mathrm{\θ}}_{y_{1up}}\right)}{real\left({\mathrm{\θ}}_{y_{1up}}\right)}}\right)$

其中，θ为所求的相位角，Δφ为通道2与通道1之间的相位差，d为天线间距，λ为毫米波波长，为通道2的相位值，为通道1的相位值，和分别表示第2通道上扫频时输出峰值点y_2up位置对应FFT变化后复数数据的虚部和实部，和分别表示第1通道上扫频时输出峰值点y_1up位置对应FFT变化后复数数据的虚部和实部。

作为更进一步的，N点的傅里叶变换FFT运算所需要的复数乘法次数为

作为更进一步的，N点的傅里叶变换FFT运算所需要的复数加法次数为Nlog₂N。

本发明的有益效果在于：本发明能够实现目标的测速、测距以及测角等功能；在进行信号处理中引入了chip-z变换这个步骤，该步骤的加入对于提高频率分辨率有很好的效果，可以有效地提高速度分辨率，达到汽车前向防撞系统高精度的要求。

本发明在后期系统设计中，可以根据该方法大概估计出系统在信号处理中所花费的时间，通过对信号处理算法的优化，使得系统能够快速反应，实时性更好，更快。

附图说明

本发明共有附图1幅：

图1为本发明的流程框图；

具体实施方式

下面通过实施例，并结合附图，对本发明的技术方案作进一步的具体说明。

实施例1

一种汽车前向防撞系统信号处理方法，在每个扫频周期时间内，对每个通道的上下扫频IQ数据分别做如下处理：

S1：对IQ数据做N点的快速傅里叶变换FFT；

S2：将变换后的复数据做自适应门限检测，输出过门限点位置；

S3：将过门限点位置前后各一个点的区间作为变换区间，进行M点的chirp-z变换；

S4：对进行chirp-z变换后的数据进行峰值搜索，输出峰值点位置；

S5：根据峰值点位置计算差频频率及相位：

分别将通道Ⅰ和Ⅱ中的上下扫频段输出的M个值求模，找到其中的最大值位置y_1up，y_1down，y_2up和y_2down，计算通道Ⅰ的上下扫频差频频率f_{1_up}和f_{1_down}：

$f_{1\_up}=f_{start\_up}+y_{1up}\×\frac{2fs}{MN},f_{1\_down}=f_{start\_down}+y_{1down}\×\frac{2fs}{MN}$

其中p为门限检测后输出的目标位置，fs是采样频率。

傅里叶变换FFT后的数据是复数数据，复数的表示形式是cos(x)+i*sin(x)，tan(x)＝sin(x)/cos(x),求得tan(x)后对其求反正切，得出x的大小，即为该点对应的相位值。

S6：根据差频频率及相位输出目标距离，相对径向速度及方位角。

目标距离为：其中c＝3.0×10⁸，B为频率带宽，T为周期。相对径向速度为：其中f₀＝24GHz。

方位角为：

$\tan \left({\mathrm{\θ}}_{y_{2up}}\right)=\frac{imag\left({\mathrm{\θ}}_{y_{2up}}\right)}{real\left({\mathrm{\θ}}_{y_{2up}}\right)}=\frac{\sin \left({\mathrm{\θ}}_{y_{2up}}\right)}{\cos \left({\mathrm{\θ}}_{y_{2up}}\right)},\tan \left({\mathrm{\θ}}_{y_{1up}}\right)=\frac{imag\left({\mathrm{\θ}}_{y_{1up}}\right)}{real\left({\mathrm{\θ}}_{y_{1up}}\right)}=\frac{\sin \left({\mathrm{\θ}}_{y_{1up}}\right)}{\cos \left({\mathrm{\θ}}_{y_{1up}}\right)}$

$\tan \left(\mathrm{\Δ}\mathrm{\φ}\right)=\tan ({\mathrm{\θ}}_{y_{2up}}-{\mathrm{\θ}}_{y_{1up}})=\frac{\tan \left({\mathrm{\θ}}_{y_{2up}}\right)-\tan \left({\mathrm{\θ}}_{y_{1up}}\right)}{1+\tan \left({\mathrm{\θ}}_{y_{2up}}\right)\tan \left({\mathrm{\θ}}_{y_{1up}}\right)}=\frac{\frac{imag\left({\mathrm{\θ}}_{y_{2up}}\right)}{real\left({\mathrm{\θ}}_{y_{2up}}\right)}-\frac{imag\left({\mathrm{\θ}}_{y_{1up}}\right)}{real\left({\mathrm{\θ}}_{y_{1up}}\right)}}{1+\frac{imag\left({\mathrm{\θ}}_{y_{2up}}\right)}{real\left({\mathrm{\θ}}_{y_{2up}}\right)}\×\frac{imag\left({\mathrm{\θ}}_{y_{1up}}\right)}{real\left({\mathrm{\θ}}_{y_{1up}}\right)}}$

$\mathrm{\Δ}\mathrm{\φ}=arctan\left(\frac{\frac{imag\left({\mathrm{\θ}}_{y_{2up}}\right)}{real\left({\mathrm{\θ}}_{y_{2up}}\right)}-\frac{imag\left({\mathrm{\θ}}_{y_{1up}}\right)}{real\left({\mathrm{\θ}}_{y_{1up}}\right)}}{1+\frac{imag\left({\mathrm{\θ}}_{y_{2up}}\right)}{real\left({\mathrm{\θ}}_{y_{2up}}\right)}\×\frac{imag\left({\mathrm{\θ}}_{y_{1up}}\right)}{real\left({\mathrm{\θ}}_{y_{1up}}\right)}}\right)$

$\mathrm{\θ}=arcsin\frac{\mathrm{\λ}\mathrm{\Δ}\mathrm{\φ}}{2\mathrm{\π}d}$

其中，θ为所求的相位角，Δφ为通道2与通道1之间的相位差，d为天线间距，λ为毫米波波长，为通道2的相位值，为通道1的相位值，和分别表示第2通道上扫频时输出峰值点y_2up位置对应FFT变化后复数数据的虚部和实部，和分别表示第1通道上扫频时输出峰值点y_1up位置对应FFT变化后复数数据的虚部和实部。

N点的傅里叶变换FFT运算所需要的复数乘法次数为N点的傅里叶变换FFT运算所需要的复数加法次数为Nlog₂N。假设本谱分析算法需做512点FFT和38点的chirp-z变换，其中chirp-z变换包括2次FFT变换和1次IFFT变换。

对于一个通道的半扫频周期：FFT复数乘法次数

$M1=4\×\frac{N}{2}\×{\log }_{2}N=\frac{512}{2}\×{\log }_{2}512+3\×\frac{512}{2}{\log }_{2}512=9216;$ 复数加法次数M2＝4×N×log₂N＝512×log₂512+3×512×log₂512＝18432；

CZT变换中其他运算的复数乘法次数M3＝5*512+512+38＝3110；复数乘法总次数：M1+M3＝12326；复数加法总次数：M2＝18432；双通道的上下扫频周期共需12326×4＝49304次复数乘法和18432×4＝73728次复数加法。

由于单次复数乘法需要四次实数乘法和两次实数加法，单次复数加法需要两次实数加法完成，则双通道的上下扫频周期共需49304×4＝197216次实数乘法和73728×2+49304×2＝246064次实数加法。由系统框图可以看出，对于通道2中Q路数据并没有用到，所以再设计过程中，可以相对应的减少部门运算量。

本发明是基于24GHz的毫米波雷达方式，采用的是三角波调频连续波毫米波雷达体制，本发明主要针对的是汽车防撞雷达系统中对接收通道的混频信号数据进行AD采用后的数据进行信号处理的过程。

以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明披露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (9)

1.汽车前向防撞系统信号处理方法，其特征在于，在每个扫频周期时间内，对每个通道的上下扫频IQ数据分别做如下处理：

S1：对IQ数据做N点的快速傅里叶变换FFT；

S2：将变换后的复数的模值数据做自适应门限检测，输出过门限点位置；

S3：将过门限点位置前后各一个点的区间作为变换区间，进行M点的chirp-z变换；

S4：对进行chirp-z变换后的数据进行峰值搜索，输出峰值点位置；

S5：根据峰值点位置计算差频频率及相位；

S6：根据差频频率及相位输出目标距离，相对径向速度及方位角。

2.根据权利要求1所述的汽车前向防撞系统信号处理方法，其特征在于，M的取值范围为25-45。

3.根据权利要求2所述的汽车前向防撞系统信号处理方法，其特征在于，步骤S5中，是通过如下方法计算差频频率：分别将通道Ⅰ和Ⅱ中的上下扫频段输出的M个值求模，找到其中的最大值位置y_1up，y_1down，y_2up和y_2down，计算通道Ⅰ的上下扫频差频频率f_{1_up}和f_{1_down}：

$f_{1\_up}=f_{start\_up}+y_{1up}\×\frac{2fs}{MN},f_{1\_down}=f_{start\_down}+y_{1down}\×\frac{2fs}{MN}$

其中p为门限检测后输出的目标位置，fs是采样频率。

4.根据权利要求1或3所述的汽车前向防撞系统信号处理方法，其特征在于，步骤S5中的相位为：傅里叶变换FFT后的数据是复数数据，复数的表示形式是cos(x)+i*sin(x)，tan(x)＝sin(x)/cos(x),求得tan(x)后对其求反正切，得出x的大小，即为该点对应的相位值。

5.根据权利要求1所述的汽车前向防撞系统信号处理方法，其特征在于，步骤S6中的目标距离为：

其中c＝3.0×10⁸，B为频率带宽，T为周期。

6.根据权利要求5所述的汽车前向防撞系统信号处理方法，其特征在于，步骤S6中的相对径向速度为：

$v=\frac{c(f_{1\_down}-f_{1\_up})}{4f_0},$ 其中f₀＝24GHz。

7.根据权利要求5或6所述的汽车前向防撞系统信号处理方法，其特征在于，步骤S6中的方位角为：

$\tan \left({\mathrm{\θ}}_{y_{2up}}\right)=\frac{imag\left({\mathrm{\θ}}_{y_{2up}}\right)}{real\left({\mathrm{\θ}}_{y_{2up}}\right)}=\frac{\sin \left({\mathrm{\θ}}_{y_{2up}}\right)}{\cos \left({\mathrm{\θ}}_{y_{2up}}\right)},\tan \left({\mathrm{\θ}}_{y_{1up}}\right)=\frac{imag\left({\mathrm{\θ}}_{y_{1up}}\right)}{real\left({\mathrm{\θ}}_{y_{1up}}\right)}=\frac{\sin \left({\mathrm{\θ}}_{y_{1up}}\right)}{\cos \left({\mathrm{\θ}}_{y_{1up}}\right)}$

$\tan \left(\mathrm{\Δ}\mathrm{\φ}\right)=\tan \left({\mathrm{\θ}}_{y_{2up}}-{\mathrm{\θ}}_{y_{1up}}\right)=\frac{\tan \left({\mathrm{\θ}}_{y_{2up}}\right)-\tan \left({\mathrm{\θ}}_{y_{1up}}\right)}{1+\tan \left({\mathrm{\θ}}_{y_{2up}}\right)\tan \left({\mathrm{\θ}}_{y_{1up}}\right)}=\frac{\frac{imag\left({\mathrm{\θ}}_{y_{2up}}\right)}{real\left({\mathrm{\θ}}_{y_{2up}}\right)}-\frac{imag\left({\mathrm{\θ}}_{y_{1up}}\right)}{real\left({\mathrm{\θ}}_{y_{1up}}\right)}}{1+\frac{imag\left({\mathrm{\θ}}_{y_{2up}}\right)}{real\left({\mathrm{\θ}}_{y_{2up}}\right)}\×\frac{imag\left({\mathrm{\θ}}_{y_{1up}}\right)}{real\left({\mathrm{\θ}}_{y_{1up}}\right)}}$

$\mathrm{\Δ}\mathrm{\φ}=\arctan \left(\frac{\frac{imag\left({\mathrm{\θ}}_{y_{2up}}\right)}{real\left({\mathrm{\θ}}_{y_{2up}}\right)}-\frac{imag\left({\mathrm{\θ}}_{y_{1up}}\right)}{real\left({\mathrm{\θ}}_{y_{1up}}\right)}}{1+\frac{imag\left({\mathrm{\θ}}_{y_{2up}}\right)}{real\left({\mathrm{\θ}}_{y_{2up}}\right)}\×\frac{imag\left({\mathrm{\θ}}_{y_{1up}}\right)}{real\left({\mathrm{\θ}}_{y_{1up}}\right)}}\right)$

其中，θ为所求的相位角，Δφ为通道2与通道1之间的相位差，d为天线间距，λ为毫米波波长，为通道2的相位值，为通道1的相位值，和分别表示第2通道上扫频时输出峰值点y_2up位置对应FFT变化后复数数据的虚部和实部，和分别表示第1通道上扫频时输出峰值点y_1up位置对应FFT变化后复数数据的虚部和实部。

8.根据权利要求7所述的汽车前向防撞系统信号处理方法，其特征在于，N点的傅里叶变换FFT运算所需要的复数乘法次数为

9.根据权利要求8所述的汽车前向防撞系统信号处理方法，其特征在于，N点的傅里叶变换FFT运算所需要的复数加法次数为Nlog₂N。