CN105445726A - 通过多维聚类反射体的雷达目标检测 - Google Patents

Abstract

本发明涉及通过多维聚类反射体的雷达目标检测，描述一种目标检测系统和一种执行雷达目标检测的方法。该系统包括从具有多个点反射体的目标获得雷达回波的雷达系统。该系统还包括处理器，用于从雷达回波获得一聚类的多维点扩展函数，每一个多维点扩展函数与从多个点反射体的其中一个的反射相关联，且还基于该聚类的多维点扩展函数中每一个的三个或更多个维度执行物体检测。

Description

通过多维聚类反射体的雷达目标检测

相关申请的交叉引用

本申请是于2014年9月19日申请的、序列号为No.62/052,714的美国临时申请的非临时案，本文通过引用结合该临时申请的内容。

技术领域

本发明涉及通过多维聚类反射体的雷达目标检测。

背景技术

雷达检测和测距(雷达)系统广泛被用于物体检测。通常，雷达系统使用无线电波确定被检测物体的距离，高度，方向或速度。可使用附加的处理来识别被检测物体。在某些应用中，雷达目标可表示为随机聚类的多点散射(multiplepointscatters)。比如，车用雷达可检测另一车辆为一聚类的点散射或检测在更大距离处的另一车辆为单个点。每一个点散射被接收为具有多个维度的扩展函数。比如，该扩展函数可包括五个维度：距离，方位，高度，强度和多普勒。雷达回波可表示为随机点扩展函数的聚类(叠加)。当前，雷达检测和处理系统对扩展函数的每个维度进行单独处理，类似二维扩展函数。

因此，提供一种改进的使用反射体的多维聚类进行检测是合乎需要的。

发明内容

依据示例性实施例，目标检测系统包括：雷达系统，其被配置为获得来自具有多个点反射体的目标的雷达回波；和处理器，其被配置为获得来自雷达回波的多维度点扩展函数的聚类，每一个多维度点扩展函数与来自多点反射体中的一个的反射相关联，且该处理器还被配置为基于该聚类的多维点扩展函数中的每一个的三个或更多个维度执行物体检测。

依据另一实施例，一种执行雷达目标检测的方法包括：使用雷达系统获得来自于具有多个点反射体的目标的雷达回波；使用处理器从雷达回波获得多维点扩展函数的聚类，每一个多维点扩展函数与从多个点反射体中的一个的反射相关联；使用该处理器，基于该聚类的多维点扩展函数中的每一个的三个或更多个维度执行物体检测。

本发明提供以下技术方案。

技术方案1、一种目标检测系统，包括：

雷达系统，其被配置为获得来自具有多个点反射体的目标的雷达回波；和

处理器，其被配置为从所述雷达回波获得一聚类的多维点扩展函数，每一个多维度点扩展函数与来自所述多个点反射体的其中一个的反射相关联，且还被配置为基于所述聚类的多维点扩展函数中每一个的三个或更多个维度执行物体检测。

技术方案2、根据技术方案1所述的系统，其中每一个多维点扩展函数包括五个维度。

技术方案3、根据技术方案2所述的系统，其中所述五个维度包括距离，方位，高度，强度和多普勒。

技术方案4、根据技术方案2所述的系统，其中所述处理器基于所述五个维度执行物体检测。

技术方案5、根据技术方案1所述的系统，其中所述处理器基于使用多维点扩展函数中每一个的三个或更多个维度执行最大似然估计来执行物体检测。

技术方案6、根据技术方案5的系统，其中所述处理器执行最大似然估计如下：

其中

Ω是多个点反射体，Y是雷达回波，且函数是概率分布函数。

技术方案7、一种执行雷达目标检测的方法，该方法包括：

使用雷达系统获得来自具有多个点反射体的目标的雷达回波；

使用处理器从雷达回波获得一聚类的多维点扩展函数，每一个多维点扩展函数与来自所述多个点反射体的其中之一的反射相关；

使用所述处理器，基于所述聚类的多维点扩展函数中的每一个的三个或更多个维度执行物体检测。

技术方案8、根据技术方案7所述的方法，其中获得雷达回波包括在车辆内布置该雷达系统以检测障碍物。

技术方案9、根据技术方案7所述的方法，其中获得该聚类的多维点扩展函数包括获得一聚类的五维点扩展函数。

技术方案10、根据技术方案9所述的方法，其中获得该聚类的五维点扩展函数包括获得包含距离，方位，高度，强度和多普勒的五个维度内的扩展。

技术方案11、根据技术方案10所述的方法，其中所述执行物体检测是基于五个维度的。

技术方案12、根据技术方案7所述的方法，其中所述执行物体检测是基于使用多维点扩展函数中每一个的三个或更多个维度执行最大似然估计的。

技术方案13、根据技术方案12所述的方法，其中执行最大似然估计采用如下公式：

其中

Ω是多个点反射体，Y是雷达回波，且函数是概率分布函数。

通过下面结合附图对本发明的详细描述，本发明的上述特征和优势以及其它特征和优势将会变得明显。

附图说明

其它特征、优势和细节在下面结合附图对具体实施方式的详细描述中通过仅示例的形式来示出，图中：

附图1是依据本发明实施例的目标检测系统的方框图；

附图2示出了由雷达系统获得的二维形式的反射；

附图3示出了依据本发明实施例的由雷达系统获得的三维形式的反射；以及

附图4是依据本发明实施例的检测目标的方法的流程图。

具体实施方式

下面的描述本质上仅仅是示例性的，不意图限制当前的公开、其应用或使用。应理解，在整个附图中，相应的参考标记表示相同或相应的部分和特征。

如上面所强调的，在一次考虑不超过二个维度的情况下，由点反射的雷达返回所产生的多维扩展函数目前广泛被用于检测物体。在多种情况下，假定在四个维度中的扩展是(几乎是)固定的。例如，当地面雷达系统检测到在足够远距离处的飞机时，飞机看起来类似点目标，该假设是有效的。然而，当目标相对靠近雷达系统时，如在大多数车用雷达检测应用中，情况就不一样了。此外，发明人已发现，将所有的维度一起考虑，而不是单独考虑，会增加对系统的约束并且减少错误检测的可能性。也就是说，当目标反射在其中一个维度时噪声或干扰也会以相同的方式扩展，但是当一起考虑的扩展函数的维度数目增加时，以相同方式扩展的噪声或干扰(且因此增加错误检测的几率)的可能性就会明显降低。依据本发明的示例性实施例，本文所描述的系统和方法基于同时考虑了扩展函数的全部维度来实施物体检测。

附图1是依据本发明实施例的目标检测系统100的方框图。图1中所示的示例性目标检测系统100可以例如位于机动车(与目标130不同)内。替代地，目标检测系统100可以是静止系统的一部分。无线电检测和测距(雷达)系统110发射无线电波，并接收由所发射的无线电波所产生的反射信号。雷达系统110包括发射和接收子系统，它们可以共享天线105(在无线电收发信机配置中)，如图1中所示，或者具有专用的天线。在图1所示的示例性配置中，雷达系统110接收来自于目标130的反射信号，或者具体地说，来自于目标130的多个反射点135的反射信号。来自于每个反射点135的反射信号以诸如距离，方位，高度，强度和多普勒分量的多个维度来表征。因而，每一个反射信号被称之为多维(比如，五维)扩展函数。来自于反射点135(雷达回波)的反射信号的集合组成扩展函数的聚类或者来自于每一个反射点135的单独扩展函数的叠加。雷达系统110将接收的扩展函数聚类提供给处理系统120用于目标130的检测(识别)。本文所讨论的实施例应用于来自任何雷达系统110的反射，由多维扩展函数表示。在一个示例性实施例中，雷达系统110是成像雷达，其可以是汽车系统的一部分，例如，用于通过障碍物识别的增强安全性或自主驾驶应用。

如图1所示，处理系统120包括输入接口123，一个或多个处理器125，一个或多个存储器设备127，和输出接口129，它们全部可以通过总线126而彼此互相通信。在替换的实施例中，处理系统120可以被实施为特定用途集成电路(ASIC)，电子电路，处理器(共享的，专用的，或成组的)和执行一个或多个软件或固件程序的存储器，组合逻辑电路，和/或提供所描述功能的其他合适的组件。处理系统120可以容纳于雷达系统110内，而不是分离的，如图1的示例性实施例中所示。依据下述的实施例，处理系统120处理由雷达系统110接收的回波，从而获得与每一个反射点135相关联的点扩展函数，并对聚类的回波实施物体检测。处理系统120可以实施最大似然估计，例如以执行物体检测。处理器120在物体检测处理中使用每一个点扩展函数的至少三个维度以提高精确度并且减少错误检测。

附图2示出了由雷达系统110获得的二维形式的反射。方位沿轴线201被示出，距离沿轴线202被示出，以及强度沿轴线203被示出。方位对强度根据反射被绘制为210，以及距离对强度根据反射被绘制为220。如图2中所示，传统的检测系统一次考虑二个维度的反射。当使用图210来识别物体时，可能物体的给定子集潜在地与所述反射从其获得的目标130匹配。当使用图220来识别目标130时，可能物体的不同子集可以是潜在匹配的。发明人意识到在方位201，距离202和强度203方面全部一起考虑扩展函数将会缩窄潜在匹配超过单独基于图210或202获得的那些潜在匹配。随着同时考虑的维度的数目增加，潜在匹配会进一步缩窄，且错误检测的可能性会进一步降低。

附图3示出了依据本发明实施例的由雷达系统110获取的三维形式的反射。锥状体的聚类320中的每一个锥状体310表示由目标130的一个反射点135产生的点扩展函数。由附图3中的锥状体310所描述的每一个扩展函数示出了方位(在轴线201上)，距离(在轴线202上)和强度(在轴线203上)。聚类320由各个点扩展函数(锥状体310)随机叠加组成，其通过处理接收的回波而产生，并且确切地说是基于与雷达系统110的接收器中的发射信号的相关性的。尽管示出了点扩展函数的三个维度，但在物体检测过程中可以同时考虑所有的五个维度(距离，方位，高度，强度和多普勒)。当同时考虑的维度更多时，计算复杂性就会增加。然而，如发明人注意到的，考虑维度间的相互关系会提高进一步约束可能的匹配的能力，且在基于雷达回波的物体检测或目标识别中产生提高的精确度(降低的错误检测)。

附图4是依据本发明的实施例的检测目标的方法的过程流程图。在框410处，从具有多个点分散(反射点135)的目标130获得雷达回波包括使用雷达系统110。在框420处，获得所有接收参数的点扩展函数(比如，参见锥状体310)的聚类320，是指多维点扩展函数。在框430处，处理系统120获得多维点扩展函数来执行物体检测从而识别目标。如上所述，在物体检测中使用的多维点扩展函数的维度越多，检测过程中就会变得更受约束，因此就会产生越少的错误检测。由处理系统120实施的示例性物体检测技术是用于分布的目标130反射的最大似然估计。比如，Ω表示与相同目标130(要估计的分散中心的集合)相关联的五维反射点135(距离，方位，高度，多普勒，强度)的聚类，且Y表示由雷达系统110接收的回波，目标130的反射点135的聚类的最大似然估计可以通过下式生成：

[等式1]

该函数是概率分布函数(PDF)，其是五维点扩展函数(比如，相关的高斯分布)的函数。

尽管已参考示例性实施例描述了本发明，但是本领域技术人员应当理解，可以实施各种改变以及可以对其元件进行等同替换，而不背离本发明范围。此外，可以做出各种修改以使特定的情况或材料适于本发明的教导，这并不背离本发明的实质范围。因而，本发明并不意图受限于所公开的特定实施例，相反本发明包括落在本申请范围内的所有实施例。

Claims (10)

1.一种目标检测系统，包括：

雷达系统，其被配置为获得来自具有多个点反射体的目标的雷达回波；和

处理器，其被配置为从所述雷达回波获得一聚类的多维点扩展函数，每一个多维度点扩展函数与来自所述多个点反射体的其中一个的反射相关联，且还被配置为基于所述聚类的多维点扩展函数中每一个的三个或更多个维度执行物体检测。

2.根据权利要求1所述的系统，其中每一个多维点扩展函数包括五个维度。

3.根据权利要求2所述的系统，其中所述五个维度包括距离，方位，高度，强度和多普勒。

4.根据权利要求2所述的系统，其中所述处理器基于所述五个维度执行物体检测。

5.根据权利要求1所述的系统，其中所述处理器基于使用多维点扩展函数中每一个的三个或更多个维度执行最大似然估计来执行物体检测。

6.根据权利要求5的系统，其中所述处理器执行最大似然估计如下：

其中

Ω是多个点反射体，Y是雷达回波，且函数是概率分布函数。

7.一种执行雷达目标检测的方法，该方法包括：

使用雷达系统获得来自具有多个点反射体的目标的雷达回波；

使用处理器从雷达回波获得一聚类的多维点扩展函数，每一个多维点扩展函数与来自所述多个点反射体的其中之一的反射相关；

使用所述处理器，基于所述聚类的多维点扩展函数中的每一个的三个或更多个维度执行物体检测。

8.根据权利要求7所述的方法，其中获得雷达回波包括在车辆内布置该雷达系统以检测障碍物。

9.根据权利要求7所述的方法，其中获得该聚类的多维点扩展函数包括获得一聚类的五维点扩展函数。

10.根据权利要求9所述的方法，其中获得该聚类的五维点扩展函数包括获得包含距离，方位，高度，强度和多普勒的五个维度内的扩展。