CN107219507B - 一种毫米波交通流量雷达自动校准门限的方法 - Google Patents

一种毫米波交通流量雷达自动校准门限的方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种利用毫米波交通流量雷达自动校准门限的方法。其步骤：（1）安装设备；（2）开启自动识别背景和自动校准门限；（3）先进行自动识别背景过程；（4）进行自动校准门限过程。本发明能够在不阻断交通的情况下采集杂波背景，并能在较短的时间内校准雷达检测门限，通过杂波图法准确测量车流量，解决了交通流量雷达调整合适的门限流程复杂的问题。

Description

一种毫米波交通流量雷达自动校准门限的方法
技术领域
本发明涉及一种毫米波交通流量雷达自动校准门限的方法。
背景技术
交通流量雷达应用的环境千差万别，每台交通流量雷达都要针对不同的环境采集杂波背景，采集背景时道路上一段时间内必须没有车通过才能完成，在城市道路上想要采集杂波背景必须截断交通，这将严重影响交通并对市民带来诸多的不便。
在解决了交通流量雷达采集背景必须截断交通的问题后,进一步需要解决交通流量雷达调整合适的门限流程复杂的问题。而交通流量雷达采用统一的门限无法适应多变的场景需求，每安装一台交通流量雷达都需要针对不同的环境现场手动校准门限，校准门限至少需要两个小时的时间，校准交通流量雷达门限浪费了大量的人力资源和时间成本，严重影响了交通流量雷达的实施和推广。
发明内容
本发明的发明目的是提供一种交通流量雷达自动校准门限的方法，能够在不阻断交通的情况下采集杂波背景，并能在较短的时间内校准雷达检测门限，通过杂波图法准确测量车流量，解决了交通流量雷达调整合适的门限流程复杂的问题。本方法可以使雷达在车辆时有时无且车辆大小高低都不同的道路中自动识别来往车辆，并在15分钟内自动校准好门限，无需人工干预，大大节约了人力资源和时间成本。
为实现上述目的，本发明的技术方案为：
一种毫米波交通流量雷达自动校准门限的方法，所述门限用来检测车辆存在，具体解释就是：当车辆经过雷达波束范围内时，对应的频点峰值变大，当峰值超过背景杂波图对应频点数值的倍数，则判断车辆存在，所述的这个“倍数”即为门限，是本行业的通用技术术语。
上述方法包括以下步骤：
（1）安装设备
将毫米波交通流量雷达架设到指定位置，连接好电源，并将通讯端口和控制台相连。
（2）开启自动识别背景和自动校准门限
开启自动识别背景和自动校准门限模式的方法是，启动毫米波交通流量雷达后进行初始化操作，首先读取Flash存储器中的数据，然后判断是否存储有相应区域背景数据和门限数据，如果没有相应数据则开始进入自动识别背景和自动校准模式，有则直接读取相应区域数据即可；
在需要时可以通过控制台打开毫米波交通流量雷达控制软件，配置通讯端口，下发更新背景命令和校准命令，进入自动识别背景和自动校准门限模式；
（3）进行自动识别背景的过程
3.1）进入自动识别背景模式后，将交通流量雷达的处理器通过AD采集到的数据进行FFT（Fast Fourier Transformation）处理,FFT处理后各个频点的数据加权求和，具体为：本次FFT后的某频点数据b（N）和上一次对应频点加权求和后结果B（N-1）加权求和，具体为：B（N）= b（N）*k + B（N-1）*（1-k），0<k<1；
k为权重系数，k的值由b（N）与B（N-1）的差值决定，具体为：当B(N-1)- b(N)>X*MAX时，k=0.1；当B(N-1)- b(N)>X/2*AXM时，k=0.8；当B(N-1)- b(N)>X/4*MAX时，k=0.6；当B(N-1)- b(N)>MAX时，k=0.4；当B(N-1)- b(N)<M时，k=0.2；
所述MAX值为无车辆经过时各个频点数值的最大波动值，具体为：空旷背景下采集各个频点的最大值和最小值做差，并取各频点差的最大值；所述X为无车辆经过时各个频点最大值时相对于波动值的倍数，具体为：空旷背景下采集各个频点的最大值和最小值做差得到各个频点的波动值，各个频点的最大值除以对应频点的波动值，再取各个频点相除结果的最大值。
3.2）据道路实际通行情况按照每个车道每分钟通行车辆的数据设置一个校准时间T1，当毫米波交通流量雷达的定时器到达指定校准时间T后自动识别背景过程结束；
设定校准时间T1的原则是：当道路上每个车道的车流量>20辆/min时，校准时间T1≥10min；当道路上每个车道的车流量<20辆/min时，校准时间T1≤5min。
（4）进行自动校准门限过程
在自动识别背景模式结束后进入自动校准门限模式，首先采集车辆经过每个车道时，各个频点的平均幅值，具体为：毫米波交通流量雷达的DSP处理器通过AD采集到的数据进行FFT处理,FFT处理后各个频点的数据加权求和；所述加权求和过程，具体为：本次FFT后的某频点数据b（N）和上一次对应频点加权求和后的结果A（N-1）加权求和，具体为：A（N）= b（N）*k + A（N-1）*（1-k），0<k<1；
k为权重系数，k的值由b（N）与A（N-1）的差值决定，具体为：当b(N)-A(N-1)>X*MIN时，k=0.1；当b(N)-A(N-1)>X*2/3*MIN时，k=0.2；当b(N)-A(N-1)>X/3*MIN时，k=0.4；当b(N)-A(N-1)>= MIN时，k=0.6；当b(N)-A(N-1)< MIN时，k=0.8；
所述MIN值为有车辆经过时各个频点数值的最小值，X为有车辆经过时各个频点最大值时相对于最小值的倍数；
4.2）根据道路实际通行情况按照每个车道每分钟通行车辆的数据设置一个校准时间T2，当毫米波交通流量雷达的定时器到达指定校准时间T2后采集车辆平均幅值结束，
设定校准时间T2的原则是：①当道路上每个车道的车流量>20辆/min时，校准时间T2≤10min；②当每个车道车流量<20辆/min且>1辆/min时，校准时间T2≥15min；③当道路上每个车道的车流量<1辆/min时，需要人为开车到每个车道穿梭通行，时间根据①②原则确定；
4.3）采集车辆平均幅值结束后，各个频点平均幅值与对应频点杂波图数据做商求门限，具体为: 各个频点门限K(Lane)=A(N)/B(N),然后各车道内频点门限值求平均值K_average(Lane),各车道门限值KK(Lane)= K_average(Lane)*L，L为灵敏因子，0<L<1，L越大灵敏度越低，L越小灵敏度越高；
4.4）求得门限后，将背景数据和门限数据存储到FLASH存储器中。
本发明方法中所述毫米波交通流量雷达为本领域常规产品，其由收发天线、前端锁相环、低噪声放大器、混频器、带通滤波器、AD转换器、DSP处理器、FLASH存储器、通讯端口组成；所述DSP处理器通过前端锁相环和收发天线将毫米波调制信号辐射到自由空间，该信号经过被探测目标反射后形成回波，回波被接收天线捕获，依次经过低噪声放大器放大、混频器混频、带通滤波器滤波、经过ADC（Analog-to-Digital Converter）变换转变为数字信号；所述数字信号经过DSP控制器通过杂波图法检测是否有车通过雷达照射区域；所述FLASH存储器用来存储采集的杂波图数据和校准的门限数据，防止掉电数据丢失，再次开机不用重新校准雷达；所述通讯端口用来和控制台通讯；所述控制台安装有流量雷达测试控制软件。
本发明的有益效果为：
本发明方法适用于交通流量雷达通过杂波图法测量车流量，所述背景杂波图用于检测车辆存在，具体为：当车辆经过雷达波束范围内时，对应的频点峰值变大，当峰值超过背景杂波图对应频点数值门限，则判断车辆存在。
本方法可以在不阻断交通的情况下采集杂波背景，解决了交通流量雷达采集背景必须截断交通的问题，同时解决了截断交通给市民的出行带来不便的问题。
本方法可以使雷达在车辆时有时无且车辆大小高低都不同的道路中自动识别来往车辆，并在15分钟内自动校准好门限，无需人工干预，大大节约了人力资源和时间成本。解决了交通流量雷达调整合适的门限流程复杂的问题。
本方法校准结束后背景杂波图数据和门限数据保存到FLASH存储器中，断电重启后校准数据不会丢失，安装好后只需一次校准便可终身使用。
本发明由于采取以上技术方案，其具有以下优点：
1.本方法无需人工干预，雷达自动完成识别杂波背景过程。
2.本方法不用截断交通，在车来车往的情况下自动识别背景。
3.本方法能够自动识别车辆并自动校准门限。
4.本方法方便快捷，有效的降低了雷达调试时间。
附图说明
图1是本发明实施例所述交通流量雷达结构示意图；
图2是本发明实施例所述雷达初始化流程图；
图3是本发明实施例所述雷达自适应背景流程图；
图4是本发明实施例所述雷达自适应门限流程图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明的进行详细的描述。
如图1所示，雷达通过ADSP的spi接口控制前段锁相环通过发射天线将微波发射到道路，接收天线收到道路车辆回波经过放大与本振混频再经过滤波AD转换将数据传送到ADSP，ADSP初始化过程进行自适应背景和自适应门限处理，处理完后将背景数据和门限数据存与Flash，防止掉电数据丢失，再次开机不用重新校准，通过串口接收控制台命令并上传雷达工作状态。
如图2所示，雷达启动首先进行初始化操作，包括对背景数据和门限数据初始化。首先读取Flash数据判断是否存储背景数据，如果没有存储背景数据则进行自动背景识别，自适应背景完毕将数据存入Flash指定区域；然后判断是否存储门限数据，如果没有存储背景数据则进行自适应门限操作，自适应门限完成将数据存入Flash指定区域。
如图3所示，雷达自动识别背景过程，包括雷达接收天线收到的数据经过AD转换，傅里叶变换后生成本次采集的背景数据b(N)，本次采集的背景数据b(N)与当前背景数据B(N-1)对落到车道内的每一个频点数据进行比较，如果B(N-1)- b(N)>X*MAX，那么本次背景数据B(N)= b(N)*0.1+ B(N-1)*0.9；如果B(N-1)- b(N)> X/2*MAX，那么本次背景数据B(N)= b(N)*0.8+ B(N-1)*0.2；如果B(N-1)- b(N)> X/4*MAX，那么本次背景数据B(N)= b(N)*0.6+ B(N-1)*0.4；如果B(N-1)- b(N)>= MAX，那么本次背景数据B(N)= b(N)*0.4+ B(N-1)*0.6；如果B(N-1)- b(N)< MAX，那么本次背景数据B(N)= b(N)*0.2+ B(N-1)*0.8。自动识别背景由定时器控制，开始自动识别背景到达校准时间T1后结束。设定校准时间T1的原则是：当道路上每个车道的车流量>20辆/min时，校准时间T1≥10min；当道路上每个车道的车流量<20辆/min时，校准时间T1≤5min。
如图4所示，雷达自适应门限过程，包括雷达接收天线收到的数据经过AD转换，傅里叶变换后生成本次采集的目标数据b(N)，本次采集的目标数据b(N)与当前目标数据A(N-1)对落到车道内的每一个频点数据进行比较，如果b(N)- A(N-1)>X*MIX，那么本次目标数据A(N)= b(N)*0.1+ A(N-1)*0.9；如果b(N)- A(N-1)> X*2/3*MIX，那么本次目标数据A(N)= b(N)*0.2+ A(N-1)*0.8；如果b(N)- A(N-1)> X/3*MIX，那么本次目标数据A(N)= b(N)*0.4+ A(N-1)*0.6；如果b(N)- A(N-1)>= MIX，那么本次目标数据A(N)= b(N)*0.6+ A(N-1)*0.4；如果b(N)- A(N-1)< MIX，那么本次目标数据A(N)= b(N)*0.8+ A(N-1)*0.2。自适应门限由系统时钟控制，开始自适应门限到达校准时间T2后结束，取各个频点门限K(Lane)=A(N)/B(N),然后各车道内频点门限值求平均值K_average(Lane),各车道门限值KK(Lane)= K_average(Lane)*L。设定校准时间T2的原则是：①当道路上每个车道的车流量>20辆/min时，校准时间T2≤10min；②当每个车道车流量<20辆/min且>1辆/min时，校准时间T2≥15min；③当道路上每个车道的车流量<1辆/min时，需要人为开车到每个车道穿梭通行，时间根据①②原则确定。

Claims (1)

1.一种利用毫米波交通流量雷达自动校准门限的方法，其特征在于该方法包括如下步骤：
（1）安装设备
将毫米波交通流量雷达架设到指定位置，连接好电源，并将通讯端口和控制台相连；
（2）开启自动识别背景和自动校准门限: 开启自动识别背景和自动校准门限模式的方法是，启动毫米波交通流量雷达后进行初始化操作，首先读取Flash存储器中的数据，然后判断是否存储有相应区域背景数据和门限数据，如果没有相应数据则开始进入自动识别背景和自动校准模式，有则直接读取相应区域数据即可；
在需要时通过控制台打开毫米波交通流量雷达控制软件，配置通讯端口，下发更新背景命令和校准命令，进入自动识别背景和自动校准门限模式；
（3）先进行自动识别背景过程：
3.1）进入自动识别背景模式后，将交通流量雷达的处理器通过AD采集到的数据进行FFT（Fast Fourier Transformation）处理,FFT处理后各个频点的数据加权求和，具体为：本次FFT后的某频点数据b（N）和上一次对应频点加权求和后结果B（N-1）加权求和，具体为：B（N）= b（N）*k + B（N-1）*（1-k），0<k<1；
k为权重系数，k的值由b（N）与B（N-1）的差值决定，具体为：当B(N-1)- b(N)>X*MAX时，k=0.1；当B(N-1)- b(N)>X/2*MAX时，k=0.8；当B(N-1)- b(N)>X/4*MAX时，k=0.6；当B(N-1)-b(N)>MAX时，k=0.4；当B(N-1)- b(N)<MAX时，k=0.2；
所述MAX值为无车辆经过时各个频点数值的最大波动值，具体为：空旷背景下采集各个频点的最大值和最小值做差，并取各频点差的最大值；所述X为无车辆经过时各个频点最大值时相对于波动值的倍数，具体为：空旷背景下采集各个频点的最大值和最小值做差得到各个频点的波动值，各个频点的最大值除以对应频点的波动值，再取各个频点相除结果的最大值；
3.2）据道路实际通行情况按照每个车道每分钟通行车辆的数据设置一个校准时间T1，当毫米波交通流量雷达的定时器到达指定校准时间T1后自动识别背景过程结束；
设定校准时间T1的原则是：当道路上每个车道的车流量>20辆/min时，校准时间T1≥10min；当道路上每个车道的车流量<20辆/min时，校准时间T1≤5min；
（4）自动校准门限过程
4.1）在自动识别背景模式结束后进入自动校准门限模式，首先采集车辆经过每个车道时，各个频点的平均幅值，具体为：毫米波交通流量雷达的DSP处理器通过AD采集到的数据进行FFT处理,FFT处理后各个频点的数据加权求和；所述加权求和过程，具体为：本次FFT后的某频点数据b（N）和上一次对应频点加权求和后的结果A（N-1）加权求和，具体为：A（N）= b（N）*k + A（N-1）*（1-k），0<k<1；
k为权重系数，k的值由b（N）与A（N-1）的差值决定，具体为：当b(N)-A(N-1)>X*MIN时，k=0.1；当b(N)-A(N-1)>X*2/3*MIN时，k=0.2；当b(N)-A(N-1)>X/3*MIN时，k=0.4；当b(N)-A(N-1)>= MIN时，k=0.6；当b(N)-A(N-1)< MIN时，k=0.8；
所述MIN值为有车辆经过时各个频点数值的最小值，X为有车辆经过时各个频点最大值时相对于最小值的倍数；
4.2）根据道路实际通行情况按照每个车道每分钟通行车辆的数据设置一个校准时间T2，当毫米波交通流量雷达的定时器到达指定校准时间T2后采集车辆平均幅值结束，
设定校准时间T2的原则是：①当道路上每个车道的车流量>20辆/min时，校准时间T2≤10min；②当每个车道车流量<20辆/min且>1辆/min时，校准时间T2≥15min；③当道路上每个车道的车流量<1辆/min时，需要人为开车到每个车道穿梭通行，时间根据①②原则确定；④T2>=T1；
4.3）采集车辆平均幅值结束后，各个频点平均幅值与对应频点杂波图数据做商求门限，具体为: 各个频点门限K(Lane)=A(N)/B(N),然后各车道内频点门限值求平均值K_average(Lane),各车道门限值KK(Lane)= K_average(Lane)*L，L为灵敏因子，0<L<1，L越大灵敏度越低，L越小灵敏度越高；
4.4）求得门限后，将背景数据和门限数据存储到FLASH存储器中。
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