CN110045345A - 一种毫米波雷达自适应分析方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及了毫米波雷达应用领域，尤其涉及一种毫米波雷达自适应分析方法，首先通过判断当前周期数据是否触发分析尺度自适应调整机制，然后对上一周期检测到的物体进行有效性分析，计算物体有效重要度，最后实时计算自适应调整的分析尺度。相对于现有的固定分析尺度的分析方法，本发明提供的方法，在高速公路等车辆行驶速度比较快的情况下，通过调整分析尺度提高毫米波雷达信号处理的实时性，减少计算量以及节省硬件资源；在城市道路交通和塞车等情况下，根据实际路况自适应分析，重新调整分析尺度，提高分析精度以及降低检测的漏警率。这对于提高毫米波雷达信号处理的性能有重要的意义。

Description

一种毫米波雷达自适应分析方法

技术领域

本发明涉及了毫米波雷达应用领域，尤其涉及一种毫米波雷达自适应分析方法。

背景技术

近年来，随着社会经济的高速发展，交通工具也得到了日新月异的发展。但是，汽车的快速发展和普及也导致了日渐频发的交通事故，严重地威胁了人们的生命财产安全。因此需要从技术层面，研究一种装置能够提前发现危险，减少交通事故的发生，能够对潜在事故做出预判并通过系统反馈对汽车进行相应的调整，ADAS即高级驾驶辅助系统应运而生。汽车防撞雷达的信号处理是ADAS的关键技术之一，常见的汽车防撞雷达有超声波雷达、激光雷达和毫米波雷达，其中车载毫米波雷达的应用比较广泛。毫米波雷达有效频谱带宽为30GHz到300GHz，其波长比较短，体积较小，质量轻，精度高，可以全天候工作，受气候环境的影响小。毫米波是一类使用短波长电磁波的特殊雷达技术，雷达系统发射的电磁波信号被其发射路径上的物体阻挡然后发生反射，通过捕捉反射的信号，雷达系统可以确定物体的距离、速度和角度。毫米波雷达的检测能力不仅依靠其自身的硬件条件，还与其信号处理算法有关，信号处理算法的优劣将会影响到雷达的检测能力。

现在一般的雷达信号处理分析方法都是采用固定分析尺度的处理方法，这种固定分析尺度的雷达信号处理方法存在很多缺点。如果分析尺度很大，那么对硬件要求会比较高，实时性差，成本也会相应增加；但是分析尺度不足的话，那么可能满足不了精度要求，容易发生漏警等情况。

在日常的交通中，道路上的物体数量以及移动情况总是在不断变化。在高速公路等场景下，行驶道路上物体较少而且距离比较远，如果采用很高的分析尺度，会造成硬件资源浪费，处理时间长等问题。而且，物体行驶速度很快，对雷达信号处理实时性要求高。这种情况下，采用固定的高分析尺度，将会造成硬件资源的浪费，无法满足雷达检测实时性高的要求。相反，在城市道路交通和塞车等情况下，行驶道路上车辆、行人以及交通设施比较多，距离比较近和移动速度比较缓慢，需要精确的分析。如果采用的分析尺度不满足分析要求导致分析精度不够高，容易造成漏警和交通事故等严重情况的发生。

在现有技术中，还没有根据行驶道路的物体数量、速度和距离等不同情况对雷达数据进行分析尺度自适应调整的方法。因此，自适应调整分析尺度是毫米波雷达信号处理中需要解决的问题。

发明内容

针对现有技术的不足，本发明公开了一种毫米波雷达自适应分析方法，用于克服现有技术不能根据路况对雷达回波数据分析尺度自适应调整的问题。

本发明通过以下技术方案予以实现：

一种毫米波雷达自适应分析方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1：判断当前周期C雷达回波数据D_c是否需要自适应调整分析尺度；

S2：对上一周期雷达回波数据D_c-1进行有效性分析；

S3：根据S2中D_c-1物体信息，计算实时自适应调整的分析尺度；

S4：对雷达回波数据D_c进行N_c尺度的分析，生成物体信息向量V_c,R_c,和θ_c。

优选的，所述S1基于物体数量差△T的突变触发机制以及基于周期数Count的定时触发机制，具体包括如下步骤：

S11：判断上两个周期检测到的物体数T_c-1与T_c-2的数量差△T是否大于数量差阈值TN；

S12：判断雷达发射周期计数变量Count是否大于周期阈值CN；

S13：计算自适应调整标志位Flag；

S14：判断Flag的值，若Flag＝1，则Count＝0，否则Count加1；

S15：输出Flag，若Flag＝1，则调整分析尺度，执行S2，否，则分析尺度N_c＝N_c-1，N_c和N_c-1分别为当前周期和上一周期分析尺度，再执行S4。

优选的，所述S2包括如下步骤：

S21：对上一周期雷达回波数据D_c-1物体有效性向量E_c-1以及物体计数变量i置0，其中i＝0，0≤i≤T_c-1；

S22：物体计数变量i增加1；

S23：对上一周期雷达回波数据D_c-1的距离向量R_c-1和角度向量θ_c-1中的第i个物体的距离和角度进行安全区域判断，若该物体处在非安全区域，则执行S24，否则执行S25；

S24：对上一周期雷达回波数据D_c-1物体有效性向量E_c-1对应元素赋1；

S25：判断物体数T_c-1是否遍历完成，若遍历完成，则执行S26，否则执行S22；

S26：输出物体有效性向量E_c-1。

优选的，所述S3包括如下步骤：

S31：对上一周期雷达回波数据D_c-1物体有效重要度Ew_c-1，物体重要度向量W_c-1以及物体计数变量i置0，其中Ew_c-1＝0，i＝0，0≤i≤T_c-1；

S32：物体计数变量i增加1；

S33：判断上一周期雷达回波数据D_c-1的速度向量V_c-1与距离向量R_c-1中第i个物体行驶方向以及其距离情况，其中若并且大于安全距离阈值S，则执行S35，否则执行S34；

S34：计算第i个物体重要度

S35：判断物体数T_c-1是否遍历完成，若遍历完成，则执行S36，否则执行S32；

S36：计算Ew_c-1，其中Ew_c-1＝E_c-1*(W_c-1)^T；

S37：计算新的分析尺度N_c，其中N_c＝N_c-1+Ew_c-1*λ，N_c-1表示上一周期分析尺度，λ表示环境参数；

S38：计算符合频域变换条件的分析尺度，通过公式L＝ceil[log₂(N_c)]计算出自适应分析尺度N_c以2为底数的幂指数并对其向上取整，得到L，则符合条件的分析尺度为N_c＝2^L。

优选的，所述S4包括如下步骤：

S41：对雷达回波数据D_c进行分析尺度为N_c的频域变换；

S42：通过S41获取频域变换后检测到的物体数T_c；

S43：分别对当前周期雷达回波数据D_c的信息向量以及物体计数变量i置0，其中i＝0，0≤i≤T_c；

S44：物体计数变量i增加1；

S45：计算第i个物体的速度、距离以及角度信息，其中

S46：第i个物体的信息分别作为向量V_c,R_c,θ_c对应的元素；

S47：判断物体数T_c是否遍历完成，若遍历完成，则结束S4，否则执行S44。

本发明的有益效果为：

(1)本发明所提供的一种毫米波雷达自适应分析方法可以在高速道路等高速行驶的情况下，自适应调整分析尺度。相对于现有的固定分析尺度的分析方法，本发明所提供的方法可以根据道路情况，计算实时的分析尺度。可以提高毫米波雷达信号处理的实时性以及减少计算量。

(2)本发明所提供的一种毫米波雷达自适应分析方法可以在城市道路和塞车等情况下，根据周围的物体数量自适应调整分析尺度。相对于现有的固定分析尺度的分析方法，本发明所提供的方法可以实时调整分析尺度，提高精度，降低检测的漏警率。

(3)本发明所提供的一种毫米波雷达自适应分析方法的分析尺度自适应调整基于实际路况，可以根据不同的道路情况通过自适应分析调整分析尺度，具有自动调整的灵活性。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明所提供的一种毫米波雷达自适应分析方法流程图；

图2为本发明所提供的分析尺度自适应调整触发机制流程图；

图3为本发明所提供的物体有效性分析流程图；

图4为本发明所提供的自适应调整的分析尺度计算流程图；

图5为本发明所提供的雷达回波数据处理流程图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

如图1所示的一种毫米波雷达自适应分析方法，包括如下步骤：

S1：判断当前周期C雷达回波数据D_c是否需要自适应调整分析尺度；

S2：对上一周期雷达回波数据D_c-1进行有效性分析；

S3：根据S2中D_c-1物体信息，计算实时自适应调整的分析尺度；

S4：对雷达回波数据D_c进行N_c尺度的分析，生成物体信息向量V_c,R_c,和θ_c。

如图2所示上述S1基于物体数量差△T的突变触发机制以及基于周期数Count的定时触发机制，具体包括如下步骤：

S11：判断上两个周期检测到的物体数T_c-1与T_c-2的数量差△T是否大于数量差阈值TN；

S12：判断雷达发射周期计数变量Count是否大于周期阈值CN；

S13：计算自适应调整标志位Flag；

S14：判断Flag的值，若Flag＝1，则Count＝0，否则Count加1；

S15：输出Flag，若Flag＝1，则调整分析尺度，执行S2，否，则分析尺度N_c＝N_c-1，N_c和N_c-1分别为当前周期和上一周期分析尺度，再执行S4。

如图3所示上述S2包括如下步骤：

S21：对上一周期雷达回波数据D_c-1物体有效性向量E_c-1以及物体计数变量i置0，其中i＝0，0≤i≤T_c-1；

S22：物体计数变量i增加1；

S23：对上一周期雷达回波数据D_c-1的距离向量R_c-1和角度向量θ_c-1中的第i个物体的距离和角度进行安全区域判断，若该物体处在非安全区域，则执行S24，否则执行S25；

S24：对上一周期雷达回波数据D_c-1物体有效性向量E_c-1对应元素赋1；

S25：判断物体数T_c-1是否遍历完成，若遍历完成，则执行S26，否则执行S22；

S26：输出物体有效性向量E_c-1。

如图4所示上述S3包括如下步骤：

S31：对上一周期雷达回波数据D_c-1物体有效重要度Ew_c-1，物体重要度向量W_c-1以及物体计数变量i置0，其中Ew_c-1＝0，i＝0，0≤i≤T_c-1；

S32：物体计数变量i增加1；

S33：判断上一周期雷达回波数据D_c-1的速度向量V_c-1与距离向量R_c-1中第i个物体行驶方向以及其距离情况，其中若并且大于安全距离阈值S，则执行S35，否则执行S34；

S34：计算第i个物体重要度

S35：判断物体数T_c-1是否遍历完成，若遍历完成，则执行S36，否则执行S32；

S36：计算Ew_c-1，其中Ew_c-1＝E_c-1*(W_c-1)^T；

例如

S37：计算新的分析尺度N_c，其中N_c＝N_c-1+Ew_c-1*λ，N_c-1表示上一周期分析尺度，λ表示环境参数；

S38：计算符合频域变换条件的分析尺度，通过公式L＝ceil[log₂(N_c)]计算出自适应分析尺度N_c以2为底数的幂指数并对其向上取整，得到L，则符合条件的分析尺度为N_c＝2^L。

如图5所示上述S4包括如下步骤：

S41：对雷达回波数据D_c进行分析尺度为N_c的频域变换；

S42：通过S41获取频域变换后检测到的物体数T_c；

S43：分别对当前周期雷达回波数据D_c的信息向量以及物体计数变量i置0，其中i＝0，0≤i≤T_c；

S44：物体计数变量i增加1；

S45：计算第i个物体的速度、距离以及角度信息，其中

S46：第i个物体的信息分别作为向量V_c,R_c,θ_c对应的元素；

S47：判断物体数T_c是否遍历完成，若遍历完成，则结束S4，否则执行S44。以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (5)

1.一种毫米波雷达自适应分析方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1：判断当前周期C雷达回波数据D_c是否需要自适应调整分析尺度；

S2：对上一周期雷达回波数据D_c-1进行有效性分析；

S3：根据S2中D_c-1物体信息，计算实时自适应调整的分析尺度；

S4：对雷达回波数据D_c进行N_c尺度的分析，生成物体信息向量V_c,R_c,和θ_c。

2.根据权利要求1所述的一种毫米波雷达自适应分析方法，其特征在于，所述S1基于物体数量差△T的突变触发机制以及基于周期数Count的定时触发机制，具体包括如下步骤：

S11：判断上两个周期检测到的物体数T_c-1与T_c-2的数量差△T是否大于数量差阈值TN；

S12：判断雷达发射周期计数变量Count是否大于周期阈值CN；

S13：计算自适应调整标志位Flag；

S14：判断Flag的值，若Flag＝1，则Count＝0，否则Count加1；

S15：输出Flag，若Flag＝1，则调整分析尺度，执行S2，否则分析尺度N_c＝N_c-1，N_c和N_c-1分别为当前周期和上一周期分析尺度，再执行S4。

3.根据权利要求1所述的一种毫米波雷达自适应分析方法，其特征在于，所述S2包括如下步骤：

S21：对上一周期雷达回波数据D_c-1物体有效性向量E_c-1以及物体计数变量i置0，其中

S22：物体计数变量i增加1；

S23：对上一周期雷达回波数据D_c-1的距离向量R_c-1和角度向量θ_c-1中的第i个物体的距离和角度进行安全区域判断，若该物体处在非安全区域，则执行S24，否则执行S25；

S24：对上一周期雷达回波数据D_c-1物体有效性向量E_c-1对应元素赋1；

S25：判断物体数T_c-1是否遍历完成，若遍历完成，则执行S26，否则执行S22；

S26：输出物体有效性向量E_c-1。

4.根据权利要求1所述的一种毫米波雷达自适应分析方法，其特征在于，所述S3包括如下步骤：

S31：对上一周期雷达回波数据D_c-1物体有效重要度Ew_c-1，物体重要度向量W_c-1以及物体计数变量i置0，其中Ew_c-1＝0，

S32：物体计数变量i增加1；

S33：判断上一周期雷达回波数据D_c-1的速度向量V_c-1与距离向量R_c-1中第i个物体行驶方向以及其距离情况，其中若并且大于安全距离阈值S，则执行S35，否则执行S34；

S34：计算第i个物体重要度

S35：判断物体数T_c-1是否遍历完成，若遍历完成，则执行S36，否则执行S32；

S36：计算Ew_c-1，其中Ew_c-1＝E_c-1*(W_c-1)^T；

S37：计算新的分析尺度N_c，其中N_c＝N_c-1+Ew_c-1*λ，N_c-1表示上一周期分析尺度，λ表示环境参数；

S38：计算符合频域变换条件的分析尺度，通过公式L＝ceil[log₂(N_c)]计算出自适应分析尺度N_c以2为底数的幂指数并对其向上取整，得到L，则符合条件的分析尺度为N_c＝2^L。

5.根据权利要求1所述的一种毫米波雷达自适应分析方法，其特征在于，所述S4包括如下步骤：

S41：对雷达回波数据D_c进行分析尺度为N_c的频域变换；

S42：通过S41获取频域变换后检测到的物体数T_c；

S43：分别对当前周期雷达回波数据D_c的信息向量以及物体计数变量i置0，其中

S44：物体计数变量i增加1；

S45：计算第i个物体的速度、距离以及角度信息，其中

S46：第i个物体的信息分别作为向量V_c,R_c,θ_c对应的元素；

S47：判断物体数T_c是否遍历完成，若遍历完成，则结束S4，否则执行S44。