CN110088642B - 用于检测目标对象的前进方向和速度的系统和方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种用于表征移动对象的系统，所述系统执行与一组扫描中的每个扫描中检测到的点簇相关联的簇轨线取向过程以估计非点目标的前进方向。所述簇轨线取向过程在表示一组扫描中的每个扫描的所述点簇的坐标的相应位置数据矩阵上执行主分量分析，并将所得特征向量与所述簇平均值的前进方向比较，以生成前进方向估计。所述前进方向估计以基于目标属性的加权组合与来自基于点目标的跟踪过程以及多普勒方位角分析过程的速度估计组合，以改善所述系统的准确性和性能。

Description

用于检测目标对象的前进方向和速度的系统和方法
技术领域
本公开涉及对象检测和跟踪系统领域，并且更具体地讲，涉及雷达和激光雷达处理系统和方法的领域。
背景技术
例如通常实现包括高分辨率雷达装置和激光雷达装置的常规对象检测和跟踪系统来跟踪其视野中对象的位置并估计检测到的对象的速度。此类常规对象检测和跟踪系统通常被配置用于基于点对象模型识别和跟踪目标对象，该点对象模型假设系统仅接收到从目标对象反射的信号的一个有效检测。但是，当具有一些相当大的尺寸和/或延长形状的非点对象位于高分辨率雷达装置或激光雷达装置的近距离内时，该装置可接收来自非点对象的不同部分的多个有效反射。
来自非点对象的有效反射的检测可为对象检测和跟踪系统的输出中的错误或不准确性来源。例如，汽车雷达系统可被配置为通过在多个时间感测目标的位置执行目标速度估计。由常规汽车雷达系统使用的点对象模型假设每个感测到的目标的位置代表在多个时间的每个时间的整个目标的位置。但是，如果目标为大型对象，诸如大型卡车，则常规汽车雷达系统可在不同时间接收来自大型卡车的不同部分的反射并感测大型卡车的不同部分的位置。这可在使用点对象模型的传统检测和跟踪系统执行的速度估计中引入相当大的偏差。
发明内容
本公开的各个方面包括用于确定移动目标的前进方向和速度的系统和处理方法。系统包括用于将发射的信号发射到区域中的信号发射器以及接收器，该接收器用于接收反射的信号(该反射的信号通过来自移动目标上的多个点的发射的信号的反射生成)，并且生成指示反射的雷达信号的接收信号。多个点定义多个扫描中的每个扫描的点簇。公开的系统还包括处理器，该处理器接收接收信号并使用与点簇相关联的簇轨线取向过程来估计移动目标的前进方向和速度。根据本公开的一个方面，处理器组合移动目标的三个估计速度来确定移动目标的速度。三个速度包括从基于点目标的跟踪过程生成的第一速度、从多普勒方位角分析过程生成的第二速度以及基于簇轨线取向过程生成的第三速度。
根据本公开的另一方面，簇轨线取向过程包括生成位置数据矩阵，该位置数据矩阵包括多个扫描中每个扫描的相应点簇中每个点的坐标；以及通过在相应的位置数据矩阵上对位置数据矩阵中的每个位置数据矩阵执行主分量分析来生成相应的主特征向量。将初始平均坐标集计算为与多个扫描中的最早一次扫描对应的位置数据矩阵中坐标的平均值。将最终平均坐标集计算为与多个扫描中的最晚一次扫描对应的位置数据矩阵中坐标的平均值。定义了从初始平均坐标集延伸至最终平均坐标集的第一前进方向估计向量。将第一前进方向估计向量与对应于位置数据矩阵中的每个位置数据矩阵的主特征向量比较以识别主特征向量中的选定的一者，该主特征向量具有最接近地匹配第一前进方向估计向量的前进方向估计向量方向的特征向量方向。根据本发明的该方面，主特征向量中的选定的一者的特征向量方向作为簇轨线取向前进方向估计生成。
根据本公开的另一方面，基于簇轨线取向过程生成的第三速度由簇轨线取向前进方向估计与第一速度或第二速度的组合确定，该第一速度从基于点目标的跟踪过程生成，该第二速度从多普勒方位角分析过程生成。
附图说明
参考指明的多个附图，以本公开的实施方案的非限制性示例的方式，在后续的具体实施方式中进一步描述了本公开，其中在附图的若干个视图中类似的附图标号表示类似的部件。
图1根据一些示例性实施方案包括汽车雷达系统的示意性框图，该汽车雷达系统包括用于处理汽车雷达信号的一个或多个雷达传感器模块。
图2包括常规FMCW雷达系统中信号的示意性时序图。
图3根据本公开的各个方面包括用于确定移动目标的前进方向和速度的检测到的坐标簇的图形描绘。
图4根据本公开的各个方面包括描述用于表征雷达系统检测到的移动对象的过程流程图。
图5根据本公开的一个方面包括描述簇轨线取向过程的过程流程图。
图6根据本公开的一个方面包括描述将由不同雷达处理方法生成的估计速度组合的方法的过程流程图。
具体实施方式
根据本公开的示例性实施方案，提供了汽车雷达系统和汽车雷达传感器以及雷达处理方法，其中来自其他雷达传感器的干扰的不利效果被基本上减少或消除。图1根据一些示例性实施方案包括汽车雷达系统10的示意性框图，该汽车雷达系统包括用于处理汽车雷达信号的一个或多个雷达传感器模块12。参考图1，雷达系统10包括一个或多个雷达模块12，这些雷达模块处理宿主车辆中与雷达系统10兼容的雷达发射和接收信号。雷达传感器模块12生成雷达信号并将雷达信号发射到邻近正在由雷达系统监视的宿主车辆的感兴趣的区域。信号的生成和发射通过RF信号发生器24、雷达发射电路20和发射天线16完成。根据本文详细描述的示例性实施方案，雷达发射电路20通常包括生成经由发射天线16发射的信号所需的任何电路，诸如信号成形/定时电路、发射触发电路、RF开关电路、RF功率放大器电路或由雷达系统10使用以生成发射的雷达信号的任何其他适当的发射电路。
雷达模块12还经由接收天线18在雷达接收电路22处接收返回雷达信号。雷达接收电路22通常包括处理经由接收天线18接收的信号所需的任何电路，诸如RF低噪声放大器电路、信号成形/定时电路、接收触发电路、RF开关电路或由雷达系统10使用的任何其他适当的接收电路。在一些示例性实施方案中，由雷达接收电路22处理的接收的信号被转发至相移器电路26，该相移器电路生成具有预先确定的相差的两个信号。这两个信号称为同相(I)信号和正交(Q)信号，相应地通过混合器28和30与来自RF信号发生器24的RF信号混合，以生成I和Q中间频率(IF)信号。所得的IF信号根据需要进一步由滤波电路32滤波，以生成经滤波IF I和Q信号，标记为图1中的“I”和“Q”。IF I和Q信号通过模数转换器电路(ADC)34数字化。这些数字化的I和Q IF信号由处理器处理，诸如数字信号处理器(DSP)36。在一些示例性实施方案中，DSP 36可执行所有进行对象检测和参数确定所需的处理，包括由系统10执行的对象距离、承载和/或速度确定。
应当理解，图1中所示的系统配置仅为示例性，并且可使用其他系统配置来实现本文所述的实施方案。例如，IF信号的滤波和模数转换的排序可能不同于图1中所示的顺序。在滤波之前可将IF信号数字化，然后可在数字化的信号上进行数字滤波。
根据本公开，在FMCW雷达系统中，雷达信号以具有变化频率的连续波的形式发射至感兴趣的区域。图2包括常规FMCW雷达系统中信号的示意性时序图。参考图2，以实体粗线示出的发射的雷达信号50以及示为虚线粗线的相应的接收的雷达信号52被绘制为频率与时间。曲线54是IF信号的频率与时间的曲线图。如图2中所示，IF信号FIF的频率是发射的信号FTX的频率和接收的信号FRX的频率之间的差值的量值，即FIF＝|FTX-FRX|。IF输出波形以曲线56示出为电压量值与时间，在图2中叠加在频率曲线50、52、54上方。
参考图2，在常规FMCW汽车雷达系统中，以周期线性倾斜的频率发射雷达信号，如曲线50所示。因此在理想情况下，接收到相似线性倾斜的返回信号，在时间上移位，如曲线52所示。所得IF信号的频率是两条曲线50和52的频率之间的差值，该差值在示出的情况中是常数。正是该IF波形56被处理以对感兴趣的区域中的对象进行雷达检测和参数确定。
在图2中示出的具体示例性波形中，每个线性频率斜坡的时间标识为Ti，其中i为具体斜坡的索引或编号。在图2中示出的具体图示中，每个斜坡周期中发射的雷达信号的频率线性增大，然后先快速减小，随后稍微不太快速地回到下个周期的起始频率。示出了第一线性频率斜坡的起始是在时间Ti开始，并且示出了下个周期的起始是在时间Ti+1开始。在每个雷达周期或雷达扫描中，系统发送出许多线性频率斜坡，并在处理IF波形56之后获得多个检测。周期时间或扫描时间Tcyc通常比斜坡时间大得多。应当理解本文所述的频率斜坡的具体参数仅为示例性。本公开适用于频率斜坡的任何参数组。
如上所示，图2的时序图示出理想情况，其中接收的返回信号52完全归因于来自感兴趣的区域中的对象的发射的信号50的反射。在该情况下，所得IF信号56的处理导致准确的对象检测和参数确定。然而事实上，实际接收的信号可由其他效应影响，这些效应包括由同一雷达系统之中或之外的其他雷达传感器的发射器发射的雷达信号的反射造成的干扰。因此，处理了IF信号以使得对象检测和参数确定包括额外信息，这导致系统性能下降。
本公开的各个方面使用主分量分析技术基于检测簇轨线的取向提供准确并且稳健的对象速度估计。尽管主分量分析技术已经用在图像信号处理中以估计对象取向和/或尺寸，这些技术通常提供仅基于一个快照或来自一个时期的数据的估计，并且迄今为止不提供例如移动目标前进方向的估计。
公开的系统和方法可在77GHz汽车雷达或激光雷达对象检测和跟踪系统中实现，其中一个或多个传感器具有从近距离对象到中距离对象的许多检测。公开的系统和方法通过椭圆近似目标对象的形状，并将目标对象的前进方向估计为与椭圆的取向对准。
根据本公开的一个方面，根据传感器和/或应用选择了正整数K，使得K不是很大，从而应用中感兴趣的对象将基本上不会在K个扫描或K*Tcyc持续时间期间改变速度。对于汽车雷达应用，作为适当的示例，可选择60ms到120ms的持续时间。
根据本公开的一个方面，为K周期中的每个周期生成位置数据矩阵X。位置数据矩阵中的每个位置数据矩阵包括相应时间段中所有检测的坐标。位置数据矩阵X的示例显示在方程(1)中，其中xi和yi为第i个检测的笛卡尔x坐标和y坐标，并且其中N为K周期中的检测总数。上标代表周期编号。在该示例中，在第一周期中有3个检测，在第二周期中有2个检测，…，并且在第K周期中有3个检测。
Figure BDA0002004544690000051
根据本公开的一个方面，然后在位置数据矩阵上执行主分量分析。在一个示例性实施方案中，根据本公开的一个方面，主分量分析可包括在相关矩阵M上执行特征向量分解，其中M根据方程2定义。
Figure BDA0002004544690000061
在方程2中，XT是相应位置数据矩阵X的转置。特征向量分解通常产生两个所得向量，其中所得向量中的一个是对应于相应相关矩阵的最大特征值的特征向量，并且另一个所得向量是对应于相应相关矩阵的最小特征值的特征向量。对应于M的最大特征值的特征向量在本文称为M的主特征向量。对应于M的最小特征值的特征向量在本文称为M的次特征值。M的主特征向量提供有关目标前进方向的大多数信息，但是其本身没有完全指明目标前进方向，因为目标前进方向可能在与主特征向量的任一端部一致的方向上。根据本公开的一个方面，基于位置数据计算前进方向估计向量以选择取向，即识别指示目标方向的主特征向量的箭头端部。
包括时间段中的最早时间段期间的检测的坐标的位置数据矩阵X在本文称为X最早，而包括时间段中的最晚时间段期间的检测的坐标的位置数据矩阵在本文称为X最晚。例如根据方程1，
Figure BDA0002004544690000062
并且
Figure BDA0002004544690000063
根据本公开的一个方面，计算X最早中所有x和y坐标的平均x坐标和平均y坐标并注明(x,y)最早，并且计算X最晚中所有x和y坐标的平均x坐标和平均y坐标并注明(x,y)最晚。将第一前进方向估计向量定义为从(x,y)最早延伸到(x,y)最晚的向量。根据本公开的一个方面，基于K周期的位置数据矩阵X的位置，将第一前进方向估计向量与主特征向量即M的主特征向量比较。
根据本公开的一个方面，将最靠近第一前进方向估计向量的主特征向量的方向识别为最终估计的前进方向。
图3示出表示四个周期(在本文也称为时期)期间的检测的位置数据矩阵X中对象的检测的x和y坐标的曲线图300。计算时间段的最早时间段(时期1)期间的检测坐标的平均值并将其绘制为(x,y)最早302。计算时间段的最晚时间段(时期4)期间的检测坐标的平均值并将其绘制为表示为(x,y)最晚304的点。第一前进方向估计向量306从(x,y)最早302延伸到(x,y)最晚304。
对于四个周期，还可绘制与位置数据矩阵X相关联的M的主特征向量和次特征向量。根据本公开的一个方面，将主特征向量的方向与第一前进方向估计306的方向比较。最接近地匹配第一前进方向估计的方向的主特征向量方向被定义为最终的估计前进方向。
在图3中，主特征向量308可指向西北方向或东南方向。通过将主特征向量308与第一前进方向估计306比较，确定特征向量的西北方向最接近地匹配第一前进方向估计306的方向并且因此被选择为最终前进方向估计。图3还示出了M的次特征向量310。主特征向量308表示检测到的非点对象的取向或主轴。次特征向量310表示检测到的非点对象的次轴。
根据本公开的另一方面，第一前进方向估计向量306的长度可用作非点对象的粗略速度估计。
本文所述的主分量分析技术可能比之前已知的技术更准确，因为与之前的技术相比，这些技术受到例如无关数据点和局部遮挡目标对象的不利效应的影响较少。但是在特定条件下，如本文所述的确定非点对象的前进方向的主分量分析方法可能提供不准确的结果。例如，如果非点对象位于或非常接近传感器视野的边界，如本文所公开的位置数据矩阵的特征向量分解表示的簇轨线取向可能不与对象的前进方向对准。此外，例如也可能检测到一些异常成形的对象或并排向前移动的多个对象，其中簇轨线取向可能不与对象的前进方向对准。
根据本公开的另一方面，所公开的通过公开的主分量分析方法检测对象的前进方向的方法可与其他估计算法组合以大幅提升对象检测和跟踪系统的整体性能。
根据本公开的一个方面，可通过组合使用多个雷达处理技术生成的速度估计来改善目标速度跟踪准确性，在这些处理技术中每种技术的权重基于检测的目标或轨迹的属性来确定。
在示例性实施方案中，根据本公开的一个方面，可组合来自三种不同处理方法的速度估计以生成目标的最终速度估计。在第一处理方法中，通过基于点目标的跟踪装置以传统方式生成速度估计。在第二处理方法中，基于多普勒方位角分析以传统方式生成速度估计。在第三处理方法中，使用本文公开的主分量分析技术从簇轨线取向生成速度估计。
在第一处理方法中，雷达系统在检测中提供三维信息：距离、多普勒或距离变化率以及方位角或角度。基于对象点的传统跟踪技术使用所有三种测量来估计速度。但是它不能解释来自单个对象的多个检测。
在第二处理方法中，多普勒方位角分析技术用于估计非点对象的速度。多普勒方位角分析技术假设检测到的非点对象的速度在非点对象的每个部分处相同。然后求解超定线性方程组来得到速度估计。但是，根据对象的位置和取向，线性方程组可能是病态的或几乎病态的，在该情况下估计速度将遭受实质性错误的影响。
在第三处理方法中，本文公开的基于簇轨线取向的前进方向估计技术用于估计检测到的非点对象的前进方向。基于簇轨线取向的前进方向估计技术为检测到的非点对象提供准确的前进方向测量，但是例如在非点对象的前进方向与对象的取向不对准的情况下，可能准确性较低。
后两种技术均假设检测到的目标为非点对象，但这些技术处理有关于非点对象的不同信息。多普勒方位角分析技术使用多普勒和方位角来估计速度。簇轨线取向技术基于距离和方位角信息估计非点目标的前进方向。
三种处理方法中的每种的相对准确性和有用性取决于各种情况。例如，当非点对象在方位角上具有非常小的跨度并在距离上具有非常长的跨度时，多普勒方位角分析技术可能遭受病态方程组的影响。对于这些情况，基于簇轨线取向的前进方向估计技术提供更准确的结果。在另一个示例中，当在传感器视野的边界处检测到目标对象时，基于簇轨线取向的前进方向估计技术可提供基本上偏差和不准确的结果。在这些情况下，多普勒方位角分析技术提供更准确的结果。
根据本公开的一个方面，雷达系统首先确定上述三种方法中的每一种的良好、一般和不良条件。然后在雷达检测期间，雷达系统基于实际测量条件的相应测量技术的适宜性，以将速度估计加权的方式将三种方法中的每一种的速度估计融合到一起。公开的基于测量技术中的每一种的测量条件的有利性组合速度估计的技术可用在其中三种技术适用的各种应用中。
在示例性实施方案中，对于其中传统跟踪装置处理方法指示对应于估计的检测到的轨迹的高跟踪质量的检测，根据传统跟踪装置处理方法生成的估计被分配可靠性分数2。在其他情况下，根据传统跟踪装置处理方法生成的估计被分配可靠性分数1。可将预先确定的跟踪质量阈值用于定义向根据例如传统跟踪装置处理方法生成的估计分配可靠性分数1还是2。
在示例性实施方案中，当检测的数量小于预先确定的最小数量，或者检测的方位角跨度小于预先确定的最小阈值时，根据多普勒方位角分析处理方法生成的估计被分配可靠性分数0。
当检测的数量大于预先确定的较大数量，并且检测的方位角跨度大于预先确定的大阈值时，将可靠性分数2分配给根据多普勒方位角分析处理方法生成的估计。
对于其他情况，根据多普勒方位角分析处理方法生成的估计被分配可靠性分数1。
在示例性实施方案中，如果检测的数量小于预先确定的最小数量，或者如果检测到的对象是静止的，或者如果最大特征值与最小特征值的比率小于预先确定的最小阈值，或者如果雷达簇过于靠近传感器视野，则根据本文公开的簇轨线取向处理方法生成的估计被分配可靠性分数0。
如果检测的数量大于预先确定的较大数量，对象并非静止，最大特征值与最小特征值的比率大于预先确定的大阈值，并且簇没有过于接近传感器视野，则向根据本文公开的簇轨线取向处理方法生成的估计分配可靠性分数2。在其他情况下，根据本文公开的簇轨线取向处理方法生成的估计被分配可靠性分数1。
尽管本文公开的簇轨线取向处理方法提供前进方向估计而非速度估计，可通过将簇轨线取向处理方法生成的前进方向估计与上述其他两种处理方法中的一种生成的速度估计组合，来计算目标的速度。根据本公开的该方面，使用方程3和方程4计算轨线取向处理方法的估计速度的x和y分量。在方程3和方程4中，由其他两种处理方法中的一种生成的速度估计的x和y分量分别标注为vx和vy，并且由轨线取向处理方法生成的前进方向估计的x和y分量分别标注为hx和hy。
Figure BDA0002004544690000091
Figure BDA0002004544690000101
根据本公开的一个方面，如果三种处理方法中仅有一种得到被分配非零可靠性分数的估计，则选择基于该方法的速度估计，并将其指定为最终速度估计。在该情况下，所选速度估计将基于传统跟踪装置处理方法，该方法生成在各种情况下被分配非零可靠性分数的估计。
根据本公开的另一方面，如果三种处理方法中的两种得到被分配非零可靠性分数的估计，则组合由这两种处理方法生成的速度估计。
如果两个非零融合分数相同，则通过将已经被分配非零融合分数的两个估计平均来生成最终速度估计。如果两个非零融合分数不相同，即一种方法的可靠性分数为2，并且另一种方法的可靠性分数为1，则最终速度估计通过计算被分配非零可靠性分数的两个估计的加权平均值来生成。在加权平均值的计算中，被分配更高可靠性分数的估计被给予更大的权重。
参考图4描述了根据本公开的各个方面的用于表征雷达系统检测到的移动对象的方法。在框402处，方法包括将发射的信号发射到区域中。在框404处，方法包括接收反射的信号(该反射的信号通过来自移动目标上的多个点的发射的信号的反射生成)并且生成指示反射的雷达信号的接收信号。多个点定义多个扫描中的每个扫描的点簇。
在框406处，方法包括接收接收信号并执行与点簇相关联的簇轨线取向过程，以估计移动目标的前进方向。参考图5描述了簇轨线取向过程。
参考图5，根据本公开的各个方面，在框502处，簇轨线取向过程500包括生成位置数据矩阵，该位置数据矩阵包括K个扫描的相应点簇中每个点的坐标。在框504处，簇轨线取向过程包括通过在K个扫描的相应位置数据矩阵上执行主分量分析来生成相应的主特征向量。在框506处，将初始平均坐标集计算为与K个扫描中的最早一次扫描对应的位置数据矩阵中坐标的平均值。在框508处，将最终平均坐标集计算为与K个扫描中的最晚一次扫描对应的位置数据矩阵中坐标的平均值。
在框510处，定义了从初始平均坐标集延伸至最终平均坐标集的第一前进方向估计向量。在框512处，将第一前进方向估计向量与对应于M的主特征向量比较以识别选定的方向，该方向最接近地匹配第一前进方向估计向量的前进方向估计向量方向。在框514处，主特征向量的选定的方向生成为簇轨线取向前进方向估计。
在示例性实施方案中，根据本公开的另一方面，用于表征如参考图4描述的雷达系统检测到的移动对象的方法400还包括将移动目标的三个估计速度组合来确定移动目标的速度。在该实施方案中，三个速度包括从基于点目标的跟踪过程生成的第一速度、从多普勒方位角分析过程生成的第二速度以及基于簇轨线取向过程生成的第三速度。
参考图6描述了根据本公开的一个方面组合三个估计速度的方法。参考图6，在框602处，方法600包括基于生成三个估计速度的三个过程中的每个的单独组质量参数，将可靠性分数分配给三个估计速度中的每个估计速度。在框604处，方法包括以与三个估计速度的可靠性分数成比例的方式在组合的估计速度中加入三个估计速度中的每个估计速度。
在示例性实施方案中，用于确定由基于点的目标跟踪过程生成的估计速度的可靠性分数的第一组质量参数包括由基于点的目标跟踪过程检测到的轨迹的质量度量，并且用于确定由多普勒方位角分析过程生成的估计速度的可靠性分数的第二组质量参数包括在多普勒方位角过程中使用的检测的数量以及通过多普勒方位角过程进行的检测的方位角跨度。在示例性实施方案中，用于确定基于簇轨线取向过程生成的估计速度的可靠性分数的第三组质量参数包括在轨线取向过程中使用的检测的数量、通过轨线取向过程进行的静止对象的检测、位置数据矩阵的特征值与簇到传感器视野的接近度的比率。
根据本公开的一个方面，基于簇轨线取向过程生成的估计速度由簇轨线取向前进方向估计与第一速度或第二速度的组合确定，该第一速度从基于点目标的跟踪过程生成，该第二速度从多普勒方位角分析过程生成。
然而，在阅读以上描述之后，本公开的许多改动和修改无疑对于本领域普通技术人员是显而易见的，应当理解以说明性方式示出和描述的特定实施方案并非意在被视为限制性的。另外，参考特定实施方案描述了主题，本公开的实质和范围内的变化将是本领域的技术人员可想到的。例如，尽管可参考雷达系统和信号描述本文所述的各个方面和示例性实施方案，但应当理解所公开的系统和方法相似地包括诸如激光雷达的其他对象检测系统的相应方面。应当注意提供以上示例仅为了进行解释，并且决不应被理解成限制本公开。
虽然已参考本发明构思的示例性实施方案来具体示出和描述本发明构思，但本领域的普通技术人员应理解，在不脱离如通过以下权利要求书限定的本发明构思的实质和范围的情况下，可从形式和细节上对本发明进行多种改变。

Claims (20)

1.一种用于表征移动对象的系统，所述系统包括：
信号发射器，所述信号发射器用于将发射的信号发射到区域中；
接收器，所述接收器用于接收通过来自移动目标上多个点的所述发射的信号的反射生成的反射的信号，并生成指示所述反射的雷达信号的接收信号，所述多个点定义多个扫描中的每个扫描的点簇；以及
处理器，所述处理器接收所述接收信号并执行与所述点簇相关联的簇轨线取向过程，以估计所述移动目标的前进方向，其中所述簇轨线取向过程包括：
生成包括相应点簇中每个点的坐标的位置数据矩阵；
通过在所述位置数据矩阵上执行主分量分析生成主特征向量；
将初始平均坐标集计算为与所述多个扫描中的最早一次扫描对应的所述位置数据矩阵中所述坐标的平均值；
将最终平均坐标集计算为与所述多个扫描中的最晚一次扫描对应的所述位置数据矩阵中所述坐标的平均值；
定义从所述初始平均坐标集延伸至所述最终平均坐标集的第一前进方向估计向量；
将所述第一前进方向估计向量与所述位置数据矩阵的所述主特征向量比较以识别所述主特征向量的选定方向，所述选定方向最接近地匹配所述第一前进方向估计向量的前进方向估计向量方向；以及
将所述主特征向量的所述选定方向生成为簇轨线取向前进方向估计。
2.根据权利要求1所述的系统，还包括：
所述处理器组合所述移动目标的三个估计速度以确定所述移动目标的所述速度，所述三个估计速度包括从基于点目标的跟踪过程生成的第一速度、从多普勒方位角分析过程生成的第二速度以及基于所述簇轨线取向过程生成的第三速度。
3.根据权利要求2所述的系统，进一步地，其中所述组合包括：
基于生成所述三个估计速度的三个过程中的每个过程的单独组质量参数，将可靠性分数分配给所述三个估计速度中的每个估计速度；以及
以与所述三个估计速度的可靠性分数成比例的方式在组合的估计速度中加入所述三个估计速度中的每个估计速度。
4.根据权利要求3所述的系统，其中用于确定由所述基于点的目标跟踪过程生成的所述估计速度的所述可靠性分数的第一组质量参数包括由所述基于点的目标跟踪过程检测到的轨迹的质量度量。
5.根据权利要求4所述的系统，其中用于确定由所述多普勒方位角分析过程生成的所述估计速度的所述可靠性分数的第二组质量参数包括在所述多普勒方位角过程中使用的检测的数量以及通过所述多普勒方位角过程进行的检测的方位角跨度。
6.根据权利要求5所述的系统，其中用于确定基于所述簇轨线取向过程生成的所述估计速度的所述可靠性分数的第三组质量参数包括在所述轨线取向过程中使用的检测的数量、通过所述轨线取向过程进行的静止对象的检测、所述位置数据矩阵的特征值与簇到传感器视野的接近度的比率。
7.根据权利要求3所述的系统，其中基于所述簇轨线取向过程生成的所述估计速度由所述簇轨线取向前进方向估计与所述第一速度或所述第二速度的组合确定，所述第一速度从所述基于点目标的跟踪过程生成，所述第二速度从多普勒方位角分析过程生成。
8.一种用于确定移动目标的前进方向和速度的系统，包括：
信号发射器，所述信号发射器用于将发射的信号发射到区域中；
接收器，所述接收器用于接收通过来自所述移动目标上多个点的所述发射的信号的反射生成的反射的信号，并生成指示所述反射的雷达信号的接收信号，所述多个点定义多个扫描中的每个扫描的点簇；以及
处理器，所述处理器接收所述接收信号并使用与所述点簇相关联的簇轨线取向过程来估计所述移动目标的所述前进方向并组合所述移动目标的三个估计速度以确定所述移动目标的所述速度，所述三个估计速度包括从基于点目标的跟踪过程生成的第一速度、从多普勒方位角分析过程生成的第二速度以及基于所述簇轨线取向过程生成的第三速度。
9.根据权利要求8所述的系统，其中所述簇轨线取向过程包括：
生成包括相应点簇中每个点的坐标的位置数据矩阵；
通过在相应位置数据矩阵上执行主分量分析生成相应主特征向量；
将初始平均坐标集计算为与所述多个扫描中的最早一次扫描对应的所述位置数据矩阵中所述坐标的平均值；
将最终平均坐标集计算为与所述多个扫描中的最晚一次扫描对应的所述位置数据矩阵中所述坐标的平均值；
定义从所述初始平均坐标集延伸至所述最终平均坐标集的第一前进方向估计向量；
将所述第一前进方向估计向量与所述位置数据矩阵的所述主特征向量比较以识别所述主特征向量的选定方向，所述选定方向最接近地匹配所述第一前进方向估计向量的前进方向估计向量方向；以及
将所述主特征向量的所述选定方向生成为簇轨线取向前进方向估计。
10.根据权利要求9所述的系统，其中基于所述簇轨线取向过程生成的所述第三速度由所述簇轨线取向前进方向估计与所述第一速度或所述第二速度的组合确定，所述第一速度从所述基于点目标的跟踪过程生成，所述第二速度从多普勒方位角分析过程生成。
11.一种用于表征雷达系统检测到的移动对象的方法，所述方法包括：
将发射的信号发射到区域中；
接收通过来自移动目标上多个点的所述发射的信号的反射生成的反射的信号，并生成指示所述反射的雷达信号的接收信号，所述多个点定义多个扫描的每个扫描的点簇；以及
接收所述接收信号并执行与所述点簇相关联的簇轨线取向过程，以估计所述移动目标的前进方向，其中所述簇轨线取向过程包括：
生成包括相应点簇中每个点的坐标的位置数据矩阵；
通过在相应位置数据矩阵上执行主分量分析生成相应主特征向量；
将初始平均坐标集计算为与所述多个扫描中的最早一次扫描对应的所述位置数据矩阵中所述坐标的平均值；
将最终平均坐标集计算为与所述多个扫描中的最晚一次扫描对应的所述位置数据矩阵中所述坐标的平均值；
定义从所述初始平均坐标集延伸至所述最终平均坐标集的第一前进方向估计向量；
将所述第一前进方向估计向量与所述位置数据矩阵的所述主特征向量比较以识别所述主特征向量的选定方向，所述选定方向最接近地匹配所述第一前进方向估计向量的前进方向估计向量方向；以及
将所述主特征向量的所述选定方向生成为簇轨线取向前进方向估计。
12.根据权利要求11所述的方法，还包括：
组合所述移动目标的三个估计速度以确定所述移动目标的所述速度，所述三个估计速度包括从基于点目标的跟踪过程生成的第一速度、从多普勒方位角分析过程生成的第二速度以及基于所述簇轨线取向过程生成的第三速度。
13.根据权利要求12所述的方法，进一步地，其中所述组合包括：
基于生成所述三个估计速度的三个过程中的每个过程的单独组质量参数，将可靠性分数分配给所述三个估计速度中的每个估计速度；以及
以与所述三个估计速度的可靠性分数成比例的方式在组合的估计速度中加入所述三个估计速度中的每个估计速度。
14.根据权利要求13所述的方法，其中用于确定由所述基于点的目标跟踪过程生成的所述估计速度的所述可靠性分数的第一组质量参数包括由所述基于点的目标跟踪过程检测到的轨迹的质量度量。
15.根据权利要求14所述的方法，其中用于确定由所述多普勒方位角分析过程生成的所述估计速度的所述可靠性分数的第二组质量参数包括在所述多普勒方位角过程中使用的检测的数量以及通过所述多普勒方位角过程进行的检测的方位角跨度。
16.根据权利要求15所述的方法，其中用于确定基于所述簇轨线取向过程生成的所述估计速度的所述可靠性分数的第三组质量参数包括在所述轨线取向过程中使用的检测的数量、通过所述轨线取向过程进行的静止对象的检测、所述位置数据矩阵的特征值与簇到传感器视野的接近度的比率。
17.根据权利要求13所述的方法，其中基于所述簇轨线取向过程生成的所述估计速度由所述簇轨线取向前进方向估计与所述第一速度或所述第二速度的组合确定，所述第一速度从所述基于点目标的跟踪过程生成，所述第二速度从多普勒方位角分析过程生成。
18.一种用于确定移动目标的前进方向和速度的方法，包括：
将发射的信号发射到区域中；
接收通过来自所述移动目标上多个点的所述发射的信号的反射生成的反射的信号，并生成指示所述反射的雷达信号的接收信号，所述多个点定义多个扫描的每个扫描的点簇；以及
接收所述接收信号并使用与所述点簇相关联的簇轨线取向过程来估计所述移动目标的所述前进方向并组合所述移动目标的三个估计速度以确定所述移动目标的所述速度，所述三个估计速度包括从基于点目标的跟踪过程生成的第一速度、从多普勒方位角分析过程生成的第二速度以及基于所述簇轨线取向过程生成的第三速度。
19.根据权利要求18所述的方法，其中所述簇轨线取向过程包括：
生成包括相应点簇中每个点的坐标的位置数据矩阵；
通过在相应位置数据矩阵上执行主分量分析生成相应主特征向量；
将初始平均坐标集计算为与所述多个扫描中的最早一次扫描对应的所述位置数据矩阵中所述坐标的平均值；
将最终平均坐标集计算为与所述多个扫描中的最晚一次扫描对应的所述位置数据矩阵中所述坐标的平均值；
定义从所述初始平均坐标集延伸至所述最终平均坐标集的第一前进方向估计向量；
将所述第一前进方向估计向量与所述主特征向量所述位置数据矩阵比较以识别所述主特征向量的选定方向，所述选定方向最接近地匹配所述第一前进方向估计向量的前进方向估计向量方向；以及
将所述主特征向量的所述选定方向生成为簇轨线取向前进方向估计。
20.根据权利要求19所述的方法，其中基于所述簇轨线取向过程生成的所述第三速度由所述簇轨线取向前进方向估计与所述第一速度或所述第二速度的组合确定，所述第一速度从所述基于点目标的跟踪过程生成，所述第二速度从多普勒方位角分析过程生成。
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