CN110596709A - 一种车载毫米波雷达自适应检测多目标的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种车载毫米波雷达自适应检测多目标的方法，所述自适应检测多目标的方法至少包括如下步骤：S1：基于雷达探测到的二维频谱，使用均值法获取底噪因子；S2：基于底噪因子与检测阈值剔除二维频谱中的引起屏蔽效应的强目标，获得干净的底噪频谱；S3：基于步骤S2中获得的底噪频谱进行传统的自适应目标检测，获取目标信息。本发明公开的车载毫米波雷达自适应检测多目标的新方法，先获取底噪因子，再进行目标替换获取底噪频谱，最后基于底噪频谱经行自适应检测目标。能够自适应多目标的场景，在多目标环境下能够有效抵抗屏蔽效应，提高目标检测的准确性。

Description

一种车载毫米波雷达自适应检测多目标的方法
技术领域
本发明属于车载毫米波雷达领域，尤其涉及一种车载毫米波雷达自适应检测多目标的方法。
背景技术
毫米波雷达因精度较高，价格较低的优势，在汽车邻域应用越来越广泛，在无人驾驶邻域也将发挥无可替代的作用。
目前，毫米波雷达在汽车上的应用主要分为侧向角雷达与前向雷达，在实际行车过程中，车载毫米波雷达在有效的检测范围内，呈现高精度，多目标的特点。传统雷达自适应检测目标的方法有CA-CFAR、GO-CFAR、SO-CFAR、OS-CFAR，这些方法在复杂的行车环境中进行有效目标的识别时，缺乏对多目标环境的自适应能力。多目标环境下衡虚警损失增加，屏蔽效应明显。
如图1所示，传统雷达自适应检测目标的方法CA-CFAR、GO-CFAR、SO-CFAR、OS-CFAR，这些方法在检测目标时直接在一维或二维的频谱上进行目标检测，使用目标周围的频谱作为噪声依据经行目标检测，此过程中若在多目标场景，用于噪声评估的频谱带上存在目标如图2所示，会显著提高噪声水平，干扰目标的检测，形成屏蔽效应。
发明内容
本发明的目的在于，为克服现有技术缺陷，公开了一种车载毫米波雷达自适应检测多目标的新方法，能够自适应多目标的场景，在多目标环境下能够有效抵抗屏蔽效应，提高目标检测的准确性。
本发明目的通过下述技术方案来实现：
一种车载毫米波雷达自适应检测多目标的方法，所述自适应检测多目标的方法至少包括如下步骤：S1：基于雷达探测到的二维频谱，使用均值法获取底噪因子；S2：基于底噪因子与检测阈值剔除二维频谱中的引起屏蔽效应的强目标，获得相对干净的底噪频谱；S3：基于步骤S2中获得的底噪频谱进行传统的自适应目标检测，获取目标信息。
根据一个优选的实施方式，所述步骤S1中，底噪因子的获取还能够通过使用有序统计法，得到噪声因子。
根据一个优选的实施方式，所述步骤S1中，底噪因子的获取还能够通过使用直方图统计法得出噪声因子。
前述本发明主方案及其各进一步选择方案可以自由组合以形成多个方案，均为本发明可采用并要求保护的方案；且本发明，(各非冲突选择)选择之间以及和其他选择之间也可以自由组合。本领域技术人员在了解本发明方案后根据现有技术和公知常识可明了有多种组合，均为本发明所要保护的技术方案，在此不做穷举。
本发明的有益效果：
通过本发明公布的车载毫米波雷达自适应检测多目标的方法，使得针对雷达获得的二位频谱，可以集合分段处理方法，划分距离带，使不同得距离带得到不同的噪声因子。从而基于噪声因子和检测阈值完成对雷达采集二维频谱的净化，获得相对干净的底噪频谱，最后在净化后的频谱上进行自适应目标检测获取目标信息，从而消除了屏蔽效应。
附图说明
图1是本现有技术方法进行多目标场景探测的二维频谱示意图；
图2是本现有技术方法剔除了强目标信息的底噪频谱示意图；
图3是本发明方法进行多目标场景探测的二维频谱示意图；
其中，1-多目标频谱带，2-检测到的目标。
具体实施方式
下列非限制性实施例用于说明本发明。
实施例1：
本发明公开了一种车载毫米波雷达自适应检测多目标的方法，所述自适应检测多目标的方法至少包括如下步骤：
步骤S1：基于雷达探测到的二维频谱，使用均值法获取底噪因子。
优选地，所述步骤S1中，底噪因子的获取还能够通过使用有序统计法，得到噪声因子。
优选地，所述步骤S1中，底噪因子的获取还能够通过使用直方图统计法得出噪声因子。
进一步地，在对二维频谱的底噪因子获取过程中，可以集合分段处理方法，划分距离带，使不同得距离带得到不同的噪声因子。
步骤S2：基于底噪因子与检测阈值剔除二维频谱中的引起屏蔽效应的强目标，获得干净的底噪频谱。
其中，所述检测阈值,即检测门限系数，是传统CFAR算法中，必须设置的参数。
在进行CFAR检测时，由于参考单元数N是有限的，以及在理论门限系数的推导过程中的近似也会使结果出现误差，同时为了有效的检测目标信号还需对信号进行一系列的处理，如加窗等，如果此时仍采用理论门限系数，会对虚警率Pfa产生很大的影响。因此，实际工程中一般根据信号处理流程，CFAR算法及设定的虚警率Pfa仿仿真或实测得到该系统的检测门限系数。门限系数与参考单元数N，虚警率Pfa仿及杂波类型相关。
步骤S3：基于步骤S2中获得的底噪频谱进行传统的自适应目标检测，获取目标信息。
从而基于步骤S2中噪声因子和检测阈值完成对雷达采集二维频谱的净化，获得相对干净的底噪频谱。最后通过步骤S3对净化后频谱进行自适应目标检测获取目标信息如图3所示，从而消除了屏蔽效应。
即是，本发明公开的车载毫米波雷达自适应检测多目标的新方法，先获取底噪因子，再进行目标替换获取底噪频谱，最后基于底噪频谱经行自适应检测目标。能够自适应多目标的场景，在多目标环境下能够有效抵抗屏蔽效应，提高了目标检测的准确性。
前述本发明基本例及其各进一步选择例可以自由组合以形成多个实施例，均为本发明可采用并要求保护的实施例。本发明方案中，各选择例，与其他任何基本例和选择例都可以进行任意组合。本领域技术人员可知有众多组合。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (3)

1.一种车载毫米波雷达自适应检测多目标的方法，其特征在于，所述自适应检测多目标的方法至少包括如下步骤：
S1：基于雷达探测到的二维频谱，使用均值法获取底噪因子；
S2：基于底噪因子与检测阈值剔除二维频谱中的引起屏蔽效应的强目标，获得底噪频谱；
S3：基于步骤S2中获得的底噪频谱进行传统的自适应目标检测，获取目标信息。
2.如权利要求1所述的一种车载毫米波雷达自适应检测多目标的方法，其特征在于，所述步骤S1中，底噪因子的获取还能够通过使用有序统计法，得到噪声因子。
3.如权利要求1所述的一种车载毫米波雷达自适应检测多目标的方法，其特征在于，所述步骤S1中，底噪因子的获取还能够通过使用直方图统计法得出噪声因子。
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