CN110609263A - 一种同时计算脉冲激光雷达目标回波时延和频偏的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提出了一种同时计算脉冲激光雷达目标回波时延和频偏的方法,涉及激光雷达信号处理领域。此方法通过滑窗去斜和傅里叶变换,避免了线性调频脉冲激光雷达回波信号脉冲压缩时的失配问题,同时无需脉冲积累,减少数据存储时间,仅需一个脉冲周期的回波数据即可估计目标回波的时延和多普勒频率,且在低信噪比条件下仍有较好的估计效果。
Description
技术领域
本发明涉及激光雷达信号处理技术领域,尤其是一种线性调频脉冲激光雷达的回波信号时延和频偏估计方法,特别适合在低信噪比环境下对目标回波的时延和多普勒频偏进行估计。
背景技术
激光雷达是一种将激光技术与光电探测技术相结合的先进探测方式。激光雷达因其分辨率高、隐蔽性好、抗有源干扰能力强、低空探测性能好、体积小及重量轻等优势,被广泛应用于自动驾驶、交通通讯、无人机、智能机器人、能源安全检测、资源勘探等领域。
激光雷达的工作流程一般为:首先通过激光发射器发射激光脉冲,然后由望远镜接收反射信号,利用光电探测器对反射信号进行光电转换,经采样后变为数字信号进行信号处理,得到目标信息。
由于雷达工作环境复杂,会混入较多的背景噪声,导致激光雷达回波信号信噪比较低。针对激光雷达信号特征,目前通用的信号处理方法为非相干积累,采用非相干积累的方法对信号进行频域积累,使信号频谱得到平均,提高信号频谱辨识度,但此方法仅对信噪比提升有限,对于信噪比较低的回波信号,仍无法有效识别信号谱线;若发射信号具有全相干性,则可以直接进行相干积累,然而激光雷达受激光发射器的限制,容易引入相位的随机突变,很难做到脉冲相参。此外,由于激光的波长较短,当遇到运动目标时,多普勒频移可能会超过信号的带宽,会给后续的脉冲压缩带来滤波器失配的问题,导致无法有效检测目标的距离和速度信息。
因此,如何在低信噪比条件下对激光雷达的弱回波信号进行实时有效地检测,并有效地估计回波时延和多普勒频偏,是激光雷达应用中的一个关键问题。
发明内容
针对上述存在的问题,本发明提出了一种时域滑窗去斜的谱分析方法,实现了线性调频脉冲激光雷达回波信号的时延和多普勒频偏估计,仅需一个脉冲即可有效估计低信噪比条件下目标的距离和速度信息。
假设有一个运动目标,反射信号的脉冲到达接收机时,相对发射信号存在一定的时延,信号频率也因为多普勒效应的存在发生了偏移。所述接收信号的时延反应了目标与发射器的距离,频率的偏移则反应了目标的速度信息。选取一个脉冲重复周期内的回波数据。将发射信号求取复共轭作为一个矩形窗信号,窗口长度即为发射信号的脉冲宽度。将所述矩形窗信号与回波信号按照规定步长滑动去斜。当滑窗信号与回波脉冲完全对齐时,经所述滑动去斜之后,线性调频信号就变为只包含多普勒频率的单频信号,将所述单频信号做傅里叶变换,得到频谱图即可得到多普勒频率。每一次滑窗去斜再做傅里叶变换之后,频谱图都会得到一个谱峰,只有当滑窗信号与回波脉冲完全对齐时才会得到一个最大谱峰,此时滑窗的位置即为目标时延,最大谱峰则对应目标的多普勒频率。
本发明技术方案为一种同时计算脉冲激光雷达目标回波时延和频偏的方法,该方法包括如下步骤:
步骤1:雷达发射信号r(t):其中f0为发射信号的中心频率,μ为频率变化的斜率;
计算雷达发射信号的复共轭r(t)*:
将雷达发射信号的复共轭r(t)*作为窗信号,设定窗长为发射信号的脉冲宽度,窗内的信号为r(t)*;
步骤2:接收目标回波信号x(t),选取当前一个脉冲重复周期内的回波数据;
x(t)=s(t)+n(t)
其中:为有用信号,其中fd为多普勒频移,n(t)为高斯白噪声;
步骤3:将步骤1得到的计算雷达发射信号的复共轭与步骤2得到的一个脉冲重复周期内的回波数据进行去斜得到y(t);
y(t)=f(t)+n'(t)
其中:为所需检测的带有多普勒频率的有用信号,n'(t)=n(t)r(t)*仍视为噪声;
步骤4:由于脉冲宽度远小于脉冲重复周期,滑动步骤1中的窗信号,每滑动一次重复步骤3,将每一次得到的y(t)进行傅里叶变换,直到滑动至回波信号的最后一个数据为止,观察每一次得到的频谱图,最大谱峰对应的频率即为多普勒频率fd,此时滑窗的位置即为回波信号的时延。
进一步的,所述步骤1中滑窗的步长u的计算方法为:其中ΔR表示距离分辨率,c表示激光传播速度。
常规方法处理时通常先通过傅里叶变换等估计回波信号的频率,再由此设计匹配滤波器通过脉冲压缩来检测目标回波时延,而且只在高信噪比时效果才比较理想,低信噪比时往往难以得到准确的多普勒频移,进而造成匹配滤波器不匹配导致无法检测目标时延,而本发明方案通过滑窗去斜再傅里叶变换的方法,可以同时检测脉冲激光雷达的回波时延和频偏,而且在低信号比条件下仍有较高的检测精度。
附图说明
下面结合附图对本发明做进一步说明。
图1为本发明算法流程图;
图2为发射信号频域和时域实部图;
图3为0dB时回波信号频域和时域实部图;
图4为0dB时时延和频率估计结果;
图5为-10dB时回波信号频域和时域实部图;
图6为-10dB时时延和频率估计结果;
图7为-20dB时回波信号频域和时域实部图;
图8为-20dB时时延和频率估计结果。
具体实施方式
在图1中,发射信号的表达式如下
式中f0为发射信号的中心频率,μ为频率变化的斜率;则它的复共轭如下式所示
假设接收信号的表达式如下
x(t)=s(t)+n(t) (3)
式中为有用信号,其中fd为多普勒频移,n(t)为高斯白噪声。
将式(2)和式(3)相乘去斜得到下式
y(t)=f(t)+n'(t) (4)
式中为所需检测的带有多普勒频率的有用信号,n'(t)=n(t)r(t)*仍视为噪声,则式(4)进行傅里叶变换即可检测出多普勒频率fd。但只有当s(t)和r(t)*在时间轴上对齐时时延和多普勒频率的检测可达到最优结果。
下面将结合具体实施例对本发明做进一步阐述。
实例1:
步骤一,取发射信号的中心频率为100MHz,脉冲宽度2us,带宽50MHz,脉冲重复周期10us,如图2所示。
步骤二,假设采样率为1GHz,模拟信噪比0dB,模拟目标回波时延2us,模拟目标多普勒频移200MHz,激光波长1500nm,即模拟目标速度150m/s,回波信号如图3所示。
步骤三,滑动步长取0.2us,时域滑窗去斜再谱分析,结果如图4所示,多普勒频移200MHz,时延2us。
步骤四,做500次的蒙特卡洛仿真,平均频偏200MHz,时延2us,频率测量误差为0Hz。
实例2:
步骤一,取发射信号的中心频率为100MHz,脉冲宽度2us,带宽50MHz,脉冲重复周期10us。
步骤二,假设采样率为1GHz,模拟信噪比-10dB,模拟目标回波时延3us,模拟目标多普勒频移100MHz,激光波长1500nm,即模拟目标速度75m/s,回波信号如图5所示。此时信号已经完全淹没在噪声中,无法看出时延。
步骤三,滑动步长取0.2us,时域滑窗去斜再谱分析,结果如图6所示,多普勒频移100.1MHz,时延3us。其中0.1MHz的误差是由随机噪声引起的。
步骤四,做500次的蒙特卡洛仿真,经过平均以后,随机噪声引起的误差被消除,平均多普勒频率为100MHz,时延3us,频率测量误差为0Hz。
实例3:
步骤一,取发射信号的中心频率为100MHz,脉冲宽度2us,带宽50MHz,脉冲重复周期10us。
步骤二,假设采样率为1GHz,模拟信噪比-20dB,模拟目标回波时延7us,模拟目标多普勒频移55MHz,激光波长1500nm,即模拟目标速度41.25m/s,回波信号如图7所示。此时信号波形和频谱都已经完全淹没在噪声中,无法看出时延与多普勒频移。
步骤三,滑动步长取0.2us,时域滑窗去斜再谱分析,结果如图8所示,多普勒频移55.06MHz,时延7us。其中0.06MHz的误差是由随机噪声引起的。
步骤四,做500次的蒙特卡洛仿真,经过平均以后,随机引起的误差被削弱,平均多普勒频率为54.9998MHz,频率测量误差为200Hz。
Claims (2)
1.一种同时计算脉冲激光雷达目标回波时延和频偏的方法,该方法包括如下步骤:
步骤1:雷达发射信号r(t):其中f0为发射信号的中心频率,μ为频率变化的斜率;
计算雷达发射信号的复共轭r(t)*:
将雷达发射信号的复共轭r(t)*作为窗信号,设定窗长为发射信号的脉冲宽度,窗内的信号为r(t)*;
步骤2:接收目标回波信号x(t),选取当前一个脉冲重复周期内的回波数据;
x(t)=s(t)+n(t)
其中:为有用信号,其中fd为多普勒频移,n(t)为高斯白噪声;
步骤3:将步骤1得到的计算雷达发射信号的复共轭与步骤2得到的一个脉冲重复周期内的回波数据进行去斜得到y(t);
y(t)=f(t)+n'(t)
其中:为所需检测的带有多普勒频率的有用信号,n'(t)=n(t)r(t)*仍视为噪声;
步骤4:由于脉冲宽度远小于脉冲重复周期,滑动步骤1中的窗信号,每滑动一次重复步骤3,将每一次得到的y(t)进行傅里叶变换,直到滑动至回波信号的最后一个数据为止,观察每一次得到的频谱图,最大谱峰对应的频率即为多普勒频率fd,此时滑窗的位置即为回波信号的时延。
2.如权利要求1所述的一种同时计算脉冲激光雷达目标回波时延和频偏的方法,其特征在于所述步骤1中滑窗的步长u的计算方法为:其中ΔR表示距离分辨率,c表示激光传播速度。
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