CN110879381B - 雷达干扰检测 - Google Patents

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Abstract

描述了一种用于检测FMCW雷达系统中的干扰的数据处理装置和方法。针对所述雷达系统的多个所发射啁啾中的每一个所发射啁啾，在对应于所发射啁啾的采集时间期间将高通滤波器应用于雷达接收器的接收器信道的接收器信号以移除所述接收器信号的对应于所反射啁啾的那些部分，所述所反射啁啾在所述雷达接收器处的功率大于所述雷达系统的所述雷达接收器的噪声功率。根据经过高通滤波的接收器信号计算接收器信号功率。基于所述雷达接收器的热噪声的估计值将所述接收器信号功率与阈值噪声功率进行比较以确定所述接收器信号对应于包括干扰的受干扰的所接收啁啾还是对应于不包括干扰的未受干扰的所接收啁啾。

Description

雷达干扰检测
技术领域
本说明书涉及雷达，并且具体地说涉及检测调频连续波(FMCW)雷达系统中的干扰。
背景技术
各种不同的雷达技术是众所周知的，并且雷达可以用于各种各样的应用中。雷达系统的一种特定应用与车辆有关，并且具体地说与车辆安全系统和/或自主车辆有关。
随着配备雷达系统的车辆的数量不断增加并可能进一步猛增，汽车领域中的雷达系统面临的一个特别挑战是雷达之间可能产生干扰。调频连续波(FMCW)雷达系统常用于汽车雷达系统中，因为频率调制波形(也称为啁啾)由于其准确性和鲁棒性而是汽车雷达系统的特别适合的波形。发射短持续时间频率啁啾序列的实施方案对于检测以非零相对径向速度移动的物体具有良好的特性。
通常，展宽处理(stretch processing)用于通过使用模拟混频器和抗混叠滤波(AAF)将射频(RF)信息转换为中频(IF)。可以将沿着快速时间、慢速时间和多个信道的多个快速傅里叶变换(FFT)用于从相控阵列或多输入多输出(MIMO)雷达中提取关于目标的距离、速度和到达角的信息。来自在采样时使用围绕雷达的瞬时频率的频谱的其它雷达或通信系统的不期望信号可能被视为干扰。干扰将被下变频到接收器带宽并且以与从目标反射的期望信号相同的方式进行处理。
当处于共同的可见路径(例如，视线(LOS)和/或反射线和/或衍射线)的两个雷达(受影响者和干扰体(interferer))以某种方式同时使用相似的载波频率和带宽并利用具有可感知功率的非正交波形访问媒体时，可能会发生干扰情况。FMCW干扰可以由相关的和不相关的FM源产生。相关的FM源可能产生错误的目标，而不相关的FM源(更可能是这种情况)可能导致动态距离减小和传感器失明。
FMCW间干扰的水平和发生可能因应用和雷达配置而有所不同。例如，中程雷达(MRR)和短程雷达(SRR)可能由于其较大的RF偏移、视场(FOV)和部署而更多地受到干扰问题的影响。
在处理FMCW干扰时，应在雷达系统级别下考虑不同的选项和策略。理想情况下，对干扰的检测应在距离多普勒(Range Doppler)处理之前尽可能快且优选地发生，并且可以将检测到的干扰的发生以及干扰的能量传递到更高的雷达系统层。检测(Detection)和避免(Avoidance)涉及对干扰的检测以及然后改变雷达操作参数以尝试减少下一个系统循环中的干扰。例如，可以随机且盲目地改变雷达操作参数，或者雷达系统可以得出后续测量的最佳时间和频率。检测和减轻(Mitigation)涉及对干扰的检测以及然后估计干扰参数中的一些干扰参数(例如，持续时间、频率等)以尝试减少接收雷达信号中的干扰体分量。检测、减轻和避免组合前述三种策略的各个方面。干扰检测过程对所有这些过程来说是共同的。
因此，改进的干扰检测技术可以产生改进的减轻和/或避免机制。
发明内容
根据本公开的第一方面，提供了一种用于检测由雷达系统的雷达接收器接收到的调频连续波雷达信号中的干扰的数据处理装置，其中所述数据处理装置被配置成：针对所述雷达系统的多个所发射啁啾中的每一个所发射啁啾，在对应于所发射啁啾的采集时间期间将高通滤波器应用于所述雷达接收器的接收器信道的接收器信号以移除所述接收器信号的对应于所反射啁啾的那些部分，所述所反射啁啾在所述雷达接收器处的功率大于所述雷达系统的所述雷达接收器的噪声功率；根据经过高通滤波的接收器信号计算接收器信号功率；并且基于所述雷达接收器的热噪声的估计值将所述接收器信号功率与阈值噪声功率进行比较以确定所述接收器信号对应于包括干扰的受干扰的所接收啁啾还是对应于不包括干扰的未受干扰的所接收啁啾。
在一个或多个实施例中，所述高通滤波器可以是至少二阶高通滤波器。
在一个或多个实施例中，所述高通滤波器的截止频率可以对应于到反射物体的距离，超出所述距离，最大反射物体在所述雷达接收器处的接收信号功率将低于所述雷达接收器的所述噪声功率。
在一个或多个实施例中，所述数据处理装置可以被另外配置成：对于每个啁啾，确定所述接收器信号功率超过所述阈值噪声功率的程度；并且存储每个啁啾的强度数据项，所述强度数据项指示所检测到的干扰的程度。
在一个或多个实施例中，可以存在四种强度数据项类别，并且所述类别可以对应于无干扰、中等干扰、高度干扰和严重干扰。
在一个或多个实施例中，所述阈值噪声功率可以是固定阈值噪声功率。
在一个或多个实施例中，所述阈值噪声功率可以是自适应阈值噪声功率。
在一个或多个实施例中，可以使用恒虚警率技术来计算所述阈值噪声功率。
在一个或多个实施例中，所述数据处理装置可以被另外配置成标识所述接收器信号的被标识为对应于受干扰的所接收啁啾的受干扰部分。
在一个或多个实施例中，所述数据处理装置可以被另外配置成将窗口应用于所述接收器信号以移除所述接收器信号的已被标识为所述接收器信号的受干扰部分的那些部分。
在一个或多个实施例中，所述数据处理装置可以被另外配置成通过以下标识所述接收器信号的受干扰部分：将所述接收器信号的样本与功率阈值进行比较以标识受干扰样本；以及存储被标识为受干扰样本的每个样本的标记。
在一个或多个实施例中，所述数据处理装置可以被另外配置成：将标识受干扰样本的所述标记传递到所述雷达系统的另外的部分以用于从所述接收器信号的样本中移除对应于所述雷达系统的其它接收器信道中的所发射啁啾的受干扰样本。
在一个或多个实施例中，所述数据处理装置可以被另外配置成：将标识确定为受干扰的所接收啁啾的每个啁啾的数据传递到所述雷达系统内的避免和/或减轻过程。
根据本公开的第二方面，提供了一种包括集成电路的封装体，其中所述集成电路被配置成提供根据第一方面所述的数据处理装置。
在一个或多个实施例中，所述封装体可以是雷达传感器模块。
根据本公开的第三方面，提供了一种FMCW雷达系统，所述FMCW雷达系统包括根据第一方面所述的数据处理装置或根据第二方面所述的封装体。
在一个或多个实施例中，所述FMCW雷达系统可以是汽车雷达系统。
根据本公开的第四方面，提供了一种检测FMCW雷达系统中的干扰的方法，所述方法包括：针对多个所发射啁啾中的每一个所发射啁啾，在对应于所发射啁啾的数据采集时段期间对所述雷达接收器的接收器信道中的接收器信号进行高通滤波以滤除所述接收器信号的对应于所反射啁啾的那个部分，所述所反射啁啾在所述雷达接收器处的功率大于所述雷达接收器的噪声功率；计算经过高通滤波的接收器信号的接收器信号功率；以及基于所述雷达接收器的热噪声功率的估计值将所述接收器信号功率与阈值噪声功率进行比较以确定所述接收器信号对应于包括干扰的受干扰啁啾还是对应于不包括干扰的未受干扰啁啾。
第一方面的特征也可以是或产生第四方面的对应特征。
附图说明
现在将仅通过举例并参考附图详细描述本发明的实施例，其中：
图1示出了根据本发明的使用干扰检测技术的雷达系统的示意性框图；
图2示出了根据本发明的图1所示的且实施干扰检测技术的雷达系统的雷达传感器模块的示意性框图；
图3示出了流程图，所述流程图示出了图1的雷达系统的操作方法；
图4示出了波形图，所述波形图示出了由雷达系统使用的啁啾信号；
图5示出了频率对时间的绘图，所述绘图示出了雷达系统的一般操作原理；
图6示出了流程图，所述流程图示出了雷达系统的操作方法；
图7示出了频率对时间的绘图，所述绘图示出了干扰雷达系统的影响；
图8示出了流程图，所述流程图示出了根据本发明的如在图6所示的方法中使用并且如由图2所示的雷达传感器模块实施的干扰检测方法；
图9示出了信号振幅对拍频的绘图，所述绘图示出了干扰检测技术中使用的高通滤波器；
图10示出了在干扰检测技术的各个阶段使用的各种数据结构；
图11示出了啁啾的样本振幅对时间的绘图，所述绘图示出了啁啾中干扰的存在和样本阈值；
图12示出了图11的啁啾的样本振幅对时间的绘图，所述绘图示出了所提取的数据窗口；
图13示出了在雷达系统附近存在强反射体的情况下，在雷达循环期间的啁啾序列的啁啾功率水平对啁啾数量的绘图；
图14示出了在干扰检测中未使用高通滤波器的情况下，包括受干扰信号、无干扰信号和调零后信号的距离曲线；并且
图15示出了在干扰检测中使用了高通滤波器的情况下，类似于图14的包括受干扰信号、无干扰信号和调零后信号的距离曲线。
除非另有说明，否则不同附图中的类似项共享类似的附图标记。
具体实施方式
参考图1，示出了其中可以使用干扰检测技术的雷达系统100的示意性框图。在所描述的实施例中，雷达系统是汽车雷达系统，但是所述技术不一定限于该应用。雷达系统100包括连接到雷达传感器模块106的多个发射天线102和多个接收天线104。雷达传感器模块106通过雷达系统总线110连接到整个雷达系统100的其它更高级部分108。整个雷达系统100的确切结构并不重要，并且干扰检测技术可以用于各种雷达系统中并且不限于图1所示的特定雷达系统100。此外，可以改变雷达系统的各种特征，如对于本领域的普通技术人员来说将显而易见的。例如，发射天线和接收天线的数量可以更多或更少，并且各种功能可以以不同方式分布在雷达传感器模块106与雷达系统的其余部分108之间。此外，一些功能性可以在专用硬件中实施，并且其它功能性可以在软件中实施，并且其它功能性可以在硬件与软件的组合中实施。在一个实施例中，可以以集成电路的形式在封装体中提供传感器模块106。
图2更详细地示出了图1的雷达传感器模块106的示意性框图。雷达传感器模块包括波形发生器120，其被配置成产生各自包括多个啁啾信号的序列的雷达循环，并且其输出连接到例如三个发射器链中的每一个发射器链的功率放大器122的相应输入。功率放大器122的相应输出各自连接到发射天线102中的相应发射天线。例如，还设置了四个接收器链，所述接收器链中的相应接收器链连接到接收器天线104中的相应接收器天线。每个接收器链124总体上包括低噪声放大器126；混频器128，波形发生器120的输出还连接到所述混频器128；抗混叠滤波器130；模数转换器132(采样频率为fadc)；以及采样率转换装置134。每个接收器链的输出连接到总线系统136，数字信号处理器(DSP)138、微控制器单元(MCU)140、存储器142和系统接口144各自连接到所述总线系统136。DSP 138用于实施下文所述的各种数据处理操作，MCU用于总体上控制传感器模块106的操作并且还用于执行各种更高级的数据处理操作，存储器142总体上为DSP 138、MCU 140和传感器模块106提供本地数据存储，并且系统接口144提供经由系统总线110到雷达系统的其余部分108的接口。
首先将参考描述FMCW雷达系统100的整体操作方法以便为干扰检测技术的描述提供背景。没有干扰检测技术的FMCW雷达系统的整体操作方法是本领域的普通技术人员通常所理解的，并且为了简洁起见且为了避免模糊对干扰检测技术的描述，以下将省略各种细节。
如图3所示，雷达系统100的操作方法150总体上涉及作为雷达系统的第一操作循环，经由发射天线102发射152啁啾序列，例如128个啁啾。
图4示出了信号频率对时间的绘图170，所述绘图170示出了啁啾循环的第一啁啾信号和第二啁啾信号。应当理解的是，啁啾信号实际上是频率斜坡，所述频率斜坡以频率Fc(例如79GHz)连同频率变化ΔF周期性地调制正弦载波。整个啁啾信号具有周期Tchirp，所述周期包括初始停留时间Tdwell。停留时间只是啁啾之间的暂停。停留时间之后是持续时间为Tramp的线性频率斜坡，然后是持续时间为Treset的复位时间。其它两个时间段与接收器信道的操作有关。在Tdwell之后存在稳定时间Tset，并且所述稳定时间在斜坡信号开始时开始。稳定时间Tset为用于产生斜坡信号的锁相环(PLL)提供用于稳定到其线性行为的时间。此外，任何所反射信号都可能在稳定时间期间返回到雷达系统。然后，存在数据采集时段Tacq，所述数据采集时段在稳定时间结束时开始并且在频率斜坡结束时结束。在此数据采集时间Tacq期间，接收器信道活跃地基于接收器信道中存在的信号获取数据，如下文更详细地解释的。
尽管在图4中示出了线性增加的频率斜坡，但是应当理解，所述技术不一定限于这种啁啾信号，并且还可以使用其它频率调制方案。在已经开始发射啁啾信号循环之后，接收器信道124被激活以开始检测由接收器天线124在时间Tacq期间拾取的信号。这些信号将包括接收器信道中的噪声并且可能包括来自目标的所反射啁啾信号和/或干扰。因此，在154处，雷达系统开始处理在接收天线104上接收到的信号。
如图5所示，所发射啁啾信号180以载波频率Fc开始并且随着时间Tramp的推移增加ΔF，并且所述啁啾信号可能被物体反射并且以延迟了时间τ的所反射信号182的形式接收，所述时间τ是飞行时间。从图5中可以看出，延迟τ相对较短且小于Tset，并且因此任何所反射啁啾都将在数据采集开始时在接收器信道处开始被接收。在接收器信道中，在数据采集时段Tacq期间，在低噪声放大之后，接收器信道中的信号通过与调制波形混合而被下变频。在下变频操作中，所发射信号与接收器信道中的信号混合，并且所存在的任何所接收啁啾信号实际上是模拟域中的经过时间延迟的所发射信号。如果雷达系统与反射物体之间的相对速度为零，则经过时间延迟的信号仅仅是所发射信号的经过衰减和相位旋转的版本。下变频操作的结果是以所谓的拍频振荡的正弦波。拍频Fbeat取决于到反射物体的距离D、斜坡的起始频率与终止频率之差D以及斜坡的持续时间Tramp，如下：
Fbeat＝ΔF/Tramp×2D/c
其中c是光速。
如果相对速度不为零，则将对应的多普勒频率与拍频相加。如果啁啾的持续时间很短，例如短于100微秒，并且频率斜坡ΔF为至少几十MHz，则多普勒频率与拍频相比非常小并且在计算距离D时可以忽略。然而，多普勒分量将改变所接收频率斜坡182的相位。可以使用众所周知的技术(即二维快速傅里叶变换(FFT))来计算相对径向速度，如下文更详细描述的。在这种FMCW雷达系统中，距离D与拍频Fbeat之间的关系是线性的，并且拍频随着到反射物体的距离的增加而增加。
实际上，在雷达系统的视场中可以存在多个反射。在这种情况下，下变频操作的输出是以对应于到反射物体的距离的拍频振荡的正弦波的总和。如图5所示，接收器信道中的抗混叠滤波器130具有上混叠低通滤波器边界184和下混叠低通滤波器边界186，如图5中的虚线所示。抗混叠滤波器130的截止频率为接收器信道中的ADC 132的采样率fadc的一半并且确定最大拍频以及因此最大可检测距离。此外，抗混叠滤波器还减少可以在IF信号频率下捕获的不想要的噪声和干扰的量。如果ADC的采样频率fadc大于系统想要检测的最大拍频，则可以在每个接收器链中提供采样率转换装置134，以便有效地降低ADC的采样率。
返回到图3，在156处，可以使用下文更详细描述的技术对接收器信道中的信号执行干扰检测。在158处，根据干扰检测的结果，雷达系统的更高级过程可以执行如本领域中熟知的适当的避免和/或减轻策略。例如，可以改变各种雷达操作参数以尝试减少下一个系统循环中的干扰。另外或可替换的是，可以估计干扰参数中的一些干扰参数(例如，持续时间、频率等)以尝试减少接收雷达信号中的干扰体分量。然后，在160处，发生下一个雷达循环，并且如过程流程线162所示，处理向后返回，到152，在152处，潜在地使用如在158处确定的任何经过修改的操作参数来发射下一啁啾序列。
如上文所讨论的，接收器信道通过下变频、抗混叠滤波、模数转换以及任何采样率转换处理接收器天线104上的所接收信号。然后，由数字信号处理器138处理数字样本以估计拍频的量值。如上所述，可以使用基于快速傅里叶变换的方法来估计拍频以及因此距离。
ADC 132进行采样的频率是fadc。根据采样定理，可以通过数字信号表示的最大频率是奈奎斯特频率(Nyquist frequency)，在实值样本的情况下，所述奈奎斯特频率等于fadc的一半。远距离处的反射物体的拍频可能超过fadc的一半。所述拍频在频谱中的位置是模糊的：所述位置是基带频谱中的位置加上fadc的未知整数倍。
在一些情况下，不关注遥远的反射体。为了防止这种不期望的混叠，使用抗混叠滤波器130。这些滤波器大大衰减超过奈奎斯特频率fadc/2的频率分量。在图2中，抗混叠滤波器被实现为模拟滤波器与数字滤波器的组合。
图6示出了流程图200，所述流程图200示出了由DSP和MCU在处理数字样本和执行各种更高级雷达系统操作时执行的数据处理操作。在202处，由DSP 138接收来自接收器信道的信号的数字样本。在204处，将干扰检测过程应用于来自接收器信道中的仅一个信道的信号的数字样本，如下文将更详细地解释的。步骤204到228通常是常规的，但如果基于检测过程204的结果对来自接收器信道的接收器数据进行了修改，则将所述步骤204到228应用于所述接收器数据。步骤202到218可以由DSP执行，并且步骤220到228可以由MCU执行。
在206处，可以将窗口化应用于接收器数据，以便首先从每个啁啾的总样本中选择样本的子集，并且其次以旁瓣足够小的方式对频谱进行整形。例如，可以使用切比雪夫窗(Chebyshev window)或汉明窗(Hamming window)。将二维FFT用于计算视场中任何物体的相对径向速度。在208处，将第一FFT应用于每个所接收啁啾以将时间信号转换为频域。每个啁啾的频率分量实际上是样本矩阵。如果样本以逐行方式存储，则样本将存储在连续的存储器地址处。然后，对于第二FFT，处理器将需要以固定偏移量检索样本数据(例如，对于来自所有啁啾的对应于FFT箱1的所有样本)。所述操作通常是耗时的，因为需要通过总线逐个传送样本，这将是耗时的。因此，在210处，对每个啁啾的频率分量矩阵进行转置，并且以使得在读取时，可以在没有偏移的情况下读取一组样本的方式存储所有样本。还可以应用压缩以节省内存。
因此，在212处，对数据进行解压缩和解转置，使得可以在214处对单列中的所有样本执行第二FFT操作以提供距离/速度2D频谱。在此阶段，可获得多个2D频谱，每个接收天线一个。任选地，可以对这些频谱的功率值取平均值。在216处，将峰值检测过程应用于功率值，并且峰值检测过程可以使用恒虚警率(CFAR)方法。可以沿着多普勒频率(相对速度)维度计算CFAR方法的阈值。优选地使用顺序统计量(OS)CFAR算法。在这种算法中，属于被处理的距离的多普勒频谱的所有样本根据其功率值排序，之后使用第N个最大样本来计算检测阈值。当多个发射器同时活跃时，接收器接收所发射信号的总和，因此在218处，执行MIMO处理以基于时间、频率偏移或代码分离所接收信号。
然后，MCU可以在220处执行任何天线校准，并且在222处，估计功率超过CFAR阈值的样本的到达方向。任选地，可以以数据聚类224、对象跟踪226(使用卡尔曼滤波器)和对象列表228的形式应用另外的处理。然后，可以将雷达距离处理的结果传递到雷达系统的更高系统级别以便适当地采取另外的动作。
现在将更详细地描述在步骤204处执行的干扰检测技术。如图6所示，干扰检测技术在第一傅里叶变换之前应用并且因此在时域而不是频域中执行。干扰检测技术应用于接收器信道之一中的接收器信号。然后，可以将干扰检测技术的结果应用于所有接收器信道中的接收器信号以提高雷达系统性能。
图7示出了与图5的绘图类似的频率对时间绘图并且示出了干扰的影响。对于所发射啁啾180，所接收的经过时间延迟(延迟时间τ)的啁啾对应于线182。如果在雷达系统的视场内存在干扰FMCW雷达，则干扰雷达系统的所发射啁啾可能具有如线188所示的频率斜坡。由于下抗混叠LPF边界186和上抗混叠LPF边界184，在接收器信道中将存在干扰啁啾，持续干扰时间Tint。因此，在对应于原始发射的啁啾信号180并且与其相关联的数据采集时段Tacq期间，接收器信道中的一些信号可能对应于所反射啁啾182，并且在时间Tint期间，所接收信号的其它部分可能对应于干扰啁啾与所反射啁啾的混合体。
如上文所讨论的并且如图2所示，在对应于原始发射的啁啾的数据采集时间Tacq期间，接收器信道中的接收器信号经过下变频、抗混叠滤波、模数转换、任何采样率转换，并且然后将数字数据传递到DSP以进行处理。在数据采集时间Tacq期间，ADC对雷达循环的每个啁啾进行多次采样，并且将对应于每个所发射啁啾的所采样数字数据存储在DSP138中以进行处理。
为了简洁起见，以下可能有时提及“所接收”或“所反射”啁啾，但是应该理解，这可能是与所发射啁啾相关联的数据采集时段期间接收器信道中的信号的速记，因为在一些情况下，可能未接收到所反射啁啾信号(例如，如果没有反射物体)或者所反射啁啾信号可能太弱而不能被接收器辨别(如下文更详细地讨论的)。
图8示出了过程流程图，所述过程流程图更详细地示出了可以由DSP在干扰检测过程204期间执行的数据处理操作。干扰检测方法300在302处通过以下开始：在与接收器信道中的仅一个接收器信道上的当前雷达循环的当前啁啾相关联的数据采集时段期间，将高通滤波器应用于接收器信道中的接收器信号的数字样本。应用高通滤波以便移除可能由反射体产生的那些可辨别信号，并且使得剩余的可辨别信号在很大程度上完全可能是干扰和噪声。
图9示出了接收信号振幅对拍频的绘图350，并且所述拍频与到信号源的距离有关。在图9中，虚线352表示雷达接收器信道的固有噪声。因此，接收器无法辨别小于所述噪声的信号。线354表示来自干扰体的接收功率，并且线356表示来自反射目标物体的接收功率。
如图9所示，在雷达系统处，从目标接收到的功率和从一般干扰体接收到的功率遵循不同的规则。目标接收器功率衰减因子由双向路径(1/R4定律，其中R是雷达到目标距离)和雷达截面(RCS)方面的目标性质决定。另一方面，干扰体信号由不同的雷达系统直接产生。如果假设干扰体与一般目标定位在相同的距离R处，则功率衰减因子由单向路径(1/R2定律)决定，并且不必针对干扰而考虑的目标参数。在图9中可以理解这种功率差异，在图9中，目标接收功率356和干扰接收功率354被示出为接收器处的拍频的函数。如上所述，x轴上的拍频可以直接转换为目标距离。将所述接收功率二者与雷达系统的噪声功率352进行比较，可以看出，在一定距离(对应于图中由箭头358所示的约4.3MHz的拍频)之后，在雷达接收器处无法辨别来自反射目标的功率。因此，如果存在大于噪声水平352的功率水平，则所述信号可能仅与干扰的存在相关，而不与反射目标相关。因此，就干扰检测而言，应用高通滤波器来滤除对应于近距离目标的功率(并且因此低于358处的拍频)可能是有益的。
因此，使用具有截止频率的高通滤波器，所述高通滤波器传递频率大于无法从接收器噪声中辨别反射体的频率的信号。可以使用以下等式计算高通滤波器的3dB截止频率fc：
其中ΔF是频率斜坡，c是光速，Tramp是频率斜坡的持续时间，σn 2是接收器的噪声功率，Pt是发射功率，Gt是发射天线增益，Gr是接收天线增益，λ是波长并且σmax是最大雷达截面。
接收器的噪声功率σn 2可以通过下式计算：
其中PdBm是下文定义的以dBm为单位的噪声功率。
滤波器应当是至少二阶滤波器，以便能够提供足够陡峭的滤波器特性。
因此，高通滤波器的3dB截止频率与距离对齐，超出所述距离，最大反射物体的信号功率低于接收器的噪声水平。基于接收器的噪声系数、接收器的温度和噪声功率被积分的带宽来确定接收器的噪声水平。因此，通过在所使用的带宽B上对每Hz功率进行积分而得到的积分噪声功率由B给出。此噪声功率可以在室温下用dBm(dB毫瓦)表示，并且然后由下式给出：
PdBm＝10log10(kBTB)+30＝10log10(kB300)+30+10log10(B)
＝-174+10log10(B)
图10示意性地示出了DSP 138在执行图8中所示的方法300时可以使用和维护的数据结构。第一数据结构370存储当前啁啾的第1到Nsample个样本，其中Nsample是在当前啁啾的接收器链中的信号的采集时间Tacq期间，每个所发射啁啾的接收器信号的样本的总数。为了便于说明，图10中仅示出了8个样本，但实际上样本的数量可以大得多，例如128个、256个、512个、1024个等。在步骤302处的并且由框372表示的高通滤波之后，将当前所发射啁啾的每个样本的经过高通滤波的样本值存储在第二数据结构374中。
然后，在304处，根据每个啁啾的经过高通滤波的样本计算当前啁啾的功率，如框376所示。对于当前啁啾，可以使用下式根据接收器信号的第k个经过高通滤波的样本sfilt计算第1个啁啾的功率P：
并且其中Ns是Tacq内的样本的总数。然后，将根据经过滤波的样本计算出的当前啁啾的接收器信号的功率的值存储在第三数据结构378中。
然后，在306处，将当前啁啾的接收器信号的所计算功率与阈值功率值进行比较。阈值功率值可以是固定功率阈值或可变功率阈值。可以使用与上述方法相同的方法将固定功率阈值计算为比接收器噪声功率大3dB。因此，在306处，将当前啁啾的接收器信号的功率值与功率阈值进行比较。如果当前啁啾的接收器信号的功率值未超过功率阈值，则所接收啁啾不被标记为受干扰啁啾，并且在308处选择下一个啁啾，并且处理针对与当前雷达循环的下一个啁啾相关联的接收器信号而循环，如过程流程返回线310所示。
在图10中，功率阈值化由框380表示。可以使用另外的标记(FLAG)数据结构382来存储雷达循环的啁啾(1到Nchirp)中的每个啁啾的标记数据项，并且所述标记数据项指示啁啾是否已经被标识为包括干扰，即标记＝1，或者不包括干扰，即标记＝0。因此，如图10所示，第1、第2、第4、第7和第8个啁啾未被标记为受干扰，并且第3、第5和第6个啁啾被标记为受干扰。
可以使用又另一个强度(INTENSITY)数据结构384来存储每个啁啾的强度数据项，并且所述强度数据项指示啁啾的干扰程度。例如，对于未被标记为具有干扰的啁啾，强度数据项设置为零。
如果在306处确定啁啾的功率在306处确实超过阈值，则在312处通过将当前啁啾索引的标记值设置为1来将啁啾标记为受干扰，并且确定啁啾功率超过阈值的量，并且将对应的强度数据项写入到强度数据结构384。例如，如果啁啾功率超过阈值的量介于0dB与3dB之间，则这可能对应于中等干扰强度，并且可以在312处将值1写入到强度数据结构384。如果啁啾功率超过阈值的量介于4dB与7dB之间，则这可能对应于高干扰强度，并且可以在312处将值2写入到强度数据结构384。如果啁啾功率超过阈值的量大于8dB，则这可能对应于严重干扰强度，并且可以在312处将值3写入到强度数据结构384。因此，通过将啁啾功率与阈值功率进行比较，啁啾被标记为包括或不包括干扰，并且确定并存储每个啁啾的任何干扰的强度。
在306处可以对每个啁啾使用可变功率阈值，而不是使用固定功率阈值。在图8中的304与306之间的计算当前啁啾的功率阈值的步骤(未示出)处，可以使用基于恒虚警率(CFAR)原理的方法，并且特别是顺序统计量(OS-CAFR)方法。在304处已经根据经过高通滤波的样本计算了啁啾的经过高通滤波的样本中的每一个样本的功率，并且然后将经过高通滤波的样本根据其各自的功率从最低功率到最高功率进行排序。然后找到第N个最大功率，其中N通常对应于约75％的样本。因此，如果啁啾具有256个样本，则75％水平将是按功率排序的第192个样本。然后，可以通过将排列第192的样本的功率乘以常数来计算在步骤306处使用的阈值。可以预先计算常数，并将其设置为使灵敏度与虚警概率平衡。因此，所述方法总体上类似于上述方法，除了在306处使用的功率阈值是可变的并且是在逐啁啾的基础上计算的之外。
然后，任选地，可以在此阶段将当前雷达循环的啁啾的强度值传递到MCU 140，并且然后所述MCU 140可以确定采取什么另外的动作或不采取另外的动作。如果强度值为零并且指示在所述啁啾中不存在干扰，则可以对接收器信道中的每一个接收器信道的所述啁啾使用正常处理。如果啁啾的强度值是中等或高，则可以应用干扰减轻和避免技术。如果强度值是严重，则可以不分析受影响啁啾的数据(由于重大损失)并且可以仅应用避免技术。
在已将所接收啁啾标识为受干扰之后，处理继续到320。然后，将第二阈值化过程应用于受干扰的所接收啁啾的样本以标识受干扰样本和未受干扰样本。根据实施方案，可以将以下步骤应用于仅受中等干扰的所接收啁啾、或受中等和高度干扰的所接收啁啾、或受中等、高度和严重干扰的所接收啁啾。
在320处，选择受干扰啁啾的接收器信号的第一经过高通滤波的样本，并且在322处，将第一样本的值与在306处使用的同一功率阈值进行比较。再次，功率阈值可以是固定阈值或可变阈值。图11示出了受干扰的所接收啁啾的接收器信号的所有经过高通滤波的样本的样本振幅对时间402的绘图400。功率阈值的值由线404指示。
如果在322处确定当前经过高通滤波的样本的值小于另外的阈值，则在324处选择当前受干扰啁啾的下一样本并且处理返回，如过程流程线326所示，并且在322处将下一个样本与另外的阈值进行比较。可替换的是，如果在322处确定当前样本的值超过另外的阈值，则在328处将当前样本标记为受干扰，并且然后在324处选择当前受干扰啁啾的下一样本。可以针对每个受干扰啁啾保持1维阵列窗(标记)，包括每个样本的字段，并且其中对于未受干扰样本，所述值被设置为零，而对于受干扰样本，所述值被设置为1。因此，重复所述过程，直到已经针对阈值404评估了当前受干扰啁啾的所有样本。
然后，在330处，使用样本标记来应用窗口406(如图12所示)以移除当前啁啾的受干扰样本。将阵列窗(标记)应用于当前啁啾的样本，并且将索引对应于窗(标记)包含1的索引的那些样本设置为零。因此，将受干扰样本从当前啁啾中移除(设置为零)，并且未受干扰样本保持其先前的值。因此，可变窗(标记)包含当前受干扰啁啾的受干扰样本的每个受影响啁啾的样本索引。
然后，在332处，确定是否已经处理了当前雷达循环的所有啁啾的接收器信号，如果没有，则处理返回，如过程流线334所示，并且在308处选择下一个所发射啁啾的接收器信号，并且以类似方式评估对应于下一个所发射啁啾的接收器信号以确定所接收啁啾是否受干扰，并且如果受干扰，则标识受干扰的那些样本和未受干扰的样本。
因此，在所述过程结束时，可变标记仅包含受干扰影响的啁啾的啁啾索引，可变强度包含受干扰影响的啁啾的干扰程度的指示，并且可变窗(标记)包含受干扰样本的每个受影响啁啾的样本索引。如上所述，仅使用一个接收器信道计算这些变量。然后，在336处将此信息传递到MCU，以便所述信息可以用于处理雷达系统的其它接收器信道的数据。此信息用于处理受干扰影响的所接收啁啾和/或样本。例如，可能根本不处理受严重干扰的所接收啁啾。受中等或高度干扰的所接收啁啾可以使受干扰样本的值设置为零，而其余样本保持其原始值，例如通过使用存储在窗(标记)变量中的数据。可以正常处理未受干扰的所接收啁啾。目的是在试图将由于存在干扰而已经增加的本底噪声降回正常水平的同时处理那些数据。
可以在图13中看到使用高通滤波的益处。图13示出了整个雷达循环的接收信号功率对啁啾数量的绘图。图13表示在雷达系统附近存在强反射体的情况下，例如雷达循环中的128个啁啾的功率水平。黑点，例如422，表示实际的受干扰啁啾。如果在计算啁啾的功率之前没有使用高通滤波器，则功率计算产生平均值-105dB 424(由于存在目标)，而对于受干扰影响的啁啾422，计算出的功率约为-93dB 426。因此，在仅考虑系统热噪声的情况下计算阈值(在约-116dB处的图14的线428)时，所有128个啁啾都将被标识为干扰。如果还使用从目标反射的信号的功率来计算阈值，则必须将阈值设置为更高的值(如在约-104dB处的线430所示)。这意味着在减轻之后信号中仍然可能存在某种残留干扰，因为当同样存在强反射体时，无法正确地检测到干扰。
当在计算啁啾功率之前应用高通滤波时，则滤除与附近的强反射体相关的功率(即低频分量)，并且可以将系统热噪声阈值428有效地用于仅检测干扰功率。
图14和15也示出了干扰检测技术的益处。图14示出了在未使用高通滤波和使用了高通滤波的情况下的三个反射目标的距离曲线，图15示出了在使用了高通滤波的情况下的三个反射目标的距离曲线。在干扰检测过程中未使用高通滤波的图14中，虚线440表示受干扰信号，较黑的线442表示没有干扰的情况下的信号，并且较模糊的线444表示在未使用高通滤波的情况下在试图移除干扰的影响后的雷达信号。较黑的线442中的三个峰值446、447、448对应于三个反射体。在未使用高通滤波器的情况下，第三个峰值至少迷失于较模糊的线444中，并且因此雷达系统将至少不能可靠地标识第三反射体。
在干扰检测过程中使用了高通滤波的图15中，虚线450表示受干扰信号，较黑的线452表示没有干扰的情况下的信号，并且较模糊的线454表示在使用了高通滤波的情况下在移除干扰的影响后的雷达信号。较黑的线442中的三个峰值456、457、458对应于三个反射体。在使用了高通滤波器的情况下，所有三个峰值仍然存在于较模糊的线454中，并且因此雷达系统将可靠地标识第三反射体。
基于高通滤波的干扰检测技术特别适合于短程雷达(SRR)和超短程雷达(USRR)应用，其中视场和接收器带宽比其它应用中更大，并且强/近距离目标是所关注的目标。
因此，可以在雷达系统中的第1距离处理阶段之前应用高通滤波器，以减少近距离反射体和强反射体在干涉检测过程中的影响。通过应用此高通滤波器，可以滤除来自近距离目标的返回，并且可以在干扰检测过程中仅有效地考虑干扰。相比来自近距离目标的返回，这允许以更低的功率来检测干扰。
在本说明书中，已经就所选的一组细节呈现了示例实施例。然而，本领域的普通技术人员应理解，可以实践包括这些细节中的不同的所选一组细节的许多其它示例实施例。以下权利要求旨在涵盖所有可能的示例实施例。
除非明确说明具体顺序，否则任何指令和/或流程图步骤可以按任何顺序执行。而且，本领域的技术人员应认识到，虽然已经讨论了一个示例指令集/方法，但是本说明书中的材料也可以通过各种方式组合以产生其它例子并且应在由此详细描述所提供的上下文中进行理解。
虽然本公开具有各种修改和替代形式时，但是在附图中已经通过举例示出了其细节并且对所述细节进行了详细描述。然而，应理解的是，除了所描述的特定实施例之外，其它实施例也是可能的。落入所附权利要求范围内的所有修改、等效物以及替代性实施例也被涵盖。

Claims (10)

1.一种用于检测由雷达系统的雷达接收器接收到的调频连续波雷达信号中的干扰的数据处理装置，所述数据处理装置被配置成：
针对所述雷达系统的多个所发射啁啾中的每一个所发射啁啾，并且所述数据处理装置被进一步配置成；
在对应于所发射啁啾的采集时间期间将高通滤波器应用于所述雷达接收器的接收器信道的接收器信号，其特征在于所述高通滤波器被配置成移除所述接收器信号的对应于所反射啁啾的那些部分，所述所反射啁啾在所述雷达接收器处的功率大于所述雷达系统的所述雷达接收器的噪声功率，其中所述高通滤波器的截止频率取决于频率斜坡的持续时间、所述噪声功率和所述雷达接收器的增益；
根据经过高通滤波的接收器信号计算接收器信号功率；并且
基于所述雷达接收器的热噪声的估计值将所述接收器信号功率与阈值噪声功率进行比较以确定所述接收器信号对应于包括干扰的受干扰的所接收啁啾还是对应于不包括干扰的未受干扰的所接收啁啾。
2.根据权利要求1所述的数据处理装置，其特征在于，所述高通滤波器是至少二阶高通滤波器。
3.根据权利要求1或2所述的数据处理装置，其特征在于，所述高通滤波器的截止频率对应于到反射物体的距离，超出所述距离，最大反射物体在所述雷达接收器处的接收信号功率将低于所述雷达接收器的所述噪声功率。
4.根据权利要求1或2所述的数据处理装置，其特征在于，所述数据处理装置被进一步配置成：
对于每个啁啾，确定所述接收器信号功率超过所述阈值噪声功率的程度；并且
存储每个啁啾的强度数据项，所述强度数据项指示所检测到的干扰的程度。
5.根据权利要求4所述的数据处理装置，其特征在于，存在四种强度数据项类别，并且所述类别对应于无干扰、中等干扰、高度干扰和严重干扰。
6.根据权利要求1或2所述的数据处理装置，其特征在于，所述阈值噪声功率是固定阈值噪声功率。
7.根据权利要求1或2所述的数据处理装置，其特征在于，所述阈值噪声功率是自适应阈值噪声功率。
8.一种包括集成电路的封装体，其特征在于，所述集成电路被配置成提供根据权利要求1到7中任一项所述的数据处理装置。
9.一种FMCW雷达系统，其特征在于，所述FMCW雷达系统包括根据权利要求1到7中任一项所述的数据处理装置或根据权利要求8所述的封装体。
10.一种检测FMCW雷达系统中的干扰的方法，其特征在于，所述方法包括：针对多个所发射啁啾中的每一个所发射啁啾，
在对应于所发射啁啾的数据采集时段期间对雷达接收器的接收器信道中的接收器信号进行高通滤波以滤除所述接收器信号的对应于所反射啁啾的那个部分，所述所反射啁啾在所述雷达接收器处的功率大于所述雷达接收器的噪声功率，其中高通滤波器的截止频率取决于频率斜坡的持续时间、所述噪声功率和所述雷达接收器的增益；
计算经过高通滤波的接收器信号的接收器信号功率；以及
基于所述雷达接收器的热噪声功率的估计值将所述接收器信号功率与阈值噪声功率进行比较以确定所述接收器信号对应于包括干扰的受干扰啁啾还是对应于不包括干扰的未受干扰啁啾。
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