CN111060903A - 使用毫米波雷达估计人类目标的角度 - Google Patents

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Abstract

本公开涉及使用毫米波雷达估计人类目标的角度。一种估计在人类目标上反射的雷达信号的到达角的方法，包括：利用毫米波雷达的第一天线和第二天线接收反射雷达信号；对所接收的反射雷达信号进行变换以分别生成第一和第二距离谱；分别基于第一和第二距离谱生成第一和第二距离多普勒图；基于第一或第二距离多普勒图，确定或估计多普勒速度；通过基于所确定的多普勒速度来在第一或第二距离多普勒图中选择峰值，补偿第一距离多普勒图和第二距离多普勒图；标识与所标识的目标相对应的经宏补偿的第一距离多普勒图的索引；基于经宏补偿的第一距离多普勒图和经宏补偿的第二距离多普勒图以及所标识的索引来估计相位差；以及基于相位差估计到达角。

Description

使用毫米波雷达估计人类目标的角度
技术领域
本发明总体上涉及电子系统和方法，并且在特定实施例中涉及使用毫米波(mmWave)雷达估计人类目标的角度。
背景技术
由于诸如硅锗(SiGe)和精细几何互补金属氧化物半导体(CMOS)工艺等低成本半导体技术的快速发展，毫米波频率方案中的应用在过去几年中引起了人们的极大兴趣。高速双极和金属氧化物半导体(MOS)晶体管的可用性导致对用于24GHz、60GHz、77GHz和80GHz以及超过100GHz的毫米波应用的集成电路的需求不断增长。这些应用包括例如汽车雷达系统和多吉比特(multi-gigabit)通信系统。
在某些雷达系统中，雷达与目标之间的距离是通过以下方式来确定的：发射调频信号，接收调频信号的反射(也称为回波)，并且基于频率调制信号的发射与接收之间的时间延迟和/或频率差来确定距离。因此，一些雷达系统包括用于发射射频(RF)信号的发射天线和用于接收反射的RF信号的接收天线、以及用于生成发射信号并且用于接收RF信号的相关RF电路系统。在一些情况下，可以使用多个天线来使用相控阵列技术来实现定向波束。具有多个芯片组的多输入多输出(MIMO)配置也可以用于执行相干和非相干信号处理。
发明内容
根据一个实施例，一种估计在人类目标上反射的雷达信号的到达角的方法包括：利用毫米波雷达的第一天线和第二天线接收反射雷达信号；对利用第一天线和第二天线接收的反射雷达信号进行变换，以分别生成第一距离谱和第二距离谱；基于第一距离谱生成第一距离多普勒图；基于第二距离谱生成第二距离多普勒图；基于第一距离多普勒图或第二距离多普勒图，确定或估计多普勒速度；通过基于所确定的多普勒速度来在第一距离多普勒图或第二距离多普勒图中选择峰值，对第一距离多普勒图和第二距离多普勒图进行宏补偿；标识与所标识的目标相对应的经宏补偿的第一距离多普勒图的索引；基于经宏补偿的第一距离多普勒图和经宏补偿的第二距离多普勒图以及所标识的索引来估计相位差；以及基于相位差估计到达角。
根据一个实施例，一种毫米波雷达包括：被配置为接收反射雷达信号的第一接收天线和第二接收天线；以及控制器。控制器被配置为：对利用第一接收天线和第二接收天线接收的反射雷达信号进行变换，以分别生成第一距离谱和第二距离谱；基于第一距离谱生成第一距离多普勒图；基于第二距离谱生成第二距离多普勒图；基于第一距离多普勒图或第二距离多普勒图确定或估计多普勒速度；通过基于所确定的多普勒速度来在第一距离多普勒图或第二距离多普勒图中选择峰值，补偿第一距离多普勒图和第二距离多普勒图；标识与所标识的目标相对应的经宏补偿的第一距离多普勒图的索引；基于经宏补偿的第一距离多普勒图和经宏补偿的第二距离多普勒图以及所标识的索引来估计相位差；以及基于相位差估计反射信号的到达角。
根据一个实施例，一种估计在人类目标上反射的雷达信号的到达角的方法包括：使用毫米波雷达向人类目标发射雷达信号，所发射的雷达信号包括脉冲序列；利用毫米波雷达的第一天线和第二天线接收反射雷达信号；基于反射信号确定人类目标的距离；基于反射雷达信号和所确定的人类目标的距离来确定人类目标的多普勒速度；基于反射雷达信号、所确定的人类目标的距离和所确定的多普勒速度来生成经补偿的第一距离多普勒图和经补偿的第二距离多普勒图；标识与所标识的目标相对应的经补偿的第一距离多普勒图的索引；基于经补偿的第一距离多普勒图和经补偿的第二距离多普勒图以及所标识的索引来估计相位差；以及基于相位差估计到达角。
附图说明
为了更完整地理解本发明及其优点，现在参考以下结合附图的描述，在附图中：
图1示出了根据本发明的实施例的雷达系统；
图2示出了用于估计入射信号的到达角的相位单脉冲技术的示例性实现的操作；
图3示出了根据本发明的实施例的估计到达角的实施例方法的流程图；
图4示出了传统FMCW波形的模糊函数；
图5示出了使用相位单脉冲技术相对于信噪比(SNR)的角度估计误差的曲线图；
图6-图8示出了根据本发明的实施例的估计到达角的实施例方法的流程图；以及
图9-图12示出了根据本发明的实施例的图3和图6-图8的实施例方法的应用的非限制性示例。
除非另有说明，否则不同附图中的对应数字和符号通常指代对应的部分。绘制附图以清楚地说明优选实施例的相关方面，并且附图不一定按比例绘制。
具体实施方式
下面详细讨论所公开的实施例的制作和使用。然而，应当理解，本发明提供了可以在各种具体上下文中实施的很多适用的发明概念。所讨论的具体实施例仅说明制造和使用本发明的具体方式，并不限制本发明的范围。
下面的描述示出了各种具体细节，以提供对根据本说明书的若干示例实施例的深入理解。可以在没有一个或多个具体细节的情况下或者利用其他方法、组件、材料等获取实施例。在其他情况下，未详细示出或描述已知的结构、材料或操作，以免模糊实施例的不同方面。在本说明书中对“实施例”的引用指示关于该实施例描述的特定配置、结构或特征被包括在至少一个实施例中。因此，可能出现在本说明书的不同位置处的诸如“在一个实施例中”等短语不一定完全指代同一实施例。此外，在一个或多个实施例中，可以以任何适当的方式组合特定的构造、结构或特征。
将在具体上下文中结合实施例来描述本发明，该方法使用具有至少两个接收天线并且作为调频连续波(FMCW)雷达进行操作的毫米波雷达来确定从人体反射的雷达信号的到达角。本发明的实施例可以扩展到其他类型的雷达，诸如脉冲雷达。
在本发明的实施例中，通过在使用相位单脉冲算法计算到达角之前补偿多普勒分量，来改善对在人体中反射的雷达信号的到达角的估计。在估计到达角之前，从距离多普勒图中减去移动的人的宏多普勒分量。对于静态的人，在估计到达角之前补偿与生命体征(例如，呼吸)相关联的多普勒分量。
毫米波雷达可以用于确定在人体中反射的雷达信号的到达角。例如，图1示出了根据本发明的实施例的雷达系统100。雷达系统100包括毫米波雷达102和处理器104。
在正常操作期间，毫米波雷达102向场景108发射多个辐射脉冲106，诸如调频信号。在一些实施例中，调频信号是线性调频信号(即，调频信号的瞬时频率随着时间线性变化)。
发射的辐射脉冲106被场景108中的对象反射。反射的辐射脉冲(图1中未示出)(也称为回波信号)由毫米波雷达102检测并且由处理器104处理，以例如确定回波信号的到达角。
场景108中的对象可以包括静态的人(诸如躺着的人110)、表现出低和不频繁运动的人(诸如站立的人112)、以及移动的人(诸如跑步或行走的人114和116)。场景108中的对象还可以包括静态对象，诸如家具和周期性运动设备(未示出)。其他对象也可以存在于场景108中。
处理器104分析回波数据以使用信号处理技术确定人的位置。例如，在一些实施例中，使用距离FFT估计检测到的人的位置的距离分量(即，人距毫米波雷达的距离)。可以使用角度估计技术来确定检测到的人的位置的方位角分量。
处理器104可以实现为通用处理器、控制器或数字信号处理器(DSP)，其包括例如耦合到存储器的组合电路。在一些实施例中，DSP可以用例如ARM架构来实现。在一些实施例中，处理器104可以实现为定制专用集成电路(ASIC)。在一些实施例中，处理器104包括多个处理器，每个处理器具有一个或多个处理核。在其他实施例中，处理器104包括具有一个或多个处理核的单个处理器。其他实现也是可能的。例如，一些实施例可以使用在通用微控制器或处理器中运行的软件来实现解码器302，该通用微控制器或处理器具有例如耦合到存储器并且用ARM或x86架构实现的CPU。一些实施例可以实现为硬件加速器和在DSP或通用微控制器上运行的软件的组合。
毫米波雷达102作为FMCW雷达进行操作，FMCW雷达包括毫米波雷达传感器电路、发射天线和至少两个接收天线。毫米波雷达102发射和接收在20GHz到122GHz的范围内的信号。或者，也可以使用在该范围之外的频率，诸如在1GHz到20GHz之间的频率、或者在122GHz到300GHz之间的频率。
在一些实施例中，使用带通滤波器(BPF)、低通滤波器(LPF)、混频器、低噪声放大器(LNA)和中频(IF)放大器以本领域已知的方式对由毫米波雷达102的接收天线接收的回波信号进行滤波和放大。然后，使用一个或多个模数转换器(ADC)将回波信号进行数字化以进行进一步处理。其他实现也是可能的。
可以使用相位单脉冲算法来执行用于使用毫米波雷达来确定静态或移动目标(例如，人)的位置的方位角分量的角度估计。例如，图2示出了用于估计入射信号的到达角的相位单脉冲技术的示例性实现的操作。
在正常操作期间，毫米波雷达102的接收天线206和208在入射信号202和204被场景108中的对象反射之后接收入射信号202和204，接收天线206和208分开距离d。接收天线206和208基于到达角θ在不同时间接收入射信号202和204。例如，当入射信号204到达接收天线208时，入射信号202与接收天线206的距离为d1。这种现象可以转换为相位差Δφ，相位差Δφ可以由下式给出：
Figure BDA0002235754950000061
其中λ是入射信号202和204的波长，d是接收天线206和208之间的距离，并且角度θ是入射信号202和204与纵轴y之间的角度(也称为到达角)。因此，可以通过下式来估计到达角θ：
Figure BDA0002235754950000062
图3示出了根据本发明的实施例的估计到达角的实施例方法300的流程图。方法300可以例如由毫米波雷达102实现。
在步骤302期间，毫米波雷达向诸如场景108等场景发射诸如FMCW调频信号等脉冲序列。FMCW调频信号STX可以被建模为：
Figure BDA0002235754950000063
其中fc是斜坡/调频信号起始频率，Tc是调频信号时间，tf表示调频信号内的快速时间(0＜tf＜Tc)，并且β是调频信号的扫描带宽，由
Figure BDA0002235754950000064
给出。正β表示向上调频信号，而负β表示向下调频信号。瞬时频率f(tf)可以由f(tf)＝fc+βtf给出。
在步骤304期间，接收器RX1使用相应接收天线(诸如接收天线206)接收信号SRX。类似地，在步骤314期间，接收器RX2使用相应接收天线(诸如接收天线208)接收信号SRX。信号SRX包括反射脉冲。
位于基准距离R处的毫米波雷达的视场中的对象可以引起由下式给出的往返延迟τ(在发射信号STX与接收信号SRX之间)：
Figure BDA0002235754950000071
其中c是光速。在接收器(RX1和RX2)处，可以通过SIF(tf)＝STX(tf)*SRX(tf)(例如，去斜坡/去调频信号)生成中间信号SIF，中间信号SIF在低通滤波之后可以得到
Figure BDA0002235754950000072
其中A是捕获路径损耗衰减、天线增益、接收器增益和目标雷达截面(RCS)的因子。
在步骤306期间，基于由接收器RX1接收的反射脉冲(例如，使用中频信号SIF)，在快速时间中，例如使用FFT来生成距离谱。例如，在一些实施例中，处理每个接收脉冲以生成对应的中间信号脉冲，并且对每个对应的中间信号脉冲执行FFT以生成对应的频谱。与时间tf无关的项呈现为频域中的相位偏移。因此，沿着中频信号SIF的快速时间(对于每个脉冲)的FFT可以导致在
Figure BDA0002235754950000073
处的可观察到的峰值(忽略目标的速度υ)，其中所生成的距离谱中的每个距离谱的每个区间表示距毫米波雷达的距离。这样的峰值可以与目标(即，在与存在峰值的区间相关联的距离R内的目标)相关联。
在步骤316期间，以与步骤306中类似的方式，基于由接收器RX2接收的反射脉冲，在快速时间中生成距离谱。
在步骤308期间，将在步骤306期间生成的频谱的距离区间与目标(例如，人)相关联。在一些实施例中，在步骤308期间使用峰值搜索算法标识目标，该峰值搜索算法将每个区间的值与阈值进行比较。在一些实施例中，对于包含大于阈值的值的区间，通过例如从左到右扫描距离区间矢量并且通过检测来自相邻区间的负斜率来标识峰值fp。例如，如果bin0包含的值小于或等于紧邻其左侧的bin-1的值和紧邻bin-1左侧的bin-2的值，或者如果bin0包含的值大于紧邻其右侧的bin+1的值和紧邻bin+1右侧的bin+2的值，则在bin0中标识出峰值fp。
在一些实施例中，与呈现峰值的区间相邻的距离区间也与目标相关联，以考虑距离区间标识(例如，在呈现峰值的距离区间之前的一个区间和在其之后的一个区间、在呈现峰值的距离区间之前的两个区间和在其之后的两个区间等)中的可能误差。因此，在一些实施例中，一组区间用作针对距离检测的初始粗略估计。在一些实施例中，标识多个目标。方法300也可以应用于多个目标。
在一些实施例中，在步骤316期间生成的频谱的距离区间在步骤318期间与目标(例如，人)相关联。然而，由于在步骤308期间标识的目标距离区间通常等于在步骤318期间标识的目标距离区间，所以一些实施例跳过步骤318。
在步骤310期间，在步骤306期间生成的距离谱的所标识的目标距离区间(步骤308)上使用多普勒FFT来生成距离多普勒图。通过对于在步骤308中与目标相关联的距离区间，在慢速时间执行FFT来生成距离多普勒图。距离多普勒图产生具有与距离R相关联的轴(例如，x轴)和与多普勒速度υ相关联的轴(例如，y轴)的图。在距离多普勒图的索引(xi，yj)处的峰值与在距离Ri处出现并且以多普勒速度υj行进的目标相关联，其中距离Ri对应于距离区间中的区间i，并且多普勒速度υj对应于多普勒速度区间中的区间j。在步骤320期间，在步骤316期间生成的距离谱的所标识的目标距离区间(步骤308或318)上使用多普勒FFT来生成距离多普勒图。通过在有限的一组距离上执行距离多普勒FFT，在不牺牲准确度的情况下有利地减少了计算时间和功率。
在步骤312期间，基于在步骤310期间生成的距离多普勒图，针对每个目标标识距离多普勒索引。在一些实施例中，使用二维(2D)峰值搜索算法来标识距离多普勒索引。在一些实施例中，在步骤322期间，基于在步骤320期间生成的距离多普勒图，针对每个目标标识距离多普勒索引。然而，由于在步骤312期间标识的距离多普勒索引通常等于在步骤322期间标识的距离多普勒索引，所以一些实施例可以跳过步骤322。
在步骤324期间，使用在步骤312(和322)期间确定的距离多普勒索引，基于距离多普勒图(在步骤310和320期间生成)，针对每个标识的目标确定由接收器RX1和RX2接收的信号之间的相位差。例如，在一些实施例中，通过基于所确定的距离多普勒索引沿着I(同相)和Q(正交)信道获取反正切来计算所接收的RX1和RX2信号的相位来提取相位差，诸如由下式给出：
Figure BDA0002235754950000091
其中与接收信号RX1相对应的相位φRX1由
Figure BDA0002235754950000092
给出，并且与接收信号RX2相对应的相位φRX2由
Figure BDA0002235754950000101
给出。
在步骤326期间，使用相位单脉冲算法估计到达角，诸如通过使用等式2。在一些实施例中，存储所估计的到达角以用于进一步处理(例如，用于目标位置预测或提高未来到达角估计的准确度)。
如等式2所示，估计角度θ的准确度(在步骤326中确定)取决于相位差Δφ的准确度。例如，相位差Δφ可能受到目标的多普勒分量的影响。例如，当M个脉冲朝向静态对象被发射时，对应的M个反射脉冲中的每个反射脉冲的相位和大小基本上彼此相同。当目标对象正在移动时(例如，移动的人)，M个反射脉冲中的每个反射脉冲的相位信息根据移动方向、速度等而变化。例如，在存在生成多普勒频率fd的目标的情况下，接收信号SRX可以由下式给出：
Figure BDA0002235754950000102
其中
Figure BDA0002235754950000103
并且υ是目标远离毫米波雷达或接近毫米波雷达的速度。
多普勒频率fd可能导致中频信号SIF的大小和相位在慢时间内的变化。因此，可以通过沿着慢速时间执行FFT并且将FFT的峰值与阈值进行比较来估计速度υ，其中所估计的速度对应于检测到峰值的区间。例如，在应用FFT之后，针对沿着慢速时间与第k目标相关联的距离区间，在接收器处的混频之后的接收的ADC数据(例如，对应于RX1接收器的SIF)的数据向量Y(ts)可以由下式给出：
Figure BDA0002235754950000111
其中ts表示跨帧中调频信号的慢速时间，ρk是常数，TPRT是脉冲重复时间(即，两个连续调频信号之间的时间)，NP是帧中调频信号的数目，并且wk是旋转因子
Figure BDA0002235754950000112
在一些实施例中，TPRT等于500μs，并且NP等于16或32。
在本发明的实施例中，在提取相位差(步骤324)之前，估计与移动的人相关联的宏多普勒分量，并且将其从距离多普勒图(步骤310和320)中减掉，由此对多普勒分量在到达角θ的估计中的影响加以补偿，从而增加到达角θ的准确度。在一些实施例中，通过从距离多普勒图中的I+jQ数据中提取峰值，从距离多普勒图中减去与移动的人相关联的宏多普勒分量。
目标的多普勒分量也可影响距离估计(步骤308)。例如，图4示出了传统FMCW波形的模糊函数χ。如图4所示，当目标多普勒速度υ为零时，与多普勒速度υ相关联的多普勒分量对距离R的误差贡献为零。然而，当目标多普勒速度υ不为零(正或负多普勒速度υ)时，存在与距离R相关联的对应误差ΔR。由于模糊函数χ对于特定系统是已知的，因此可以在考虑到模糊函数和人的典型运动速度υ的情况下执行目标距离区间的标识(步骤308)。例如，在一些实施例中，基于模糊函数χ而确定的距离不确定性是±2距离区间。在这样的系统中，当在步骤308期间在例如距离区间25中标识出峰值时，在步骤310(和320)期间生成距离多普勒图时也考虑距离区间23-27。通过基于模糊函数标识距离不确定性，使距离标识中的误差最小化而不会过度增加所执行的计算量。
方法300对SNR敏感。例如，在步骤306中生成的距离谱中的低SNR可能导致无法标识目标。在本发明的一个实施例中，通过执行N个接收脉冲的相干积分(例如，在步骤306期间)来改善SNR，其中N是帧中的调频信号的总数。例如，在一个实施例中，ADC用于对由接收器接收的信号进行采样(例如，在步骤304中)。对在快速时间内接收的每个脉冲执行FFT(例如，在步骤306中)。在例如步骤308之前，将连续脉冲的N个FFT相干地相加(即，按距离区间)。相干积分的FFT具有的SNR大于每个个体的FFT，因为每个单独的FFT的不相关噪声趋向于在积分时抵消，而相关信息(例如，表示目标距离的峰值)不抵消。在一些实施例中，N等于16或32。也可以使用用于相干积分的其他数目的脉冲。
作为另一示例，距离多普勒图中的低SNR可能导致所估计的到达角θ的误差。例如，图5示出了使用相位单脉冲技术的角度估计误差相对于在多普勒速度补偿之后的距离多普勒图的SNR的曲线图。以低SNR执行角度估计，这还可能导致毫米波雷达的视场(FoV)的边缘处的角度估计从FoV的一侧跳到另一侧，这表示在目标实际处于-25°时目标可以估计为例如25°。
为了避免错误地估计到达角θ，一些实施例仅在距离多普勒图的SNR大于SNR阈值(例如，大于10dB)时、基于在步骤310和320中生成的距离多普勒图来估计到达角θ(步骤326)。在一些实施例中，SNR阈值基于用于在步骤308期间标识峰值的距离阈值。例如，在一个实施例中，步骤306期间用于峰值标识的距离阈值是th1，并且用于确定是否估计到达角θ的SNR阈值是1.2*th1。
图6示出了根据本发明的实施例的估计到达角的实施例方法600的流程图。方法600可以例如由毫米波雷达102实现。
在步骤602期间，毫米波雷达以与步骤302中类似的方式发射脉冲序列。在步骤604和628期间，接收器RX1和RX2分别以与步骤304和314类似的方式接收反射脉冲。一些实施例使用多于两个天线来确定到达角。
在步骤606和630期间，以与步骤306和316中类似的方式，分别在由接收器RX1和RX2接收的脉冲帧上生成距离谱。在步骤608期间，执行帧的距离谱的相干积分以生成积分谱。在步骤610期间，以与步骤308中类似的方式将积分距离谱的距离区间与目标相关联。在一些实施例中，在考虑到距离不确定性的情况下(例如，基于模糊度函数)来标识距离区间。在一些实施例中，可以标识多个目标。
在步骤612和632期间，使用在步骤610中标识的目标，基于相应的距离谱(在步骤606和630中生成)分别生成距离多普勒图。在步骤614期间，基于在步骤612(和/或步骤632)中生成的距离多普勒图，确定每个标识的目标的多普勒速度。
在步骤616期间，针对每个标识的目标的对应多普勒速度来补偿距离多普勒图(例如，在步骤612中生成的)。通过选择目标距离多普勒峰值来补偿距离多普勒图。例如，如果目标具有速度
Figure BDA0002235754950000131
其中PRT是脉冲重复时间，则沿着慢速时间引起的相位差是
Figure BDA0002235754950000132
换言之，沿着慢速时间采用FFT，第k多普勒区间具有信号的峰值，其表示目标的多普勒。因此，一旦选择了峰值，则实际上针对所标识的目标的多普勒分量补偿了距离多普勒图。类似地，在步骤634期间，针对每个标识的目标的对应多普勒速度来补偿距离多普勒图(例如，在步骤632中生成的)。
在步骤618中确定针对每个目标距离多普勒索引(例如，来自步骤616)的SNR。如果在步骤620期间确定目标距离多普勒索引的SNR足够大(例如，大于距离阈值的1.2倍)，则在步骤624期间，使用这样的目标距离多普勒索引来提取相位差。如果确定SNR很小(例如，小于距离阈值的1.2倍)，则在一些实施例中，丢弃相关联的相位信息并且不将其用于估计到达角，例如，如关于步骤818所述。
在步骤624期间，以与步骤324中类似的方式，为每个标识的目标确定由接收器RX1和RX2接收的信号之间的相位差。在步骤626中，以与步骤326中类似的方式确定到达角。
当存在静态人类目标时，在该静态人类目标存在的距离内，与该静态人类目标的生命体征相关联的微多普勒分量(例如，呼吸)可能引起信号的相位旋转，从而影响估计角度θ的准确度。例如，静态的人的呼吸速率可以在每分钟12至20次呼吸(0.2Hz-0.4Hz)的范围内，并且可以具有高达约7.5mm的相关联的胸壁位移。
在本发明的实施例中，通过在足以捕获生命的频率(例如，用于呼吸的3.2秒)的时间上，在所标识的目标距离上聚合平均多普勒FFT数据，来补偿与由目标人的生命(例如，呼吸)生成的多普勒分量相关联的相位旋转。通过对所生成的多普勒FFT执行峰值搜索来估计生命频率。示出生命频率的区间用于基于由接收器RX1和RX2接收的信号来确定到达角。
图7示出了根据本发明的实施例的估计到达角的实施例方法700的流程图。方法700可以以与方法600类似的方式操作。然而，方法700还补偿与静态的人的生命信号相关联的多普勒分量。例如，在步骤702期间，确定目标人是静态的还是移动的。如果目标人正在移动，则方法700以与方法600类似的方式进行。
如果确定目标人是静态的，则在相应的矢量(每个接收器一个)中的多个帧上捕获经补偿的距离多普勒图的零多普勒峰值(步骤703)，并且在步骤704期间计算向量的FFT。例如，在一些实施例中，阵列用于在步骤703期间在多个帧上累积峰值。在步骤705期间，零多普勒FFT向量用于针对微多普勒分量(诸如呼吸、手部运动等)补偿来自步骤616和634的距离多普勒图。在一些实施例中，相应的零多普勒矢量基于在步骤612和632中生成的距离多普勒图，而不在步骤616和634中补偿它们。执行步骤703、704和705有利地允许对低频多普勒速度(例如，小于1Hz)进行补偿。
作为非限制性示例，在每个帧花费200μs的实施例中，在步骤704期间可以使用16个帧，从而导致使用3.2秒的数据。可以使用不同数目的帧和具有不同持续时间的帧。
在步骤724期间，当人正在移动时，以与步骤624中类似的方式确定相位差。然而，如果人是静态的，则相位差基于来自步骤705的微多普勒补偿的距离多普勒图(每个接收器一个)，而非来自步骤616和634的经补偿的距离多普勒图。在步骤626中基于在步骤724中确定的相位差来估计到达角。
在一些实施例中，连续地执行方法300、600和700。在一些实施例中，执行目标跟踪和角度跟踪以提高估计的到达角的准确度。例如，图8示出了根据本发明的实施例的估计到达角的实施例方法800的流程图。下面的讨论假定方法800被实现为方法600的一部分(为了清楚起见，已经省略了一些步骤)。然而，方法800可以用估计到达角的其他方法来实现，诸如方法300或700。
在步骤826期间，确定到达角。步骤826包括步骤802、804、806、808、810、812和816。在一些实施例中，跳过步骤806、808、810、812和816中的一个或多个。
在步骤802期间，针对每个标识的目标，基于在步骤624中提取的相位差，使用相位单脉冲算法估计初始到达角。
在步骤804期间，基于距离和多普勒速度(在步骤616中估计)，将每个标识的目标与跟踪目标(例如，先前存储在存储器中)相关联。例如，在步骤804期间，可以将每个标识的目标的距离和多普勒速度与先前标识的目标的历史轨迹(例如，存储在存储器中)进行比较。然后，每个标识的目标可以与最后报告的距离和多普勒速度最接近它的轨迹相关联。
如果没有轨迹具有足够接近特定标识轨迹的距离和多普勒速度，则在一些实施例中，创建新轨迹。在一些实施例中，执行所标识的目标的变化之间的相关，以确定所标识的目标是否是幽灵人(例如，目标突然出现在将要求人类比人类可能移动得更快的位置)。如果目标被标识为幽灵人，则没有轨迹与这样的标识的目标相关联。在一些实施例中，不跟踪静态的人(仅在人移动时跟踪)。
可以取消与所标识的目标不相关联的轨迹(例如，因为最后的距离和/或多普勒速度可能与移动到当前标识的距离或多普勒速度中的人不相关联)。可以使用其他跟踪方法。
在步骤806期间，确定在步骤802中估计的到达角和先前到达角(例如，基于所存储的数据)的差值。如果差值大于阈值(例如，其可以基于典型移动人的速度来确定)，则不更新到达角。例如，在一些实施例中，如果差值大于阈值，则在步骤802期间确定的到达角不用于跟踪目的，并且不用于在步骤826期间报告到达角。例如，一些实施例可以使用预测的到达角(例如，在步骤810期间生成)而非估计的到达角(在步骤802期间估计)，以用于跟踪目的(例如，存储在存储器中)并且作为步骤826的输出。
如果到达角小于阈值，则在步骤808期间，使用中值滤波器来对Q个到达角的序列进行滤波(其中Q包括Q-1个先前存储的到达角和当前估计的到达角)，以去除异常值。
在步骤810期间，基于每个标识的目标的切向速度的估计(例如，基于先前存储的相应标识的目标的距离和到达角)，生成针对每个标识的目标的到达角的变化的预测。
在步骤812期间，执行预测的到达角与估计的到达角之间的加权(在步骤808中的滤波之后)。例如，如果所标识的目标具有的SNR大于SNR阈值(参见步骤620)，并且在步骤802中估计的到达角和先前的到达角的差值小于角度阈值(参见步骤806)，则用于预测角度的权重(步骤810)和用于测量角度的权重(802、808)每个可以是0.5。如果所标识的目标的SNR小于SNR阈值(参见步骤620)、或者在步骤802中估计的到达角和先前的到达角的差值大于角度阈值(参见步骤806)，则用于预测角度的权重(步骤810)和用于测量角度的权重(802、808)可以分别为1和0(换言之，没有权重被分配给估计的到达角，并且100％的权重被分配给预测到达角)。
在一些实施例中，可以预先确定应用于预测的到达角和估计的到达角的权重。在其他实施例中，应用于预测的到达角和估计的到达角的权重是使用例如卡尔曼滤波器或贝叶斯技术、或根据预定(多个)规则而动态地生成的。
在步骤816期间，使用移动平均来平滑到达角。例如，在一些实施例中，在步骤816中平滑估计的到达角
Figure BDA0002235754950000161
例如，通过下式：
Figure BDA0002235754950000171
其中α是在0到1之间的数字(例如，0.5)，
Figure BDA0002235754950000172
是平滑的到达角，
Figure BDA0002235754950000173
是先前的平滑的到达角，并且θi-1是当前的估计的到达角(在步骤808和812之后)。
一些实施例的优点包括：在低SNR方案中，精确估计在移动或静态的人中反射的雷达信号的到达角的能力。另外的优点包括：改善了反射雷达信号的SNR，从而改善了到达角的估计。通过改善SNR，增加了更新速率(即，更新到达角的次数——例如参见步骤620)。在一些实施例中，通过改善到达角的估计并且通过增加估计到达角的速率，也改善了对人的位置(包括方位角分量)的估计以及在空间中对人的跟踪。
一些实施例，诸如方法300、600、700和800可以用于各种应用中。图9-图12示出了方法300、600、700和800的应用的非限制性示例。
图9示出了根据本发明的实施例的具有声音系统902的房间900。在正常操作期间，毫米波雷达102通过使用例如方法300、600、700或800估计到达角来估计人的方位角分量。控制器904接收(例如，无线地)移动(114)或静态(112)的人的方位角分量，并且引起声音系统902将声音引导到人的方向(例如，使用本领域已知的波束形成技术)。
图10示出了根据本发明的实施例的酒店走廊1000。在正常操作期间，毫米波雷达102(例如，其可以安装在酒店走廊1000的天花板中)基于跟踪在酒店走廊1000中移动的人的到达角，来控制一个或多个酒店房间功能。例如，在一些实施例中，毫米波雷达102基于估计和跟踪人在酒店走廊1000中移动时的到达角，来确定人是否在每个酒店房间内。基于检测到的人的移动，毫米波雷达102确定人是否进入或退出每个酒店房间，并且计数进入或离开每个酒店房间的人数。控制器1002基于每个酒店房间中的人数来控制每个酒店房间的灯和/或HVAC(例如，控制器1002关闭没有人的酒店房间中的灯和HVAC)。
图11示出了根据本发明的实施例的自动门1102和1104。自动门1102和1104包括相应的毫米波雷达1021和1022。在正常操作期间，毫米波雷达1021和1022引起自动门1102和1104基于人的运动而打开或关闭。毫米波雷达1021和1022还通过跟踪人类目标移动通过毫米波雷达1102和1104的相应视场1106和1108时的到达角，来计数在每个方向上穿过的人数。如图11所示，毫米波雷达1021和1022安装在自动门1102和1104中，并且具有检测水平方向(即，平行于地板)的到达角的能力。图12示出了以与图11的实施例类似的方式操作的另一实施例。然而，图12的实施例具有安装在天花板上并且具有检测竖直方向(即，垂直于地板)的到达角的能力的毫米波雷达1021和1022。
这里总结了本发明的示例实施例。从整个说明书和本文中提交的权利要求中还可以理解其他实施例。
示例1.一种估计在人类目标上反射的雷达信号的到达角的方法，所述方法包括：利用毫米波雷达的第一天线和第二天线接收反射雷达信号；对利用所述第一天线和所述第二天线接收的反射雷达信号进行变换，以分别生成第一距离谱和第二距离谱；基于所述第一距离谱生成第一距离多普勒图；基于所述第二距离谱生成第二距离多普勒图；基于所述第一距离多普勒图或所述第二距离多普勒图确定或估计多普勒速度；通过基于所确定的多普勒速度在所述第一距离多普勒图或所述第二距离多普勒图中选择峰值，来对所述第一距离多普勒图和所述第二距离多普勒图进行宏补偿；标识与所标识的目标相对应的经宏补偿的所述第一距离多普勒图的索引；基于经宏补偿的所述第一距离多普勒图和经宏补偿的所述第二距离多普勒图以及所标识的索引来估计相位差；以及基于所述相位差估计所述到达角。
示例2.根据示例1所述的方法，还包括：基于所述第一距离谱标识一组目标距离区间，其中生成所述第一距离多普勒图还基于所述一组目标距离区间。
示例3.根据示例1或2之一所述的方法，其中标识所述一组目标距离区间基于与所发射的雷达信号相关联的模糊函数。
示例4.根据示例1至3之一所述的方法，其中所述一组目标距离区间包括多个连续距离区间。
示例5.根据示例1至4之一所述的方法，其中标识所述一组目标距离区间包括对所述第一距离谱执行峰值搜索，以生成所标识的目标距离区间。
示例6.根据示例1至5之一所述的方法，其中所述一组目标距离区间包括至少三个距离区间，其中所述三个距离区间以所标识的目标距离区间为中心。
示例7.根据示例1至6之一所述的方法，其中生成所述第一距离谱包括：对利用所述第一天线接收的反射雷达信号的N个相应脉冲执行N次傅立叶变换以生成N个距离谱，N为大于1的正整数；以及对所述N个距离谱进行相干积分以生成所述第一距离谱。
示例8.根据示例1至7之一所述的方法，其中N等于16或32。
示例9.根据示例1至8之一所述的方法，其中N对应于帧内的脉冲总数。
示例10.根据示例1至9之一所述的方法，还包括：基于经宏补偿的第一距离多普勒图或经宏补偿的第二距离多普勒图生成零多普勒阵列；通过选择所述零多普勒阵列的峰值来确定人的生命体征的生命频率；以及基于所述生命频率对所述第一距离多普勒图和所述第二距离多普勒图或者经宏补偿的所述第一距离多普勒图和经宏补偿的所述第二距离多普勒图进行微补偿。
示例11.根据示例1至10之一所述的方法，其中确定所述生命频率包括：基于所述第一距离多普勒图，在慢时间中执行傅立叶变换。
示例12.根据示例1至11之一所述的方法，其中所述生命体征对应于人的呼吸，并且其中所述生命频率对应于人的呼吸频率。
示例13.根据示例1至12之一所述的方法，其中确定所述生命频率包括在多个帧上累积经宏补偿的所述第一距离多普勒图的零多普勒峰值。
示例14.根据示例1至13之一所述的方法，其中所述生命频率的频率小于1Hz。
示例15.根据示例1至14之一所述的方法，还包括确定所述第一距离多普勒图中的所标识的目标的信噪比(SNR)，其中估计所述到达角包括仅当所述SNR大于SNR阈值时更新与所标识的目标的相关联的到达角。
示例16.根据示例1至15之一所述的方法，还包括通过将所述第一距离谱的区间值与距离阈值进行比较来标识目标距离区间，其中生成所述第一距离多普勒图基于所述目标距离区间，并且其中所述SNR阈值基于距离阈值。
示例17.根据示例1至16之一所述的方法，其中所述SNR阈值基本上等于所述距离阈值的1.2倍。
示例18.根据示例1至17之一所述的方法，还包括使用所述毫米波雷达向所述人类目标发射雷达信号，发射的所述雷达信号包括脉冲序列。
示例19.根据示例1至18之一所述的方法，其中所述脉冲序列的每个脉冲是线性调频信号。
示例20.根据示例1至19之一所述的方法，其中标识所述第一经宏补偿的距离多普勒图的索引包括执行经宏补偿的所述第一距离多普勒图的二维峰值搜索。
示例21.根据示例1至20之一所述的方法，还包括：估计初始第二到达角；将所述到达角与所述初始第二到达角进行比较以生成第一差值；以及当所述第一差值的大小大于角度阈值时，基于所述到达角预测第二到达角并且基于预测的第二到达角生成第二到达角，或者避免生成所述第二到达角。
示例22.根据示例1至21之一所述的方法，还包括：当所述第一差值的大小小于所述角度阈值时，利用中值滤波器对所述初始第二到达角进行滤波以生成已滤波的第二到达角；以及基于所述已滤波的第二到达角生成所述第二到达角。
示例23.根据示例1至22之一所述的方法，还包括：当所述第一差值的大小小于所述角度阈值时，基于所述初始第二到达角在所述预测的第二到达角与到达角的值之间执行共轭加权，以生成加权的第二到达角；以及基于所述加权的第二到达角生成所述第二到达角。
示例24.根据示例1至23之一所述的方法，还包括：当所述第一差值的大小小于所述角度阈值时，基于所述初始第二到达角平滑到达角的值，以生成平滑的第二到达角；以及基于所述平滑的第二到达角生成所述第二到达角。
示例25.根据示例1至24之一所述的方法，还包括：基于估计的所述到达角将所标识的目标的位置数据存储在存储器中；以及随着时间跟踪所标识的目标的位置数据，其中估计所述到达角还基于所跟踪的位置数据。
示例26.根据示例1至25之一所述的方法，还包括：估计初始第二到达角；以及将所述初始第二到达角与轨迹相关联。
示例27.根据示例1至26之一所述的方法，还包括确定所述初始第二到达角是否对应于幽灵人，其中将所述初始第二到达角与所述轨迹相关联包括仅当所述初始第二到达角不对应幽灵人时，将所述初始第二到达角与所述轨迹相关联。
示例28.一种毫米波雷达，包括：第一接收天线和第二接收天线，被配置为接收反射雷达信号；以及控制器，被配置为：对利用所述第一接收天线和所述第二接收天线接收的反射雷达信号进行变换，以分别生成第一距离谱和第二距离谱；基于所述第一距离谱生成第一距离多普勒图；基于所述第二距离谱生成第二距离多普勒图；基于所述第一距离多普勒图或所述第二距离多普勒图确定或估计多普勒速度；通过基于所确定的多普勒速度在所述第一距离多普勒图或所述第二距离多普勒图中选择峰值来补偿所述第一距离多普勒图和所述第二距离多普勒图；标识与所标识的目标相对应的经宏补偿的所述第一距离多普勒图的索引；基于经宏补偿的所述第一距离多普勒图和经宏补偿的所述第二距离多普勒图以及所标识的索引来估计相位差；以及基于所述相位差估计所述反射信号的到达角。
示例29.一种估计在人类目标上反射的雷达信号的到达角的方法，所述方法包括：使用毫米波雷达向所述人类目标发射雷达信号，所述发射的雷达信号包括脉冲序列；利用毫米波雷达的第一天线和第二天线接收所述反射雷达信号；基于所述反射信号确定所述人类目标的距离；基于所述反射雷达信号和所确定的人类目标的距离来确定所述人类目标的多普勒速度；基于所述反射雷达信号、所确定的人类目标的距离和所确定的多普勒速度来生成经补偿的第一距离多普勒图和经补偿的第二距离多普勒图；标识与所标识的目标相对应的经补偿的所述第一距离多普勒图的索引；基于经补偿的所述第一距离多普勒图和经补偿的所述第二距离多普勒图以及所标识的索引来估计相位差；以及基于所述相位差估计所述到达角。
虽然已经参考说明性实施例描述了本发明，但是该描述并不旨在以限制意义来解释。参考说明书，本领域技术人员将清楚说明性实施例的各种修改和组合以及本发明的其他实施例。因此，所附权利要求旨在涵盖任何这样的修改或实施例。

Claims (29)

1.一种估计在人类目标上反射的雷达信号的到达角的方法，所述方法包括：
利用毫米波雷达的第一天线和第二天线接收反射雷达信号；
对利用所述第一天线和所述第二天线接收的所述反射雷达信号进行变换，以分别生成第一距离谱和第二距离谱；
基于所述第一距离谱生成第一距离多普勒图；
基于所述第二距离谱生成第二距离多普勒图；
基于所述第一距离多普勒图或所述第二距离多普勒图，确定或估计多普勒速度；
通过基于所确定的所述多普勒速度来在所述第一距离多普勒图或所述第二距离多普勒图中选择峰值，对所述第一距离多普勒图和所述第二距离多普勒图进行宏补偿；
标识与所标识的目标相对应的经宏补偿的所述第一距离多普勒图的索引；
基于经宏补偿的所述第一距离多普勒图和经宏补偿的所述第二距离多普勒图以及所标识的所述索引来估计相位差；以及
基于所述相位差估计所述到达角。
2.根据权利要求1所述的方法，还包括：基于所述第一距离谱标识一组目标距离区间，其中生成所述第一距离多普勒图还基于所述一组目标距离区间。
3.根据权利要求2所述的方法，其中标识所述一组目标距离区间基于与所发射的所述雷达信号相关联的模糊函数。
4.根据权利要求2所述的方法，其中所述一组目标距离区间包括多个连续距离区间。
5.根据权利要求2所述的方法，其中标识所述一组目标距离区间包括：对所述第一距离谱执行峰值搜索以生成所标识的目标距离区间。
6.根据权利要求5所述的方法，其中所述一组目标距离区间包括至少三个距离区间，其中所述三个距离区间以所述所标识的目标距离区间为中心。
7.根据权利要求1所述的方法，其中生成所述第一距离谱包括：
对利用所述第一天线接收的所述反射雷达信号的N个相应脉冲执行N次傅立叶变换，以生成N个距离谱，N为大于1的正整数；以及
对所述N个距离谱进行相干积分，以生成所述第一距离谱。
8.根据权利要求7所述的方法，其中N等于16或32。
9.根据权利要求7所述的方法，其中N对应于帧内的脉冲总数。
10.根据权利要求1所述的方法，还包括：
基于经宏补偿的第一距离多普勒图或经宏补偿的第二距离多普勒图生成零多普勒阵列；
通过选择所述零多普勒阵列的峰值来确定人的生命体征的生命频率；以及
基于所述生命频率，对所述第一距离多普勒图和所述第二距离多普勒图或者经宏补偿的所述第一距离多普勒图和经宏补偿的所述第二距离多普勒图进行微补偿。
11.根据权利要求10所述的方法，其中确定所述生命频率包括：基于所述第一距离多普勒图，在慢时间中执行傅立叶变换。
12.根据权利要求10所述的方法，其中所述生命体征对应于人的呼吸，并且其中所述生命频率对应于人的呼吸频率。
13.根据权利要求10所述的方法，其中确定所述生命频率包括：在多个帧上累积经宏补偿的所述第一距离多普勒图的零多普勒峰值。
14.根据权利要求10所述的方法，其中所述生命频率的频率小于1Hz。
15.根据权利要求1所述的方法，还包括确定所述第一距离多普勒图中的所述所标识的目标的信噪比(SNR)，其中估计所述到达角包括：仅当所述SNR大于SNR阈值时更新与所标识的目标相关联的所述到达角。
16.根据权利要求15所述的方法，还包括通过将所述第一距离谱的区间值与距离阈值进行比较来标识目标距离区间，其中生成所述第一距离多普勒图基于所述目标距离区间，并且其中所述SNR阈值基于距离阈值。
17.根据权利要求16所述的方法，其中所述SNR阈值基本上等于所述距离阈值的1.2倍。
18.根据权利要求1所述的方法，还包括使用所述毫米波雷达向所述人类目标发射雷达信号，发射的所述雷达信号包括脉冲序列。
19.根据权利要求18所述的方法，其中所述脉冲序列的每个脉冲是线性调频信号。
20.根据权利要求1所述的方法，其中标识经宏补偿的所述第一距离多普勒图的所述索引包括：执行经宏补偿的所述第一距离多普勒图的二维峰值搜索。
21.根据权利要求1所述的方法，还包括：
估计初始第二到达角；
将所述到达角与所述初始第二到达角进行比较，以生成第一差值；以及
当所述第一差值的大小大于角度阈值时，
基于所述到达角来预测第二到达角，并且基于预测的第二到达角来生成第二到达角，或者
避免生成所述第二到达角。
22.根据权利要求21所述的方法，还包括：
当所述第一差值的大小小于所述角度阈值时，利用中值滤波器对所述初始第二到达角进行滤波，以生成已滤波的第二到达角；以及
基于所述已滤波的第二到达角来生成所述第二到达角。
23.根据权利要求21所述的方法，还包括：
当所述第一差值的大小小于所述角度阈值时，基于所述初始第二到达角，在所述预测的第二到达角与到达角的值之间执行共轭加权，以生成加权的第二到达角；以及
基于所述加权的第二到达角来生成所述第二到达角。
24.根据权利要求21所述的方法，还包括：
当所述第一差值的大小小于所述角度阈值时，基于所述初始第二到达角来平滑到达角的值，以生成平滑的第二到达角；以及
基于所述平滑的第二到达角来生成所述第二到达角。
25.根据权利要求1所述的方法，还包括：
基于估计的所述到达角将所标识的目标的位置数据存储在存储器中；以及
随着时间跟踪所述所标识的目标的所述位置数据，其中估计所述到达角还基于所跟踪的所述位置数据。
26.根据权利要求25所述的方法，还包括：
估计初始第二到达角；以及
将所述初始第二到达角与轨迹相关联。
27.根据权利要求26所述的方法，还包括：确定所述初始第二到达角是否对应于幽灵人，其中将所述初始第二到达角与所述轨迹相关联包括：仅当所述初始第二到达角不对应幽灵人时，将所述初始第二到达角与所述轨迹相关联。
28.一种毫米波雷达，包括：
第一接收天线和第二接收天线，被配置为接收反射雷达信号；以及
控制器，被配置为：
对利用所述第一接收天线和所述第二接收天线接收的所述反射雷达信号进行变换，以分别生成第一距离谱和第二距离谱；
基于所述第一距离谱生成第一距离多普勒图；
基于所述第二距离谱生成第二距离多普勒图；
基于所述第一距离多普勒图或所述第二距离多普勒图，确定或估计多普勒速度；
通过基于所确定的所述多普勒速度来在所述第一距离多普勒图或所述第二距离多普勒图中选择峰值，补偿所述第一距离多普勒图和所述第二距离多普勒图；
标识与所标识的目标相对应的经宏补偿的所述第一距离多普勒图的索引；
基于经宏补偿的所述第一距离多普勒图和经宏补偿的所述第二距离多普勒图以及所标识的所述索引来估计相位差；以及
基于所述相位差估计所述反射信号的到达角。
29.一种估计在人类目标上反射的雷达信号的到达角的方法，所述方法包括：
使用毫米波雷达向所述人类目标发射雷达信号，发射的所述雷达信号包括脉冲序列；
利用毫米波雷达的第一天线和第二天线接收反射雷达信号；
基于所述反射信号确定所述人类目标的距离；
基于所述反射雷达信号和所确定的所述人类目标的距离来确定所述人类目标的多普勒速度；
基于所述反射雷达信号、所确定的所述人类目标的距离和所确定的所述多普勒速度来生成经补偿的第一距离多普勒图和经补偿的第二距离多普勒图；
标识与所标识的目标相对应的经补偿的所述第一距离多普勒图的索引；
基于经补偿的所述第一距离多普勒图和经补偿的所述第二距离多普勒图以及所标识的所述索引来估计相位差；以及
基于所述相位差估计所述到达角。
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