CN111123206A - 一种拥塞路况中的毫米波雷达抗干扰方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种拥塞路况中的毫米波雷达抗干扰方法，其特征在于，包括如下步骤：S1.将数字化的中频信号进行平均分段并计算各段极值数据；S2.对步骤S1的分段点进行检查并调整；S3.检查各段中频信号的极值数据，判断各段内是否有变点。若是，则执行步骤S4若否，执行步骤S5；S4.根据总变点数C的大小来决定下一帧信号调制波斜率值的更改幅度，并确定下一帧信号的调制波斜率值；S5.下一帧信号的调制波斜率保持不变；S6:确定信号调制波频率的斜率值并发射调制波。本发明提供的方法，在拥塞路况下可以快速调整雷达调制波频率的斜率值，以此减少复杂路况对本车雷达的干扰，提高雷达的识别精度和降低检测的漏检率。
Description
技术领域
本发明涉及了毫米波雷达应用技术领域，尤其涉及一种拥塞路况中的毫米波雷达抗干扰方法。
背景技术
随着经济社会的发展，汽车已经成为人们生活的一部分，但是日益增长的汽车数量为人们带来生活的便利的同时也带来愈发严重的交通问题。ADAS，即高级驾驶辅助系统，是目前汽车无人驾驶领域的研究热点。汽车防撞雷达的信号处理是ADAS的关键技术之一，常见的汽车防撞雷达有超声波雷达、激光雷达和毫米波雷达，其中车载毫米波雷达的应用比较广泛。毫米波雷达有效频谱带宽为30GHz到300GHz，其波长比较短，体积较小，质量轻，精度高，可以全天候工作，受气候环境的影响小。当前FMCW毫米波雷达发射的调制波频率大多数是固定的斜率值，在车辆拥挤的堵塞路况中，频率固定斜率值的雷达发射波容易受到外车的雷达信号的干扰，从而对雷达信号处理产生较大影响，造成雷达信号虚假目标的增加，虚警率高等一系列问题。
目前，已经有大量的汽车配备有毫米波雷达，毫米波雷达对汽车的安全行驶有着举足轻重的地位。雷达充当着汽车的眼睛，为驾驶员观察车辆周围的行驶环境，辅助驾驶员更加安全地驾驶车辆。当汽车在通畅的道路上行驶，车载毫米波雷达遇到外车的车载雷达信号干扰的情况相对比较少，偶尔有干扰也会由于自车与外车的相对位置改变从而消除，但是当遇到车辆拥塞的路况，汽车的移动速度太慢，无法通过改变与外车的相对位置来消除毫米波雷达信号的干扰。在这种情况下，毫米波雷达探测目标物体的准确率会大大下降，雷达检测的虚警率也会随着干扰的增加而增加，车载电脑系统很有可能因此出现误判进而给驾驶员发出错误的提示，从而导致驾驶员做出错误操作而引发交通事故。为了避免不必要人员伤亡和财产损失，应该通过运用技术手段来解决在拥塞路况种车载毫米波雷达受干扰严重的问题。为此，可以从自车毫米波雷达的角度出发，改变自车雷达发射信号的调制频率的斜率值，避免自车的调制波信号与外车的调制波信号相互干扰，从而达到在拥塞路况下毫米波雷达也可以精准探测目标物体的目的，从而进一步提高行车安全性能，减少交通事故的发生。
发明内容
为了解决在拥堵的路况下，车辆毫米波雷达信号之间相互干扰的问题，本发明公开了一种拥塞路况中的毫米波雷达抗干扰方法。
为解决上述技术问题，本发明的技术方案如下：
一种拥塞路况中的毫米波雷达抗干扰方法，包括如下步骤：
S1.将数字化的中频信号进行平均分段并计算各段极值数据；
S2.对步骤S1的分段点进行检查并调整；
S3.检查各段中频信号的极值数据，判断各段内是否有变点。若是，则执行步骤S4若否，执行步骤S5；
S4.根据总变点数C的大小来决定下一帧信号调制波斜率值的更改幅度，并确定下一帧信号的调制波斜率值；
S5.下一帧信号的调制波斜率保持不变；
S6:确定信号调制波频率的斜率值并发射调制波。
在一种优选方案中，所述步骤S1雷达回波信号预处理，具体包括如下步骤：
S11.将数字化的中频信号Sr平均分成N段，N为正整数；
S12.初始化索引值n；
S13.求第n段的极大值并统计极大值数目In，接着求极小值并统计极小值数目Jn；将第n段内的极大值存于数组An[In-1]中，第n段内的极小值存于数组Bn[Jn-1]中；
S14.根据步骤S13求得的数据进而求第n段的平均极大值并存于数组AVmax[n]中，接着求第n段的平均极小值并存于数组AVmin[n]中；
S15.输出第n段的数据An[In-1]，Bn[Jn-1]，AVmax[n]，AVmin[n]；
S16.索引值n＝n+1；
S17.判断n是否等于N-1，若否，则执行步骤S13；若是，则预处理完成。
在一种优选方案中，所述步骤S2分段点调整包括以下步骤：
S21.初始化索引值n；
S22.读取第n段的后s个极大值数据与极小值数据分别存于数组U1max[s]与U1min[s]，s为自定义步长；
S23.读取第n+1段的前s个极大值数据与极小值数据分别存于数组U2max[s]与U2min[s]，s为自定义步长；
S24.求U1max[s]与U1min[s]的方差F1max和F1min，接着求U2max[s]与U2min[s]的方差F2max和F2min；
S25.判断F1max和F2max是否同时大于T1或者F1min和F2min是否同时大于T2，T1，T2是预设阈值；如果满足，则执行步骤S26；如果不满足，则执行步骤S29。
S26.将第n+1段的前s个极值数据整合到第n段，第n段的极大值数目In＝In+s，极小值数目Jn＝Jn+s，第n+1段的极大值数目In+1＝In+1-s，极小值数目Jn+1＝Jn+1-s；
S27.更新第n段的数据An[In-1]，Bn[Jn-1]，AVmax[n]，AVmin[n]；
S28.更新第n+1段的数据An+1[In+1-1]，Bn+1[Jn+1-1]，AVmax[n+1]，AVmin[n+1]；
S29.更新索引值n＝n+1；
S210.判断n是否大于等于N-1，若否，则执行步骤S22；若是，则分段点调整完成。
在一种优选方案中，所述步骤S3检查是否有干扰信号包括以下步骤：
S31.初始化索引值n和总变点数C；
S32.判断AVmax[n]是否大于等于Thmax或者AVmin[n]是否小于等于Thmin；Thmax，Thmin为预设平均极大值阈值和平均极小值阈值；若满足，则执行步骤S33a，若不满足，则执行步骤S33b；
S33a.读取第n段的An[In-1]，Bn[Jn-1]；
S33b.第n段内变点数c＝0；
S34.统计第n段的极值分布，求出第n段信号的包络函数，确定第n段内的变点数c；
S35.回波信号的总变点数C＝C+c，索引值n＝n+1；
S36.判断n是否大于等于N，若是，则执行步骤S37输出变点数C，若否，则执行步骤S32；
S37.输出此回波信号总变点数C。
在一种优选方案中，预先设定斜率值可更改范围，在可更改范围内由小到大取D个斜率值，D为总的斜率数。
在一种优选方案中，所述S4包括以下步骤：
S41.确定当前调制波斜率值d；
S42.判断总变点数C是否大于等于K，K为设定的阈值；若是，则执行步骤S43a，若否，则行步骤S43b；
S43a.斜率值d＝d+P1，P1为预设斜率更改幅度值；
S43b.斜率值d＝d+P2，P2为预设斜率更改幅度值；
S44.判断斜率值d是否大于总的斜率数D，若是，则执行步骤S45；若否，则执行步骤S46；
S45.斜率值d＝0，取斜率可更改范围里最小的斜率值；
S46.雷达调制波的斜率值取d。
现有技术相比，本发明技术方案的有益效果是：
(1)本发明所提供的一种拥塞路况中的毫米波雷达抗干扰方法可以在车辆拥塞的路况下，实时自适应调整雷达发射波的调制波频率的斜率值。相对于目前大多数以固定斜率值发射的雷达信号，这种方法可以有效减少拥塞路况下车载雷达的受干扰的情况。
(2)本发明所提供的一种拥塞路况中的毫米波雷达抗干扰方法通过调整雷达发射信号的调制波斜率值，来减少干扰信号，可以提高车载雷达对于周围目标物体的识别精度，减少虚假目标，提高车载雷达探测的可靠性。
(3)本发明所提供的一种拥塞路况中的毫米波雷达抗干扰方法是通过对混频后的雷达信号进行分段检测极值数据，相比于滑窗法检测大大降低了计算量和提高计算速度。
(4)本发明所提供的一种拥塞路况中的毫米波雷达抗干扰方法，调制波斜率是根据变点数的多少按预设更改值的大小进行更改，可以有效降低本车雷达的调制波波形与外车调制波波形的重复率，从而降低因波形重复导致的虚警率。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明所提供的拥塞路况中毫米波雷达抗干扰方法的流程图。
图2是本发明所提供的雷达回波信号预处理的流程图。
图3是本发明所提供的雷达信号分段点调整的流程图。
图4是本发明所提供的检查信号是否有干扰的流程图。
图5是本发明所提供的调制波斜率自适应更改的流程图。
具体实施方式
附图仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制；
为了更好说明本实施例，附图某些部件会有省略、放大或缩小，并不代表实际产品的尺寸；
对于本领域技术人员来说，附图中某些公知结构及其说明可能省略是可以理解的。
下面结合附图和实施例对本发明的技术方案做进一步的说明。
实施例1
如图1所示的一种拥塞路况中的毫米波雷达抗干扰方法，包括如下步骤：
S1.将数字化的中频信号进行平均分段并计算各段极值数据。
S2.对步骤S1的分段点进行检查并调整。
S3.检查各段中频信号的极值数据，判断各段内是否有变点。若是，则执行步骤S4。若否，执行步骤S5。
S4.根据总变点数C的大小来决定下一帧信号调制波斜率值的更改幅度，并确定下一帧信号的调制波斜率值。
S5.下一帧信号的调制波斜率保持不变。
S6.确定信号调制波频率的斜率值并发射调制波。
实施例2
本实施例提供的拥塞路况中毫米波雷达抗干扰方法与实施例1一致，仅对各个步骤进行进一步的限定。
本实施例提供的一种拥塞路况中的毫米波雷达抗干扰方法，包括如下步骤：
S1.将数字化的中频信号进行平均分段并计算各段极值数据。
S2.对步骤S1的分段点进行检查并调整。
S3.检查各段中频信号的极值数据，判断各段内是否有变点。若是，则执行步骤S4。若否，执行步骤S5。
S4.根据总变点数C的大小来决定下一帧信号调制波斜率值的更改幅度，并确定下一帧信号的调制波斜率值。
S5.下一帧信号的调制波斜率保持不变。
S6.确定信号调制波频率的斜率值并发射调制波。
如图2所示，S1雷达回波信号预处理，具体包括如下步骤：
S11.将数字化的中频信号Sr平均分成N段，N为正整数。
S12.初始化索引值n。
S13.求第n段的极大值并统计极大值数目In，接着求极小值并统计极小值数目Jn。将第n段内的极大值存于数组An[In-1]中，第n段内的极小值存于数组Bn[Jn-1]中。
S14.根据步骤S13求得的数据进而求第n段的平均极大值并存于数组AVmax[n]中，接着求第n段的平均极小值并存于数组AVmin[n]中。
S15.输出第n段的数据An[In-1]，Bn[Jn-1]，AVmax[n]，AVmin[n]。
S16.索引值n＝n+1。
S17.判断n是否等于N-1，若否，则执行步骤S13。若是，则预处理完成。
如图3所示，S2分段点调整包括以下步骤：
S21.初始化索引值n。
S22.读取第n段的后s个极大值数据与极小值数据分别存于数组U1max[s]与U1min[s]。s为自定义步长。
S23.读取第n+1段的前s个极大值数据与极小值数据分别存于数组U2max[s]与U2min[s]。s为自定义步长。
S24.求U1max[s]与U1min[s]的方差F1max和F1min，接着求U2max[s]与U2min[s]的方差F2max和F2min。
S25.判断F1max和F2max是否同时大于T1或者F1min和F2min是否同时大于T2。T1，T2是预设阈值。如果满足，则执行步骤S26，如果不满足，则执行步骤S29。
S26.将第n+1段前s个极值数据整合到第n段。第n段的极大值数目In＝In+s，极小值数目Jn＝Jn+s。第n+1段的极大值数目In+1＝In+1-s，极小值数目Jn+1＝Jn+1-s。
S27.更新第n段的数据An[In-1]，Bn[Jn-1]，AVmax[n]，AVmin[n]。
S28.更新第n+1段的数据An+1[In+1-1]，Bn+1[Jn+1-1]，AVmax[n+1]，AVmin[n+1]。
S29.索引值n＝n+1。
S210.判断n是否大于等于N-1，若否，则执行步骤S22。若是，则分段点调整完成。
如图4所示，S3检查是否有干扰信号包括以下步骤：
S31.初始化索引值n和总变点数C。
S32.判断AVmax[n]是否大于等于Thmax或者AVmin[n]是否小于等于Thmin。Thmax，Thmin为预设平均极大值阈值和平均极小值阈值。若满足，则执行步骤S33a，若不满足，则执行步骤S33b。
S33a.读取第n段的An[In-1]，Bn[Jn-1]。
S33b.第n段内变点数c＝0。
S34.统计第n段的极值分布，求出第n段信号的包络函数，确定第n段内的变点数c。
S35.回波信号的总变点数C＝C+c，索引值n＝n+1。
S36.判断n是否大于等于N，若是，则执行步骤S37输出变点数C，若否，则执行步骤S32。
S37.输出此回波信号总变点数C。
如图5所示，步骤S4包括以下步骤：
S41.确定当前调制波斜率值d。
S42.判断总变点数C是否大于等于K。K为设定的阈值。若是，则执行步骤S43a，若否，则行步骤S43b。
S43a：斜率值d＝d+P1，P1为预设斜率更改幅度值。
S43b：斜率值d＝d+P2，P2为预设斜率更改幅度值。
S44：判断斜率值d是否大于总的斜率数D。若是，则执行步骤S45。
若否，则执行步骤S46。
S45.斜率值d＝0，取斜率可更改范围里最小的斜率值。
S46.雷达调制波的斜率值取d。
例如，斜率可更改范围内的斜率数D＝20，当前斜率d＝10，雷达回波信号总变点数C为6，预设K值为5，预设P1为5，预设P2为2。由于C≥K，当前斜率值d＝d+P1，斜率值d＝15小于总斜率数，下一帧调制波信号以斜率值d＝15发射，然后进行下一轮干扰检测和斜率值调整。
附图中描述位置关系的用语仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制；
显然，本发明的上述实施例仅仅是为清楚地说明本发明所作的举例，而并非是对本发明的实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。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，均应包含在本发明权利要求的保护范围之内。
Claims (6)
1.一种拥塞路况中的毫米波雷达抗干扰方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1.将数字化的中频信号进行平均分段并计算各段极值数据；
S2.对步骤S1的分段点进行检查并调整；
S3.检查各段中频信号的极值数据，判断各段内是否有变点。若是，则执行步骤S4若否，执行步骤S5；
S4.根据总变点数C的大小来决定下一帧信号调制波斜率值的更改幅度，并确定下一帧信号的调制波斜率值；
S5.下一帧信号的调制波斜率保持不变；
S6:确定信号调制波频率的斜率值并发射调制波。
2.根据权利要求1所述的一种拥塞路况中的毫米波雷达抗干扰方法，其特征在于，所述步骤S1雷达回波信号预处理，具体包括如下步骤：
S11.将数字化的中频信号Sr平均分成N段，N为正整数；
S12.初始化索引值n；
S13.求第n段的极大值并统计极大值数目In，接着求极小值并统计极小值数目Jn；将第n段内的极大值存于数组An[In-1]中，第n段内的极小值存于数组Bn[Jn-1]中；
S14.根据步骤S13求得的数据进而求第n段的平均极大值并存于数组AVmax[n]中，接着求第n段的平均极小值并存于数组AVmin[n]中；
S15.输出第n段的数据An[In-1]，Bn[Jn-1]，AVmax[n]，AVmin[n]；
S16.索引值n＝n+1；
S17.判断n是否等于N-1，若否，则执行步骤S13；若是，则预处理完成。
3.根据权利要求2所述一种拥塞路况中的毫米波雷达抗干扰方法，其特征在于，所述步骤S2分段点调整包括以下步骤：
S21.初始化索引值n；
S22.读取第n段的后s个极大值数据与极小值数据分别存于数组U1max[s]与U1min[s]，s为自定义步长；
S23.读取第n+1段的前s个极大值数据与极小值数据分别存于数组U2max[s]与U2min[s]，s为自定义步长；
S24.求U1max[s]与U1min[s]的方差F1max和F1min，接着求U2max[s]与U2min[s]的方差F2max和F2min；
S25.判断F1max和F2max是否同时大于T1或者F1min和F2min是否同时大于T2，T1，T2是预设阈值；如果满足，则执行步骤S26；如果不满足，则执行步骤S29；
S26.将第n+1段的前s个极值数据整合到第n段，第n段的极大值数目In＝In+s，极小值数目Jn＝Jn+s，第n+1段的极大值数目In+1＝In+1-s，极小值数目Jn+1＝Jn+1-s；
S27.更新第n段的数据An[In-1]，Bn[Jn-1]，AVmax[n]，AVmin[n]；
S28.更新第n+1段的数据An+1[In+1-1]，Bn+1[Jn+1-1]，AVmax[n+1]，AVmin[n+1]；
S29.更新索引值n＝n+1；
S210.判断n是否大于等于N-1，若否，则执行步骤S22；若是，则分段点调整完成。
4.根据权利要求3所述一种拥塞路况中的毫米波雷达抗干扰方法，其特征在于，所述步骤S3检查是否有干扰信号包括以下步骤：
S31.初始化索引值n和总变点数C；
S32.判断AVmax[n]是否大于等于Thmax或者AVmin[n]是否小于等于Thmin；Thmax，Thmin为预设平均极大值阈值和平均极小值阈值；若满足，则执行步骤S33a，若不满足，则执行步骤S33b；
S33a.读取第n段的An[In-1]，Bn[Jn-1]；
S33b.第n段内变点数c＝0；
S34.统计第n段的极值分布，求出第n段信号的包络函数，确定第n段内的变点数c；
S35.回波信号的总变点数C＝C+c，索引值n＝n+1；
S36.判断n是否大于等于N，若是，则执行步骤S37输出变点数C，若否，则执行步骤S32；
S37.输出此回波信号总变点数C。
5.根据权利要求4所述一种拥塞路况中的毫米波雷达抗干扰方法，其特征在于，预先设定斜率值可更改范围，在可更改范围内由小到大取D个斜率值，D为总的斜率数。
6.根据权利要求5所述一种拥塞路况中的毫米波雷达抗干扰方法，其特征在于，所述S4包括以下步骤：
S41.确定当前调制波斜率值d；
S42.判断总变点数C是否大于等于K，K为设定的阈值；若是，则执行步骤S43a，若否，则行步骤S43b；
S43a.斜率值d＝d+P1，P1为预设斜率更改幅度值；
S43b.斜率值d＝d+P2，P2为预设斜率更改幅度值；
S44.判断斜率值d是否大于总的斜率数D，若是，则执行步骤S45；若否，则执行步骤S46；
S45.斜率值d＝0，取斜率可更改范围里最小的斜率值；
S46.雷达调制波的斜率值取d。
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