CN111157981A - 多入多出调频连续波雷达系统 - Google Patents

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Abstract

本公开描述一种用于检测雷达目标的方法。根据一个实施例，该方法包括提供具有信号节段的序列的数字雷达信号。在此，该序列的每个信号节段分别与发送的HF雷达信号的一个啁啾相关联。该方法还包括基于序列的彼此相随的信号节段的第一子序列来检测一个或多个雷达目标。在此，对于每个检测到的雷达目标确定距离值和速度值。当检测到一组具有重叠信号分量的雷达目标时，基于信号节段的序列的第二子序列并进一步基于对于该组雷达目标所求出的速度值，分别计算该组雷达目标中的每个雷达目标的频谱值。

Description

多入多出调频连续波雷达系统
技术领域
本说明涉及雷达传感器领域，尤其涉及使用在MIMO(多入多出)雷达系统中以检测物体的信号处理方法。
背景技术
雷达传感器在诸多应用中用于检测物体(所谓的雷达目标)，其中该检测通常包括测量被检测的物体的距离和速度。特别是在汽车领域中，对雷达传感器存在不断增长的需求，雷达传感器还能够使用在驾驶辅助系统(高级驾驶员辅助系统，ADAS)中，即例如使用在距离调节巡航控制(ACC，自适应巡航控制，或雷达巡航控制)系统中。这样的系统可以自动调节汽车的速度，以遵守与其他在前行驶的汽车(以及其他物体和行人)的安全距离。汽车领域中的其他应用例如是盲点检测(blind spot detection)、车变道辅助(lane changeassist)等。在自动驾驶领域中，雷达传感器将对于自动车辆的控制发挥重要作用。
精确检测雷达传感器的测量范围内的物体通常需要具有多个发送和接收信道的雷达系统。这样的雷达系统通常被称为MIMO(多入多出)雷达系统。特别地，当不仅应确定物体的距离和速度，而且还应求出其方位角度时，都需要MIMO系统。为了确定与雷达目标相关联的方位角度，可以采用通常称为波束形成技术的信号处理技术。
发明内容
在此描述一种用于检测雷达目标的方法。根据一个实施例，该方法包括：提供具有信号节段的序列的数字的雷达信号。在此，序列的每个信号节段分别与发送的HF雷达信号的一啁啾相关联。该方法还包括：基于序列的彼此相随的信号节段的第一子序列来检测一个或多个雷达目标。在此，对于每个检测到的雷达目标确定距离值和速度值。当检测到具有重叠信号分量的一组雷达目标时：基于信号节段序列的第二子序列并且进一步基于对于该组雷达目标所求出的速度值，计算该组雷达目标中的雷达目标的频谱值。
根据另一实施例，雷达方法包括：经由雷达系统的第一信道发送时间上彼此相随的啁啾的第一子序列，并且经由不同的信道发送时间上彼此相随的啁啾的一个或多个另外的子序列，其中另外的子序列时间上随第一序列之后并且分别具有比第一子序列更少数量的啁啾。该方法还包括：检测一个或多个雷达目标，并且仅基于第一子序列对于检测到的雷达目标分别求出距离值和速度值，以及基于另外的子序列分别计算检测到的雷达目标的角度。
此外，描述了一种雷达系统。根据一个实施例，雷达系统包括雷达收发器，雷达收发器构成用于：提供具有信号节段的序列的数字雷达信号，其中序列的每个信号节段分别与发送的HF雷达信号的一啁啾相关联。该系统还包括计算单元，计算单元构成用于：基于信号节段的序列的彼此相随的信号节段的第一子序列来检测一个或多个雷达目标。在此，对于每个检测到的雷达目标确定距离值和速度值。计算单元还构成用于求出：检测到的雷达目标是否包括具有重叠信号分量的一组雷达目标。当检测到具有重叠信号分量的一组雷达目标时：基于信号节段序列的第二子序列并且进一步基于对于该组雷达目标所求出的速度值，分别计算该组雷达目标中的雷达目标频谱值。
根据另一实施例，雷达系统包括雷达收发器，雷达收发器构成用于：经由雷达系统的第一信道发送时间上彼此相随的啁啾的第一子序列，并且此外，经由不同的信道发送时间上彼此相随的啁啾的一个或多个另外的子序列，其中另外的子序列时间上随第一序列之后并且分别具有比第一子序列更少数量的啁啾。该系统还包括计算单元，计算单元构成用于：检测一个或多个雷达目标并且仅基于第一子序列对于检测到的雷达目标分别求出距离值和速度值，并且所述计算单元还构成用于：基于另外的子序列求出检测到的雷达目标的角度。
附图说明
下面，根据附图详细阐述实施例。视图并非强制性符合比例，并且实施例不仅仅限制于所示出的方面。更确切地说，数值用于示出实施例所基于的原理。在附图中示出：
图1是阐述用于测量距离值和/或速度值的FMCW(调频连续波)雷达系统的功能原理的草图。
图2包括用于阐述由FMCW系统阐述的HF(高频)信号的频率调制(FM)的两个时间图。
图3是用于阐述FMCW雷达系统的基础结构的方框图。
图4是用于说明雷达收发器和引起干涉的另一雷达收发器的简化的示例的电路图。
图5根据方框电路图阐述MIMO雷达系统的HF前端的示例。
图6示例性地阐述在检测雷达目标时在范围-速度空间中进行的雷达信号的数字信号处理(范围多普勒分析)。
图7阐述借助于时分复用运行MIMO雷达系统的多个发送信道的时序图。
图8阐述用于确定距离(Range范围)、速度和方位角度的MIMO雷达系统的多个发送信道的运行的时序图。
图9示例性地阐述在检测雷达目标时在范围-角度空间中对雷达信号进行数字的信号处理。
图10阐述属于图8的示例的范围多普勒图(距离-速度图)和范围-方位角度图(距离-角度图)。
图11示例性地阐述信号处理技术的示例，信号处理技术在MIMO系统中能够用于为检测到的雷达目标确定所属的方位角度。
图12和13示例性地阐述图11的示例的不同的修改方案。
图14和15示例性地视觉化图11和13中示出的技术的结果。
具体实施方式
图1在示意图中阐述了调频连续波雷达系统(Freqeuncy-Modulated Continuous-Wave Radar System)-通常称为FMCW雷达系统-作为用于检测物体的传感器的应用，物体通常称作为雷达目标(Radar-Targets)。该检测通常包括确定相应的雷达目标的距离(Range范围)和速度。为了更精确地定位目标，现代雷达系统也构成用于确定目标的方位角度。
在当前的示例中，雷达设备1分别具有单独的发送(TX)天线和接收(RX)天线5或6(双基地或伪单基地雷达配置)。但是，应该注意的是，也可以使用同时用作发送天线和接收天线的单个天线(单静态雷达配置)。发送天线5射出连续的HF信号sRF(t)，该信号例如以一种锯齿信号类型(周期性的，线性的频率斜坡)来进行频率调制。射出的HF信号sRF(t)在雷达目标T处向回散射，并且向回散射/反射的信号yRF(t)(回波信号)由接收天线6接收。图1示出了简化的示例；在实践中，雷达传感器是具有多个发送(TX)和接收(RX)信道的系统，以也能够确定向回散射/反射信号yRF(t)的入射角度(达到方向Direction of Arrival，DoA)，即雷达目标T的所提及的方位角度。
图2示例性地阐述信号sRF(t)的所提及的频率调制。如图2(上图)所示，所射出的HF信号sRF(t)由“啁啾(Chirps)”的集合组成，即信号sRF(t)包括具有升高的频率(Up-Chirp上啁啾)或下降的频率(Down-Chrip下啁啾)的正弦信号变化(波形)的序列。在当前的示例中，啁啾的瞬时频率fLO(t)在时间段T啁啾内以起始频率f开始线性升高到停止频率f停止(参见图2中的下图)。这种啁啾也称为线性的频率斜坡。在图2中示出三个相同的线性的频率斜坡。但是应该注意：参数f开始、f停止、T啁啾以及各个频率斜坡之间的间歇(进而啁啾重复速率)能够变化。频率变化也不必一定是线性的(线性啁啾)。根据实施方案，例如也可以使用具有指数或双曲线频率变化(指数或双曲线啁啾)的发送信号。
图3是示例性示出雷达设备1(雷达传感器)的可行结构的方框图。因此，一个或多个发送天线5(TX天线)和一个或多个接收天线6(RX天线)与集成在芯片中的HF前端10连接，HF前端能够包含全部对于HF信号处理所需的电路部件。电路部件例如包括本地振荡器(LO)、HF功率放大器、低噪声放大器(LNA，low-noise amplifier)、定向耦合器(例如，环行耦合器，循环器等)以及用于将HF信号向下混频(下变频down-conversion)到基带或中频带(ZF频带)的混频器。HF前端10可以被集成在一个或多个芯片中-必要时连同其他的电路部件一起-，芯片通常称为单片集成微波电路(monolithically microwave integratedcircuits，MMIC)。
所示的示例示出具有单独的RX和TX天线的双基地(或伪单基地)雷达系统。在单基地雷达系统的情况下，同一天线将用于射出和接收电磁(雷达)信号。在这种情况下，可以使用定向耦合器(例如，循环器)来将要射出的HF信号与接收的HF信号(雷达回波信号)分离。如所提及的那样，在实践中，雷达系统通常具有多个发送和接收信道，这些信道带有多个发送或接收天线，这还实现对接收到雷达回波的方向进行测量(也称为到达方向Directionof Arrival，DoA)。在这样的MIMO系统中，各个(物理)TX信道和RX信道通常分别相同或相似地构成。由多个TX天线和RX天线可以形成所谓的虚拟天线阵列，虚拟天线阵列可以用于实施波束成形技术。例如，具有三个TX天线和四个RX信道的系统可用于实施具有12个(三乘四个)虚拟天线元件的天线阵列。
在FMCW雷达系统的情况下，经由(多个)TX天线5射出的HF信号例如可以处于大约20GHz至100GHz的范围内(例如，在某些应用中大约为77GHz)。如所提及的那样，由每个RX天线6接收的HF信号包括雷达回波(啁啾信号)，即在一个或多个雷达目标处向回散射的信号分量。在每个RX信道中，接收到的HF信号yRF(t)被向下混频到基带中，并且可以借助于模拟信号处理在基带中被进一步处理(见图3，模拟基带信号处理链20)。所提出的模拟信号处理可以基本上包括对基带信号的滤波以及可能的放大。最后，将基带信号数字化(参见图3，模数转换器30)，并在数字域中进一步处理。数字信号处理链可以至少部分地作为软件(例如固件)实现，所述软件可以在一个或多个处理器、例如微控制器和/或数字信号处理器(参见图3，计算单元40)上执行。
整个系统通常借助于系统控制器50控制，系统控制器同样可以至少部分地借助于在处理器、即例如微控制器上执行的软件或固件来实施。HF前端10和模拟基带信号处理链20(可选地还有模数转换器30和计算单元40)可以被共同地集成在单个MMIC(即，HF半导体芯片)中。可替代地，各个部件也可以分布到多个集成电路(MMIC)上。具有多个耦合的MMIC的分布式雷达系统本身是已知的并且在此不再赘述。为了简化表示，并且由于没有必要进行进一步的说明，以下在“单芯片”雷达系统和分布式雷达系统之间不进行区分。
图4更详细地阐述根据图3中的示例的雷达收发器1的示例性实施方式。在当前的示例中，尤其示出雷达传感器1的HF前端10(见图3)。应当注意，图4是简化电路图，以示出具有发送信道(TX信道)和接收信道(RX信道)的HF前端10的基本结构。与具体应用会密切相关的实际实施方案通常更为复杂。具有多个TX和RX信道的这种系统可以作为MIMO系统运行。
HF前端10包括本地振荡器101(LO)，本地振荡器产生HF振荡器信号sLO(t)。如上面参考图2所描述的那样，HF振荡器信号sLO(t)在运行中被频率调制，并且也被称为LO信号。在雷达应用中，LO信号通常处于SHF(超高频，厘米波)或EHF(极高频，毫米波)带中，例如在某些汽车应用中处于76GHz至81GHz区间中。LO信号sLO(t)在发送信号路径TX1中(在TX信道中)和在接收信号路径RX1中(在RX信道中)都被处理。
通过例如借助于HF功率放大器102放大LO信号sLO(t)来生成由TX天线5射出的HF发送信号sRF(t)(见图2)，并且该信号因此仅是LO信号sLO(t)的放大的且可能相移的版本。放大器102的输出端可以与TX天线5(在双基地或伪单基地的雷达配置的情况下)耦合。由RX天线6接收到的HF接收信号yRF(t)被输送给RX信道中的接收器电路，进而直接或间接地输送给混频器104的HF端口。在当前的示例中，HF接收信号yRF(t)(天线信号)借助于放大器103(增益g)被预放大。因此，混频器104接收放大的HF接收信号g·yRF(t)。放大器103例如可以是LNA。LO信号sLO(t)被输送给混频器104的参考端口，使得混频器104将(预放大的)HF接收信号yRF(t)向下混频到基带中。
向下混频的基带信号(混频器输出信号)以下用yBB(t)表示。该基带信号yBB(t)首先被模拟处理，其中模拟基带信号处理链20主要引起进一步的放大和滤波(例如，带通或低通滤波)，以抑制不期望的边带和镜像频率(image frequencies)。接收信道RX1的所得出的模拟输出信号被标记为y(t)，该输出信号被输送给模数转换器(参见图3，ADC 30)。用于对数字化基带输出信号(数字雷达信号y[n])进行数字继续处理的方法本身是已知的(例如，范围多普勒分析)，进而在此不再赘述。
在当前的示例中，混频器104将预放大的HF接收信号g·yRF(t)(即，放大的天线信号)向下混频至基带。可以在一个级中(即从HF频带直接到基带中)或经由一个或多个中间级(即从HF频带到中间频带和进一步到基带中)进行混频。在这种情况下，接收混频器104实际上包括多个串联连接的单个混频器级。混频器104可以以各种方式实施。在一些实施例中，IQ解调器(同相正交相位解调器In-Phase/Quadratur-Phase-Demodulator)可以被用作混频器104，这引起：(数字的)基带信号y[n]是复数值信号。在其他实施例中，使用提供实部基带信号y[n]的普通混频器。此处描述的概念可用于两个变型形式。
图5示意性地阐述具有三个TX天线5和两个RX天线6的MIMO系统的HF前端10。在所示的示例中，HF前端10包括三个TX信道TX1、TX2和TX3以及两个RX信道RX1和RX2。TX天线5与TX信道TX1、TX2以及TX3的输出端TA1、TA2和TA3连接，并且RX天线6与RX信道RX1以及RX2的输出端RA1和RA2连接。RX和TX信道可以与图4示例中的RX信道RX1和TX信道TX1基本相同地构成。RX信道RX1和RX2的基带输出信号在当前示例中用y1(t)和y2(t)表示。在下文中，基带输出信号y(t)或所属的数字雷达信号y[n](无下标)代表任一RX信道的信号。
图6根据一个示例阐述雷达系统中的信号处理直至代表啁啾回波信号的基带信号y(t)的数字化以及对数字雷达信号y[n]的后续数字处理。图6中的图表(a)示出包括M个线性的、时间彼此相随的啁啾的啁啾序列的一部分。实线代表输出的HF雷达信号sRF(t)的信号变化(波形，频率与时间的关系)，并且虚线代表到达的HF雷达信号yRF(t)的相应的信号变化，所述到达的HF雷达信号(如果存在)包括啁啾回波。根据图6的图表(a)，从起始频率f开始开始，输出的雷达信号的频率线性增加，直至达到停止频率f停止(啁啾编号0)，并且然后下降回起始频率f开始，再次上升至停止频率f停止(啁啾编号1)，依此类推。
如所提到的那样，啁啾序列包括多个啁啾；在当前情况下，一序列的啁啾的数量用M表示。包括多个M个啁啾的啁啾序列也可以称为帧。典型地，如下阐述的那样，在每个发送的帧之后执行评估，以确定目标的距离、速度和方向(代表DoA的角度)。根据应用，一序列也能够包含具有不同参数(起始和停止频率、持续时间和调制间歇)的啁啾。在两个彼此相随的啁啾之间的调制间歇期间，例如前一啁啾的停止频率或后续啁啾的起始频率的频率能够相同(或等于另一个频率)。啁啾持续时间T啁啾可以处于从几微秒到几毫秒的范围中，例如在20μs到2ms的范围内。根据应用，实际值也可以更大或更小。序列中的啁啾的数量M可以对应于2的幂，例如M＝256。
到达的(即由RX天线接收到的)HF雷达信号yRF(t)滞后于输出的(即由TX天线射出的)HF雷达信号sRF(t)一定时间差Δt。该时间差Δt对应于从TX天线到雷达目标再回到RX天线的信号传播时间，并且也称为往返延迟时间(Round Trip Delay Time，RTDT)。雷达目标Ti距雷达传感器的距离dTi为dT＝c·Δt/2，即光速c乘以时间差Δt的一半。
如在图6的图表(a)中可见，时间差Δt引起相应的频率差Δf。该频率差Δf可以通过如下方式来求出：到达的(并且可能是经过预放大的)雷达信号yRF(t)与雷达传感器的LO信号sLO(t)混合(参见图5，混频器104)，将所得出的基带信号y(t)数字化，并且然后执行数字频谱分析。然后，频率差Δf在数字化的基带信号y[n]的频谱中显现为摆动频率(BeatFrequency)。当使用线性啁啾时，可以根据Δt＝Δf/k计算时间差Δt，其中因子k表示频率斜坡的斜率(赫兹/秒)，可以根据k＝B/T啁啾计算该因子，其中B是啁啾的带宽(B＝|f停止-f开始|)。关于下面的阐述，对于目标Ti的寻求距离dTi如下：
dTi＝c·Δt/2＝c·Δf·T啁啾/(2·B)， (1)
尽管上面仅总结了FMCW雷达传感器的基本功能原理，但应注意，在实践中通常使用较高要求的信号处理。例如，基于多普勒效应会影响到达信号的附加多普勒频移fD，因为将多普勒频移fD增加至上述频率差Δf。根据应用，可以估计/计算出输出的和达到的雷达信号的多普勒频移并在测量时考虑，相反在一些应用中，对于距离测量可以忽略多普勒频移。这可以当啁啾持续时间T啁啾和目标速度很小使得频率差Δf相对于多普勒频移fD很大时会是这种情况。在一些雷达系统中，可以通过在距离测量中基于上啁啾和下啁啾求出距离的方式来消除多普勒频移。理论上，实际距离dT可以计算为距离值的平均值，该距离值从借助上啁啾的一测量和借助下啁啾的另一测量中获得。通过取平均值消除了多普勒频移。
用于处理FMCW雷达信号的信号处理技术的一示例包含计算所谓的范围多普勒图，其也称为范围多普勒图像(Range Doppler Images)。通常，FMCW雷达传感器通过发送啁啾的序列(参见图6，图表(a))并将雷达目标的(延迟的)回波与所发送的信号的“副本”混合(参见图4，混频器104)来求出目标信息(即距离、速度、DoA/方位角度)。所得出的基带信号y(t)在图6的图表(b)中示出。该基带信号y(t)可以划分为多个节段，其中基带信号y(t)的每个节段分别与啁啾序列的特定啁啾相关联。
可以从基带信号y(t)的所提及的节段的频谱中提取所提及的目标信息，该目标信息包含通过一个或多个雷达目标产生的啁啾回波(以所提及的摆动频率的形式)。如下面更详细阐述的那样，例如借助于两级傅里叶变换获得范围多普勒图。范围多普勒图可以用作用用于检测、识别和分类雷达目标的各种方法的基础。第一傅立叶变换级的结果称为距离图。
在此示出的示例中，由数字的计算单元(computing unit)执行对于求出范围多普勒图所需的计算，计算单元例如包括一个或多个信号处理器(参见图4，DSP 40)。在其他实施例中，除了或替选于信号处理器之外也能够使用其他的计算单元，以执行所需的计算。根据实施方式，可以由各种固件/软件和硬件单元(firmware/software and hardwareentities)或它们的组合来执行计算。通常，在这里将术语“计算单元”理解为固件/软件和硬件的任何组合，该组合能够且构成用于：执行在此处阐述的实施例的上下文中描述的计算。
根据一个示例性的实施方式，范围多普勒图的计算包含两个级，其中在每个级中计算多个傅里叶变换(例如，借助于FFT算法)。根据当前的示例，对基带信号y(t)(参见图5)进行取样，使得对具有M个节段的(子)序列得到N×M个取样值(Samples)，即分别具有N个样本的M个节段。这就是说，选择取样时间间隔T采样使得M个段(基带中的啁啾回波)中的每个被N个样本的序列代表。如图6的图表(c)中所示，这M个节段的每N个样本可以设置在二维域(Array)Y[n，m]中(雷达数据域)。域Y[n，m]的每一列代表基带信号y(t)的M个被考虑的节段之一，并且域Y[n，m]的第n行包含M个啁啾的第n个样本。因此，行索引n(n＝0，1，...，N-1)可以视为“快”时间轴上的离散时间点n·T采样。同样地，列索引m(m＝0，1，...，M-1)可以视为“慢”时间轴上的离散时间m·T啁啾。列索引m对应于啁啾序列中的啁啾的数目或(数字化的)基带信号的该所属节段的数目。
在第一级中，将第一FFT(通常称为范围FFT)应用于每个啁啾。对于域Y[n，m]的每一列，计算傅立叶变换。换言之，沿快时间轴对域Y[n，m]进行傅立叶变换，并且作为结果获得称为范围图的频谱的二维域R[k，m]，其中范围图的M列的每列分别包含N个(复值)频谱值。通过傅立叶变换，“快”时间轴成为频率轴；范围图R[k，m]的行索引k对应于离散频率，进而也称为频率槽(frequency bin)k(k＝0，1，...，N-1)。每个离散频率对应于根据等式(1)的距离，因此频率轴也被称为距离轴(Range Axis范围轴)。
在图6的图表(c)中示出了范围图R[k，m]。由雷达目标产生的雷达回波在特定的频率索引/频率槽处产生局部最大值(峰值Peak)。通常，该局部最大值出现在范围图R[k，m]的所有列中，即基带信号y(t)的所有考虑的节段的频谱中，这些节段能够与啁啾序列的啁啾相关联。如所提及的那样，可以将所属的频率索引k(例如根据等式(1))换算为距离值。
在第二级中，将第二FFT(通常称为多普勒FFT)应用于范围图R[k，m](k＝0，...，N-1)的N行中的每行。范围图R[k，m]的每一行都包含特定的频率槽k的M个频谱值，其中每个频率槽k对应于特定的雷达目标Ti的特定距离dTi(即距离/范围和频率代表相同的信息)。特定的(可与一雷达目标相关联的)频率槽k中的频谱值的傅立叶变换使得能够求出所属的、对应于雷达目标速度的多普勒频率fD。换言之，二维域R[k，m](范围图)逐行地、即沿着“慢”时间轴进行傅立叶变换。所得出的傅立叶变换又形成一个具有N×M个频谱值的域，该域称为范围多普勒图X[k，l](k＝0，...，N-1和l＝0，...，M-1)。通过第二FFT将“慢”时间轴与索引为1的(多普勒)频率槽关联。所属的离散多普勒频率值分别对应于特定速度。因此，可以将多普勒频率轴换算成速度轴(即，速度和多普勒频率代表相同的信息)。
范围多普勒图X[k，l]中的每个局部最大值(每个峰值)表示一个潜在的雷达目标。与局部最大值相关联的行索引k(在范围轴上)代表目标的距离，而与局部最大值相关联的列索引l(在速度轴上)代表目标的所属的速度。要理解的是：这里描述的、基于范围多普勒图求出雷达目标的距离和速度的方法是一种相对简单的方法。根据应用，可以使用更复杂和高级的算法来评估范围多普勒图。在一些应用中，不需要计算范围多普勒图。在该情况下，雷达目标的距离和速度例如能够基于范围图计算，而不必事先计算范围多普勒图。
在多个RX天线的情况下，可以为每个RX信道计算一个范围图和一个范围多普勒图Xa[k，l]，其中a表示天线和所属的RX信道的数目。范围多普勒图Xa[k，l]可以“堆叠”到三维域中。同样地，可以将输出数据Ya[m，n](雷达数据域)视为三维域。有时将三维域称为雷达数据立方体(“radar data cube”)。在多个TX信道的情况下，能够为每个RX信道计算多个范围多普勒图，即对每个TX信道计算各一个范围多普勒图。这意味着，对于每个RX/TX信道对获得一个范围多普勒图。如上阐述的那样，通过RX和TX信道的组合可以形成天线阵列的虚拟天线元件。在这种情况下，索引a代表虚拟天线的数目，并且对于每个虚拟天线可以求出距离多普勒图Xa[k，l]。
如所提及的那样，可以将雷达数据立方体、所得出的范围图Ra[k，m]或范围多普勒图Xa[k，l]用作各种其他信号处理方法的输入数据。例如，已知各种峰值检测算法以在范围图Ra[n，m]或范围多普勒图Xa[k，l]中检测局部最大值(峰值)，这些局部最大值分别由雷达传感器的“视野”中的雷达目标所引起。使用其他算法例如来计算雷达目标的(方位)角度(见图10)或对检测到的雷达目标进行分类(例如，雷达目标是否为行人)。
下面，考虑具有三个TX信道TX1、TX2、TX3和两个或更多RX信道的MIMO雷达系统。如上面已经提及，在执行测量时，发出具有一定数量的啁啾的序列。在具有多个TX信道的MIMO系统中，存在将一序列的啁啾分布到不同的TX信道上的各种可行的方案。图7示例性地阐述通常称为时分复用(TDM)的方案。在此，在每个啁啾之后切换有效的TX信道，使得第一啁啾经由第一TX信道TX1射出，第二啁啾经由第二TX信道TX2射出，第三啁啾经由第三TX信道TX3射出，第四啁啾又经由第一TX信道TX1射出等。在经由三个TX信道TX1、TX2和TX3发送啁啾时的该方案引起：在每个TX信道中，周期持续时间TREP至少是啁啾持续时间T啁啾的三倍长，其中根据该周期持续时间重复啁啾。在TX信道数的数量增加的情况下，比例T啁啾/TREP变差，并且啁啾重复速率1/TREP相应变小。
在每个接收信道中，可以为三个发送信道TX1、TX2、TX3中的每一个计算距离多普勒图，其中由于相应信道的低啁啾重复速率1/TREP降低雷达目标的最大可单义检测的速度。在仅有唯一的TX信道的情况下TREP＝T啁啾，并且最大可单义检测的速度会相应地更大。因此，在TDM方案中，(虚拟)天线的数量和最大可分辨速度之间存在权衡，其中更大数量的天线表示在确定方位角度时更好的角度分辨率。关于此点应注意：最大可单义检测到的速度不一定是速度测量范围的上端。以速度较高的情况下，在范围多普勒图中发生混叠效应(由此失去单义性)；当然，借助于跟踪例如加速的目标，还能够测量高于最大可单义检测到的速度的速度(以及将该速度与目标相关联)。
图8示出另一方案，在此描述的实施例也使用该方案并且在所述方案中-在一帧内-首先经由第一TX信道TX1射出直接彼此相随的啁啾的第一子序列。随后，紧随第一子序列之后，经由第二TX信道TX2射出一啁啾，并且经由第三TX信道TX3射出一啁啾。在这种情况下，关于第一TX信道TX01，周期持续时间TREP等于啁啾持续时间T啁啾，并且可以计算具有比先前示例中更大的最大速度的范围多普勒图。基于第一子序列的最后的啁啾和经由TX信道TX2和TX3射出的啁啾(即来自各个接收信道中的所属的数字的雷达信号y[n])，可计算能够用于确定方位角度的范围角度图(Range Angle Map)。图9在示意性示例中阐述所提及的计算的结果。范围角度图的计算随后参考图10讨论。
如更后面还将阐述的那样，还可以经由TX信道TX2和TX3分别也在一帧内发送多于一个啁啾，其中典型地，经由第一信道TX1发送的、用于计算距离和速度(即范围多普勒图)的啁啾数量大于信道TX2和TX3的子序列中的、仅用于计算与目标相关联的角度的啁啾的数量。还需阐述的是：在图8中所示的顺序中首先发送用于计算距离和速度的啁啾，然后发送仅用于计算角度的啁啾，但是该帧内的顺序不固定于上述顺序。更确切地说，在一帧内，还可以首先经由TX信道TX2和TX3发送用于角度计算的啁啾，紧随其后经由TX信道TX1发送用于计算距离/速度的啁啾。还应当注意的是，尽管在图8中仅示出了一个帧，但是在运行中相继发送了多个帧。换言之，在运行中，图8中所示的帧序列被重复发送，其中在每个帧序列之后进行距离、速度和角度(DoA)的计算，如下所描述。
图9的左部示出具有三个检测到的局部最大值的范围多普勒图，这些局部最大值可以分别代表真实的雷达目标。根据本实施例，可以基于经由第一TX信道TX1射出的子序列来计算该范围多普勒图。在图9中，目标和范围多普勒图中相应的局部最大值由T1、T2和T3表示。识别在为x1的距离(范围)处的T1的位置和相应的速度v1。目标T2以速度v2处于距离x2处，并且目标T3以速度v3处于距离x3≈x2处。换言之，能够将距离值(范围)和速度值与每个在范围多普勒图中检测到的目标T1、T2、T3(局部最大值)相关联。可以理解的是：沿范围轴和沿速度(多普勒)轴的离散值(索引)是离散频率值，但是这些频率值可以直接换算为距离或速度。在这方面，离散频率索引k、l也可以被视为“距离值”或“速度值”。
图9的右部在相应的范围角度图中示出相同的目标T1、T2和T3，这些目标可以基于经由不同信道射出的至少三个啁啾来计算。从距离角度图中可以单义地求出目标T1的方位角度φ1。但是，在目标T2和T3的情况下，不可能单义地关联，因为两个目标T2和T3到传感器的距离近似相同(x3≈x2)。在范围角度图中，在距离坐标x2处发现两个局部最大值，它们代表目标T2和T3，但是根据范围多普勒图和范围角度图无法以简单的方式判断：在范围角度图中的哪个局部最大值(即哪个角度)在距离x2处与目标T2相关联，并且哪个局部最大值与目标T3相关联。当检测到具有相同距离的多个目标或在距离相似的情况下检测到多个目标时，即当多个目标在相同的频率槽k中(在图9的示例中对应于距离值x2)中引起叠加的(重叠的)信号分量时，才会出现无单义的可关联性的这种问题。因此，叠加的信号分量是如下信号分量，这些信号分量根据所使用的算法识别为潜在目标的信号分量，并在范围多普勒图中与相同的槽相关联，但是在该槽中彼此分开，即与相同的距离但不同的速度相关联。因此，可以通过如下方式检测特性“叠加的信号分量”：确定两个或更多个目标是否具有相同的距离值或至少具有相似的距离值(例如对应于相邻的频率槽)，其中这些目标可以具有不同的速度。因此，叠加发生在范围维度(相同或相似的距离)中，但不一定发生在多普勒维度中。
关于此点需要指出：特定的距离值x准确地说代表从x-Δx/2到x+Δx/2的距离区间，其中Δx对应于距离分辨率。距离分辨率对应于发送信号(啁啾)的带宽(见图3和4，ADC30)。但是，所述关联对于本领域技术人员而言是已知的，进而这里将不再进一步说明。
在讨论解决非单义的可关联性的问题的各种方案之前，下面参考图10根据一个示例阐述范围角度图的计算。图10示意性地说明范围角度图的计算，根据该范围角度图可以确定雷达目标的距离和方位角度。该计算与图6所示的范围多普勒图的计算非常相似。然而-与图6的示例中不同-在当前情况下，不考虑经由特定的TX信道发送并经由特定的RX信道接收的啁啾的序列，相反而是考虑由不同的(虚拟的)天线接收的序列。如已经提到的那样，通过TX和RX天线的组合可以形成虚拟天线的阵列，其中在nTX个TX天线的情况下将nTX个虚拟的RX天线与每个RX天线相关联。借助具有nTX个TX天线和nRX个RX天线的系统可以形成具有V＝nTX×nRX个虚拟RX天线(和虚拟TX天线)的天线阵列。
在图10中考虑的示例中，考虑分别经由V个不同的虚拟天线接收的V个HF信号节段的序列。这些HF信号节段可以包含所发送的啁啾的真实回波。图10的图表(a)示出在HF频带中的所提到的序列，并且图表(b)示出在基带中的相应的序列。基带中的相应的数字化的信号节段可以类似于图6的示例那样排布在具有N×V个值的矩阵Y'[n，v]中(参见图10的图表(c))，其中在矩阵的第v个列中设置第v个虚拟天线的信号节段(v＝0，1，...，V-1)。行索引n分别表示一个节段内的样本(n＝0，1，...，N-1)。沿着行的索引轴如在图10中那样称为“快时间轴”。
可以-类似于范围多普勒图-通过两级傅里叶变换来计算范围角度图。在第一级中，计算列的FFT，由此得到矩阵R'[k，v]。快时间轴通过变换成为范围轴(参见图6)。该第一FFT级已经在根据图6的范围图的计算中执行，并且通常不必为范围角度图的计算而重复。在第二级中，计算矩阵R'[k，v]的行的FFT(角度FFT，angle FFT)。作为结果得到范围角度图X'[k，u]，在该范围角度图中可以如在范围多普勒图中那样检测雷达目标。代替速度信息，沿着列的索引轴上的索引u代表角度信息。
如图9所示，能够出现如下情况，其中在范围多普勒图中检测到的目标无法单义地与在范围角度图中检测到的目标相关联。为了检测目标，可以考虑各种本身已知的方法，例如借助于与阈值比较而能够识别(通过真实的雷达目标所引起的)局部最大值的方法。例如，在雷达应用中，所谓的CFAR方法是常用的，其中阈值与信号中包含的噪声相关(CFAR表示恒定的误报率constant false alarm rate)。这样的检测方法本身是已知的，并且在此将不进一步解释。
图11阐述如下方法的示例，所述方法允许：将两个或更多个目标(其所检测到的距离值相同或相似)分开并在后续的波束形成算法中使用所得出的分开的值。在下文中，考虑数字的雷达信号(在基带中)，该雷达信号由多个信号节段组成。所考虑的信号节段序列(帧)包含在测量时所检测的数字化的数据，其中，该序列的每个信号节段可以分别与所发送的HF雷达信号的啁啾相关联(参见图6和10)。信号节段序列的子序列可以与不同的虚拟天线相关联。即，信号节段的一个子序列来自特定的RX信道，并且基于经由特定的TX信道射出的啁啾。因此，例如在图11中，经由虚拟天线0(虚拟天线与TX1/RX1对相关联)接收的彼此相随的信号节段对应于信号节段的特定的子序列。以相同的方式，经由虚拟天线1、2等接收的信号节段对应于信号节段的其他子序列。
根据图11，首先基于M个彼此相随的信号节段的第一子序列(对于各N个样本)检测一个或多个雷达目标。具有M个彼此相随的信号节段的第一子序列与虚拟天线0相关联，并且对应于经由第一TX信道TX1发送M个彼此相随的啁啾，这些啁啾在一物体处反射之后分别在一RX信道RX1中被接收，其中通过模拟数字转换分别产生每个信号节段(啁啾)的N个样本。在所示的实施例中，从第一子序列的信号节段中计算范围多普勒图X[k，l]，随后例如借助于检测局部最大值在范围多普勒图中检测雷达目标T1、T2和T3(k＝0，1，...，N-1，l＝0，1，...M-1，见图6)。类似于图9的示例会发生：在第k个频率槽中在距离值近似相同的情况下检测到两个目标T2和T3，使得基于目标T2产生的信号分量和基于目标T3产生的信号分量叠加(参见图11)。如已经提到的那样，第k个频率槽对应于具体的离散的距离值x，但是实际上如所提及的那样，该频率槽代表距离值的一定范围(例如，从x-Δx/2到x+Δx/2)。也就是说，如果下面例如在两个物体的情况下求出相同的离散距离值，则这应理解为：这两个距离值位于相应槽的距离值范围内，该距离值范围通过相应槽的槽极限值限定。目标T2和T3的速度v2和v3同样可以从范围多普勒图中求出。第一子序列的信号节段来自虚拟天线。即，对于本示例而言，啁啾的对应子序列(帧)经由TX信道TX1射出，并且基带中的信号节段的对应的子序列经由RX信道RX1接收。TX1/RX1组合在此代表一虚拟天线(虚拟RX信道)。
当-如在图11的当前的示例中那样-在相同的频率槽k(对应于特定的离散的距离值)中检测到一组具有(叠加的)信号分量的雷达目标T2、T3时，则如所提及的那样单义地计算方位角度是成问题的(见图9)。为了分开所提及的组的目标T2、T3(具有速度v2和v3)的信号分量，-如在图11中示意地示出的那样-为该组雷达目标的雷达目标T2、T3计算所属的频谱值qk，2、qk，3。在此，频谱值qk，2、qk，3是复数值，这些复数值基于信号节段的第二子序列和对于目标T2、T3所求出的速度v2、v3被计算出。信号节段的第二子序列同样能够与虚拟天线(即，虚拟RX信道)相关联，其中第二子序列可以是第一子序列的一部分，但是不必须是其一部分。例如，第二子序列可以是图11中示出的从0到C-1的子序列，该子序列对应于数量C个经由TX信道TX1发送的并由RX信道RX1接收的彼此相随的啁啾(虚拟天线0)。同样地，另一个子序列可以通过经由TX信道TX2发送的C个彼此相随的啁啾形成。
第二子序列的信号节段可以被排布为(类似于图6或10)矩阵Y”[n，iC]的列，所述矩阵的各N个样本包含C个信号节段(n＝0，1，...，N-1，iC＝0，1，...，C-1)。索引iC表示相应的信号节段，索引n表示一信号节段内的样本。逐列的傅里叶变换(Range-FFT)得到矩阵S[k，iC]，该矩阵基本上为一范围图(参见图6，范围图R[k，m])。从前述的在范围多普勒图X[k，l]中的目标检测中已经知道：目标T2和T3的信号分量位于第k个频率槽中。包含在该第k个频率槽中的(复数的)频谱值可以写作行矢量SK T(上标T表示“转置”)。
矢量sK包含iC个元素(对应于第二子序列的节段的数量)。因为包含在矢量sK中的频谱值基本上由目标T2和T3引起，所以矢量sK可以如下分解：
Figure BDA0002264098850000191
在此，HK表示C×2矩阵(在具有两个目标T2、T3的组的情况下)，该矩阵包含速度相关的节段对节段相移Δφ2和Δφ3，其能够与两个目标T2、T3相关联。事先已经根据之前计算的范围多普勒图R[k，l]求出所属的速度v2、v3。借此-在两个目标T2、T3的情况下-对于矩阵HK获得以下结构
Figure BDA0002264098850000192
因此，在矩阵的第iC行中存在相项exp(j·iC·Δφ2)和exp(j·iC·Δφ2)(对于iC＝0，1，...，C-1)。函数exp(·)表示指数函数。在多于两个目标的情况下，矩阵HK相应地具有多于两个的列，并且矢量qk相应地具有多于两个的行。基本上，矩阵HK引起由目标(目标T2或T3)的速度引起的、到第二子序列的第一信号节段(iC＝0)的相上的相移的逆变换。由此考虑：在不同的时间点获取信号节段，并且基于相应目标的速度，相从一个信号节段(对应于啁啾)变化到下一信号节段。
等式(2)代表可以近似求解的超定方程组。本身已知各种用于计算近似解的方案，这些方案在此不进行讨论。通常，计算近似解
Figure BDA0002264098850000194
使得误差e的范数||e||被最小化，即
Figure BDA0002264098850000193
可以对于每个虚拟RX信道(即，对于每个RX/TX信道对)重复近似解
Figure BDA0002264098850000195
的计算。因此，在V个虚拟信道的情况下，针对所考虑的目标组的每个目标T2、T3(在范围索引/频率槽k处)获得V个频谱值，基于这些频谱值(例如借助于傅里叶变换)能够计算目标T2、T3的方位角度(如参考图10所阐述的那样)。
参考图11描述的方法允许：将(在频域中)叠加的信号分量(通过近似解
Figure BDA0002264098850000204
和
Figure BDA0002264098850000205
来代表)分开，其中这些信号分量由特定的频率槽(对应于特定的距离值)中的一组雷达目标中的不同雷达目标(例如T2和T3)引起。该过程也可以称为信号分解(signaldecomposition)。近似解的相正确的叠置将(近似地)产生矢量sK，该矢量又对应于范围图的所考虑的第k个槽。所提到的近似解
Figure BDA0002264098850000206
包含这些分开的信号分量
Figure BDA0002264098850000207
和
Figure BDA0002264098850000201
可以为雷达系统的每个虚拟接收信道计算这些信号分量，并且结果可以用于计算与相应的雷达目标相关联的角度，其中该关联由于所提到的分开而是单义的(与图9的示例中不同)。
为每个虚拟信道v求出的分开的信号分量
Figure BDA0002264098850000208
和
Figure BDA0002264098850000209
可以排列为行矢量
Figure BDA0002264098850000202
或
Figure BDA0002264098850000203
这些行矢量基本上具有与在图10的示例中的矩阵R'[k，v]的行相同的含义。借助于所提到的行矢量的傅立叶变换(角度FFT)和最大值的检测能够以本身已知的方式确定方位角度并且因此确定DoA。该角度-在图11的示例中-可单义地与相应的目标T2或T3相关联。从理论上讲，可能会出现针对目标(例如目标T2)检测到两个或更多个角度的情况。这意味着：所牵涉的目标实际上是两个或更多个目标，这些目标分别具有相同的距离和相同的速度，但被雷达系统以不同角度看到。
在图11所示的示例中，第二子序列(具有C个信号节段)是第一子序列的一部分，从第一子序列中计算范围多普勒图，根据范围多普勒图检测目标的距离和速度值。但是这种情况并不是一定的。图12阐述了参考图11描述的示例的修改，其中第二子序列不是第一子序列的一部分，而是在第一子序列之后。第二子序列可以(但不是必须)由与第一子序列相同的虚拟信道来提供。如已经提到的那样，对于其他子序列(其分别由其他虚拟信道提供)重复图11和12中所示的算法，使得对于在引起特定频率槽k中的信号分量的一组目标中的每个目标而言，总共获得了V个频谱值(在V个虚拟信道的情况下)。在实施例中，可用虚拟信道(RX/TX组合)的数量典型地对应于用于计算角度的不同子序列的数量。
图13阐述了参考图11描述的示例的另一修改。在图13所示的情况下，可与目标T2和T3相关联的局部最大值位于距离多普勒图中，但是不处于范围轴上的同一频率槽k中，而是处于两个(紧邻或邻近的)相邻的频率槽、例如k或k+1中。但是，局部最大值不必严格限制于一个频率槽。更确切地说，与局部最大值相关联的“主瓣(main lobe)”也可以在多个相邻的频率槽上被“模糊(blurred)”。因此，在图13所示的情况下也有意义的是：应用上面参考图11和12阐述的技术，其中在这种情况下，两个频率槽k和k+1被分开处理。结果-对于每个所考虑的虚拟信道v＝0、1，...，V-1-获得频率槽k和k+1的估计的频谱值
Figure BDA0002264098850000211
和
Figure BDA0002264098850000214
在主瓣较宽的情况下，会有需要或有意义的是：也处理多于两个的相邻的槽。从理论上讲，该方法可以应用于范围多普勒图的所有频率槽，其中仅当两个相邻的雷达目标(例如T2和T3)在范围多普勒图的范围轴上的相同的频率槽中产生显著的信号分量时，上面描述的计算才是有意义的。只要在一个特定的槽中仅检测到一个目标(当两个目标具有相同的距离和相同的速度设施，也可能是这种情况)，则矩阵Hk(参见等式(3))“退化”为矢量并且方程组变为数学上普通的，因为在这种情况下，不再必须将两个具有不同速度的目标“分开”。
图14和15用于显示通过根据图11和13的方法或根据图13的方法获得的结果。图11至图13所示的计算的结果(即，多个虚拟信道的近似解
Figure BDA0002264098850000213
)可以解释为一种范围图的一部分，类似于图10中的矩阵R'[k，v]。其傅立叶变换可以解释为范围角度图的一部分，类似于图9(右侧)中所示的图表，其中可以将具有在相同的频率槽k中(或相邻的频率槽中)的信号分量的目标T2和T3(见图9)分开。因此，对于这些目标T2和T3中的每个目标，获得单独的范围角度图，其中仅计算范围角度图的对于求出角度重要的部分，即第k个频率槽中的和可能相邻的槽中的频谱值。通过范围角度图的这种分开，可以单义地将距离(范围)、速度和角度与各个目标T2和T3相关联，该关联在图9的示例中是不可能的。
如所提及的那样，可以对每个虚拟信道(每个虚拟接收天线v＝0、1，...，V-1)重复图11至13中示出的频谱值
Figure BDA0002264098850000223
的计算(估算)。因此-在所考虑的第k个频率槽中-，获得第一组V个估算的、与目标T2相关联的频谱值
Figure BDA0002264098850000221
和第二组V个估算的、与目标T3相关联的频谱值
Figure BDA0002264098850000222
现在，关于每组V个频谱值执行FFT(角度FFT)。在为每个目标T2、T3执行角度FFT之后，(逐行的FFT，参见图10)因此对每个目标T2、T3分别获得一矢量，其中该矢量具有最大绝对值的分量典型地指示相应目标的角度。因此，角度FFT的结果能够视作为范围角度图的一部分。该方法针对全部如下频率槽执行，在所述频率槽中获取具有相同间距的目标。因此，为如下行k计算角度FFT，对于所述行事先已经检测到一组目标。该结果在图14中显示；从所考虑的目标组中为每个目标T2、T3获得(部分的)范围角度图，所述目标组在第k个频率槽中被检测到。在每个范围角度图中，在第k个频率槽中包含刚好一个局部最大值，所述局部最大值代表刚好一个目标。基于范围角度图的这种分开，结合图9提及的缺乏唯一性的问题并不出现。对于具有仅一个目标峰值(绝对值的局部最大值)的频率槽能够类似地应用该方法，其中如上面所述，矩阵Hk(参见等式(3))成为一矢量并且用于确定频谱值的方程组在数学上变得简单。随后，如上面所述，在一组频谱值上执行FFT，以便获得相应的角度信息。
在图13的示例中，计算频率槽k和k+1的频谱值。在一般性的示例中，(对于每个虚拟信道)计算多个相邻的频率槽的频谱值。结果在图15中显示。由此又获得多个范围角度图，对于所考虑的目标组中的每个目标各一个范围角度图，其中所述范围角度图不仅包括一个频率槽k，而且还包括多个频率槽，即所考虑的相邻频率槽的集合，在当前的示例中为频率槽k和k+1。如已经在上文参考图14阐述的那样，所求出的角度值基于目标的分开而能够单义地与各个目标相关联。

Claims (15)

1.一种方法，所述方法包括：
提供具有信号节段的序列的数字雷达信号(Y[n，m])，其中所述序列的每个信号节段分别与发送的HF雷达信号的一啁啾相关联；
基于所述序列的彼此相随的信号节段的第一子序列来检测一个或多个雷达目标(T1，T2，T3)，其中对于每个检测到的雷达目标(T1，T2，T3)确定距离值和速度值；和
当检测到具有重叠信号分量的一组雷达目标(T2，T3)时：基于所述信号节段的序列的第二子序列并且进一步基于对于该组雷达目标(T2，T3)所求出的速度值，分别计算该组雷达目标(T2，T3)中的雷达目标的频谱值
Figure FDA0002264098840000011
2.根据权利要求1所述的方法，其中所述第一子序列的所述信号节段与经由第一发送信道射出的啁啾相关联。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其中所述第二子序列的所述信号节段与经由第二发送信道射出的啁啾相关联。
4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其中计算该组雷达目标(T2，T3)中的雷达目标的频谱值
Figure FDA0002264098840000012
包括：
将所述第二子序列的信号节段变换到频域中，以便获得相对应的频谱；
从获得的所述频谱的频率槽(k)提取与该组雷达目标(T2，T3)相关联的值(sk)；
基于所提取的值(sk)估算两个或更多个所述雷达目标(T2，T3)中的每个雷达目标的频谱值
Figure FDA0002264098840000013
5.根据权利要求4所述的方法，其中估算两个或更多个所述雷达目标(T2，T3)中的每个雷达目标的所述频谱值
Figure FDA0002264098840000014
还包括：
计算具有系数矩阵和输入值的矢量的超定方程组的近似解，所述系数矩阵与对于该组雷达目标(T2，T3)中的所述雷达目标所检测的所述速度值相关，所述输入值对应于所提取的值(sk)。
6.根据权利要求1至5中任一项所述的方法，所述方法还包括：
基于所述信号节段序列的第三子序列并且还基于对于该组雷达目标(T2，T3)所求出的距离值和速度值分别计算该组雷达目标(T2，T3)中的所述雷达目标的频谱值
Figure FDA0002264098840000021
其中将所述第二子序列的所述信号节段与经由第一发送信道射出的啁啾相关联，并且将所述第三子序列的所述信号节段与经由第二发送信道射出的啁啾相关联。
7.根据权利要求6所述的方法，其中所述第二子序列和所述第三子序列等长。
8.根据权利要求1至7中任一项所述的方法，其中提供数字雷达信号(Y(n，m))包括：
在接收信道中接收HF雷达信号并且将接收到的所述HF雷达信号向下混频；
基于向下混频的所述HF雷达信号产生所述数字雷达信号(Y(n，m))。
9.根据权利要求8所述的方法，其中对于来自不同接收信道的数字雷达信号，重复：
提供数字雷达信号(Y(n，m))，
检测一个或多个雷达目标(T1，T2，T3)，和
当检测到具有重叠的信号分量的雷达目标(T2，T3)组时，分别计算该组雷达目标(T2，T3)中的雷达目标的频谱值
Figure FDA0002264098840000022
10.根据权利要求9所述的方法，所述方法还包括：
基于所计算的频谱值
Figure FDA0002264098840000023
计算一组雷达目标(T2，T3)中的所述雷达目标的方位角度。
11.一种系统，所述系统如下具有：
雷达收发器，所述雷达收发器具有接收信道并且具有第一发送信道和第二发送信道，其中所述雷达收发器构成用于：提供具有信号节段的序列的数字雷达信号(Y[n，m])，其中所述序列的每个信号节段分别与经由所述发送信道中的一个或多个发送信道发送的HF雷达信号的一啁啾相关联；
计算单元(40，50)，所述计算单元构成用于：
基于所述信号节段的序列的彼此相随的信号节段的第一子序列来检测一个或多个雷达目标(T1，T2，T3)，其中对于每个检测到的雷达目标(T1，T2，T3)确定距离值和速度值；
求出：检测到的所述雷达目标(T1，T2，T3)是否包括具有重叠信号分量的一组雷达目标(T2，T3)；和
当检测到具有重叠信号分量的一组雷达目标(T2，T3)时：基于所述信号节段的序列的第二子序列并且进一步基于对于该组雷达目标(T2，T3)所求出的速度值，分别计算该组雷达目标(T2，T3)中的雷达目标的频谱值
Figure FDA0002264098840000031
12.根据权利要求11所述的系统，
其中，为了检测一个或多个雷达目标(T1，T2，T3)，所述计算单元(40)构成用于：基于所述数字雷达信号(Y[n，m])来计算范围多普勒图，并且在所述范围多普勒图中确定局部最大值，所述局部最大值指示相应的雷达目标，并且
其中，为了求出检测到的所述雷达目标(T1，T2，T3)是否包括具有重叠信号分量的一组雷达目标(T2，T3)，所述计算单元(40)构成用于：确定检测到的所述雷达目标是否包括一组雷达目标(T2，T3)，该组雷达目标产生在所述范围多普勒图的相同频率槽中的信号分量。
13.一种方法，所述方法如下包括：
经由雷达系统的第一信道发送时间上彼此相随的啁啾的第一子序列，并且经由不同的信道发送时间上彼此相随的啁啾的一个或多个另外的子序列，其中所述另外的子序列时间上随所述第一序列之后并且分别具有比所述第一子序列更少数量的啁啾；
检测一个或多个雷达目标，并且仅基于所述第一子序列对于检测到的所述雷达目标分别求出距离值和速度值；和
基于所述另外的子序列分别计算检测到的雷达目标的角度。
14.根据权利要求13所述的方法，其中所述第一信号和所述第二信道是多入多出(MIMO)雷达系统的虚拟信道。
15.一种系统，所述系统具有如下：
雷达收发器，所述雷达收发器构成用于：经由雷达系统的第一信道发送时间上彼此相随的啁啾的第一子序列，并且此外，经由不同的信道发送时间上彼此相随的啁啾的一个或多个另外的子序列，其中所述另外的子序列时间上随所述第一序列之后并且分别具有比所述第一子序列更少数量的啁啾；
计算单元，所述计算单元构成用于：检测一个或多个雷达目标，并且仅基于所述第一子序列对于检测到的雷达目标分别求出距离值和速度值；和
所述计算单元还构成用于：基于所述另外的子序列求出检测到的所述雷达目标的角度。
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