CN111352102A - 一种基于调频连续波雷达的多目标个数检测方法及装置 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及基于调频连续波雷达的目标检测领域，具体属于一种基于调频连续波雷达的多目标个数检测方法及装置；所述方法包括调频连续波雷达发射线性调频信号，将接收到的回波信号和发射的线性调频信号进行混频；将混频信号经过滤波以及离散处理后，得到包含多个待测目标的距离和速度信息的离散中频信号；对离散中频信号进行加窗处理；对加窗处理后的离散中频信号进行二维快速傅里叶变换，得到二维幅度谱信息；采用二维组合自适应恒虚警率算法对待测目标的个数进行初步估计，更新二维频谱谱峰；基于该二维频谱谱峰，采用多散点目标凝聚处理对待测目标的个数进行最终估计，从而确定出目标个数。本发明在较小的时间开销下，有效提高了检测性能。

Description

一种基于调频连续波雷达的多目标个数检测方法及装置
技术领域
本发明涉及基于调频连续波雷达(Frequency Modulated Continuous WaveRadar,FMCW)的目标检测领域，特别涉及一种基于二维组合恒虚警率处理(constant falsealarm rate,CFAR)与凝聚处理的FMCW雷达目标个数检测方法及装置。
背景技术
雷达可以全天候工作，且不受光照和天气等因素影响，从而在军事领域得到广泛的应用。通过电磁波辐射到空间并探测目标反射回来的回波，获得目标的距离等信息。由于调频连续波(Frequency Modulated Continuous Wave，FMCW)雷达在硬件上具有容易实现，结构简单、尺寸小、重量轻以及成本低等优点。在性能上具有距离分辨率高，发射功率低，没有距离盲区，近距离测量等优点。其应用从军用雷达逐渐走向民用。
随着民用FMCW雷达在无人驾驶、睡眠监测以及人机交互等方面的广泛应用，对其在多目标情况下的参数估计的精度和实时性的要求也在不断的提高。为了更进一步的提高目标参数估计进步，一般需要将目标个数作为先验信息，而对目标个数的估计也成为了多目标估计的关键。FMCW雷达首先向目标发送高频调制信号，再与接收到的时延信号进行混频操作，最后通过低通滤波器，产生低频信号，即差拍信号。差拍信号中不仅包含着目标的距离、速度等参数信息，同时也包含着空间中目标个数的信息。
传统基于FMCW雷达的目标检测方法分为两类，一类是基于均值类，一类是基于统计有序类。二者的估计原理均为根据检测单元附近的参考单元信息估计局部噪声或者杂波水平得到该检测单元的门限值，将该检测单元的幅值与门限值作对比。若大于检测门限，即判定为该处有目标，若小于检测门限，即判定为没有目标，据此可以对目标的个数进行统计，从而估计出目标的个数，同时该方法也能有效的抑制杂波。然而，这两类算法均存在各自的缺陷，基于均值类的方法只适用于杂波分布较为均匀的场景中，而基于统计有序类的检测方法虽能有效的检测非均匀杂波环境下的目标，但该方法由于要对所有参考单元排序，导致了计算复杂度过高。同时，这两类算法在存在多散射点目标的情况下，易出现对同一目标估计出多个目标对象，目标个数估计不清，导致目标检测性能下降的问题。
发明内容
针对上述问题，本发明提出了一种基于二维组合CFAR与凝聚处理的FMCW雷达目标个数检测方法，该方法采用组合CFAR的方法，在较小的时间开销下，有效提高了检测性能。同时，对采用组合CFAR后的结果作凝聚处理，有效的提高了在存在多散射点目标的情况下目标个数估计性能。
本发明解决上述技术问题所采用的技术方案为一种基于调频连续波雷达的多目标个数检测方法及装置。
在本发明的第一方面，本发明提供了一种基于调频连续波雷达的多目标个数检测方法，所述方法包括：
S1、调频连续波雷达发射线性调频信号，将接收到的回波信号和发射的线性调频信号进行混频；
S2、将混频信号经过滤波以及离散处理后，得到包含多个待测目标的距离和速度信息的离散中频信号；
S3、对所述离散中频信号进行加窗处理，并得到二维加窗信号；
S4、对加窗处理后的离散中频信号进行二维快速傅里叶变换，得到二维幅度谱信息；
S5、采用二维组合自适应恒虚警率算法对待测目标的个数进行初步估计，更新二维频谱谱峰；
S6、基于更新后的二维频谱谱峰，采用多散点目标凝聚处理对待测目标的个数进行最终估计，从而确定出目标个数。
在本发明的第二方面，本发明提供了一种基于调频连续波雷达的多目标个数检测装置，所述装置包括：
调频连续波雷达，通过发射天线发射线性调频信号以及通过接收天线接收回波信号；
混频接收器，用于将接收到的回波信号和发射的线性调频信号进行混频；
高频滤波器，对混频信号进行高频滤波处理，并产生中频信号；
离散采样器，对高频滤波后的中频信号进行离散化，并产生离散中频信号；
信号预处理单元，对离散中频信号进行加窗处理；
频域估计单元，对加窗后的离散中频信号采用二维离散傅里叶变换；
自适应恒虚警率单元，采用二维组合自适应恒虚警率算法对待测目标的个数进行初步估计，更新二维频谱谱峰；
统计单元，基于更新后的二维频谱谱峰，采用多散点目标凝聚处理对待测目标的个数进行最终估计，从而确定出目标个数。
本发明的有益效果：
本发明种基于调频连续波雷达的多目标个数检测方法及装置，该方法及装置相比于传统的CFAR检测算法，本发明采用二维组合CFAR算法有效的解决了基于均值类CFAR抗杂波干扰能力较差的问题，同时也解决了基于统计有序类CFAR算法时间复杂度高的问题。另外，针对目标中存在的多散射点目标，本发明将数据凝聚处理方法应用在基于二维组合CFAR方法处理后的结果上，从而更进一步的提高目标检测性能，增强了目标的抗干扰能力具有较强的应用性。
附图说明
图1为本发明的方法流程图；
图2为本发明的FMCW雷达原理框图；
图3为距离-速度三维频谱图；
图4为本发明中采用二维组合自适应恒虚警率算法对待测目标的个数进行初步估计的流程图；
图5为本发明的二维组合CFAR原理图；
图6为本发明采用CFAR检测后三维频谱图；
图7为本发明不同信噪比下的估计性能图；
图8为本发明凝聚前后结果对比图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。
在一个实施例中，如图1所示，本发明的一种基于调频连续波雷达的多目标个数检测方法包括：
S1、调频连续波雷达发射线性调频信号，将接收到的回波信号和发射的线性调频信号进行混频；
S2、将混频信号经过滤波以及离散处理后，得到包含多个待测目标的距离和速度信息的离散中频信号；
S3、对所述离散中频信号进行加窗处理，并得到二维加窗信号；
S4、对加窗处理后的离散中频信号进行二维快速傅里叶变换，得到二维幅度谱信息；
S5、采用二维组合自适应恒虚警率算法对待测目标的个数进行初步估计，更新二维频谱谱峰；
S6、基于更新后的二维频谱谱峰，采用多散点目标凝聚处理对待测目标的个数进行最终估计，从而确定出目标个数。
在一个实施例中，图2为本发明中FMCW雷达原理框图，在图2中，FMCW雷达通过信号发生器首先生成一个线性调频锯齿波信号，该信号经过压控振荡器(VCO)调制之后通过发射天线TX将线性调频信号发射出去，该信号遇到待测目标后，将返回一个回波信号，通过接收天线RX返回值FMCW雷达；FMCW雷达中的将通过90°混频的方式将发射信号和接收到的回波信号进行混频，并通过低通滤波器LPF输出，通过A/D采用获取最终的离散中频信号。
具体的，所述步骤S1中的线性调频信号为采用调频连续波(Frequency ModulatedContinuous Wave,FMCW)雷达向目标发射扫频周期为Tc的线性调频信号，将发射的线性调频信号与遇到待测目标后反射回来的回波信号进行I/Q两路混频操作；将混频信号经过低通滤波器滤除高频部分，得到目标的中频信号sIf(t)。
在一个实施例中，具体可采用以下实现方式：
FMCW雷达通过信号发生器首先生成一个线性调频锯齿波信号，该信号经过压控振荡器(VCO)调制之后通过发射天线将线性调频信号发射出去，发射信号即线性调频信号的模型为：
Figure BDA0002415300980000051
其中，stx(t)代表发射天线，Atx为发射天线的振幅。f0为FMCW雷达的起始振幅；ζ＝B/Tc代表线性调频的斜率，其中B是FMCW雷达带宽，Tc为线性扫频周期；t表示调频连续波雷达中单个扫频内的时间；φ0是初始相位。
发射的线性调频信号与遇到待测目标后反射回波信号，由雷达的接收天线接收回波信号，假设共有K个待测目标，则第k个待测目标所产生的时延记为：
Figure BDA0002415300980000052
其中，Rk代表第k个待测目标与调频连续波雷达的距离，vk代表待测目标的移动速度，c代表光速。
根据公式(2)可以得到FMCW雷达的接收信号即回波信号为：
Figure BDA0002415300980000053
其中，φk代表接收信号的相位。
将FMCW雷达的发射信号与接收信号进行混频操作，并通过低通滤波器可得同相分量信号为：
Figure BDA0002415300980000061
其中，Abk为第k个待测目标经过混频后的幅值。
与同相分量相似，正交相分量是接收信号经过与偏移90度的发射信号混频后的结果，根据公式(4)可得正交相分量为：
Figure BDA0002415300980000062
将公式(4)以及公式(5)联合可得混频后的中频信号为：
Figure BDA0002415300980000063
其中，w(t)为噪声信号，令φ＝2πf0τr-φ2为相位常量。
假设待测目标的移动只存在于扫频之间，而同一扫频内目标是没有移动的，可将公式(2)中第k个待测目标所产生的时延转换为：
Figure BDA0002415300980000064
其中，τ0是目标相对雷达的初始位置。Tc为扫频周期。n定义为扫频个数，与扫频周期Tc相乘所得nTc代表慢时间域。而另一个时间指标t代表单个扫频内的时间，称为快时间域。假设目标作慢速移动，即c＞＞v。根据公式(6)仅考虑待测目标的相位信息可得出：
Figure BDA0002415300980000065
其中，
Figure BDA0002415300980000066
包含有两个时间指标，为了保持线性关系，根据线性扩展公式t＝Tc/2，nTc＝LTc/2扩展后可得：
Figure BDA0002415300980000071
令
Figure BDA0002415300980000072
fkd＝2f0vk/c，可得包含K个目标的距离与速度信息的雷达中频信号为：
Figure BDA0002415300980000073
考虑缓慢运动的目标下，同一扫频的目标距离不变的情况，可以得出频率与距离和速度的关系：
Figure BDA0002415300980000074
Figure BDA0002415300980000075
由公式(11)和公式(12)可知待测目标的距离和速度信息与信号的频率成正比。
在一个实施例中，本实施例采用奈奎斯特采样定理对滤波后的中频信号sIf(t)进行离散化处理，得到离散中频信号sIf(p)，p＝0,……,P-1。
所述对于K个待测目标，其对应的离散中频信号表示为：
Figure BDA0002415300980000076
Figure BDA0002415300980000077
表示中频信号的振幅。
在一个实施例中，对所述离散中频信号sIf(p,n)进行加窗处理，并得到二维加窗信号sw(p,n)包括：
对单个扫频加窗，获得加窗后的一维加窗信号sw(p)：
sw(p)＝sIf(p)·wHm(p)p＝0,……,P-1 (14)
Figure BDA0002415300980000078
Figure BDA0002415300980000079
其中，wHm(p)为汉明窗函数，RP(p)为矩形窗函数。
根据公式(14)对每一帧数据加窗，获得加窗后的二维加窗信号sw(p,n)。
sw(p,n)＝sw(p)·wHm(n)n＝0,……,N-1 (17)
对得到的二维加窗信号sw(p,n)作二维傅里叶变换得到二维幅度谱信息。
在一个实施例中，对加窗处理后的离散中频信号进行二维快速傅里叶变换，得到二维幅度谱信息包括：
对每个调频周期对应的差频信号进行快速傅里叶变换，得到每个差频信号的差频频谱，即第一维频谱；
将第一维频谱的进行快速傅里叶变换，获得第二维频谱；
对公式(17)进行二维FFT算法计算，二维FFT处理后可得二维频谱，二维频谱中的第一维频谱表示待测目标距离产生的频偏，第二维表示待测目标速度产生的频偏，二维频谱谱峰表示待测目标的参数信息。二维FFT的表达式如下：
Figure BDA0002415300980000081
在二维FFT处理过程中，先沿着p坐标进行第一次FFT处理，即对每个周期对应的差频信号做FFT处理，得到每个差频信号的差频频谱，因此第一维的FFT也叫做差频维FFT。差频维FFT的表达式如下：
Figure BDA0002415300980000082
将公式(19)代入公式(18)，可得序号为p的调频周期对应的差频频谱表达式：
Figure BDA0002415300980000083
式中θ＝4πf0R/c。
通过公式(20)得到每一个差频维后，再沿着m坐标进行第二维FFT处理。由于第二维的频率信息仅跟多普勒有关，因此又叫做多普勒维FFT，其表达式如下：
Figure BDA0002415300980000091
将式(21)代入式(18)并求幅度后，可以得到二维频谱表达式：
Figure BDA0002415300980000092
由此，在二维频谱上，与目标对应的谱峰位置信息
Figure BDA0002415300980000093
可分别表示为：
Figure BDA0002415300980000094
Figure BDA0002415300980000095
根据公式(23)及公式(24)可得差拍频率和多普勒频率为：
Figure BDA0002415300980000096
Figure BDA0002415300980000097
再根据公式(11)以及公式(12)可得目标距离和速度。包含目标距离和速度信息的二维幅度谱如图3所示，从图3可知，二维幅度谱中包含着较多的杂波干扰，易产生虚假目标从而影响待测目标的估计性能。
在一个实施例中，如图4所示，所述采用二维组合自适应恒虚警率算法对待测目标的个数进行初步估计包括：
S51、将当前窗口下的二维幅度谱信息进行划分，从内向外依次划分出检测单元D、保护单元U以及参考单元Ω；
S52、将外围的参考单元划分出呈中心对称的第一参考单元Ω1和第二参考单元Ω2；
S53、分别利用第一参考单元和第二参考单元中的元素值求解出第一检测统计量和第二检测统计量；
S54、设置恒虚警率pfa，根据第一检测统计量和第二检测统计量求解出检测门限S；
S55、将检测单元的能量值与检测门限进行对比，当检测单元的能量值大于所述检测门限时，则判定存在待测目标，当检测单元的能量值小于所述检测门限时，则判定不存在待测目标；
如图5所示，检测单元设置与整个二维幅度谱信息的中央，保护单元设置在检测单元外围；而参考单元设置在保护单元外围，其中，参考单元被划2号参考单元和3号参考单元，分别对应第一参考单元和第二参考单元。输出检测门限后，通过判决器输出其与检测单元能量值进行大小比较的结果。
S56、通过滑窗的方式，重复步骤S51～S55，直至检测完成完整窗口的二维幅度谱信息。
当然，这里的窗口指的是经过加窗处理后、采用二维快速傅里叶变换后的信号窗口。
其中，第一检测统计量T1的计算方法包括将第一参考单元Ω1中的所有元素求和再求平均：
Figure BDA0002415300980000101
其中，sum(·)代表求和运算。
所述第二检测统计量的计算方式包括对Ω2中的所有元素按照从小到大进行排序，找出第k个值为第二检测统计量T2。
T2＝sortk(Ω2) (28)
其中，sort(·)代表排序运算；当然此处的第k个值是虚指，该k值为一个可调参数，可以通过神经网路训练而得。
将两个不同参考单元即第一参考单元和第二参考单元得到的检测统计量与不同系数相乘，得到整个参考单元的检测统计量，表达式如下：
T＝αT1+βT2 (29)
其中，α，β满足α+β＝1，且一般取值均为0.5。
将求得的检测统计量T与虚警概率pfa相乘得到检测门限值S表达如下：
S＝Tpfa (30)
将检测单元与检测门限作对比，当检测单元大于检测门限，即判决为存在待测目标，当检测单元小于检测门限，则判断为没有待测目标。公式表达如下：
Figure BDA0002415300980000111
通过滑窗的方式重复步骤S51～S55检测完整窗口的二维幅度谱信息，从而实现目标检测，经过二维组合CFAR处理后的三维谱图如图6所示，通过与附图3对比发现，该方法极大的有效滤除了环境中的干扰。再通过仿真FMCW雷达信号，分析了在不同信噪比下不同算法的性能对比图，如图7所示，本专利中结合了两种算法的优势，因此具有更强的抗干扰性能，且估计准确率高。
在一个实施例中，所述基于更新后的二维频谱谱峰
Figure BDA0002415300980000112
采用多散点目标凝聚处理对待测目标的个数进行最终估计，从而确定出目标个数包括：
根据欧式距离公式计算更新后的二维频谱谱峰位置与所有二维谱线位置之间的距离；
当处理后的二维频谱谱峰位置与某处二维谱线位置的距离小于设定的距离值时，将该处的待测目标与二维频谱谱峰所估计的目标归为一类，即判定为同一待测目标；例如，某处二维谱线位置为A，二维频谱谱峰即最大幅度谱的位置为B，通过欧式距离公式计算A和B的距离，如果小于设定的距离也即是最远检测距离时，则将A判定为属于B，如果大于的话，就将A作为一个单独的目标。公式表达如下：
Figure BDA0002415300980000113
其中，O代表最远检测距离。凝聚处理前后的点图如图8所示。
找出经凝聚处理后的所有待测目标，并统计出待测目标个数。
Number＝Count(find(Snj)) (33)
其中，Count(·)代表目标个数统计，find(·)代表查找凝聚处理后的目标，Snj代表凝聚处理后的二维幅度谱信息。
在一个实施例中，本发明还提供了一种基于调频连续波雷达的多目标个数检测装置，所述装置包括：
调频连续波雷达，通过发射天线发射线性调频信号以及通过接收天线接收回波信号；
混频接收器，用于将接收到的回波信号和发射的线性调频信号进行混频；
高频滤波器，对混频信号进行高频滤波处理，并产生中频信号；
离散采样器，对高频滤波后的中频信号进行离散化，并产生离散中频信号；
信号预处理单元，对离散中频信号进行加窗处理；
频域估计单元，对加窗后的离散中频信号采用二维离散傅里叶变换；
自适应恒虚警率单元，采用二维组合自适应恒虚警率算法对待测目标的个数进行初步估计，更新二维频谱谱峰；
统计单元，基于更新后的二维频谱谱峰，采用多散点目标凝聚处理对待测目标的个数进行最终估计，从而确定出目标个数。
另外，针对于本发明的检测方法及装置，本发明提供了一种基于调频连续波雷达的多目标个数检测系统，该系统采用二维组合CFAR检测与多散点凝聚处理算法相结合进行处理，包括：信号采集模块和信号处理模块。信号采集模块为采用FMCW雷达进行信号的采集；信号处理模块包括加窗处理模块、二维快速傅里叶变换变换模块、二维组合CFAR检测模块以及多散点凝聚处理模块。FMCW雷达采集的中频信号进入加窗处理模块得到加窗后的信号；加窗后的信号通过二维快速傅里叶变换处理得到包含目标信息的二维频谱能量矩阵；将二维频谱能量矩阵通过二维组合CFAR检测判断目标是否存在；将判断出的目标通过多散点凝聚处理模块将估计的目标归类，从而统计出目标的个数。
所述信号采集模块包括波形发生器、压控振荡器(VCO)、发射及接收天线模块、I/Q解调器模块、低通滤波器(Low Pass Filter，LPF)、A/D数模转换器等。其工作原理为首先通过信号发生器生成线性调频锯齿波，该波形经过VCO调制之后一部分作为本振信号，一部分通过发射天线将信号发射出去。当发射出去的信号遇到目标后反射回来，经由接收天线接收。再将接收回来的信号与本振信号通过I/Q解调器得到I、Q两路信号，并通过功率发达器(AMP)将信号进行放大。然后，I、Q两路信号通过模数转换器将中频信号变为复离散信号。最后对得到的离散的复中频信号进行信号处理得到目标的参数信息。
所述二维组合CFAR检测模块包括滑窗模块、检测门限计算模块和目标检测模块；经由二维快速傅里叶变换处理后的二维能量谱先进入滑块模式，经由滑块筛选出参考单元、保护单元和检测单元。首先将参考单元分为两部分，其次对其中一部分采用累加求平均计算检测统计量，再对另一部分采用统计排序的方式找出检测统计量，将两个检测统计量乘以不同的系数并相加得到整个参考单元的检测统计量。然后，将该检测统计量与恒虚警概率相乘得到检测门限。最后将检测门限与检测单元的能量值作对比，从而判断目标的存在。
所述多散点凝聚处理模块，将经由二维组合CFAR检测后目标采用欧式距离公式对点目标进行归类，从而统计出目标的个数。
本发明中提出的方法及装置不仅有效的解决了基于均值类算法抗杂波能力较低的情况，也解决了基于统计有序类算法估计计算复杂度高的问题，同时与基于多散射点的目标凝聚处理结合，更进一步的提高了目标检测性能。根据本发明中的方法估计目标个数，再采用频率校正算法提高多目标情况下距离-速度的估计精度，适用场景较为广泛。
本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储介质中，存储介质可以包括：ROM、RAM、磁盘或光盘等。
以上所举实施例，对本发明的目的、技术方案和优点进行了进一步的详细说明，所应理解的是，以上所举实施例仅为本发明的优选实施方式而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内对本发明所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种基于调频连续波雷达的多目标个数检测方法，其特征在于，所述方法包括：
S1、调频连续波雷达发射线性调频信号，将接收到的回波信号和发射的线性调频信号进行混频；
S2、将混频信号经过滤波以及离散处理后，得到包含多个待测目标的距离和速度信息的离散中频信号；
S3、对所述离散中频信号进行加窗处理，并得到二维加窗信号；
S4、对加窗处理后的离散中频信号进行二维快速傅里叶变换，得到二维幅度谱信息；
S5、采用二维组合自适应恒虚警率算法对待测目标的个数进行初步估计，更新二维频谱谱峰；
S6、基于更新后的二维频谱谱峰，采用多散点目标凝聚处理对待测目标的个数进行最终估计，从而确定出目标个数。
2.根据权利要求1所述的一种基于调频连续波雷达的多目标个数检测方法，其特征在于，所述调频连续波雷达发射线性调频信号包括调频连续波雷达通过信号发生器产生一个线性调频锯齿波信号，该线性调频锯齿波信号经过压控振荡器调制之后通过发射天线向待测目标发射。
3.根据权利要求1所述的一种基于调频连续波雷达的多目标个数检测方法，其特征在于，对所述离散中频信号进行加窗处理，并得到二维加窗信号包括：
对离散中频信号中的单个扫频采用汉明窗加窗，获得加窗后的一维加窗信号；
对一维加窗信号中的每一帧数据加窗，获得加窗后的二维加窗信号。
4.根据权利要求1所述的一种基于调频连续波雷达的多目标个数检测方法，其特征在于，所述对加窗处理后的离散中频信号进行二维快速傅里叶变换，得到二维幅度谱信息包括：
对每个调频周期对应的差频信号进行快速傅里叶变换，得到每个差频信号的差频频谱，即第一维频谱；
将第一维频谱的进行快速傅里叶变换，获得第二维频谱；
其中，二维频谱中的第一维频谱表示待测目标距离产生的频偏，第二维表示待测目标速度产生的频偏，二维频谱谱峰表示待测目标的参数信息。
5.根据权利要求1所述的一种基于调频连续波雷达的多目标个数检测方法，其特征在于，所述采用二维组合自适应恒虚警率算法对待测目标的个数进行初步估计包括：
S51、将当前窗口下的二维幅度谱信息进行划分，从内向外依次划分出检测单元、保护单元和参考单元；
S52、将外围的参考单元划分出呈中心对称的第一参考单元和第二参考单元；
S53、分别利用第一参考单元和第二参考单元中的元素值求解出第一检测统计量和第二检测统计量；
S54、设置恒虚警率，根据第一检测统计量和第二检测统计量求解出检测门限；
S55、将检测单元的能量值与检测门限进行对比，当检测单元大于所述检测门限时，则判定存在待测目标，当检测单元小于所述检测门限时，则判定不存在待测目标；
S56、通过滑窗的方式，重复步骤S51～S55，直至检测完成完整窗口的二维幅度谱信息。
6.根据权利要求5所述的一种基于调频连续波雷达的多目标个数检测方法，其特征在于，所述第一检测统计量的计算方式包括对第一参考单元中的所有元素求和后再取平均；所述第二检测统计量的计算方式包括将第二参考单元中的所有元素按照从小到大的顺序进行排序，选择第k个元素值作为第二检测统计量。
7.根据权利要求1所述的一种基于调频连续波雷达的多目标个数检测方法，其特征在于，所述基于更新后的二维频谱谱峰，采用多散点目标凝聚处理对待测目标的个数进行最终估计，从而确定出目标个数包括：
根据欧式距离公式计算更新后的二维频谱谱峰位置与所有二维谱线位置之间的距离；
当处理后的二维频谱谱峰位置与某处二维谱线位置的距离小于设定的距离值时，将该处的待测目标与二维频谱谱峰所估计的目标归为一类，即判定为同一待测目标；
找出经过凝聚处理后的所有待测目标，并最终统计出待测目标个数。
8.一种基于调频连续波雷达的多目标个数检测装置，其特征在于，所述装置包括：
调频连续波雷达，通过发射天线发射线性调频信号以及通过接收天线接收回波信号；
混频接收器，用于将接收到的回波信号和发射的线性调频信号进行混频；
高频滤波器，对混频信号进行高频滤波处理，并产生中频信号；
离散采样器，对高频滤波后的中频信号进行离散化，并产生离散中频信号；
信号预处理单元，对离散中频信号进行加窗处理；
频域估计单元，对加窗后的离散中频信号采用二维离散傅里叶变换；
自适应恒虚警率单元，采用二维组合自适应恒虚警率算法对待测目标的个数进行初步估计，更新二维频谱谱峰；
统计单元，基于更新后的二维频谱谱峰，采用多散点目标凝聚处理对待测目标的个数进行最终估计，从而确定出目标个数。
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