CN111366904B - 一种基于二维频谱相干合并的cfar检测方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于二维频谱相干合并的CFAR检测方法,通过对毫米波雷达信号处理系统中2D‑FFT处理后的二维频谱进行相干合并,避免对每一个虚拟通道频谱进行CFAR检测,解决了雷达信号处理过程中CFAR检测时间复杂度高的问题;对MIMO天线阵列每个虚拟通道的2D‑FFT数据,进行加权求和及幅度平方,并通过指定加法器多组权重,实现对多个预组合方向覆盖,结合峰值搜索和经典二维OS‑CFAR检测,减少因通道差异对目标检测结果的影响,提高CFAR搜索引擎中的检测概率,简化硬件实现。

Description

一种基于二维频谱相干合并的CFAR检测方法
技术领域
本发明属于毫米波雷达信号处理系统目标检测领域,具体为一种基于二维频谱相干合并的CFAR检测方法。
背景技术
随着智能驾驶技术日益发展,车载毫米波雷达系统如今备受广大学者关注,具有十分重要的研究价值。毫米波雷达能够呈现出目标的轮廓,提供真实的路径规划、可通行空间检测功能,为智能驾驶环境感知提供了更加精确的环境信息。具有全天候全天时的工作特性以及体积小、价格低廉等优点,弥补了摄像头、激光雷达等传感器的不足。考虑到实现复杂度、硬件成本、体积限制,车载毫米波雷达都采用了基于TDM技术的MIMO天线阵列。
毫米波雷达信号处理模块是毫米波雷达系统的重要组成部分,流程主要包括二维FFT变换、二维CFAR检测、频率估计优化算法、速度解模糊算法以及二维波达角估计等。其中,CFAR检测在保持虚警率恒定的情况下对目标进行检测,是雷达信号处理过程的重要环节。
针对距离-多普勒维矩阵,二维CFAR检测前对MIMO通道的数据处理主要包括两种实现方法:1)对各虚拟通道2D-FFT数据组合成3D阵列,进行全局CFAR检索,工作量巨大;2)累加合并:对各虚拟通道2D-FFT数据,逐个计算幅度平方,并在功率域中对其进行求和并进行CFAR检测,由于该方法假定物体可位于与雷达模块相关的任何角度,未指定RX通道方向,因此无法在视场中获取目标的位置信息。现有算法通常计算量大,时间复杂度较高,不利于目标检测及硬件实现。
发明内容
本发明的目的在于提出一种基于二维频谱相干合并的CFAR检测方法,解决雷达信号处理系统中二维CFAR算法时间复杂度高、不利于硬件实现的问题。
实现本发明的技术解决方案为:一种基于二维频谱相干合并的CFAR检测方法,具体步骤为:
步骤1:设置雷达收发天线阵列为M发N收,可实现M×N个虚拟通道,设置MIMO周期个数为K;
步骤2:对回波信号进行下变频处理变为中频信号,通过中频滤波、放大、ADC采样获得离散数据;
步骤3:对离散数据Dataadc进行256点的FFT变换,获得每一个回波信号的距离维FFT结果;
步骤4:针对每一个MIMO周期,沿着第k个MIMO周期的方向对每一个回波信号的距离维FFT结果进行32点的FFT变换,获得第k个MIMO周期的二维FFT结果;
步骤6、将虚拟通道的二维FFT数据进行合并;
步骤7:对合并后的数据进行幅度平方计算,得到相干合并的2D-FFT结果数据;
步骤8:对原始2D-FFT数据进行峰值搜索处理,得到峰值点,并结合相干合并的2D-FFT结果数据进行二维OS-CFAR处理。
优选地,将虚拟通道的二维FFT数据进行合并的具体公式为:
Dopplerall=∑[w1VR(0,0)+…+wm×nVR(m-1,n-1)]
式中,w1,w2,…,wm×n表示m×n个通道的加权系数,VR(m,n)表示发射天线m接收天线n对应的虚拟通道二维FFT数据。
本发明与现有技术相比,其显著优点为:本发明通过对MIMO阵列各虚拟通道数据加权求和、幅度平方进行相干合并,充分利用各虚拟通道的2D-FFT数据,同时减小由于通道差异对目标检测造成的影响,并且可通过指定多组权重实现多个预组合方向的覆盖,提高CFAR检测概率,减小二维CFAR算法的时间复杂度,简化CFAR检测过程,便于硬件结构实现,为相关研究提供参考。
附图说明
图1为通道相干合并流程图。
图2为通道相干合并示意图。
图3为二维CFAR检测示意图。
图4为2D-FFT处理后12个虚拟通道的结果示意图。
图5为通道累加合并和相干合并后输出结果示意图。
图6为合并后数据进行二维0S-CFAR处理的结果示意图。
具体实施方式
如图1~3所示,一种基于二维频谱相干合并的CFAR检测方法,具体步骤为:
步骤1:设置雷达收发天线阵列规模以及MIMO周期个数;
在某些实施例中,雷达收发天线阵列规模为3发4收,包括3根发射天线、4根接收天线,将形成12个虚拟通道,收发天线阵列设置完成42个MIMO周期;
步骤2:将第k个MIMO周期、第m个发射天线、第n个接收天线得到的回波信号记为s(m,n,k),其中,0≤m<3,0≤n<4,0≤k<42;
对回波信号s(m,n,k)进行下变频处理变为中频信号,通过中频滤波、放大、ADC采样获得离散数据Dataadc
步骤3:对离散数据Dataadc进行256点的FFT变换,获得每一个回波信号的距离维FFT结果RangeFFT(m,n,k);
步骤4:针对每一个MIMO周期,沿着第k个MIMO周期的方向对RangeFFT(m,n,k)进行32点的FFT变换,获得第k个MIMO周期的二维FFT结果DopplerFFT(m,n),2D-FFT处理后得到的12个虚拟通道的结果如图4所示;
步骤6、将虚拟通道的二维FFT数据进行合并,各虚拟通道的2D-FFT数据为VR(0,0),VR(0,1),...,VR(2,3),合并过程中使用的权重是可编程的。如果指定了多个权重,则CFAR搜索结果将自动组合为不同方向,即只要一个方向指示物体存在,将输出对应的FFT索引。对各通道加权求和后输出的结果记为Dopplerall。
Dopplerall=∑[w1VR(0,0)+…+w12VR(2,3)]
步骤7、加权求和后,对Dopplerall进行幅度平方计算,得到DopplerAve,包含了各虚拟通道的数据信息。通道相干合并后输出数据参见图5,对比累加合并方法,检测效果明显优化,至此后续CFAR搜索工作将被限制在2D阵列而非3D阵列内,减少了搜索工作量。
步骤8、对原始2D-FFT数据进行峰值搜索处理,得到峰值点,减少恒虚警算法的检测量,并结合相干合并的2D-FFT结果数据进行经典二维OS-CFAR处理后结果如图6所示,可以看出相干合并处理简化了CFAR检测过程,且准确检测到了目标。
本发明可以有效地降低CFAR检测过程的时间复杂度,提高CFAR检测效率,减小各个通道之间差异造成目标检测的影响,提高雷达输出帧率,也便于雷达信号处理系统的硬件实现。

Claims (2)

1.一种基于二维频谱相干合并的CFAR检测方法,其特征在于,具体步骤为:
步骤1:设置雷达收发天线阵列规模为M发N收,以及MIMO周期个数K;
步骤2:对回波信号进行下变频处理变为中频信号,通过中频滤波、放大、ADC采样获得离散数据;
步骤3:对离散数据Dataadc进行256点的FFT变换,获得每一个回波信号的距离维FFT结果;
步骤4:针对每一个MIMO周期,沿着第k个MIMO周期的方向对每一个回波信号的距离维FFT结果进行32点的FFT变换,获得第k个MIMO周期的二维FFT结果;
步骤6、将虚拟通道的二维FFT数据进行合并;
步骤7:对合并后的数据进行幅度平方计算,得到相干合并的2D-FFT结果数据;
步骤8:对步骤4得到的2D-FFT数据进行峰值搜索处理,得到峰值点,并结合步骤7相干合并的2D-FFT结果数据进行二维OS-CFAR处理。
2.根据权利要求1所述的基于二维频谱相干合并的CFAR检测方法,其特征在于,将虚拟通道的二维FFT数据进行合并的具体公式为:
Dopplerall=∑[w1VR(0,0)+…+wm×nVR(m-1,n-1)]
式中,w1,w2,…,wm×n表示m×n个通道的加权系数,VR(m,n)表示发射天线m接收天线n对应的虚拟通道二维FFT数据。
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Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111983594B (zh) * 2020-08-31 2024-01-19 南京矽典微系统有限公司 基于二维多普勒fft峰值的毫米波雷达目标感应方法和装置
CN112068100A (zh) * 2020-09-04 2020-12-11 南京矽典微系统有限公司 二维多普勒fft峰值捕获方法、动目标感知方法及应用
CN112014836B (zh) * 2020-09-21 2022-03-04 四川长虹电器股份有限公司 一种基于毫米波雷达的短距人员目标跟踪方法

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2000284043A (ja) * 1999-03-30 2000-10-13 Mitsubishi Electric Corp 順位処理回路、該順位処理回路を用いたos−cfar回路,iagc回路,クラッタマップ回路及び2次元os−cfar回路
CN104914433A (zh) * 2015-06-15 2015-09-16 南京航空航天大学 一种基于链表排序的os-cfar多目标提取的实现方法
KR20150131779A (ko) * 2014-05-16 2015-11-25 한국전자통신연구원 순차통계 일정 오경보율 검파의 처리 속도 향상방법
CN106796283A (zh) * 2014-06-26 2017-05-31 罗伯特·博世有限公司 Mimo雷达测量方法

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9541638B2 (en) * 2014-11-11 2017-01-10 Nxp B.V. MIMO radar system

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2000284043A (ja) * 1999-03-30 2000-10-13 Mitsubishi Electric Corp 順位処理回路、該順位処理回路を用いたos−cfar回路,iagc回路,クラッタマップ回路及び2次元os−cfar回路
KR20150131779A (ko) * 2014-05-16 2015-11-25 한국전자통신연구원 순차통계 일정 오경보율 검파의 처리 속도 향상방법
CN106796283A (zh) * 2014-06-26 2017-05-31 罗伯特·博世有限公司 Mimo雷达测量方法
CN104914433A (zh) * 2015-06-15 2015-09-16 南京航空航天大学 一种基于链表排序的os-cfar多目标提取的实现方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
2D-OS-CFAR detector for cloud clutter suppression;Li Daojing等;《2001 CIE International Conference on Radar Proceedings (Cat No.01TH8559)》;20011231;350-353 *
一种多目标FMCW雷达的高效距离速度测量方法;邢自然;《电子学报》;20160930;第44卷(第6期);2148-2157 *

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