CN111819466A - 用于定位场景中的目标的装置、系统及方法 - Google Patents

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Abstract

一种用于定位场景中的目标的装置(1，2)，包括电路，该电路被配置成：获得由布置在不同位置处的两个或更多个雷达传感器(10‑12)同时获取的雷达信号测量值，两个或更多个雷达传感器具有重叠视场，从在同时或在同一时间间隔期间获取的两个或更多个雷达传感器的雷达信号测量值的样本中导出一个或多个潜在目标的距离信息，单个样本的距离信息表示在相应雷达传感器的视场中距该雷达传感器特定距离处的潜在目标的潜在位置的环段，确定所导出的距离信息的环段的交点，确定场景的具有最高密度的交点中的一个的区域，选择穿过选定区域的每传感器的环段，并且根据所选环段的导出的距离信息来确定潜在目标的最可能的目标位置。

Description

用于定位场景中的目标的装置、系统及方法
技术领域
本公开涉及一种用于定位场景中的目标的装置、相对应的方法及系统。
背景技术
通过雷达对例如交通工具的环境内的目标进行的准确定位尤其需要在距离上以及在角域上具有高分离性，以便能够在紧密相邻的目标之间进行区分。
广泛使用利用天线图案的波束成形或波束操纵以便进行目标定位或成像的雷达传感器。波束成形或波束操纵可以通过电子或机械移动来实现。用于波束成形的电子方法通过所有天线的信号的相干性将来自小天线的信号组合成具有比单个天线更高的方向性的阵列图案。这类系统的性能主要表现在距离与角度的分离性上。天线阵列的总孔径决定角的分离性。阵列的天线间距离需要小于自由空间波长的一半，以便在波束宽度受限的情况下实现目标的空间无模糊定位。由于该限制，一定数量的天线元件和信号处理信道是实现期望的分离性所必需的。波束成形传感器仅能覆盖有限的视场。因此，需要大量的这些复杂的雷达传感器来360°覆盖对象的环境。
高分辨率目标定位的另一种可能性是利用多个空间分布雷达传感器进行联合数据处理。因此，可以实现高分离性，特别是针对接近的目标。对于这种系统，不能应用典型的波束成形，因为空间分布传感器的相干耦合非常昂贵。因此，与复杂的波束成形传感器相比，因为不需要估计角度信息，所以分布式系统的单个传感器可以非常简单且成本低。因此，信号处理信道(包括天线)的数量最多可减少到每传感器单个信道。在实际情形中，由于有限数量的传感器会面对大量的雷达目标，所以通过多点定位(multilateration)的在分布式传感器网络内的定位通常是模糊的。这使得期望一种更先进的方法来减少或避免这些模糊，该方法伴随着多点定位算法。
本文提供的“背景”描述是为了总体呈现本公开的上下文。在本背景技术部分中所描述的范围内，(一个或多个)本发明人的工作、以及在提交时可能不符合现有技术的描述的方面，既不明示地也不默示地被承认为相对于本公开的现有技术。
发明内容
本发明的目的是提供一种用于以更高的精确度和更小的模糊对场景中的目标定位的装置、相对应的方法及系统。
根据一方面，提供了一种用于定位场景中的目标的装置，包括电路，该电路被配置成：
-获得由布置在不同位置处的两个或更多个雷达传感器同时获取的雷达信号测量值，该两个或更多个雷达传感器具有重叠视场，
-从在同时或在同一时间间隔期间获取的两个或更多个雷达传感器的雷达信号测量值的样本中导出一个或更多个潜在目标的距离信息，单个样本的距离信息表示在相应雷达传感器视场中距该雷达传感器特定距离处的潜在目标的潜在位置的环段，
-确定所导出的距离信息的环段的交点，
-确定场景的具有最高密度的交点中的一个的区域，
-选择穿过所选区域的每传感器的环段，并且
-根据所选环段的导出距离信息来确定潜在目标最可能的目标位置。
根据另一方面，提供了一种相对应的用于对场景中的目标定位的方法。
根据又一方面，提供了一种用于对场景中的目标定位的雷达系统，包括：
-两个或更多个雷达传感器，布置在不同位置处并且具有来自场景的重叠视场，雷达传感器被配置成从包括一个或多个目标的场景中同时获取雷达信号测量，以及
-如本文所公开装置，基于所获取的雷达信号测量对场景中的目标定位。
根据又一些方面，提供了：一种计算机程序，包括程序装置，该程序装置用于当在计算机上执行所述计算机程序时，使计算机执行本文公开的方法的步骤；以及一种非瞬时性计算机可读记录介质，其中存储计算机程序产品，当计算机程序产品由处理器执行时，使本文公开的方法被执行。
在从属权利要求中定义了实施例。应当理解，公开的方法、公开的系统、公开的计算机程序、以及公开的计算机可读记录介质具有与所要求保护的装置和如从属权利要求中所定义和/或本文公开的那些类似和/或相同的其它实施例。
本发明的一个方面是利用系统概念和信号处理方法，其使得能够在来自配备有两个或更多个雷达传感器的(固定或移动的对象)的场景视图中定位一个或更多个(固定或移动的)雷达目标。例如，应定位环绕物体360°的一个或多个目标，具体地，在使用的传感器与目标之间有相对移动的情形中。在实际应用中，对象可以是交通工具(诸如在街道上行驶的汽车或在工厂中移动的机器人)，并且目标可以是其他交通工具、人、建筑物、机器等。
可以使用多个分布式单信道雷达传感器代替单个多信道传感器。这使得单个传感器之间的间距很大。由此，可以通过多点定位算法来估计模糊的目标位置。还可以在实施例中通过联合估计由每个单个传感器提供的距离和速度信息来解决模糊的问题。
前面的段落通过总体的介绍方式来提供，并且不旨在限制所附权利要求的范围。通过参考以下结合附图的详细描述，将最好地理解所描述的实施例以及进一步的优点。
附图说明
在通过结合附图考虑时参考以下详细描述，对本公开更完整的理解及本公开的许多附带优点将容易获得且变得更好理解，其中：
图1示出说明本公开的装置、系统及方法的示例性应用场景的示图；
图2示出根据本公开的系统的第一实施例的示意图；
图3示出根据本公开的系统的第二实施例的示意图；
图4示出根据本公开的方法的实施例的流程图；
图5示出说明具有四个静止雷达传感器和四个移动目标的示例性场景的图；
图6示出说明三个传感器处的目标位置与测量出的相对速度之间的关系的示图；
图7A示出说明归一化径向速度与在交通工具的移动方向上的距离之间的关系的示图；
图7B示出说明具有向前移动的传感器和投影到可能目标位置的所得速度矢量的场景的快照的示图；
图8示出说明针对固定传感器的测量出的相对速度与目标移动之间的速度关系的示图；
图9示出说明具有三个固定传感器和三个移动目标的示例性场景的示图；
图10示出说明针对移动传感器和移动目标的测量出的相对速度与目标移动之间的速度关系的示图；
图11示出说明具有围绕单个目标的非理想距离测量的示例性场景的示图；
图12示出说明距离环交叉密度的示图；
图13示出说明具有四个雷达传感器和由四个移动目标引起的单独距离环的示例性场景的示图；
图14示出说明针对粗略估计的每个步骤的四个计算出的交点密度的示图；
图15示出说明围绕高密度交点区域的观察区域O的示图；
图16示出说明不同距离环的多个组合的示图；
图17示出三个传感器的测量出距离作为距离环段和估计出的目标位置作为优化结果的描述；以及
图18示出说明目标的实际运动的示图，该实际运动代表了移动的速度和方向。
具体实施方式
现在参考附图，其中，在整个几个视图中，相同的附图标记表示相同或相对应的部件，图1示出说明所公开的装置和方法的示例性应用场景的示图。所公开的系统总体包括多个(至少两个)单个雷达传感器，该多个(至少两个)单个雷达传感器围绕物体的轮廓布置，使得相应的辐射图案的大部分重叠。在图1所示的场景中，多个雷达传感器布置在汽车周围，使得单个天线的图案在汽车的三(或四)个侧面重叠。这些单个雷达传感器具有极低的复杂度，并因此它们的能力受限于确定目标的距离和相对速度。由于信道或天线的数量少，与具有阵列天线的雷达传感器相比，仅存在基本的或甚至不存在通过单个雷达传感器进行角度估计的可能性，然而，根据本公开，阵列天线的使用应被避免或不可用。
每个传感器独立于其他传感器执行雷达测量，使得传感器之间不需要直接相位同步。测量的准确时间可以由外部触发信号确定，或者可以以其它方式高准确度地已知。控制和配置可以由中央单元20来进行，如说明根据本公开的系统1的第一实施例的图2所示，该实施例包括n个(这里是三个)雷达传感器10、11、12和中央单元20，该实施例表示或包括在本文公开的用于定位场景中的目标的定位装置。中央单元20可以以软件、或硬件、或软件与硬件的组合例如通过在相对应的可编程的计算机或处理器上运行的计算机程序或应用来实现。该中央单元不仅可以执行所获取的雷达信号的处理，而且也可以执行控制和配置操作。
图3示出根据本公开的系统2的第二实施例的示意图，在该实施例中，控制和配置操作的任务在控制单元21中执行，而雷达信号的信号处理的任务在处理单元22中执行，该实施例表示或包括在本文所公开的用于定位场景中的目标的定位装置。控制单元21和处理单元22两者都可以以软和/或硬件实现。每个单个传感器10、11、12的所获得的原始数据可以因此直接地或在预处理之后分别传递到中央处理单元20或22。
信号处理利用多点定位方法，该多点定位方法使用测量出的距离，可选地与使用测量出的传感器与目标之间的相对速度来估计目标的位置(相对于传感器的角度和距离)的方法相结合。由于反射信号的多普勒频移，每个传感器可以估计相对速度。对于共同的目标，这些信息以及目标的距离针对每个特定传感器不同。由于目标和每个特定传感器之间的不同相对速度和距离的相关性，这使得能够推导出目标相对于传感器基线的角度。此外，借助于传感器(覆盖共同的目标)之间可能的大间距，可以在单个测量周期内估计目标的移动。
基本上可设想四种不同的情形：
·场景中没有移动；
·仅传感器平台在移动；
·仅单个目标在场景内移动；以及
·传感器平台和单个目标任意移动。
图4示出根据本公开的方法的实施例的流程图。对于该实施例，假设存在移动的目标和/或移动的传感器平台。数据流可以分为三层：
1.数据获取和预处理100：同时采样覆盖共同视场的至少三个雷达传感器的数据(S100)。在线性调频序列雷达(chirp-sequence radar)的情况下，该数据集包括时域样本，根据该时域样本可以通过例如两次傅里叶变换来估计视场内的雷达反射的距离和速度信息(S101)。可以使用后续目标提取算法(CFAR-恒定虚警率)以减少要传递到一定数量的雷达目标的数据量(S102)。
2.定位算法110：
a.在第一步骤(S110)中，通过双测(bilateration)将所有单个传感器的检测范围链接在一起。每个雷达目标的距离信息导致在特定传感器位置周围产生模糊位置的环，不同传感器的两个环的交叉导致具有低模糊度的实际目标位置候选。不同目标距的距离环的附加交叉导致交点在错误的位置。
b.将所有距离环的这些成对交点累积(S111)到共同网格中，以确定具有高密度交点的簇。因此，交叉矩阵的副本相互移位并累积。
c.在基于网格的累积之后，寻找最高交叉密度单元(S112)，并且选择穿过围绕最大密度单元的某一置信区域的所有距离环以用于进一步处理。
d.考虑到所涉及的传感器的距离环的所有可能组合，迭代地寻找最可能的目标位置(S113、S115)。因此，利用与每个距离环相关的速度信息和所估计的最可能的目标位置来补充距离信息(S114)。
e.在定位成功之后，从数据集中去除与目标位置相关的距离环(S116)，并且将数据集反馈到步骤c。这里，选择交点分布的新密度最大值，并迭代地提取另外的目标位置。
3.输出(120)：找到所有可能的目标之后，算法停止(S120)。因此，可以估计每个目标的位置、移动速度和方向。
与基于相控阵天线的单个雷达传感器相比，在所描述的概念内使用分布式传感器的优势在于由于可能的大间距而使定位准确。实际场景直接影响定位准确度。具体地，目标的数量、相对速度、以及移动方向对性能有影响。
单个或多个传感器的故障不一定导致系统的整体故障，而是仅仅导致关于定位准确度、检测概率或视场的限制方面的性能下降。
目标与每个传感器之间的所测量的相对速度根据传感器可能广泛分布而不同。这允许通过速度和距离信息的相关性来改进定位，并且使得能够在单个测量周期内确定目标的移动速度和方向。因此，与具有阵列天线的单个传感器对比，根据该概念，不需要在多个测量周期中跟踪目标。
以下，将提供所公开的方法的步骤和所公开的装置、系统及方法的实施例的更多细节。
根据实施例，利用非相干的单信道雷达传感器节点的网络以估计多个目标的位置和运动。因此，针对单个算法运行来估计覆盖共同视场的传感器节点的同时快照测量。每个单个传感器独立于其他传感器执行雷达测量，使得传感器之间不需要直接相位同步。测量的准确时间由外部触发信号确定，或者以其他方式以高准确度已知。控制和配置可以由中央单元执行。所获得的每个单个传感器的原始数据直接或经过预处理后传递到中央处理器。
汽车雷达场景显示出大量目标分布在整个视场内。因此，仅基于径向距离信息的定位方法会产生模糊。图5给出了这方面的示例，该图5示出由三个传感器S1、S2、S3检测到的包括具有所有可能成对交点的20个点散射体的扩展目标的模拟图。通过对距离信息和径向速度信息的联合处理，可以解决具有移动的场景中的目标位置模糊的问题，从而也可以提高定位准确度。
在场景中的移动对象会导致频域中的多普勒频移，该多普勒频移由雷达测量出。该多普勒频移符合相对于雷达的速度。汽车场景关于其移动可分为三种不同的情况：
1.传感器以速度vego>0移动，而目标固定。
2.传感器固定，目标以速度vtar>0移动。
3.传感器和目标以速度vego>0和vtar>0移动。
以下将考虑这些情况。
首先，应考虑移动传感器的第一种情况。装有传感器的交通工具的正常移动会导致相对速度，该相对速度由雷达传感器测量出。所测量的固定目标的相对速度取决于目标相对于运动方向出现的角度。由于传感器的空间分布，这些相对速度随着共同目标位置与每个相应传感器之间的角度的不同而不同。目标-传感器角度、相对速度、以及实际移动之间的关系需要满足泰勒斯定理(Thales’theorem)。因此，如图6所示，针对图6A至图6C所示的不同目标位置，这些关系可以由圆来说明，该圆的直径通过实际速度来确定。速度矢量V与传感器S1-S3的共同运动相关，即使它在作为相对速度的共同原点的目标位置T处绘制。假设所有传感器经历在相同方向上的移动并且所有观测针对共同目标，矢量V1、V2、V3表示实际传感器运动的角度分解，并且必须在相对于目标T与每个传感器S1-S3之间的角度的圆上结束。绘制的向量与传感器的测量相反。
对于单个传感器，这一原理也在图7中有描述，该单个传感器沿y轴线性移动。这可以是装有雷达传感器的移动交通工具和不同的固定目标的场景。如果携带传感器的交通工具的自身速度已知，则所测量的固定目标的相对速度可用于确定移动方向与目标位置之间的角度。给出取决于自身速度(vego)的角度(θ)与测量的相对速度(vrel)的关系：
Figure BDA0002658367750000091
在图7A中，针对不同的目标位置给出了目标角度随移动方向的距离的曲线图，示出不同的目标角度可由于移动而清晰地分离出来。具体地，由雷达测量的归一化径向速度与交通工具的移动方向上的距离之间的关系在图7A中描述。图7B示出具有向前移动的传感器S和投影到可能目标的位置的所得速度矢量的场景的快照。单个雷达传感器允许估计目标位置的模糊角度。该模糊发生在与移动的轴线对称的地方，因为相对速度不允许在这里有清楚的区分。对该限制的一种补救办法是使用多个广泛分布的雷达传感器来实现对目标位置的更清楚的估计。
接下来，要考虑作为移动的目标的第二种情况。与第一种情况相反，这里假设传感器固定而目标移动。所测量的相对速度与目标移动之间的速度关系如图8所描述。可以观察到，单个传感器不足以确定目标的速度及其运动方向，但空间分布传感器提供的不同相对速度使得能够对实际的目标运动进行瞬时估计。
图9描述了具有三个固定传感器和三个移动目标的示例性场景。该图示出了利用三个传感器S1-S3对三个移动目标T1-T3定位的理想多点定位。在每个目标位置处，关于相应传感器来绘制由箭头V1、V2、V3指示的实际速度以及所得的径向速度(由其他箭头指示)。另外，十字标记有两个距离环之间的所有交点。在图9所示的示例中不存在测量误差。
接下来，要考虑作为移动的目标和移动的传感器的第三种情况。第三种情况包括传感器的移动和目标的移动，该情况鉴于测量而叠加。该行为的示例性描述在图10中给出。这里，传感器运动vego的转置速度与目标vtar的运动叠加，从而得出由传感器测量的vres。在这种情况下，速度vres可以通过利用如图6所示的至少三个空间分布的传感器的同时测量来确定。
实际的目标移动(方向和速度)可以通过附加地使用传感器的自身运动(ego-motion)来确定。该信息可以从汽车内置的其他系统或传感器(如车轮速度传感器或里程表)获得。该信息也可以从固定目标得到，因为它们提供了反映汽车实际运动的共同速度行为。这种方法与上面参考图8解释的第二种情况有关。
所公开的概念可以利用多个空间分布雷达传感器节点以用于在涉及到传感器与目标之间的相对移动的情形中的中距离感测应用。具体地，可以利用空间分布且松散耦合的至少两个雷达传感器。每个传感器独立地执行雷达测量，从而得到所检测的目标的距离和速度信息。假设同时测量，以便所有传感器在相同时间观察目标。
多点定位的技术通过利用由若干传感器节点测量出的距离信息来实现目标的定位。因此，假设有共同散射点并且需要所有距离环的交点。然而，在实际情形中，目标很可能扩展，这导致多个散射点分布在目标的轮廓上，而不是一共同的散射点。因此，不超过两个距离圆穿过单个交点。由于目标入射的角度的不同，该行为会随着传感器节点之间空间距离的变化而改变。
图11描述了具有围绕单个目标T的非理想距离测量的示例性场景。该图11示出距离环R1-R4的成对交点如何散布在目标位置周围以及附加的“幽灵”交点。假设目标处的每传感器有单个反射，则在单个目标位置周围得到的点的数量：
Figure BDA0002658367750000111
由传感器节点数M确定。附加的交叉发生在不同的位置，该位置可能不存在目标。
因此，目标的数量T确定了交点的总数
Figure BDA0002658367750000112
在目标比传感器多得多的情形中，不代表目标位置的交点的数量变得主要，从而导致如交点的簇的模糊目标位置。
所公开的算法的实施例利用由传感器节点收集的距离和相对速度信息以估计位置、移动绝对速度和方向。图4示出的流程图描述了连续的处理步骤，现在将更详细地解释该处理步骤。
传感器节点可以用线性调频序列调制方案操作，该方案允许距离的测量和RF信号多普勒频移。时域数据通过二维傅里叶变换处理，得到距离和速度数据。通过CFAR算法从这些数据中提取目标，使得所检测的目标与其相对应的相对速度的列表针对每个传感器节点是可获得的。
以下描述在二维空间中完成。鉴于单个传感器数据，所检测的目标范围在以检测距离为半径的传感器位置周围的圆上是模糊的。在联合数据处理(110)的第一步骤(S110“距离圆交叉”)中，使用最小二乘法技术(lateration technique)。因此，成对的截面点：
Figure BDA0002658367750000113
在具有不同中心点的两个圆之间计算
Figure BDA0002658367750000114
针对ri和rj的距离。因此，两个传感器节点之间的距离|PiPj|可以计算为
Figure BDA0002658367750000121
并且角度
Figure BDA0002658367750000122
在节点连接线与交点的之间。
Figure BDA0002658367750000123
该两点计算结果为
x1，2＝Pi,x+ri·cos(α1，2) (1.9)
y1，2＝Pi，y+ri·sin(α1,2) (1.10)
重叠的距离圆存在两个不同的交点，而两个切圆导致单个交点。
如果目标由M个传感器节点检测到，则每目标的交点数nt由公式1.2给出。因此，需要寻找到与同一目标具有最大概率关系的nt个交点作为迭代算法的起点。为此，确定了成对交点的二维空间密度分布。
这例如可以通过将交点累积(步骤S111)到空间偏移的多个网格来完成，之后将其合并。网格单元的尺寸必须选择得比传感器节点执行的距离分辨率大得多。为了规避累积仅考虑位于网格单元的边界内的点的限制，该累积可以在多个网格处完成，这些网格在x和y维度上空间移位网格尺寸的一半。图12描述了来自图13中描述的示例性场景的距离环(也被称为环段)交点的密度分布。
从而，图12描述了覆盖到图13的距离环交叉密度。多个距离环穿过围绕实际最大密度区域D的观察区域O。图13描述了具有四个雷达传感器S1-S4和考虑到距离测量误差的由四个移动目标T1-T4引起的单独的距离环的示例性场景。每个目标的位置上的箭头M1-M4通过箭头长度表示移动方向和速度。
仅基于恒虚警率(CFAR)或峰值检测的目标检测可能导致对目标位置的错误估计。为了提高移动目标定位的鲁棒性，所提出的算法分为粗略位置估计和随后的迭代误差最小化。粗略估计步骤的目的是选择(S112)可能属于单个目标的所有距离环。这通过以下步骤实现：
a)估计最高交点密度，并且
b)相对于所计算的nt个交点的强调与相关速度矢量之间的映射的最小误差，估计与所挑选的区域中的交点相关的所有距离环。
关于第一步a)，估计实际密度图中的最高密度。在具有M≥3个传感器的单个目标场景中，目标位置处的适当网格区域在任何情况下都具有最高密度，而模糊交点作为较低密度区域出现。在多目标场景中，单个网格单元可以包括与位于该网格区域中的单个目标相关的交点、位于该网格区域中的多个目标、或位于其他网格区域中的(一个或多个)目标与目标的模糊交点的组合。
对于粗略估计，考虑到最高密度的网格单元并且针对每个节点计算距离。
Figure BDA0002658367750000131
图14A描述了示例性累积网格。使用该粗略估计Cpos≈，考虑通过附近的所有距离环以用于进一步的估计。为了限制待估计的距离传感器对的数量，仅收回在半径B内经过的距离环：
Figure BDA0002658367750000132
针对具有四个传感器和三个目标的场景，该行为如图15所示。B(观测区域O的半径，例如在示例中为0.5m)的最优尺寸取决于传感器节点的空间布置、雷达参数、以及单元尺寸的选择。SiZ1表示目标Z1和传感器节点Si之间的径向距离，即，对应距离环的半径，或者换句话说，这是在传感器处测量的目标距离。SiZl表示所有传感器目标对。
对于太小的观察区域O(即，太小的半径B)，不是所有属于同一目标的距离环都从进一步的处理阶段中被省略。过大的半径B导致可以考虑到的距离环的数量高，由此增加了所需的计算时间。B在算法的运行期间可以进行自适应调整。
以下描述了目标位置和速度的准确估计。在寻找到目标并已去除相对应的距离环集后，执行新的粗略估计步骤。图14示出相对于图13所示场景的粗略估计的每个步骤的四个计算出的交点密度。具体地，图14示出在不同的连续迭代步骤处的累积网格，对于下一迭代步骤中的Cpos≈，真实目标位置由叉(x)指示而所挑选出的最大值由矩形(□)指示。
在接下来的步骤(S113)中，针对穿过具有半径B的圆形区域的不同距离环的所有组合来估计目标位置。可能组合的子集在图16中示出。
具有距处理后的节点-距离组合最小二乘径向距离的点使函数最小化
Figure BDA0002658367750000141
因此，这是最有可能的目标位置。利用梯度法可以找到最小化问题的解。
最小二乘径向距离是所估计的目标位置与每个传感器的相对应的距离测量值之间的误差距离。(1.13)表示相对应的误差函数。该函数表示所估计的目标位置P(X，Y)与组合的相应距离环之间的平方距离之和。换句话说，测量的距离环需要增加该值以在共同点P(X，Y)处交叉。
对于具有n个传感器的每个距离环集，估计该函数并且使用具有最低误差的集合。图17是对作为距离环段的三个传感器的测量距离和作为优化结果的所估计的目标位置的描述。距离环直径与所估计的目标位置的差值由d1、d2、d3描述。在进一步的步骤中使用所得的目标估计以计算会得到的速度。
如前所述，每个传感器的测量也给出了距离和包括移动的相对方向的速度(多普勒)信息。目标与分布式传感器之间的相对速度不同(参见图6)。
以下，详细描述目标的移动速度和方向的估计(S114)。(1.14)表示用于计算可能目标位置的这些速度的x和y分量的函数。(1.15)给出了针对某一目标位置测量的期望相对速度。该期望的相对速度也被分成x和y分量。这允许通过(1.17)中计算出的误差值来比较期望值与测量值。
(1.17)计算(1.16)中的期望值与所测量的速度之间的误差。这里，使用欧几里得距离。这是期望值与测量值之间的平方差之和的平方根。最后，(1.18)表示代表误差函数g的所有传感器位置的速度差的平方之和。
利用传感器/交通工具移动与可能的目标位置的知识(例如角度)，可以计算出固定目标在一定角度下的期望相对速度。
详细地，可以基于对目标的位置的适当估计来完成目标的移动速度和方向的估计(S114)。提出的速度估计的误差也被用作针对目标位置选择设定距离环的标准。如上所述，真实目标位置上的目标运动VZ包括由空间分布的传感器所测量的相对速度
Figure BDA0002658367750000151
利用传感器位置与目标位置P至之间的角度
Figure BDA0002658367750000152
的知识，这些速度可以解析x和y分量为
Figure BDA0002658367750000153
其中，符号
Figure BDA0002658367750000154
表示目标和传感器是相互远离还是相互接近。反之亦然，与在运动的方向
Figure BDA0002658367750000155
上的某一目标速度
Figure BDA0002658367750000156
相对应的相对速度与传感器和目标的空间布置直接由有关。它可以表示为
Figure BDA0002658367750000157
其中，
Figure BDA0002658367750000158
表示目标的运动方向。计算出的相对速度也可以由x和y分量表示为
Figure BDA0002658367750000159
这些计算出的相对速度和测量出的相对速度可以通过速度偏差的计算在直角坐标系下进行比较
Figure BDA00026583677500001510
所有相对速度的误差的平方之和导致函数
Figure BDA0002658367750000161
该函数对于与所测量的径向速度相对应的目标速度
Figure BDA0002658367750000162
和移动方向
Figure BDA0002658367750000163
是最小值。
图18示出图11的扩展部分，该图11示出表示移动的速度和方向的目标的实际运动M。由四个传感器测量的速度V1-V4由另外的箭头描述。
前面讨论的方法被划分为两个部分，第一部分为估计可能的目标位置而第二部分为估计匹配的目标移动。与此相对照地，由测量的相对速度提供的信息也可用于改对进目标位置的估计。这通过将来自公式(1.18)和(1.13)的函数组合为单个函数来实现
Figure BDA0002658367750000164
该函数表达了一个四维优化问题。用最大测量距离SR和最大测量速度|SV|归一化，并用距离分辨率的平方ΔRmin 2与速度分辨率的平方Δvr 2调整加权，结果是
Figure BDA0002658367750000165
需要将来自公式(1.18)和(1.13)的结果设定为种子，以解决该多模态优化问题。
测量的距离信息和目标信息两者可以用于计算模糊目标位置。由于两者都耦合到目标位置，因此将(1.18)和(1.13)的误差函数组合到单个函数，使得能够同时最小化距离和速度测量的误差。这导致了经改进的目标定位。
如图18所描述，在不存在传感器移动的情况下，所估计的速度直接表示目标移动。另一方面，如果仅传感器在移动，所估计的移动表示传感器的移动。如果存在目标移动和传感器移动，则所估计的速度表示两者的测量的叠加。因此，仅在已知传感器移动的情况下，才可以估计实际目标移动。该信息通常可以从现代交通工具的轮速传感器和惯性测量单元中获得。自身运动也可以从固定目标中导出，或者由特定的固定目标导出，这些特定的固定目标由于其位置或由于对所有固定目标都有效的所估计的移动的共同行为而被知道是固定的。
前面的讨论仅仅公开和描述了本公开的示例性实施例。如本领域技术人员将理解，在不脱离本公开的精神或本质特征的情况下，本公开可以以其它具体形式体现。因此，本公开的公开旨在是说明性的，而不限制本公开以及其他权利要求的范围。包括本文教导的任何容易识别的变体的公开部分地定义了前面的权利要求术语的范围，使得没有创造性的主题专用于公众。
在权利要求书中，单词“包括”不排除其它元素或步骤，并且不定冠词“一”或“一个”不排除多个。单个元素或其它单元可以满足权利要求中所列举的几个项目的功能。仅仅在相互不同的从属权利要求中列举某些措施的事实并不指示这些措施的组合不能被有利地使用。
就本公开的实施例已被描述为至少部分地由软件控制的数据处理设备实现而言，将理解，承载该软件的非瞬时性机器可读介质(诸如光盘、磁盘、半导体存储器等)也被认为表示本公开的实施例。此外，该软件也可以以诸如经由互联网或其它有线或无线电信系统的其它形式分布。
所公开的装置、设备以及系统的元件可以由例如专用电路的相对应的硬件和/或软件元件来实现。电路是包括常规电路元件、包括专用集成电路的集成电路、标准集成电路、专用标准产品、以及现场可编程门阵列的电子元件的结构组合。此外，电路包括根据软件代码编程或配置的中央处理单元、图形处理单元、以及微处理器。尽管电路包括上述执行软件的硬件，但电路不包括纯软件。
以下是所公开主题的进一步实施例的列表：
1.一种用于定位场景中目标的装置，包括电路，该电路被配置成：
-获得由布置在不同位置处的两个或更多个雷达传感器同时获取的雷达信号测量值，该两个或更多个雷达传感器具有重叠视场，
-从在同时或在同一时间间隔期间获取的两个或更多个雷达传感器的雷达信号测量值的样本中导出一个或多个潜在目标的距离信息，单个样本的距离信息表示在相应雷达传感器的视场距该相应雷达传感器特定距离处的潜在目标的潜在位置的环段，
-确定所导出的距离信息的环段的交点，
-确定场景的具有最高密度的交点中的一个的区域，
-选择穿过所选区域的每传感器的环段，并且
-根据所选环段导出的距离信息来确定潜在目标的最可能的目标位置。
2.根据实施例1所定义装置，
其中，电路还被配置成根据环段的不同组合迭代地确定最可能的目标位置，其中，组合包括穿过所选区域的每传感器的一个环段，并且每个组合包括与其它组合的一个或多个环段不同的一个或多个环段。
3.根据实施例2所定义装置，
其中，电路还被配置成通过寻找具有使最小化函数最小化的最小二乘径向距离的位置，从环段的不同组合中确定最可能的目标位置。
4.根据实施例3所定义装置，
其中，电路还被配置成将所估计的目标位置与相应组合的相应距离环之间的二乘径向距离之和用作最小化函数。
5.根据任何前述实施例所定义装置，
其中，电路还被配置成确定潜在目标的速度。
6.根据任何前述实施例所定义装置，
其中，电路还被配置成确定潜在目标的移动方向。
7.根据任何前述实施例所定义装置，
其中，电路还被配置成通过使用传感器的位置与最可能的目标位置之间的角度和/或通过使用由传感器测量的相对速度，来确定潜在目标的移动速度和/或方向。
8.根据任何前述实施例所定义装置，
其中，电路还被配置成通过使相对速度的误差的平方之和最小化来确定潜在目标的移动速度和/或方向。
9.根据任何前述实施例所定义装置，
其中，电路还被配置成使用由传感器测量的相对速度以来改进最可能的目标位置的确定。
10.一种雷达系统，包括：
-两个或更多个雷达传感器，布置在不同位置处并且具有来自场景的重叠视场，雷达传感器被配置成从包括一个或多个目标的场景中同时获取雷达信号测量，以及
-根据实施例1-9中任一项的装置，用于基于所获取的雷达信号测量值来对场景中的目标定位。
11.一种用于定位场景中目标的方法，该方法包括：
-获得由布置在不同位置处的两个或更多个雷达传感器同时获取的雷达信号测量值，该两个或更多个雷达传感器具有重叠视场，
-从在同时或在同一时间间隔期间获取的两个或更多个雷达传感器的雷达信号测量值的样本中导出一个或更多个潜在目标的距离信息，单个样本的距离信息表示在相应雷达传感器的视场中距该相应雷达传感器特定距离处的潜在目标的潜在位置的环段，
-确定所导出的距离信息的环段的交点，
-确定场景的具有最高密度的交点中的一个的区域，
-选择穿过所选区域的每个传感器的环段，并且
-根据所选环段的所导出的距离信息来确定潜在目标最可能的目标位置。
12.一种非瞬时性计算机可读记录介质，其中存储有计算机程序产品，当该计算机程序产品由处理器执行时，使根据实施例11的方法被执行。
13.一种计算机程序，包括程序代码装置，该程序代码装置用于当在计算机上实现所述计算机程序时，使计算机执行根据实施例11所述的方法的步骤。

Claims (12)

1.一种用于定位场景中的目标的装置，所述装置包括电路，所述电路被配置成：
-获得由布置在不同位置处的两个或更多个雷达传感器同时获取的雷达信号测量值，两个或更多个所述雷达传感器具有重叠视场，
-从在同时或在同一时间间隔期间获取的两个或更多个所述雷达传感器的所述雷达信号测量值的样本中导出一个或多个潜在目标的距离信息，单个样本的距离信息表示在相应雷达传感器的视场中距该相应雷达传感器特定距离处的潜在目标的潜在位置的环段，
-确定所导出的距离信息的环段的交点，
-确定所述场景的具有最高密度的交点中的一个的区域，
-选择穿过所选区域的每传感器的环段，并且
-根据所选环段的导出的距离信息来确定所述潜在目标的最可能的目标位置。
2.根据权利要求1所述装置，
其中，所述电路还被配置成根据所述环段的不同组合迭代地确定所述最可能的目标位置，其中，组合包括穿过所选区域的每传感器的一个环段，并且每个组合包括与其它组合的一个或多个环段不同的一个或多个环段。
3.根据权利要求2所述装置，
其中，所述电路还被配置成通过寻找具有使最小化函数最小化的最小二乘径向距离的位置，从环段的不同组合中确定最可能的目标位置。
4.根据权利要求3所述的装置，
其中，所述电路还被配置成将所估计的目标位置与相应组合的相应距离环之间的二乘径向距离之和用作最小化函数。
5.根据权利要求1所述装置，
其中，所述电路还被配置成确定所述潜在目标的速度。
6.根据权利要求1所述装置，
其中，所述电路还被配置成确定所述潜在目标的移动方向。
7.根据权利要求1所述装置，
其中，所述电路还被配置成通过使用所述传感器的位置与所述最可能的目标位置之间的角度和/或通过使用由所述传感器测量出的相对速度，来确定所述潜在目标的移动的速度和/或方向。
8.根据权利要求1所述装置，
其中，所述电路还被配置成通过使所述相对速度的误差的平方之和最小化来确定所述潜在目标的移动的速度和/或方向。
9.根据权利要求1所述装置，
其中，所述电路还被配置成使用由所述传感器测量出的相对速度来改进所述最可能的目标位置的确定。
10.一种雷达系统，包括：
-两个或更多个雷达传感器，布置在不同位置处并且具有来自场景的重叠视场，所述雷达传感器被配置成从包括一个或多个目标的场景中同时获取雷达信号测量值，以及
-如权利要求1所述的装置，用于基于所获取的雷达信号测量值对所述场景中的目标定位。
11.一种用于定位场景中的目标的方法，所述方法包括：
-获得由布置在不同位置处的两个或更多个雷达传感器同时获取的雷达信号测量值，两个或更多个所述雷达传感器具有场景的重叠视场，
-从在同时或在同一时间间隔期间获取的两个或更多个所述雷达传感器的雷达信号测量值的样本中导出一个或多个潜在目标的距离信息，单个样本的距离信息表示在相应雷达传感器的视场中距该雷达传感器特定距离处的潜在目标的潜在位置的环段，
-确定所导出的距离信息的环段的交点，
-确定场景的具有最高密度的交点中的一个的区域，
-选择穿过所选区域的每传感器的环段，并且
-根据所选环段的导出的距离信息来确定所述潜在目标的最可能的目标位置。
12.一种非瞬时计算机可读记录介质，其中存储有计算机程序产品，当所述计算机程序产品由处理器执行时，使根据权利要求11所述的方法被执行。
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