CN111856406B - 一种基于fmcw雷达回波的目标检测方法及装置 - Google Patents

Abstract

本申请实施例提供一种基于雷达回波的目标检测方法及装置，所述方法包括：接收雷达回波信号，通过距离多普勒处理对所述雷达回波信号区分运动目标和静止目标；分别确定所述运动目标回波信号和所述静止目标回波信号的自适应检测门限，其中，所述自适应检测门限包括随着目标距离增大而减小的检测门限部分；根据所述自适应检测门限完成目标的检测，其中，所述目标包括所述运动目标和所述静止目标。本申请实施例通过设定与距离负相关的检测门限，可以使得不同距离单元的虚警率均维持在一个固定的值及以下，进而提升检测性能。

Description

一种基于FMCW雷达回波的目标检测方法及装置

技术领域

本申请涉及FMCW雷达目标检测领域，具体而言，涉及一种基于FMCW雷达回波的目标检测方法及装置。

背景技术

调频连续波(FMCW)雷达利用发射信号和回波信号的差频信号来获得目标的距离和速度，因其具有结构简单、尺寸小、重量轻、成本低等优点，近年来在民用/军事领域均得到了广泛的应用。

雷达通过电磁波的散射特性识别目标，但是雷达的接收信号不仅包含有用的目标回波，还包含一些杂波信号。雷达信号检测的目的是在某个可能存在干扰的区域内判定目标是否存在，这些干扰主要包括接收机内部的热噪声、雨雪等杂波、人为干扰等。因此雷达目标回波信号的检测是在噪声和杂波干扰背景下的二元信号最佳检测问题。目前，雷达目标检测主要采用门限检测方法，雷达的自动检测系统需要一个检测门限，当接收机的输出超过这个检测门限时目标就被检测到，相反，如果低于这个门限，就说明当前检测单元没有目标。

雷达检测中，如果电磁环境很差使噪声电平高于检测门限，接收机会将噪声当作信号检测出来，产生虚警。过高的虚警，会进入后续的雷达跟踪处理单元，造成大量的资源浪费，尤其是在雷达多目标检测中，虚警的存在对正常目标的检测也会造成轨迹匹配上的错误。在信号检测中想要做出合理的判断，将噪声中不同的信号分辨出来，必须要选取一个最佳准则，现有的恒虚警(CFAR)检测技术作为一种自动检测方法被广泛应用在现代雷达的自动检测系统中，但在杂波特性距离空变性较强的情况下，无论是较大的距离滑窗还是较小的距离滑窗都会导致CFAR方法出现弱杂波区漏警、强杂波区虚警的问题。因此，为了更好的实现目标检测，同时避免过高的雷达虚警率成为了亟待解决的技术问题。

发明内容

本申请实施例的目的在于提供一种基于雷达回波的目标检测方法及装置，本申请实施例的目标检测方法是基于距离自适应恒虚警门限的检测方法，能在复杂的背景环境中检测出目标，在不影响雷达正常工作状态的前提下提升目标检测性能。

本申请实施例提供一种基于FMCW雷达回波的目标检测方法，所述方法包括：接收雷达回波信号，通过距离多普勒处理对所述雷达回波信号区分运动目标和静止目标；分别确定所述运动目标的回波信号和所述静止目标的回波信号的自适应检测门限，其中，所述自适应检测门限包括随着目标距离增大而减小的检测门限部分；根据所述自适应检测门限完成对目标的检测，其中，所述目标包括所述运动目标和所述静止目标。

本申请实施例通过设定自适应检测门限包括与距离负相关的检测门限部分，可以使得不同距离单元处的虚警率均维持在设定值及以下，进而保证雷达的正常工作状态。

在一些实施例中，所述分别确定所述运动目标的回波信号和所述静止的目标回波信号的自适应检测门限，包括：分别确定所述非零速度部分和所述零速度部分的杂波平均电平估计值；根据目标距离确定各距离单元处的所述检测门限部分；根据所述非零速度部分的杂波平均电平估计值和所述检测门限部分确定针对所述非零速度部分的自适应检测门限；根据所述零速度部分的杂波平均电平估计值和所述检测门限部分确定针对所述零速度部分的自适应检测门限。

本申请实施例通过分离运动目标所在的非零速度部分和静止目标所在的零速度部分，再根据非零速度部分的杂波平均电平估计值、零速度部分的杂波平均电平估计值和目标距离分别确定针对非零速度部分和针对零速度部分的自适应检测门限，来提升对不同距离处的目标检测的准确性。

在一些实施例中，根据如下公式计算每个距离单元的自适应检测门限：

其中，

表示随距离变化的自适应检测门限的值，r表示目标到雷达的距离，

表示不同距离处的杂波平均电平估计值，CONSTANT表示一个常数，lg(·)表示10为底的对数。例如，不同距离处的杂波电平可以是所述非零速度部分的杂波电平，此时上述公式用于确定所述非零速度部分的自适应检测门限。例如，不同距离处的杂波电平可以是所述零速度部分的杂波电平，此时上述公式用于确定所述零速度部分的自适应检测门限。

本申请实施例提供的距离门限的计算公式与距离呈负相关关系，进而可以使得不同距离单元的虚警率均维持一个固定的值及以下，进而提升检测性能。为了计算方便，作为示例上述的门限计算公式采用分贝dB的形式。

在一些实施例中，所述分别确定所述非零速度部分和所述零速度部分的杂波平均电平估计值，包括：选取每个距离单元在速度维上不存在目标的杂波平均电平大小作为计算所述杂波平均电平估计值的杂波因子；根据距离维度对所述杂波因子通过一个递归滤波器进行平滑处理，得到所述非零速度部分的杂波平均电平估计值。

本申请实施例通过采用距离-速度二维平均处理确定非零速度部分的杂波平均电平估计值，提升了非零速度部分的杂波平均电平值估计的准确性，进而提升非零速度部分的自适应检测门限的准确性，并最终提升目标检测的准确性。

在一些实施例中，所述根据目标距离确定各距离单元处的所述检测门限部分，包括：确定门限系数，根据所述门限系数计算所述检测门限部分。

本申请实施例通过门限系数和可调参数来确定自适应检测门限中随距离增大而减小的检测门限部分的值可以节省存储空间。

在一些实施例中，根据如下公式确定所述非零速度部分的自适应检测门限：

coe(r)＝p₁×r⁶+p₂×r⁵+p₃×r⁴+p₄×r³+p₅×r²+p₆×r+p₇

其中，

为所述非零速度部分的自适应检测门限，/>

为不同距离位置处所述非零速度部分的杂波平均电平估计值，c为可调的参数，r为目标到雷达距离，coe(r)为门限系数，p_1～7为曲线方程的系数。

本申请实施例通过可调参数、曲线方程系数及杂波平均电平估计值来确定自适应门限，可以节省系统的存储容量。

在一些实施例中，所述分别确定所述非零速度部分和所述零速度部分的杂波平均电平估计值，还包括：通过多次扫描并更新所述零速度部分的背景杂波电平的方式确定各距离单元对应的所述零速度部分的杂波平均电平估计值。

在一些实施例中，所述通过多次扫描并更新的方式确定各距离单元对应的所述零速度部分的杂波平均电平估计值，包括：每个所述距离单元的杂波平均电平估计值是根据本次扫描和以前多次扫描结果来迭代更新的，并把更新后的值作为当前杂波背景下的杂波平均电平估计值。

本申请实施例通过多次扫描迭代的方式更新零速度部分的背景电平，可以进一步提升背景自适应的杂波平均电平估计的准确性。

在一些实施例中，根据如下公式计算所述零速度部分的自适应检测门限：

coe(r)＝p₁×r⁶+p₂×r⁵+p₃×r⁴+p₄×r³+p₅×r²+p₆×r+p₇

其中，

为所述零速度部分的自适应检测门限，/>

为不同距离位置处所述零速度部分的杂波平均电平估计值，c为可调的参数，r为目标与雷达距离，coe(r)为门限系数，p_1～7为曲线方程的系数。

本申请实施例通过可调参数、曲线方程系数及杂波平均电平估计值来确定自适应门限，可以节省系统的存储容量。

本申请实施例通过自适应检测门限可以消除背景中已经存在的静止物体，进而仅检测新出现的静止目标，提升静止目标检测的准确性。

第二方面，本申请实施例提供一种基于雷达回波的目标检测装置，所述装置包括：接收模块，被配置为接收雷达回波信号，通过距离多普勒处理对所述雷达回波信号区分运动目标和静止目标；自适应检测门限确定模块，被配置为分别确定所述运动目标的回波信号和所述静止目标的回波信号的自适应检测门限，其中，所述自适应检测门限包括随着距离增大而减小的检测门限部分；目标检测模块，被配置为根据所述自适应检测门限完成对目标的检测，其中，所述目标包括所述运动目标和所述静止目标。

第三方面，本申请实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时可实现上述第一方面所述的方法。

第四方面本申请实施例提供一种信息处理设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其中，所述处理器执行所述程序时可实现上述第一方面所述的方法。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对本申请实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本申请的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，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相关的附图。

图1为本申请实施例提供的一种基于雷达回波的目标检测方法的流程图；

图2为本申请实施例提供的经过二维FFT以及天线非相干积累得到的距离多普勒三维立体示意图；

图3为本申请实施例提供的非零速度部分的杂波平均电平估计值；

图4为本申请实施例提供的零速度部分的杂波平均电平估计值；

图5为本申请实施例提供的非零速度部分的自适应检测门限及基于检测门限的运动目标检测示意图；

图6为本申请实施例提供的零速度部分的自适应检测门限及基于检测门限的静止目标检测示意图；

图7为本申请实施例提供的背景杂波更新迭代流程图；

图8为本申请实施例归一化后的自适应门限中随距离增大而减小的检测门限部分曲线；

图9为本申请实施例提供的基于雷达回波的目标检测装置示意图。

具体实施方式

下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行描述。

应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。同时，在本申请的描述中，术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。

本申请实施例提供一种基于雷达回波的目标检测方法。作为一个示例，所述方法包括：接收雷达回波信号，对雷达回波信号进行距离多普勒(Range-Doppler,RD)处理，得到雷达的二维频谱图，即距离多普勒图，实现对运动目标的回波信号与静止目标的回波信号的分离。

在雷达作用距离范围内，天线处于远场，目标处于近场，目标的雷达散射截面Radar Cross Section(RCS)表现为近场RCS，其接收机功率与目标距离雷达的远近按雷达方程的衰减特性递减，用公式表示为：

雷达接收的回波功率P_r的大小，取决于自身的发射功率P_t，天线增益G，波长λ，雷达截面σ_RCS，以及目标的距离r有关。其中，回波功率P_r与距离R的四次方成反比，即检测距离越大，接收机的回波功率越小。通过该公式可以发现，一旦设定常数constant的值，就可以获得不同距离处的回波功率，根据回波功率大小，在不同距离处设定不同的检测门限，当回波功率超过设定的检测门限时会被判断成目标，由此可实现雷达目标检测。

上述检测门限的设定是根据系统所要求的达到的最大虚警率获得的。虚警概率随距离变化的关系为：

其中，SCR(r)是不同距离处的信杂比，由雷达回波功率大小决定。回波信号的信杂比与回波功率P_r呈正比，与杂波功率P_c呈反比，即

p_fa(r)是不同距离处的虚警概率，C是一个常数，通过系统所要求的达到的最大虚警率p_fa(r_max)和最小检测信杂比SCR_need确定，即:

得到的常数C带入公式，可以得到不同距离处的虚警概率。

然后，根据不同距离处雷达所要求的虚警概率，得到在不同距离处的检测门限部分。该检测门限部分与虚警概率的关系为：

为节省计算量和存储空间，可对该检测门限部分coe₀(r)取对数后进行归一化处理。然后，对归一化后的门限用最小二乘法做6阶拟合，形成如下参数可调式的曲线方程：

coe(r)＝p₁×r⁶+p₂×r⁵+p₃×r⁴+p₄×r³+p₅×r²+p₆×r+p₇

其中，c为与虚警率相关的可调参数，r为距离，coe(r)为门限系数，p_1～7为曲线方程的系数。其中，c是dB量级的可调参数。

然后，分别对运动目标回波和静止目标回波做杂波平均电平估计，所述自适应检测门限即为杂波平均电平与不同距离处设定的虚警率所获得的随距离增大而减小的检测门限部分的和，用公式表示为(为了计算方便，下面的门限计算公式均为dB的形式)：

其中，

表示随距离变化的自适应门限值，r表示目标到雷达的距离，/>

表示不同距离处杂波的平均值。

式中，

CONSTANT表示一个常数，与雷达发射功率，收发天线增益和尺寸、信号带宽及链路损耗相关，lg(·)表示10为底的对数。

本申请实施例对运动目标回波的杂波平均电平估计分别进行了速度-距离二维平均处理，能够有效的避免取到携带目标的信号电平，提高了杂波估计的准确性。

本申请实施例对零速度部分的杂波平均电平估计则采用背景更新的方式完成，为保证探测距离的准确性，在对杂波估计时仅对杂波进行不同数据帧(Coherent ProcessingInterval，相干处理间隔，即CPI)时间上的平均处理，默认当前的检测坏境不会发生突变。相应地，并对产生突变的坏境下的背景检测方式也做了一定的调整。通过零速度处的自适应检测门限可以消除背景中已经存在的静止物体，进而仅检测新出现的静止目标，提升静止目标检测的准确性，降低了雷达对已存在目标的可测性，减小存储空间。

下面结合附图进一步阐述本申请实施例的技术方案。

请参看图1，图1为本申请实施例提供一种基于雷达回波的目标检测方法，所述方法包括：S101，接收雷达回波信号，通过距离多普勒处理对所述雷达回波信号区分运动目标和静止目标；S102，分别确定所述运动目标的回波信号和所述静止目标的回波信号的自适应检测门限，其中，所述自适应检测门限包括随着距离增大而减小的检测门限部分；S103，根据所述自适应检测门限完成对目标的检测，其中，所述目标包括所述运动目标和所述静止目标。本申请实施例通过设定与距离呈负相关的检测门限，可以使得不同距离单元处的虚警率均维持在设定值及以下，进而在保证雷达正常工作的前提下提升目标检测性能。

作为一个示例，采用二维FFT算法对雷达发送的多个CPI时间的chirp序列及回波信息进行快时间(即距离维度)和慢时间(即速度维度)维度FFT处理，得到距离多普勒图。雷达检测目标的背景由接收机的内部热噪声和杂波构成，杂波不仅包括从地面、建筑物、栅栏和山丘等得到的静止杂波，还包括从海上、雨水、箔条、摇晃的植物等形成的运动杂波。也就是说，本申请实施例的目标检测是对回波信号分运动目标和静止目标两种，需要把二维FFT后的结果分为两部分：非零速度部分、零速度部分，分别进行处理。

例如，对每个调频周期内的回波信号分别作N点的FFT，再对M个脉冲重复周期(Pulse Recurrence Time，即PRT)的计算结果按照每个距离单元分别作M点FFT，经过天线非相干积累得到的距离多普勒三维立体图如图2所示，图中标注了五个目标由近及远的距离分别是23.42m、119.10m、124.90m、191.30m、244.00m；速度分别是0.00m/s、0.76m/s、24.84m/s、-7.09m/s、-1.77m/s；幅值分别是107.7dB、97.77dB、100dB、91.56dB、88.06dB。图上每一个点的横纵坐标的位置[f_m,f_v]可以得到其对应的距离和速度，分别为：

其中，PRT为脉冲重复时间，c_lightspeed为光速，B为带宽，f_c为载频频率。

可以理解的是，对于非零速度部分，经过第二维FFT的多普勒滤波器组后，运动目标与运动杂波就会处在不同的多普勒通道中，滤波器组可以将他们分开得到非零速度的杂波电平，然后通过后续的自适应门限设置将运动目标检测出来。对于零速度部分，则对待检测区域的回波信号通过距离向背景更新技术进行零速度杂波电平估计。具体操作就是，设定K次信号处理周期为背景采集时间，存储在每个距离的杂波强度在这段背景采集时间内的电平平均值。

为了提升非零速度部分杂波平均电平估计的精度，本申请实施例所述确定所述非零速度部分的噪声估计值包括：首先，选取每个距离单元在速度维方向不存在目标的杂波平均电平；然后，根据距离维度对所述杂波平均电平通过一个递归滤波器进行平滑处理，得到所述杂波平均电平估计值。本申请实施例通过采用距离-速度二维平均处理后确定非零速度部分的杂波平均电平估计值，提升了非零速度部分的杂波平均电平估计的准确性，进而提升非零速度部分的检测门限的准确性，并最终提升目标检测的准确性。需要说明的是，递归滤波器包括二阶及以上的滤波器，本申请实施例并不限定递归滤波器的具体阶数。

为了确定自适应检测门限本申请实施例还提供了如下计算公式(为了计算方便，下面的门限计算公式均为dB的形式)：

其中，

表示随距离变化的自适应门限值，r表示目标到雷达的距离，/>

表示不同距离处杂波电平的平均值，CONSTANT表示一个常数，与雷达发射功率，收发天线增益和尺寸、信号带宽及链路损耗相关，lg(·)表示10为底的对数。

为了简化存储空间，本申请实施还提供一种基于门限系数确定距离检测门限的门限，进而求解自适应检测门限的方法，对应的计算公式如下：

coe(r)＝p₁×r⁶+p₂×r⁵+p₃×r⁴+p₄×r³+p₅×r²+p₆×r+p₇

其中，

表示随距离变化的自适应门限值，r表示目标到雷达的距离，/>

表示不同距离处杂波的平均值，/>

表示不同距离处的检测门限部分。c为可调的参数，coe(r)为门限系数，p_1～7为曲线方程的系数。

例如，根据如下公式确定所述非零速度部分的自适应检测门限：

coe(r)＝p₁×r⁶+p₂×r⁵+p₃×r⁴+p₄×r³+p₅×r²+p₆×r+p₇

其中，

为非零速度部分的自适应门限，/>

为非零速度部分的杂波平均电平估计值，c为可调的参数，r为目标到雷达的距离，p_1～7为曲线方程的系数。

例如，根据如下公式计算所述零速度部分的自适应检测门限：

coe(r)＝p₁×r⁶+p₂×r⁵+p₃×r⁴+p₄×r³+p₅×r²+p₆×r+p₇

其中，

为零速度部分的自适应门限，/>

为零速度部分的杂波平均电平估计，c为可调的参数，r为距离，p_1～7为曲线方程的系数。

下面结合图3和图5和相关公式示例性阐述非零速度部分的自适应检测门限如何确定以及根据自适应检测门限进行目标检测过程。

作为一个示例，对于非零速度部分瑞丽分布杂波背景下的杂波估计：

式中，x表示杂波信号，σ是杂波信号的标准差，H₀表示没有目标存在的情况。

首先，进行速度维平均处理，选取每个距离单元在速度维方向不存在目标的杂波平均电平。例如，沿同一距离维同时选取正负速度区域各m个参考点，按照对应速度取小的原则得到m个参考点的杂波平均电平的估计，即min(p_+v(k),p_-v(M-k))，M是多普勒维FFT点数，p_+v(k)代表当前选取的正速度区域的参考点的电平，p_-v(M-k)代表与正速度区域相对应的当前选取的负速度区域参考点的电平。按照取小的原则是为了保证所取到的是杂波的电平而不是目标回波的电平。然后对这m个点取平均值，得到相应距离维的杂波平均电平，即

其次，进行距离维平均处理，把经过速度维平均处理得到的距离维杂波平均电平按距离维通过一个五阶递归滤波器进行平滑处理，其表达式为

其中，r代表距离，其取值范围是2<r<(N/2-2)，N是距离维FFT点数。

经过以上处理后得到的非零速度区域杂波平均电平估计如图3所示(即图3的杂波平均电平估计曲线)。

选取高于一定杂波强度的门限作为非零速度部分的自适应检测门限，筛选出运动目标。这种检测方式既可以检测出快速移动的目标，也能检测出慢速移动的目标，可以有效的避免慢速移动目标的“自遮蔽效应”。本申请实施例设计了随着距离的增大而减小的检测门限，保证远距离目标检测概率满足设计要求的条件下降低了雷达检测区域的平均虚警概率。

雷达接收机的接收功率可以表示为：

即接收机收到的回波功率与距离的四次方成反比，距离越小，接收机的回波功率越大。回波信号的信杂比与回波功率P_r呈正比，与杂波功率P_c呈反比，即

因此，接收信号的信杂比可表示为：/>

所以，自适应检测门限的计算公式可以表示为(为了计算方便，下面的门限计算公式均为dB的形式)：

其中，

表示随距离变化的自适应门限值，r表示目标到雷达的距离，/>

表示不同距离处杂波电平的平均值，CONSTANT表示一个常数，lg(·)表示10为底的对数。为了简化计算，可将随距离增大而减小的检测门限部分写表示成：

其中，coe(r)＝p₁×r⁶+p₂×r⁵+p₃×r⁴+p₄×r³+p₅×r²+p₆×r+p₇。c为可调的参数，p_1～7为曲线方程的系数。coe(r)为归一化的门限系数，由下述方法得到。

可以通过最远检测单元的信杂比、要达到的检测概率、虚警概率，可以计算得到这个常数CONSTANT。例如，本申请实例中，检测距离是2m～250m，选取128个分辨单元，最远处的虚警概率p_fa(r_max)＝10^-6，检测概率不低于0.95，最小可检测信杂比SCR_need＝15dB，计算可得

需要说明的是，本领域技术人员可以根据具体的检测情况来确定CONSTANT以及信杂比的值。

虚警表示的是在不存在信号的情况下，由于杂波幅度值比门限值高而判断成目标的情况。虚警概率p_fa定义为杂波电平超过设定的检测电压V_T的概率：

式中，x表示杂波信号，σ是噪声信号的标准差，V_T代表设定检测电压。可以理解的是，虚警概率p_fa对设定检测电压的变化十分敏感。

在保证各个距离单元检测概率相同的情况下设计检测门限，保证每个检测单元检测概率一致，即：

其中，C是一个常数。代入人为设定的最远处的虚警率p_fa(r_max)＝10^-6和最小检测信杂比确定SCR_need＝15dB，即可得到：

那么，根据虚警概率随距离变化的关系：

将C和SCR(r)代入公式计算得到每个距离单元的虚警率p_fa(r)。

检测表示的是只有当信号加上杂波的幅值超过一定的设定值时，信号才能被正确检测到。

由于门限系数是coe₀(r)，那么设定检测电压可以表示为：

所以，虚警率/>

进而推导出门限系数/>

因此，将虚警率p_fa(r)带入公式可以计算得到每个距离单元的门限系数coe₀(r)。

随后，为了不占用存储空间，作为一个示例，对门限系数coe₀(r)取对数后归一化，将归一化的门限系数曲线拟合成一个如下公式所述的六阶曲线方程，该曲线方程的图像如图8所示(图8包括归一化曲线和6阶拟合曲线)：

coe(r)＝p₁×r⁶+p₂×r⁵+p₃×r⁴+p₄×r³+p₅×r²+p₆×r+p₇。

例如，本实例中曲线方程的系数计算为：

p₁＝9.83×10^-14，p₂＝-6.31×10^-11，p₃＝1.22×10^-8，p₄＝-1.56×10^-7，

p₅＝-1.75×10^-4，p₆＝7.14×10^-3，p₇＝2.34

把六阶方程的系数存入可读写存储器RAM中，然后，将获得的非零速度区域杂波平均电平估计值与不同距离处设定相同虚警概率获得的检测门限部分求和，即可得到自适应检测门限，把超过该门限的点视为检测到的运动类目标，如图5所示(即图5的目标，其中，图5示出的检测阈值曲线就是非零速度部分的自适应检测门限的曲线，根据该曲线检测运动类目标)。

下面结合图4、图6、图7和相关公式示例性阐述零速度部分的自适应检测门限如何确定以及根据自适应检测门限进行目标检测过程。

本申请实施例通过自适应门限可以消除背景中已经存在的静止物体，进而仅检测新出现的静止目标，提升静止目标检测的准确性。所述获取所述零速度部分的自适应门限，包括：通过多次扫描并更新零速度部分的背景杂波电平的方式确定各距离单元对应的所述零速度部分的杂波平均电平估计值；根据所述零速度部分的杂波平均电平估计值以及不同距离处设定相同虚警概率获得的检测门限部分共同来确定所述自适应门限(具体可参考上述计算公式)。

在一些实施例中，所述通过多次扫描并更新的方式确定各距离单元对应的所述零速度部分的杂波平均电平估计值，包括：每个所述距离单元的杂波平均电平估计值是根据本次扫描和以前多次扫描结果来迭代更新的，并把更新后的值作为当前杂波背景的所述杂波平均电平估计值。本申请实施例通过杂波自适应门限估计提升了零速度部分静止目标估计的准确性。

本申请实施例通过多次扫描迭代的方式更新零速度部分的背景电平可以进一步提升杂波平均电平估计的准确性。

本申请实施例考虑雷达即使照射相同的区域，在时间、季节变化等原因下都会发生明显的回波变化，因此不仅需要长时间的背景大更新，还需要小时间范围内的更新，这样能够提升背景估计的准确性。

对于零速度部分的杂波平均电平估计具体过程可以参考如下内容。

保存在距离多普勒图中每个距离单元处的杂波电平值，并且对每个距离单元的杂波平均电平不再进行距离维平滑处理，这主要是由于在雷达检测区域内，不同区域的地杂波是不同的，在对静止物体检测时这部分杂波对距离维杂波平均电平的影响比较大。地物杂波在空间上的均匀性宽度很窄，但是，同一距离单元的背景电平在CPI时间的变化是缓慢的。因此，本申请实施例对零速度部分进行CPI时间处理，依靠多数据帧采样估计杂波背景的平均电平。对CPI时间采样的处理方法是对多次扫描做指数加权平均，具体操作如下：将前K个CPI时间定为背景采集时间，在保证均匀性的条件下，K值越高，恒虚警损失越小，结果要存入RAM的相应距离单元中，会使存储容量增加。本次试验中选择的K是10次，第i次更新的权重具体表示为：

时间越新，所占权重越大。

雷达上电后，首先在已经规定好的K个CPI时间内进行背景杂波电平的采集，此时不进行目标检测，当背景采集成功后开始进行正常的目标检测，在每一个CPI时间内，每一个距离单元处均判断静止目标的有无，对没有出现目标的距离单元进行背景迭代更新，对出现目标的距离单元不再更新；当雷达长期工作一段时间后，判断缓存好的背景杂波电平与当前的背景杂波电平相比有无发生明显变化，若出现明显变化则重新开始K个周期的背景采集，此时不再进行目标检测，当新背景采集结束后再次进行静目标的检测。

背景采集结束以后，每个距离单元的值依靠本次扫描的当前值和以前多次扫描的背景值来迭代更新得到实时杂波电平值。雷达的每一个CPI时间内都有相应的更新，考虑雷达即使照射相同的区域，在时间、季节变化等原因下都会发生明显的回波变化，因此不仅需要长时间的背景大更新，还需要小时间范围内的更新，其操作流程如图7所示。

当下一次雷达回波信号到来之后，需要把本次保存的背景结果与下一次CPI时间计算得到的新的处理结果进行一次递归滤波，并把每次经过(n-1)次递归后的背景电平值保存在RAM相应的距离单元中。递归滤波的表达式为：

其中，

表示第r个距离单元的第n次扫描的实时杂波电平估计值，q_n(r)表示第r个距离单元的第n次扫描的当前杂波电平测量值，ω是小于1的遗忘因子。

经过以上处理后得到的零速区域噪声估计如图4所示(即图4的当前杂波平均电平曲线以及实时杂波平均电平曲线)。

更新背景后的零速检测采用自适应检测门限的方法，其根据距离获得的检测门限部分与非零速度获得此部分的方式一致。检测结果如图6所示(即图6的目标，其中，图6示出的自适应检测门限曲线就是零速度部分的自适应检测门限的曲线，根据该曲线检测静止目标)，能过滤出环境中本身存在的静止目标，只检测当前出现的静止目标。需要说明的是图5和图6均采用星号表征待检测的目标。

对零速度部分采用背景更新及距离自适应门限检测法，能有效地降低地物杂波的回波影响，只检测雷达检测区域内新出现的有效回波目标，能降低雷达的存储空间，提高工作效率。

通过本实例的数据分析处理，可以发现本申请实施例可以有效的在不影响雷达正常运行的前提下提高FMCW雷达的检测概率，基于本方法得到的结果与实际结果相符。

请参考图9，图9示出了本申请实施例提供的基于雷达回波的目标检测装置，应理解，该装置与上述图1方法实施例对应，能够执行上述方法实施例涉及的各个步骤，该装置的具体功能可以参见上文中的描述，为避免重复，此处适当省略详细描述。装置包括至少一个能以软件或固件的形式存储于存储器中或固化在装置的操作系统中的软件功能模块，该认证装置，包括：接收模块201，被配置为接收雷达回波信号，通过距离多普勒处理对所述雷达回波信号区分运动目标和静止目标；自适应检测门限确定模块202，被配置为分别确定所述运动目标的回波信号和所述静止目标的回波信号的自适应检测门限，其中，所述自适应检测门限包括随着距离增大而减小的检测门限部分；目标检测模块203，被配置为根据所述自适应检测门限完成对目标的检测，其中，所述目标包括所述运动目标和所述静止目标。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的装置的具体工作过程，可以参考图1方法中的对应过程，在此不再过多赘述。

本发明涉及一种FMCW雷达自适应门限设置方法，属于FMCW雷达技术领域。本发明针对FMCW雷达回波受静止及运动杂波影响严重的问题，提出了一种基于恒虚警技术的自适应门限设置方法。该方法首先利用多普勒原理对雷达回波的距离多普勒图进行分割，实现静止杂波和运动杂波的分离；然后依据雷达方程衰减特性对杂波设置自适应门限中随距离增大而减小的检测门限部分，以确保恒定的虚警率；最后，通过对运动杂波的平均电平估计和静止杂波的平均电平估计，结合上述自适应门限方法实现对目标的检测。该方法能够有效避免传统固定门限检测方法导致的虚警率空变问题，极大地提高了FMCW雷达的检测性能。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，也可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，附图中的流程图和框图显示了根据本申请的多个实施例的装置、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现方式中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

另外，在本申请各个实施例中的各功能模块可以集成在一起形成一个独立的部分，也可以是各个模块单独存在，也可以两个或两个以上模块集成形成一个独立的部分。

所述功能如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请的保护范围，对于本领域的技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。

以上所述，仅为本申请的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。

需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

Claims (9)

1.一种基于FMCW雷达回波的目标检测方法，其特征在于，所述方法包括：

接收雷达回波信号，通过距离多普勒处理对所述雷达回波信号区分运动目标和静止目标；

分别确定所述运动目标的回波信号和所述静止目标的回波信号的自适应检测门限，其中，所述自适应检测门限包括随着目标距离增大而减小的检测门限部分；

根据所述自适应检测门限完成对目标的检测，其中，所述目标包括所述运动目标和所述静止目标；

其中，根据如下公式计算每个距离单元的自适应检测门限：

其中，

表示随距离变化的自适应检测门限的值，r表示目标到雷达的距离，/>

表示不同距离处的杂波平均电平估计值，CONSTANT表示一个常数，lg(·)表示10为底的对数。

2.如权利要求1所述的目标检测方法，其特征在于，所述通过距离多普勒处理对所述雷达回波信号区分运动目标和静止目标，包括：采用二维傅里叶变换分离所述雷达回波信号，得到非零速度部分和零速度部分，其中，所述非零速度部分包括所述运动目标，所述零速度部分包括所述静止目标；

所述分别确定所述运动目标的回波信号和所述静止的目标回波信号的自适应检测门限，包括：

分别确定所述非零速度部分和所述零速度部分的杂波平均电平估计值；

根据目标距离确定各距离单元处的所述检测门限部分；

根据所述非零速度部分的杂波平均电平估计值和所述检测门限部分确定针对所述非零速度部分的自适应检测门限；

根据所述零速度部分的杂波平均电平估计值和所述检测门限部分确定针对所述零速度部分的自适应检测门限。

3.如权利要求2所述的目标检测方法，其特征在于，所述分别确定所述非零速度部分和所述零速度部分的杂波平均电平估计值，包括：

选取每个距离单元在速度维上不存在目标的杂波平均电平大小作为计算所述杂波平均电平估计值的杂波因子；

根据距离维度对所述杂波因子通过一个递归滤波器进行平滑处理，得到所述非零速度部分的杂波平均电平估计值。

4.如权利要求2所述的目标检测方法，其特征在于，所述根据目标距离确定各距离单元处的所述检测门限部分，包括：确定门限系数，根据所述门限系数计算所述检测门限部分。

5.如权利要求4所述的目标检测方法，其特征在于，根据如下公式确定所述非零速度部分的自适应检测门限：

coe(r)＝p₁×r⁶+p₂×r⁵+p₃×r⁴+p₄×r³+p₅×r²+p₆×r+p₇

其中，

为所述非零速度部分的自适应检测门限，/>

为不同距离位置处所述非零速度部分的杂波平均电平估计值，c为可调的参数，r为目标到雷达的距离，coe(r)为门限系数，p_1～7为曲线方程的系数。

6.如权利要求2所述的目标检测方法，其特征在于，所述分别确定所述非零速度部分和所述零速度部分的杂波平均电平估计值，还包括：通过多次扫描并更新所述零速度部分的背景杂波电平的方式确定各距离单元对应的所述零速度部分的杂波平均电平估计值。

7.如权利要求2所述的目标检测方法，其特征在于，根据如下公式计算所述零速度部分的自适应检测门限：

coe(r)＝p₁×r⁶+p₂×r⁵+p₃×r⁴+p₄×r³+p₅×r²+p₆×r+p₇

其中，

为所述零速度部分的自适应检测门限，/>

为不同距离位置处所述零速度部分的杂波平均电平估计值，c为可调的参数，r为目标与雷达的距离，coe(r)为门限系数，p_1～7为曲线方程的系数。

8.如权利要求6所述的目标检测方法，其特征在于，所述通过多次扫描并更新所述零速度部分的背景杂波电平的方式确定各距离单元对应的所述零速度部分的杂波平均电平估计值，包括：每个所述距离单元的杂波平均电平估计值是根据本次扫描和以前多次扫描结果来迭代更新的，并把更新后的值作为当前杂波背景的所述杂波平均电平估计值。

9.一种基于雷达回波的目标检测装置，其特征在于，所述装置包括：

接收模块，被配置为接收雷达回波信号，通过距离多普勒处理对所述雷达回波信号区分运动目标和静止目标；

自适应检测门限确定模块，被配置为分别确定所述运动目标的回波信号和所述静止目标的回波信号的自适应检测门限，其中，所述自适应检测门限包括随着目标距离增大而减小的检测门限部分；

目标检测模块，被配置为根据所述自适应检测门限完成对目标的检测，其中，所述目标包括所述运动目标和所述静止目标；

其中，根据如下公式计算每个距离单元的自适应检测门限：

其中，

表示随距离变化的自适应检测门限的值，r表示目标到雷达的距离，/>

表示不同距离处的杂波平均电平估计值，CONSTANT表示一个常数，lg(·)表示10为底的对数。

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