CN111929656B - 一种基于熵值统计的车载毫米波雷达系统噪声估计方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于熵值统计的车载毫米波雷达系统噪声估计方法，包括数据的提取和系统噪声估计，在雷达暗室采集数据；将采集数据初步处理，分别对原始数据距离维和速度维进行快速傅里叶变换得出雷达信号二维傅里叶谱；对二维傅里叶谱的数据进行截选，得到截选二维傅里叶谱数据，通过熵值统计从所述二维傅里叶谱数据中获取用于噪声计算的数据；对截选二维傅里叶谱数据中每个速度维对应的距离维数据计算模糊熵值，通过设定的熵值阈值对数据进行挑选，如果最终获得的符合熵值阈值的数据量少于截选二维傅里叶谱数据的三分之一，则判定该截选二维傅里叶谱数据不可用；本发明所公开的方法，提高了对系统噪声估计的精度。

Description

一种基于熵值统计的车载毫米波雷达系统噪声估计方法
技术领域
本发明属于车载毫米波雷达系统噪声估计技术领域，具体涉及基于熵值统计的车载毫米波雷达系统噪声估计方法。
背景技术
对于车载毫米波雷达来说，对目标的检测能力是评估其性能的重要指标。由于硬件条件的限制，雷达接收系统在接受信号的过程中会产生一些噪声，雷达在接收信息的过程中对这些噪声不具备对信息进行分辨的能力，导致这些混在有用信息中的噪声也被接收系统获取，影响后续雷达信号处理对目标的检测能力。因此，对系统噪声进行分析评估对毫米波雷达具有重要意义。
通常的做法是通过在雷达暗室采集数据，然后对处理得到的二维傅里叶谱进行分析，利用求均值的方式来计算系统噪声。然而，由于暗室环境并不是完全纯净的，采集的信号中可能包含一定的微弱目标信息，在直接求平均的方式中并不能发现这些微弱目标信息，将其纳入系统噪声的计算中会影响系统噪声的准确性。
因此，需要一种方法来剔除可能存在目标信息的数据，提高系统噪声计算的准确性。模糊熵是一种度量序列复杂度的方法，样本数据复杂度越高，其熵值越大。而系统噪声是随机信号，在二维傅里叶谱中，不包含目标信息的区域是无序的，其熵值相对较大。因此可以利用模糊熵值来判断选择的区域的随机性，进而选出准确估计系统噪声的数据。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于熵值统计的车载毫米波雷达系统噪声估计方法，以解决车载毫米波雷达系统噪声估计精度不高的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：本发明的一种基于熵值统计的77GHz车载毫米波雷达系统噪声估计方法，包括数据的提取和系统噪声估计，具体步骤如下：
步骤一：将雷达放置于雷达暗室中，使雷达正面对向无目标区域，利用雷达暗室中纯净的电磁环境，采集只包含噪声的数据；
步骤二：将采集的数据初步处理，根据快速傅里叶变换公式：
Figure 783075DEST_PATH_IMAGE001
分别对原始数据距离维和速度维进行快速傅里叶变换得出雷达信号二维傅里叶谱，式中N为数据长度，j为虚数单位；
步骤三：对所述二维傅里叶谱的数据进行截选，得到用于熵值统计挑选的二维傅里叶谱数据；
步骤四：通过熵值统计从所述二维傅里叶谱数据中获取用于噪声计算的数据，对截选的二维傅里叶谱数据中每个速度维对应的距离维数据计算模糊熵值，所述模糊熵值大于3的数据作为计算系统噪声的样本，如果最终获得模糊熵值的数据量少于截选二维傅里叶谱数据的三分之一，则判定该截选二维傅里叶谱数据不可用；
步骤五：如果所述截选二维傅里叶谱数据是可用的，则对筛选出的样本数据求均值获得系统噪声；如果数据不可用，则返回步骤一。
上述截选二维傅里叶谱数据的方法为：截选二维傅里叶谱远距离对应的半边二维傅里叶谱，再截取速度维中间的一半数据。
上述模糊熵值的计算步骤：
1）对于一段长度为n序列：
Figure 478499DEST_PATH_IMAGE002
，以长度m为窗，将序列分为k= n-m+1个子序列:
Figure 2015DEST_PATH_IMAGE003
；
2）计算每个子序列与所有k个子序列之间的距离：
Figure 605035DEST_PATH_IMAGE004
，式中，
Figure 779664DEST_PATH_IMAGE005
3）根据距离
Figure 396721DEST_PATH_IMAGE006
计算模糊隶属度
Figure 391222DEST_PATH_IMAGE007
:
Figure 1195DEST_PATH_IMAGE008
；
4）对自身以外所有隶属度求平均
Figure 30331DEST_PATH_IMAGE009
；
Figure 880607DEST_PATH_IMAGE010
；
5）将窗口长度m增加1，计算
Figure 362403DEST_PATH_IMAGE011
；
6）计算模糊熵值
Figure 776067DEST_PATH_IMAGE012
：
Figure 404583DEST_PATH_IMAGE013
。
本发明的技术效果和优点：该基于熵值统计的77GHz车载毫米波雷达系统噪声估计方法，一方面，通过熵值统计方式筛选出真实的毫米波雷达系统噪声，提高了对系统噪声估计的精度；另一方面，对采集的数据进行一定的评估，模糊熵值大于3的数据作为计算系统噪声的样本，如果最终获得所述模糊熵值的数据量少于截选二维傅里叶谱数据的三分之一，可以发现和滤除异常的数据，从而极大提高了系统噪声的准确性，大大提高了后续雷达信号处理对目标的检测能力。
附图说明
图1为本发明的结构示意图；
图2为本发明的雷达数据二维傅里叶谱；
图3为本发明的二维傅里叶谱中截选的用于筛选的数据；
图4为本发明利用熵值统计筛选出的数据。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，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。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例1：本实施例提供了如图中所示的一种基于熵值统计的77GHz车载毫米波雷达系统噪声估计方法，包括数据的提取和系统噪声估计，具体步骤如下：
步骤一：在雷达暗室采集数据；
步骤二：将所述采集数据初步处理，根据快速傅里叶变换公式：
Figure 612710DEST_PATH_IMAGE014
分别对原始数据距离维和速度维进行快速傅里叶变换得出雷达信号二维傅里叶谱；
步骤三：对所述二维傅里叶谱的数据进行截选，得到截选二维傅里叶谱数据，所述截选二维傅里叶谱数据的方法为：截选二维傅里叶谱远距离对应的半边二维傅里叶谱，再截取速度维中间的一半数据。通过熵值统计从所述二维傅里叶谱数据中获取用于噪声计算的数据；
步骤四：计算系统噪声，对所述截选二维傅里叶谱数据中每个速度维对应的距离维数据计算模糊熵值，所述模糊熵值大于3的数据作为计算系统噪声的样本，如果最终获得所述模糊熵值的数据量少于截选二维傅里叶谱数据的三分之一，则判定该截选二维傅里叶谱数据不可用；所述模糊熵值的计算步骤：
1）对于一段序列：
Figure 581803DEST_PATH_IMAGE015
，以长度m为窗，将序列分为k= n-m+1个子序列:
Figure 81049DEST_PATH_IMAGE016
；
2）计算每个子序列与所有k个子序列之间的距离：
Figure 84777DEST_PATH_IMAGE017
；
3）根据距离d计算模糊隶属度
Figure 463806DEST_PATH_IMAGE018
；
4） 对自身以外所有隶属度求平均
Figure 920195DEST_PATH_IMAGE019
，
Figure 426394DEST_PATH_IMAGE020
；
5）将窗口长度增加1，计算
Figure 815787DEST_PATH_IMAGE021
；
6）计算模糊熵：
Figure 631296DEST_PATH_IMAGE022
。
步骤五：如果所述截选二维傅里叶谱数据是可用的，则对筛选出的样本数据求均值获得系统噪声，如果数据不可用，则返回步骤一。
经过上述实施例计算可知，本发明的基于熵值统计的77GHz车载毫米波雷达系统噪声估计方法，一方面通过熵值统计方式筛选出真实的毫米波雷达系统噪声，极大的提高了对系统噪声估计的精度，大大提高了后续雷达信号处理对目标的检测能力；另一方面，对采集的数据进行一定的评估，模糊熵值大于3的数据作为计算系统噪声的样本，通过判断最终获得的样本数据量是否少于截选二维傅里叶谱数据的三分之一，可以发现和滤除异常的数据，从而极大提高了系统噪声的准确性。
最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换,凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (2)

1.一种基于熵值统计的车载毫米波雷达系统噪声估计方法，其特征在于：包括数据的提取和系统噪声估计，具体步骤如下：
步骤一：将雷达放置于雷达暗室中，使雷达正面对向无目标区域，利用雷达暗室中纯净的电磁环境，采集只包含噪声的数据；
步骤二：将采集的数据初步处理，根据快速傅里叶变换公式：
Figure 296475DEST_PATH_IMAGE001
分别对原始数据距离维和速度维进行快速傅里叶变换得出雷达信号二维傅里叶谱，式中N为数据长度，j为虚数单位；
步骤三：对所述二维傅里叶谱的数据进行截选，得到用于熵值统计挑选的二维傅里叶谱数据；
步骤四：通过熵值统计从所述二维傅里叶谱数据中获取用于噪声计算的数据，对截选的二维傅里叶谱数据中每个速度维对应的距离维数据计算模糊熵值，所述模糊熵值大于3的数据作为计算系统噪声的样本，如果最终获得模糊熵值的数据量少于截选二维傅里叶谱数据的三分之一，则判定该截选二维傅里叶谱数据不可用；
步骤五：如果所述截选二维傅里叶谱数据是可用的，则对筛选出的样本数据求均值获得系统噪声；如果数据不可用，则返回步骤一；
所述模糊熵值的计算步骤：
1）对于一段长度为n序列：
Figure 479194DEST_PATH_IMAGE002
，以长度m为窗，将序列分为 k=n-m+1个子序列:
Figure 790090DEST_PATH_IMAGE003
；
2）计算每个子序列与所有k个子序列之间的距离：
Figure 263928DEST_PATH_IMAGE004
，
式中，
Figure 609458DEST_PATH_IMAGE005
3）根据距离
Figure 697500DEST_PATH_IMAGE006
计算模糊隶属度
Figure 43162DEST_PATH_IMAGE007
:
Figure 773221DEST_PATH_IMAGE008
；
4）对自身以外所有隶属度求平均
Figure 707678DEST_PATH_IMAGE009
；
Figure DEST_PATH_IMAGE010
；
5）将窗口长度m增加1，计算
Figure 304970DEST_PATH_IMAGE011
；
6）计算模糊熵值
Figure 590458DEST_PATH_IMAGE012
：
Figure 343781DEST_PATH_IMAGE013
。
2.根据权利要求1所述的一种基于熵值统计的车载毫米波雷达系统噪声估计方法，其特征在于：所述截选二维傅里叶谱数据的方法为：截选二维傅里叶谱远距离对应的半边二维傅里叶谱，再截取速度维中间的一半数据。
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