CN112098965A - 一种基于毫米波雷达的载体姿态角解算方法 - Google Patents

一种基于毫米波雷达的载体姿态角解算方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于毫米波雷达的载体姿态角解算方法，根据毫米波雷达自生采样回来的原始ADC数据，通过距离维FFT、CAPON波束形成等技术生成距离方位热图矩阵，通过前后两帧距离方位热图矩阵进行滑动相关系数的计算，生成滑动相关系数数组，通过滑动相关系数与姿态角的转换算法，得到两帧时间内雷达的姿态角偏移角度值，本发明中的载体姿态角解算方法仅通过对安装在汽车、无人机等平台上的毫米波雷达自身获取的高分辨目标距离‑方位热图进行处理就可以获得载体平台旋转偏角，从而实现雷达观测与载体平台运动的解耦，方法简单、解耦耗能少，在保证不影响系统稳健性和响应速度的情况下，降低处理成本，具有很强应用价值。

Description

一种基于毫米波雷达的载体姿态角解算方法
技术领域
本发明涉及雷达技术领域，尤其涉及一种基于毫米波雷达的载体姿态角解算方法。
背景技术
由于毫米波独有的全天时全天候工作能力、穿透尘雾雨雪和对运动敏感等诸多优点，已经在汽车辅助驾驶、无人机定高避障、智能交通等领域获得广泛应用，其主要用于实现对雷达视场内典型场景目标进行检测与跟踪。当毫米波雷达捷联安装在汽车、无人机等运动平台上时，载体平台的旋转或平动都会导致雷达姿态角度的变化，这也会对其检测与测量结果造成一定的影响并可能造成测量偏差，在实际应用中需要通过解耦方法实现雷达系统探测与平台姿态角变化解耦，从而提升雷达系统探测的稳健性与测量精度。目前的解耦方式为通过安装其他姿态传感器传感器如陀螺仪、加速度计、惯导等传感器加在线捷联解耦算法来实现，传感器的增加对增加系统成本，增加系统功耗体积难以小型化，影响系统稳健性和响应速度。
发明内容
本发明提出了一种基于毫米波雷达的载体姿态角解算方法，通过对安装在汽车、无人机等平台上的毫米波雷达自身获取的高分辨目标距离-方位热图进行处理获得载体平台旋转偏角，从而实现雷达观测与载体平台运动的解耦。
为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：
本基于毫米波雷达的载体姿态角解算方法，包括以下步骤：
步骤一：对毫米波雷达射频回波信号进行多通道ADC数据采集，得到采样数据；
步骤二：对采样数据进行距离FFT运算，得到场景区域的多通道一维距离像序列；
步骤三：形成基于CAPON谱估计算法的数字波束；
步骤四：生成距离方位热图矩阵；
步骤五：计算两帧距离方位热图矩阵的滑动相关系数；
步骤六：完成滑动相关系数与姿态角的数据转换；
步骤七：根据计算的姿态角值，雷达实时计算并输出雷达的姿态角值。
在所述步骤一中，接收天线接收到所述射频回波信号后，将其下变频到中频信号，然后对接收到的多通道中频回波信号进行高速采样。
具体的，步骤二中的所述CAPON谱估计算法包括以下计算过程：
Figure DEST_PATH_IMAGE001
为混频至基带后的入射波，待处理的传感器阵列信号由下式给出：
Figure DEST_PATH_IMAGE002
，其中：
Figure DEST_PATH_IMAGE003
为转向矩阵；
Figure DEST_PATH_IMAGE004
为转向矢量；
Figure DEST_PATH_IMAGE005
为角度单元数；
Figure DEST_PATH_IMAGE006
为波长归一化的传感器位置;
Capon BF计算方法：
Figure DEST_PATH_IMAGE007
，其中
Figure DEST_PATH_IMAGE008
是空间协方差矩阵。
进一步的，所述滑动相关系数的计算包括以下过程：
（1）计算两个序列
Figure DEST_PATH_IMAGE009
和
Figure DEST_PATH_IMAGE010
的相关系数，计算式为：
Figure DEST_PATH_IMAGE011
；
（2）距离方位热图矩阵为：
Figure DEST_PATH_IMAGE012
；
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE013
对应距离方位热图矩阵第i个距离单元第j个角度单元；
Figure DEST_PATH_IMAGE014
为距离单元数，
Figure DEST_PATH_IMAGE015
为角度单元数；
（3）取相邻两帧距离方位热图矩阵
Figure DEST_PATH_IMAGE016
和
Figure DEST_PATH_IMAGE017
；
（4）计算两帧距离方位热图矩阵的滑动平均相关系数，计算式为：
Figure DEST_PATH_IMAGE018
；
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE019
为滑动平均相关系数值。
进一步的，步骤六中所述滑动相关系数与姿态角的转换包括以下过程：根据计算出来的连续两帧距离方位热图矩阵的滑动相关系数值
Figure DEST_PATH_IMAGE020
，计算滑动相关系数最大值
Figure DEST_PATH_IMAGE021
对应的
Figure DEST_PATH_IMAGE022
值；
对应的姿态角索引
Figure DEST_PATH_IMAGE023
；
对应的姿态角
Figure DEST_PATH_IMAGE024
，其中
Figure DEST_PATH_IMAGE025
为角度分辨率。
步骤七：根据计算的姿态角值
Figure DEST_PATH_IMAGE026
，雷达实时计算并输出雷达的姿态角值。
本发明的有益效果是：本基于毫米波雷达的载体姿态角解算方法通过对安装在汽车、无人机等平台上的毫米波雷达自身获取的多通道ADC数据，通过距离维FFT、CAPON波束形成等技术得到高分辨目标距离-方位热图，进行处理就可以获得载体平台旋转偏角，从而实现雷达观测与载体平台运动的解耦，方法简单、在保证不影响系统稳健性和响应速度的情况下，解耦耗能少，处理成本低，具有很强应用价值。
附图说明
图1为本载体姿态角检测算法的计算流程图；
图2为本载体姿态角检测算法中连续两帧距离方位热图矩阵图；
图3为本载体姿态角检测算法中滑动相关系数计算值图。
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。
参考图1，一种基于毫米波雷达的载体姿态角解算方法，包括以下步骤：
步骤一：对毫米波雷达射频回波信号进行多通道ADC数据采集，得到采样数据。毫米波雷达射频MIMO前端发射天线向探测区域发射W频段电磁波，电磁波经由障碍物散射会在雷达方向形成后向散射回波信号，接收天线接收到该射频回波信号并下变频到中频信号，板载数据采集模块对接收到的多通道中频回波信号进行高速采样，得到采样数据。
步骤二：对采样得到的快时间域ADC复数采样数据，进行距离FFT运算，得到场景区域的多通道一维距离像序列。
步骤三：形成基于CAPON谱估计算法的数字波束。
具体的，本实施例中的所述CAPON谱估计算法包括以下计算过程：
Figure 442181DEST_PATH_IMAGE001
为混频至基带后的入射波，待处理的传感器阵列信号由下式给出：
Figure 890480DEST_PATH_IMAGE002
，其中：
Figure 76742DEST_PATH_IMAGE003
为转向矩阵；
Figure 924481DEST_PATH_IMAGE004
为转向矢量；
Figure 270011DEST_PATH_IMAGE005
为角度单元数；
Figure 233419DEST_PATH_IMAGE006
为波长归一化的传感器位置;
Capon BF计算方法：
Figure 952982DEST_PATH_IMAGE007
，其中
Figure 683041DEST_PATH_IMAGE008
是空间协方差矩阵。
步骤四：生成距离方位热图矩阵。
参考图2，
Figure DEST_PATH_IMAGE027
为代表k时刻，
Figure DEST_PATH_IMAGE028
代表k+1时刻。图中分别为两个时刻的距离方位热图，横坐标为角度单元索引，纵坐标为距离单元索引。
步骤五：计算两帧距离方位热图矩阵的滑动相关系数。
本实施例中的滑动相关系数的计算包括以下过程：
（1）计算两个序列
Figure 476554DEST_PATH_IMAGE009
和
Figure 876442DEST_PATH_IMAGE010
的相关系数，计算式为：
Figure 896351DEST_PATH_IMAGE011
；
（2）距离方位热图矩阵为：
Figure DEST_PATH_IMAGE029
；
其中，
Figure 495347DEST_PATH_IMAGE013
对应距离方位热图矩阵第i个距离单元第j个角度单元；
Figure 549890DEST_PATH_IMAGE014
为距离单元数，
Figure 369948DEST_PATH_IMAGE015
为角度单元数；
（3）取相邻两帧距离方位热图矩阵
Figure 142732DEST_PATH_IMAGE016
和
Figure 621118DEST_PATH_IMAGE017
；
（4）计算两帧距离方位热图矩阵的滑动平均相关系数，计算式为：
Figure 920381DEST_PATH_IMAGE018
；
其中，
Figure 521126DEST_PATH_IMAGE019
为滑动平均相关系数值。
参考图3，
Figure DEST_PATH_IMAGE030
为
Figure DEST_PATH_IMAGE031
与
Figure DEST_PATH_IMAGE032
的滑动相关，
Figure DEST_PATH_IMAGE033
为
Figure 224947DEST_PATH_IMAGE031
与
Figure DEST_PATH_IMAGE034
的滑动相关。
步骤六：完成滑动相关系数与姿态角的数据转换。
本实施例中的所述滑动相关系数与姿态角的转换包括以下过程：根据计算出来的连续两帧距离方位热图矩阵的滑动相关系数值
Figure 975866DEST_PATH_IMAGE020
，计算滑动相关系数最大值
Figure 5001DEST_PATH_IMAGE021
对应的
Figure 229178DEST_PATH_IMAGE022
值；
对应的姿态角索引
Figure 586341DEST_PATH_IMAGE023
；
对应的姿态角
Figure 734426DEST_PATH_IMAGE024
，其中
Figure 742702DEST_PATH_IMAGE025
为角度分辨率。
步骤七：根据计算的姿态角值
Figure 888513DEST_PATH_IMAGE026
，雷达实时计算并输出雷达的姿态角值。
本实施例中的基于毫米波雷达的载体姿态角解算方法仅通过对安装在汽车、无人机等平台上的毫米波雷达自身获取的多通道ADC数据，通过距离维FFT、CAPON波束形成等技术得到高分辨目标距离-方位热图，进行处理就可以获得载体平台旋转偏角，从而实现雷达观测与载体平台运动的解耦，方法简单、解耦耗能少、处理成本低。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明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发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (5)

1.一种基于毫米波雷达的载体姿态角解算方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤一：对毫米波雷达射频回波信号进行多通道ADC数据采集，得到采样数据；
步骤二：对采样数据进行距离FFT运算，得到场景区域的多通道一维距离像序列；
步骤三：形成基于CAPON谱估计算法的数字波束；
步骤四：生成距离方位热图矩阵；
步骤五：计算两帧距离方位热图矩阵的滑动相关系数；
步骤六：完成滑动相关系数与姿态角的数据转换；
步骤七：根据计算的姿态角值，雷达实时计算并输出雷达的姿态角值。
2.根据权利要求1所述的一种基于毫米波雷达的载体姿态角解算方法，其特征在于，在所述步骤一中，接收天线接收到所述射频回波信号后，将其下变频到中频信号，然后对接收到的多通道中频回波信号进行高速采样。
3.根据权利要求1所述的一种基于毫米波雷达的载体姿态角解算方法，其特征在于，所述CAPON谱估计算法包括以下计算过程：
Figure 146191DEST_PATH_IMAGE001
为混频至基带后的入射波，待处理的传感器阵列信号由下式给出：
Figure 266594DEST_PATH_IMAGE002
，其中：
Figure 685811DEST_PATH_IMAGE003
为转向矩阵；
Figure 284283DEST_PATH_IMAGE004
为转向矢量；
Figure 364234DEST_PATH_IMAGE005
为角度单元数；
Figure 389959DEST_PATH_IMAGE006
为波长归一化的传感器位置;
Capon BF计算方法：
Figure 63517DEST_PATH_IMAGE007
，其中
Figure 527997DEST_PATH_IMAGE008
是空间协方差矩阵。
4.根据权利要求1所述的一种基于毫米波雷达的载体姿态角解算方法，其特征在于，所述滑动相关系数的计算包括以下过程：
计算两个序列
Figure 901602DEST_PATH_IMAGE009
和
Figure 301491DEST_PATH_IMAGE010
的相关系数，计算式为：
Figure 321400DEST_PATH_IMAGE011
；
距离方位热图矩阵为：
Figure 464936DEST_PATH_IMAGE012
；
其中，
Figure 191584DEST_PATH_IMAGE013
对应距离方位热图矩阵第i个距离单元第j个角度单元；
Figure 887007DEST_PATH_IMAGE014
为距离单元数，
Figure 33692DEST_PATH_IMAGE015
为角度单元数；
取相邻两帧距离方位热图矩阵
Figure 512078DEST_PATH_IMAGE016
和
Figure 421128DEST_PATH_IMAGE017
；
计算两帧距离方位热图矩阵的滑动平均相关系数，计算式为：
Figure 162820DEST_PATH_IMAGE018
；
其中，
Figure 95003DEST_PATH_IMAGE019
为滑动平均相关系数值。
5.根据权利要求1所述的一种基于毫米波雷达的载体姿态角解算方法，其特征在于，所述滑动相关系数与姿态角的转换包括以下过程：根据计算出来的连续两帧距离方位热图矩阵的滑动相关系数值
Figure 439397DEST_PATH_IMAGE020
，计算滑动相关系数最大值
Figure 642102DEST_PATH_IMAGE021
对应的
Figure 820273DEST_PATH_IMAGE022
值；
对应的姿态角索引
Figure 36491DEST_PATH_IMAGE023
；
对应的姿态角
Figure 325521DEST_PATH_IMAGE024
，其中
Figure 881267DEST_PATH_IMAGE025
为角度分辨率。
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