CN112285653B - 信号去干扰方法、装置、毫米波雷达模块、设备及介质 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了信号去干扰方法、装置、毫米波雷达模块、设备及介质，包括：获取与毫米波雷达模块检测得到的中频测量信号匹配的数字信号序列；将数字信号序列划分为多个数据分组，每一数据分组中包括多个数字信号项；根据每个数据分组中各数字信号项的波动程度，在各数据分组中确定噪声数据分组和有效数据分组；根据至少一个有效数据分组中的数字信号项，对噪声数据分组中的数字信号项进行替换，得到与数字信号序列匹配的去干扰信号序列，本发明实施例的技术方案可以有效消除中频测量信号中的干扰信号，提高了毫米波雷达模块对数字信号序列的处理结果的准确性。
Description
技术领域
本发明实施例涉及数据信号处理技术，尤其涉及毫米波雷达信号的去干扰方法、装置、毫米波雷达模块、设备及介质。
背景技术
毫米波雷达模块是工作在毫米波波段探测的雷达模块，可以分辨识别很小的目标，具有成像能力强，体积小、和隐蔽性好的优点，已普遍应用于无人机测量领域中。
毫米波雷达模块探测目标的距离原理如图1所示：合成器将经过调制的电磁波传输至雷达发射天线(TX天线)，雷达发射天线发送此电磁波，目标接收到电磁波后，将电磁波反射到接收天线(RX天线)，目标反射的信号与发射天线的发射信号经过混频器后得到中频测量信号(intermediate frequency，IF)；模数转换器(Analog Digital Converter，ADC)采集到该中频测量信号后，经过模数转换得到转换后的中频测量信号(ADC信号)；ADC信号经过数字信号处理，如傅里叶变换(Fast Fourier Transform，FFT)后，可以得到处理后的信号(FFT信号)，根据FFT信号在频域中的幅值，则可以计算出目标的距离。
在植保无人机，尤其是多旋翼植保无人机上使用毫米波雷达模块进行测量时，由于无人机周围存在复杂的电磁场环境或其他某些因素的影响，比如电机高速旋转和电子调速器产生较强的电磁场干扰，毫米波雷达模块获取的中频测量信号会存在干扰，若对存在干扰的信号进行处理则可能会得到错误的结果。
发明内容
本发明实施例提供了信号去干扰方法、装置、毫米波雷达模块、设备及介质，可以有效消除中频测量信号中的干扰信号，提高了毫米波雷达模块对数字信号序列的处理结果的准确性。
第一方面，本发明实施例提供了一种毫米波雷达信号的去干扰方法，包括：
获取与毫米波雷达模块检测得到的中频测量信号匹配的数字信号序列；
将数字信号序列划分为多个数据分组，每一数据分组中包括多个数字信号项；
根据每个数据分组中各数字信号项的波动程度，在各所述数据分组中确定噪声数据分组和有效数据分组；
根据至少一个有效数据分组中的数字信号项，对噪声数据分组中的数字信号项进行替换，得到与数字信号序列匹配的去干扰信号序列。
可选的，根据每个数据分组中各数字信号项的波动程度，在各所述数据分组中确定噪声数据分组和有效数据分组，包括：
分别计算各所述数据分组中组内最大值与组内最小值之间的极值差，并根据各所述数据分组的极值差，计算平均极值差；
根据各所述数据分组的极值差与所述平均极值差之间的数值关系，在各所述数据分组中确定噪声数据分组和有效数据分组。
可选的，根据各所述数据分组的极值差与所述平均极值差之间的数值关系，在各所述数据分组中确定噪声数据分组和有效数据分组，包括：
判断各所述极值差是否大于所述平均极值差与设定比例系数的乘积；
如果是，则将与所述极值差对应的数据分组确定为噪声数据分组；如果否，则将与所述极值差对应的数据分组确定为有效数据分组。
可选的，所述设定比例系数与所述毫米波雷达模块的配置参数以及所述毫米波雷达模块所适配的无人机的机型关联。
可选的，根据至少一个有效数据分组中的数字信号项，对噪声数据分组中的数字信号项进行替换，包括：
遍历各所述噪声数据分组，分别从各所述噪声数据分组左右两侧获取至少一个有效数据分组；
根据每个噪声数据分组左右两侧的至少一个有效数据分组中的数字信号项，以及预设的插值算法，插值得到与所述噪声数据分组中的数字信号项数量匹配的多个插值信号项；
使用所述插值信号项，对关联的噪声数据分组中的数字信号项进行替换。
可选的，在根据至少一个有效数据分组中的数字信号项，对噪声数据分组中的数字信号项进行替换之前，还包括：
确定所述噪声数据分组是否为所述多个数据分组的第一个数据分组或最后一个数据分组；
若是，则将所述当前处理的噪声数据分组中的各数字信号项全部设置为预设的数据值；
若否，则根据至少一个有效数据分组中的数字信号项，对噪声数据分组中的数字信号项进行替换。
可选的，在根据每个数据分组中各数字信号项的波动程度，在各所述数据分组中确定噪声数据分组和有效数据分组之后，还包括：
如果所述噪声数据分组的总数量超过第一数量阈值，和/或连续相邻的噪声数据分组的数量超过第二数量阈值，则确定所述中频测量信号为无效测量信号。
可选的，在得到与数字信号序列匹配的去干扰信号序列之后，还包括：
采用多项式拟合方法，对所述去干扰信号序列进行拟合，得到与所述去干扰信号序列中各数字信号项分别对应的拟合值；
将各所述数字信号项与对应的拟合值相减，得到与去干扰信号序列对应的去直流信号序列。
可选的，在得到与去干扰信号序列对应的去直流信号序列之后，还包括：
对所述去直流信号序列进行快速傅里叶变换，得到傅里叶变换后信号；
根据所述傅里叶变换后信号，确定在所述中频测量信号检测出的目标物体的位置。
第二方面，本发明实施例还提供了一种毫米波雷达信号的去干扰装置，该装置包括：
获取模块，用于获取与毫米波雷达模块检测得到的中频测量信号匹配的数字信号序列；
分组模块，用于将数字信号序列划分为多个数据分组，每一数据分组中包括多个数字信号项；
确定模块，用于根据每个数据分组中各数字信号项的波动程度，在各所述数据分组中确定噪声数据分组和有效数据分组；
去干扰信号序列获取模块，用于根据至少一个有效数据分组中的数字信号项，对噪声数据分组中的数字信号项进行替换，得到与数字信号序列匹配的去干扰信号序列。
第三方面，本发明实施例还提供了一种毫米波雷达模块，该毫米波雷达模块包括：
天线模组，用于向周围环境发送电磁波信号，并接收与所述电磁波信号匹配的回波信号；
混频器，用于将所述电磁波信号与所述回波信号进行混频，得到中频测量信号；
模数转换器，用于对所述中频测量信号进行模数转换，得到数字信号序列；
一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序；当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现本发明任意实施例提供的一种毫米波雷达信号的去干扰方法。
第四方面，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，该存储介质上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现本发明任意实施例提供的一种毫米波雷达信号的去干扰方法。
第五方面，本发明实施例还提供了一种可移动设备，该可移动设备上配置有如本发明任意实施例提供的毫米波雷达模块。
本发明实施例的技术方案通过将毫米波雷达模块检测得到的中频测量信号匹配的数字信号序列进行分组，根据每个数据分组中各数字信号项的波动程度，确定噪声数据分组和有效数据，并根据至少一个有效数据分组中的数字信号项，对噪声数据分组中的数字信号项进行替换，可以有效消除中频测量信号中的干扰信号，提高了毫米波雷达模块对数字信号序列的处理结果的准确性。
附图说明
图1是毫米波雷达模块探测目标距离的原理示意图；
图2是本发明实施例一中的一种毫米波雷达信号的去干扰方法的流程图；
图3a是本发明实施例二中的一种毫米波雷达信号的去干扰方法的流程图；
图3b是本发明实施例二中的被干扰后的中频测量信号匹配的数字信号序列示意图；
图3c是本发明实施例二中的去干扰后的中频测量信号匹配的数字信号序列示意图；
图4a是本发明实施例三中的一种毫米波雷达信号的去干扰方法的流程图；
图4b是本发明实施例三中的未去除直流分量的数字信号序列示意图；
图4c是现有方法对数字信号序列进行去直流处理后并进行傅里叶变换后的示意图；
图4d是本发明实施例三中对数字信号序列进行拟合后的示意图；
图4e是本发明实施例三中对数字信号序列进行去直流分量处理后的示意图；
图4f是本发明实施例三中对去直流信号序列进行傅里叶变换后的示意图；
图5是本发明实施例四中的一种毫米波雷达信号的去干扰装置的结构图；
图6是本发明实施例五中的一种毫米波雷达模块的结构示意图；
图7是本发明实施例六中的一种可移动设备的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。
实施例一
图2为本发明实施例一提供的一种毫米波雷达信号的去干扰方法的流程图，本实施例可适用于对毫米波雷达模块获取的数字信号进行去干扰的情况，该方法可以由毫米波雷达信号的去干扰装置来执行，该装置可以由软件和/或硬件来实现，并一般可以集成在毫米波雷达模块中，具体包括如下步骤：
步骤110、获取与毫米波雷达模块检测得到的中频测量信号匹配的数字信号序列。
在本实施例中，毫米波雷达模块安装于可移动设备(如无人机、无人车、以及无人船等设备)上，用于测量可移动设备与目标物体的距离。例如近年来出现的农业植保无人机，为了保证植保作业顺利完成，需要让无人机始终与植物保持恒定的距离，此距离就是通过毫米波雷达模块计算得到的。
在测量无人机与目标物体之间的距离时，毫米波雷达模块发送电磁波信号至目标物体，目标物体将电磁波信号反射至毫米波雷达模块，中频测量信号为毫米波雷达模块中的天线模组发送的电磁波信号与接收的回波信号经过毫米波雷达模块中的混频器混频得到的信号，数字信号序列为中频测量信号经过毫米波雷达模块中的模数转换器处理后得到的信号。
步骤120、将数字信号序列划分为多个数据分组，每一数据分组中包括多个数字信号项。
在此步骤中，数字信号序列由多个数字信号点构成，将数字信号序列按照模数转换器的输出顺序和预设的分组长度划分为多个数据分组，其中，每个数据分组中的各数字信号点的值称为数字信号项，且每个数据分组的分组长度相同。
假设模数转换器输出了440个数字信号点，预设的分组长度为10，则以10个数字信号点为一组，可以划分为44个数据分组，第1个数字信号点到第10个数字信号点为第一分组，第11个数字信号点到第20个数字信号点为第二分组，以此类推。其中，分组长度以实际情况进行预设，本实施例对此并不进行限制。
步骤130、根据每个数据分组中各数字信号项的波动程度，在各所述数据分组中确定噪声数据分组和有效数据分组。
在本实施例中，考虑到毫米波雷达模块发射的电磁波信号为标准正弦信号，该标准正弦信号理论上来说波动程度不会很大，如果某一段正弦信号的波动程度较大时，则可以说明在该段正弦信号中引入了噪声项。也即：如果数据分组中的各数字信号项的波动程度比较大，则可以将该数据分组确定为噪声数据分组，反之，将该数据分组确定为有效数据分组。如果数据分组为有效数据分组，则表示该数据分组中的各数字信号项是毫米波雷达模块测量距离的过程中所需要的有效数据。
在本发明实施例的一个实施方式中，可以计算每个数据分组中数字信号项的方差，以反映数据分组中的各数字信号项与其平均值的偏离程度。如果方差大于预设方差阈值，则表示数据分组中的各数字信号项的波动程度比较大，此数据分组可以确定为噪声数据分组；如果方差小于预设方差阈值，则表示数据分组中的各数字信号项的波动程度比较小，此数据分组可以确定为有效数据分组。
如果所述噪声数据分组的总数量超过第一数量阈值，和/或连续相邻的噪声数据分组的数量超过第二数量阈值，则确定所述中频测量信号为无效测量信号。
在本实施例中，当数字信号序列中的噪声数据分组比较多时，则表示可以被毫米波雷达模块使用的有效数据比较少，确定中频测量信号为无效测量信号后，毫米波雷达模块将舍弃对该中频测量信号的处理，可以减少毫米波雷达模块对无效数据进行处理导致的资源消耗。
步骤140、根据至少一个有效数据分组中的数字信号项，对噪声数据分组中的数字信号项进行替换，得到与数字信号序列匹配的去干扰信号序列。
在本发明实施例的一个实施方式中，根据至少一个有效数据分组中的数字信号项，对噪声数据分组中的数字信号项进行替换，得到与数字信号序列匹配的去干扰信号序列，包括：获取一个有效数据分组中的数字信号项，如获取与噪声数据分组左相邻或右相邻的有效数据分组的数字信号项，将有效数据分组中的数字信号项作为噪声数据分组中的替换数据，以对噪声数据分组中的数字信号项进行替换；或者
根据一个有效数据分组中数字信号项的最大值和最小值进行插值计算，如获取与噪声数据分组左相邻或右相邻的有效数据分组的数字信号项的最大值和最小值，插值得到与所述噪声数据分组中的数字信号项数量匹配的多个插值信号项；使用所述插值信号项，对关联的噪声数据分组中的数字信号项进行替换；或者
遍历各所述噪声数据分组，分别从各所述噪声数据分组左右两侧获取至少一个有效数据分组；根据每个噪声数据分组左右两侧的至少一个有效数据分组中的数字信号项，以及预设的插值算法，插值得到与所述噪声数据分组中的数字信号项数量匹配的多个插值信号项；使用所述插值信号项，对关联的噪声数据分组中的数字信号项进行替换。
其中，如果存在多个噪声数据分组相邻，则可以将该多个噪声数据分组合并为新的噪声数据分组，以便于对多个噪声数据分组共同进行去干扰处理，提高处理效率。如果在噪声数据分组的左右两侧均存在有效数据分组，则可以对噪声数据分组的左侧数据分组中的最后一个数字信号项，以及噪声数据分组的右侧数据分组中的第一个数字信号项，根据预设的插值算法进行插值运算，得到与噪声数据分组中的数字信号项数量匹配的多个插值信号项，然后使用该多个插值信号项对噪声数据分组中的数字信号项进行替换。预设的插值算法可以为线性插值算法或非线性插值算法，本实施例对此并不限制。
由此，通过对噪声数据分组左右两侧的至少一个有效数据分组中的数字信号项进行插值运算，将运算的到的插值信号项对噪声数据分组中的数字信号项进行替换，可以使噪声数据分组中的数字信号项接近有效数据分组中的数字信号项，从而实现了对信号的去干扰。
在本实施例中，可选的，在根据至少一个有效数据分组中的数字信号项，对噪声数据分组中的数字信号项进行替换之前，还包括：确定所述噪声数据分组是否为所述多个数据分组的第一个数据分组或最后一个数据分组；若是，则将所述当前处理的噪声数据分组中的各数字信号项全部设置为预设的数据值；若否，则根据至少一个有效数据分组中的数字信号项，对噪声数据分组中的数字信号项进行替换。
其中，如果当前处理的噪声数据分组不存在左相邻的数据分组，则可以确定该噪声数据分组为多个数据分组的第一个数据分组；如果当前处理的噪声数据分组不存在右相邻的数据分组，则可以确定该噪声数据分组为多个数据分组的最后一个数据分组。如果噪声数据分组为多个数据分组的第一个数据分组或最后一个数据分组，则将当前处理的噪声数据分组中的各数字信号项全部设置为预设的数据值。
其中，毫米波雷达模块对数字信号序列进行处理(例如傅里叶变换)之前，通常需要利用窗函数对数字信号序列进行截断处理，数字信号序列开始和结尾的数字信号项对处理后的结果影响很小，因此，如果当前处理的噪声数据分组不存在左相邻的有效数据分组，或者右相邻的有效数据分组，则可以将当前处理的噪声数据分组中的各数字信号项全部设置为零。
本发明实施例的技术方案通过将毫米波雷达模块检测得到的中频测量信号匹配的数字信号序列进行分组，根据每个数据分组中各数字信号项的波动程度，确定噪声数据分组和有效数据，并根据至少一个有效数据分组中的数字信号项，对噪声数据分组中的数字信号项进行替换，可以有效消除中频测量信号中的干扰信号，提高了毫米波雷达模块对数字信号序列的处理结果的准确性。
实施例二
本实施例在上述实施例的基础上，提供了具体的根据每个数据分组中各数字信号项的波动程度，在各数据分组中确定噪声数据分组和有效数据分组的实施方式，与上述实施例相同或相应的术语解释，本实施例不再赘述。图3a为本发明实施例二提供的一种毫米波雷达信号的去干扰方法的流程图，在本实施例中，本实施例的技术方案可以与上述实施例的方案中的一种或者多种方法进行组合，如图3a所示，本发明实施例提供的方法还可以包括：
步骤210、获取与毫米波雷达模块检测得到的中频测量信号匹配的数字信号序列。
步骤220、将数字信号序列划分为多个数据分组，每一数据分组中包括多个数字信号项。
步骤230、分别计算各所述数据分组中组内最大值与组内最小值之间的极值差，并根据各所述数据分组的极值差，计算平均极值差。
在此步骤中，数据分组中组内最大值为各数字信号项中的最大值，组内最小值为各数字信号项中的最小值，组内最大值与组内最小值的差值为极值差。假设步骤320中将数字信号序列划分为44个数据分组，每个数据分组对应一个极值差，则共有44个极值差，对该44个极值差求平均值后得到了平均极值差。
步骤240、根据各所述数据分组的极值差与所述平均极值差之间的数值关系，在各所述数据分组中确定噪声数据分组和有效数据分组。
在本发明实施例的一个实施方式中，根据各所述数据分组的极值差与所述平均极值差之间的数值关系，在各所述数据分组中确定噪声数据分组和有效数据分组，包括：判断各所述极值差是否大于所述平均极值差与设定比例系数的乘积；如果是，则将与所述极值差对应的数据分组确定为噪声数据分组；如果否，则将与所述极值差对应的数据分组确定为有效数据分组。
其中，如果数据分组的极值差大于平均极值差与设定比例系数的乘积，则表示该数据分组中的组内最大值与组内最小值的差距较大，也即数据分组中的各数字信号项的波动程度比较大，设定比例系数与毫米波雷达模块的配置参数以及所述毫米波雷达模块所适配的无人机的机型关联，是一个可调的常数，例如可以为30。
其中，毫米波雷达模块的配置参数包括雷达频段、调制带宽、调制时间以及辐射功率等。此外，不同的无人机的机型，其所适配的电机以及电子调速器的型号也不同，相应的，上述电机或者电子调速器所产生的电磁场干扰也不相同。因此，可以基于毫米波雷达模块所适配的无人机机型，对应配置所述比例系数。例如，当某个机型的无人机在飞行过程中会产生较大的电磁场干扰时，可以设置一个较大的比例系数，当某个机型的无人机在飞行过程中会产生较小的电磁场干扰时，可以设置一个较小的比例系数。
步骤250、根据至少一个有效数据分组中的数字信号项，对噪声数据分组中的数字信号项进行替换，得到与数字信号序列匹配的去干扰信号序列。
图3b是本实施例中被干扰后的中频测量信号匹配的数字信号序列示意图，横坐标为模数转换器输出的各数字信号点的序号，纵坐标为数字信号项。如图3b所示，第350个数字信号点到第400个数字信号点之间的数字信号序列被严重干扰。
依据本实施的去干扰方法对图3b中的数字信号序列进行处理，得到了图3c，如图3c所示，数字信号序列中的各数字信号项在一个平稳的常数值附近波动，且各数字信号项的波动程度比较小，达到了对图3b中的中频测量信号进行去干扰的效果。
本发明实施例的技术方案通过将毫米波雷达模块检测得到的中频测量信号匹配的数字信号序列进行分组，分别计算各数据分组中组内最大值与组内最小值之间的极值差，并根据各数据分组的极值差，计算平均极值差，根据各数据分组的极值差与平均极值差之间的数值关系，在各数据分组中确定噪声数据分组和有效数据分组，并根据至少一个有效数据分组中的数字信号项，对噪声数据分组中的数字信号项进行替换，有效识别出噪声数据分组与有效数据分组，可以消除中频测量信号中的干扰信号，提高毫米波雷达模块对数字信号序列的处理结果的准确性。
实施例三
本实施例是对上述实施例的进一步细化，与上述实施例相同或相应的术语解释，本实施例不再赘述。图4a为本发明实施例三提供的一种毫米波雷达信号的去干扰方法的流程图，在本实施例中，本实施例的技术方案可以与上述实施例的方案中的一种或者多种方法进行组合，如图4a所示，本发明实施例提供的方法还可以包括：
步骤310、获取与毫米波雷达模块检测得到的中频测量信号匹配的数字信号序列。
步骤320、将数字信号序列划分为多个数据分组，每一数据分组中包括多个数字信号项。
步骤330、根据每个数据分组中各数字信号项的波动程度，在各所述数据分组中确定噪声数据分组和有效数据分组。
步骤340、根据至少一个有效数据分组中的数字信号项，对噪声数据分组中的数字信号项进行替换，得到与数字信号序列匹配的去干扰信号序列。
步骤350、采用多项式拟合方法，对所述去干扰信号序列进行拟合，得到与所述去干扰信号序列中各数字信号项分别对应的拟合值。
毫米波雷达模块在测量距离的过程中通常需要去除数字信号序列中的直流分量，如果数字信号序列中存在直流分量，则毫米波雷达模块对数字信号序列进行傅里叶变换后的数据中容易存在较大的低频分量，并且该低频分量会掩盖真实的低频信号。现有的去除直流分量的方法为：将各数字信号项减去整体数字信号项的均值，得到去直流信号序列。但是，如果整体数字信号项的均值不是一条直线，那么现有方法对去直流信号序列进行傅里叶变换后的数据中就会存在低频干扰数据。
图4b是本实施例中未去除直流分量的数字信号序列示意图，图4c是现有方法对图4b中的数字信号序列进行去直流处理后，并进行傅里叶变换后的示意图，图4c中的横坐标表示频率，纵坐标表示幅值。由图4c可以看出，现有方法对去直流信号序列进行傅里叶变换后的数据中存在低频干扰数据。
本实施例提出了一种将各数字信号项与各数字信号项对应的拟合值进行相减，以去除直流分量的实施方式。在一个具体的实施例中，可以采用5阶多项式拟合方法对数字信号序列进行拟合，或者在矩阵实验室软件(Matrix Laboratory，MATLAB)中调用polyfit函数即可得到去干扰信号序列的拟合结果。如图4d所示，曲线1为未去除直流分量的数字信号序列，曲线2为对未去除直流分量的数字信号序列进行拟合得到的曲线。
步骤360、将各所述数字信号项与对应的拟合值相减，得到与去干扰信号序列对应的去直流信号序列。
如图4d所示，将曲线1与曲线2相减即可得到去直流信号序列，也即曲线3。
步骤370、对所述去直流信号序列进行快速傅里叶变换，得到傅里叶变换后信号。
图4e是对图4b进行去直流分量处理后的示意图，图4e中的曲线与图4d中曲线3相同，图4f是对图4e中的去直流信号序列进行傅里叶变换后的示意图。从图4f和图4c可以看出，图4f中的低频幅值小于后面真实信号的幅值，而图4c中的低频幅值大于后面真实信号的幅值，从而可以说明本实施例提出的去直流分量的方法比现有去直流分量方法的去直流分量效果更好。
步骤380、根据所述傅里叶变换后信号，确定在所述中频测量信号检测出的目标物体的位置。
在此步骤中，如图4f所示，根据傅里叶变换后信号在频域中的幅值，获取到傅里叶变换后信号的最大幅值，根据此最大幅值对应的频率可以计算出无人机与目标物体的距离，其中，距离与频率之间存在设定的数值关系。在计算出无人机与目标物体的距离之后，即可确定出目标物体的位置。
本发明实施例的技术方案通过将毫米波雷达模块检测得到的中频测量信号匹配的数字信号序列进行分组，根据每个数据分组中各数字信号项的波动程度，在各数据分组中确定噪声数据分组和有效数据分组，根据至少一个有效数据分组中的数字信号项，对噪声数据分组中的数字信号项进行替换，得到去干扰信号序列，并将去干扰信号序列中的各数字信号项与各数字信号项对应的拟合值进行相减，以去除去干扰信号序列中的直流分量，本实施例的技术方案可以有效消除中频测量信号中的干扰信号，消除与中频测量信号匹配的数字信号序列中的直流分量，提高毫米波雷达模块对数字信号序列的处理结果的准确性。
实施例四
图5为本发明实施例四提供的一种毫米波雷达信号的去干扰装置的结构图，该装置包括：获取模块510、分组模块520、确定模块530和去干扰信号序列获取模块540，其中：
获取模块510，用于获取与毫米波雷达模块检测得到的中频测量信号匹配的数字信号序列；
分组模块520，用于将数字信号序列划分为多个数据分组，每一数据分组中包括多个数字信号项；
确定模块530，用于根据每个数据分组中各数字信号项的波动程度，在各所述数据分组中确定噪声数据分组和有效数据分组；
去干扰信号序列获取模块540，用于根据至少一个有效数据分组中的数字信号项，对噪声数据分组中的数字信号项进行替换，得到与数字信号序列匹配的去干扰信号序列。
本发明实施例的技术方案通过将毫米波雷达模块检测得到的中频测量信号匹配的数字信号序列进行分组，根据每个数据分组中各数字信号项的波动程度，确定噪声数据分组和有效数据，并根据至少一个有效数据分组中的数字信号项，对噪声数据分组中的数字信号项进行替换，可以有效消除中频测量信号中的干扰信号，提高了毫米波雷达模块对数字信号序列的处理结果的准确性。
在上述各实施例的基础上，确定模块530包括：
计算单元，用于分别计算各所述数据分组中组内最大值与组内最小值之间的极值差，并根据各所述数据分组的极值差，计算平均极值差；
分组确定单元，用于根据各所述数据分组的极值差与所述平均极值差之间的数值关系，在各所述数据分组中确定噪声数据分组和有效数据分组；
判断单元，用于判断各所述极值差是否大于所述平均极值差与设定比例系数的乘积；
数据分组确定单元，用于当各所述极值差大于所述平均极值差与设定比例系数的乘积时，将与所述极值差对应的数据分组确定为噪声数据分组；当各所述极值差小于等于所述平均极值差与设定比例系数的乘积时，将与所述极值差对应的数据分组确定为有效数据分组，所述设定比例系数与所述毫米波雷达模块的配置参数以及所述毫米波雷达模块所适配的无人机的机型关联。
去干扰信号序列获取模块540，包括：
遍历单元，用于遍历各所述噪声数据分组，分别从各所述噪声数据分组左右两侧获取至少一个有效数据分组；
插值单元，用于根据每个噪声数据分组左右两侧的至少一个有效数据分组中的数字信号项，以及预设的插值算法，插值得到与所述噪声数据分组中的数字信号项数量匹配的多个插值信号项；
替换单元，用于使用所述插值信号项，对关联的噪声数据分组中的数字信号项进行替换；
噪声分组确定单元，用于确定所述噪声数据分组是否为所述多个数据分组的第一个数据分组或最后一个数据分组；
设置单元，用于确定所述噪声数据分组为所述多个数据分组的第一个数据分组或最后一个数据分组时，将所述当前处理的噪声数据分组中的各数字信号项全部设置为预设的数据值；
所述设置单元，还用于确定所述噪声数据分组不是所述多个数据分组的第一个数据分组或最后一个数据分组时，根据至少一个有效数据分组中的数字信号项，对噪声数据分组中的数字信号项进行替换。
所述一种毫米波雷达信号的去干扰装置，还包括：
无效测量信号确定模块，用于如果所述噪声数据分组的总数量超过第一数量阈值，和/或连续相邻的噪声数据分组的数量超过第二数量阈值，则确定所述中频测量信号为无效测量信号；
拟合模块，用于采用多项式拟合方法，对所述去干扰信号序列进行拟合，得到与所述去干扰信号序列中各数字信号项分别对应的拟合值；
直流信号去除模块，用于将各所述数字信号项与对应的拟合值相减，得到与去干扰信号序列对应的去直流信号序列；
变换模块，用于对所述去直流信号序列进行快速傅里叶变换，得到傅里叶变换后信号；
目标物体位置确定模块，用于根据所述傅里叶变换后信号，确定在所述中频测量信号检测出的目标物体的位置。
本发明实施例所提供的毫米波雷达信号的去干扰装置可执行本发明任意实施例所提供的毫米波雷达信号的去干扰方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。
实施例五
图6为本发明实施例五提供的一种毫米波雷达模块的结构示意图，如图6所示，该毫米波雷达模块包括处理器610、存储器620、输入装置630、输出装置640、天线模组650、混频器660和模数转换器670。
天线模组650，用于向周围环境发送电磁波信号，并接收与所述电磁波信号匹配的回波信号；
混频器660，用于将所述电磁波信号与所述回波信号进行混频，得到中频测量信号；
模数转换器670，用于对所述中频测量信号进行模数转换，得到数字信号序列；
毫米波雷达模块中处理器610的数量可以是一个或多个，图6中以一个处理器610为例；毫米波雷达模块中的处理器610、存储器620、输入装置630、输出装置640、天线模组650、混频器660和模数转换器670可以通过总线或其他方式连接，图6中以通过总线连接为例。
存储器620作为一种计算机可读存储介质，可用于存储软件程序、计算机可执行程序以及模块，如本发明实施例中的毫米波雷达信号的去干扰方法对应的程序指令/模块(例如，毫米波雷达信号的去干扰装置中的获取模块510，分组模块520，确定模块530和去干扰信号序列获取模块540)。处理器610通过运行存储在存储器620中的软件程序、指令以及模块，从而执行毫米波雷达模块的各种功能应用以及数据处理，即实现上述的毫米波雷达信号的去干扰方法。也即，该程序被处理器执行时实现：
获取与毫米波雷达模块检测得到的中频测量信号匹配的数字信号序列；
将数字信号序列划分为多个数据分组，每一数据分组中包括多个数字信号项；
根据每个数据分组中各数字信号项的波动程度，在各所述数据分组中确定噪声数据分组和有效数据分组；
根据至少一个有效数据分组中的数字信号项，对噪声数据分组中的数字信号项进行替换，得到与数字信号序列匹配的去干扰信号序列。
存储器620可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序；存储数据区可存储根据终端的使用所创建的数据等。此外，存储器620可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器件。在一些实例中，存储器620可进一步包括相对于处理器610远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至毫米波雷达模块。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
输入装置630可用于接收用户输入的无人机的型号等信息。输出装置640可包括各种信息输出接口，例如，CAN总线接口或者RS232接口等，以输出测量得到的目标物体的位置信息。
实施例六
图7是本发明实施例六中的一种可移动设备的结构示意图，所述可移动设备包括无人机、无人车、以及无人船等设备。
如图7所示，所述可移动设备701上配置有本发明任意实施例所提供的毫米波雷达模块702。在本实施例中，毫米波雷达模块702通过将毫米波雷达模块检测得到的中频测量信号匹配的数字信号序列进行分组，根据每个数据分组中各数字信号项的波动程度，确定噪声数据分组和有效数据，并根据至少一个有效数据分组中的数字信号项，对噪声数据分组中的数字信号项进行替换，可以有效消除中频测量信号中的干扰信号，提高了毫米波雷达模块对数字信号序列的处理结果的准确性。
实施例七
本发明实施例七还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现本发明任意实施例所述方法。当然，本发明实施例所提供的一种计算机可读存储介质，其可以执行本发明任意实施例提供的一种毫米波雷达信号的去干扰方法中的相关操作。也即，该程序被处理器执行时实现：获取与毫米波雷达模块检测得到的中频测量信号匹配的数字信号序列；将数字信号序列划分为多个数据分组，每一数据分组中包括多个数字信号项；根据每个数据分组中各数字信号项的波动程度，在各所述数据分组中确定噪声数据分组和有效数据分组；根据至少一个有效数据分组中的数字信号项，对噪声数据分组中的数字信号项进行替换，得到与数字信号序列匹配的去干扰信号序列。
通过以上关于实施方式的描述，所属领域的技术人员可以清楚地了解到，本发明可借助软件及必需的通用硬件来实现，当然也可以通过硬件实现，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如计算机的软盘、只读存储器(Read-Only Memory,ROM)、随机存取存储器(RandomAccess Memory,RAM)、闪存(FLASH)、硬盘或光盘等，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)执行本发明各个实施例所述的方法。
值得注意的是，上述一种毫米波雷达信号的去干扰装置的实施例中，所包括的各个单元和模块只是按照功能逻辑进行划分的，但并不局限于上述的划分，只要能够实现相应的功能即可；另外，各功能单元的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本发明的保护范围。
注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。
Claims (11)
1.一种毫米波雷达信号的去干扰方法，其特征在于，包括：
获取与毫米波雷达模块检测得到的中频测量信号匹配的数字信号序列；
将数字信号序列划分为多个数据分组，每一数据分组中包括多个数字信号项；
根据每个数据分组中各数字信号项的波动程度，在各所述数据分组中确定噪声数据分组和有效数据分组；
根据至少一个有效数据分组中的数字信号项，对噪声数据分组中的数字信号项进行替换，得到与数字信号序列匹配的去干扰信号序列；
采用多项式拟合方法，对所述去干扰信号序列进行拟合，得到与所述去干扰信号序列中各数字信号项分别对应的拟合值；
将各所述数字信号项与对应的拟合值相减，得到与去干扰信号序列对应的去直流信号序列；
对所述去直流信号序列进行快速傅里叶变换，得到傅里叶变换后信号；
根据所述傅里叶变换后信号，确定在所述中频测量信号检测出的目标物体的位置。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据每个数据分组中各数字信号项的波动程度，在各所述数据分组中确定噪声数据分组和有效数据分组，包括：
分别计算各所述数据分组中组内最大值与组内最小值之间的极值差，并根据各所述数据分组的极值差，计算平均极值差；
根据各所述数据分组的极值差与所述平均极值差之间的数值关系，在各所述数据分组中确定噪声数据分组和有效数据分组。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据各所述数据分组的极值差与所述平均极值差之间的数值关系，在各所述数据分组中确定噪声数据分组和有效数据分组，包括：
判断各所述极值差是否大于所述平均极值差与设定比例系数的乘积；
如果是，则将与所述极值差对应的数据分组确定为噪声数据分组；
如果否，则将与所述极值差对应的数据分组确定为有效数据分组。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述设定比例系数与所述毫米波雷达模块的配置参数以及所述毫米波雷达模块所适配的可移动设备的机型关联。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据至少一个有效数据分组中的数字信号项，对噪声数据分组中的数字信号项进行替换，包括：
遍历各所述噪声数据分组，分别从各所述噪声数据分组左右两侧获取至少一个有效数据分组；
根据每个噪声数据分组左右两侧的至少一个有效数据分组中的数字信号项，以及预设的插值算法，插值得到与所述噪声数据分组中的数字信号项数量匹配的多个插值信号项；
使用所述插值信号项，对关联的噪声数据分组中的数字信号项进行替换。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在根据至少一个有效数据分组中的数字信号项，对噪声数据分组中的数字信号项进行替换之前，还包括：
确定当前处理的噪声数据分组是否为所述多个数据分组的第一个数据分组或最后一个数据分组；
若是，则将所述当前处理的噪声数据分组中的各数字信号项全部设置为预设的数据值；
若否，则根据至少一个有效数据分组中的数字信号项，对噪声数据分组中的数字信号项进行替换。
7.根据权利要求1-6任一项所述的方法，其特征在于，在根据每个数据分组中各数字信号项的波动程度，在各所述数据分组中确定噪声数据分组和有效数据分组之后，还包括：
如果所述噪声数据分组的总数量超过第一数量阈值，和/或连续相邻的噪声数据分组的数量超过第二数量阈值，则确定所述中频测量信号为无效测量信号。
8.一种毫米波雷达信号的去干扰装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取与毫米波雷达模块检测得到的中频测量信号匹配的数字信号序列；
分组模块，用于将数字信号序列划分为多个数据分组，每一数据分组中包括多个数字信号项；
确定模块，用于根据每个数据分组中各数字信号项的波动程度，在各所述数据分组中确定噪声数据分组和有效数据分组；
去干扰信号序列获取模块，用于根据至少一个有效数据分组中的数字信号项，对噪声数据分组中的数字信号项进行替换，得到与数字信号序列匹配的去干扰信号序列；
拟合模块，用于采用多项式拟合方法，对所述去干扰信号序列进行拟合，得到与所述去干扰信号序列中各数字信号项分别对应的拟合值；
直流信号去除模块，用于将各所述数字信号项与对应的拟合值相减，得到与去干扰信号序列对应的去直流信号序列；
变换模块，用于对所述去直流信号序列进行快速傅里叶变换，得到傅里叶变换后信号；
目标物体位置确定模块，用于根据所述傅里叶变换后信号，确定在所述中频测量信号检测出的目标物体的位置。
9.一种毫米波雷达模块，其特征在于，所述毫米波雷达模块包括：
天线模组，用于向周围环境发送电磁波信号，并接收与所述电磁波信号匹配的回波信号；
混频器，用于将所述电磁波信号与所述回波信号进行混频，得到中频测量信号；
模数转换器，用于对所述中频测量信号进行模数转换，得到数字信号序列；
一个或多个处理器；
存储装置，用于存储一个或多个程序；
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-7中任一所述的一种毫米波雷达信号的去干扰方法。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一所述的一种毫米波雷达信号的去干扰方法。
11.一种可移动设备，其特征在于，所述可移动设备上配置有如权利要求9所述的毫米波雷达模块。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| CB02 | Change of applicant information |
Address after: 510000 Block C, 115 Gaopu Road, Tianhe District, Guangzhou City, Guangdong Province Applicant after: Guangzhou Jifei Technology Co.,Ltd. Address before: 510000 Block C, 115 Gaopu Road, Tianhe District, Guangzhou City, Guangdong Province Applicant before: Guangzhou Xaircraft Technology Co.,Ltd. |
|
| CB02 | Change of applicant information | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |