CN112415485B - 毫米波雷达的角度超分辨方法、装置及终端设备 - Google Patents

毫米波雷达的角度超分辨方法、装置及终端设备 Download PDF

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Abstract

本发明适用于毫米波雷达技术领域，提供了一种毫米波雷达的角度超分辨方法、装置及终端设备，该方法包括：获取毫米波雷达的回波数据，并根据回波数据获得毫米波雷达相对目标的角度谱；对角度谱进行谱峰搜索，获得角度谱对应的谱峰数目和谱峰位置；若谱峰数目等于第一预设值，则获得角度谱对应的目标数目估计值；若目标数目估计值不等于第一预设值，则根据谱峰位置和毫米波雷达的天线波束宽度，获得目标对应的角度搜索区域；对角度搜索区域进行搜索，获得目标对应的角度。本发明在谱峰位置和毫米波雷达的天线波束宽度的约束下，可以获得搜索范围大大减小的角度搜索区域，进而降低进行角度搜索的计算量，降低获得目标对应的角度的复杂度。

Description

毫米波雷达的角度超分辨方法、装置及终端设备
技术领域
本发明属于毫米波雷达技术领域，尤其涉及一种毫米波雷达的角度超分辨方法、装置及终端设备。
背景技术
随着半导体技术的不断进步，毫米波雷达在诸如无人驾驶、智慧交通、智能安防、工业控制等多个领域获得了广泛应用。其中，分辨率是衡量毫米波雷达性能非常重要的参数。现有技术中，可以通过发射大带宽信号获得高的距离或纵向分辨率，但在角度向或横向，受到天线阵列口径的限制，还无法获得能与距离或纵向相匹配的分辨能力。
一般情况下，可以利用角度超分辨技术在现有的天线口径下突破瑞利限，以获得在有限口径下更优的分辨率。但在角度超分辨算法中，多重信号分类法(MultipleSignalClassification，MUSIC)虽然包含一个对回波数据统计自相关矩阵进行特征值分解的模块，可以在同一框架内实现角度超分辨与目标数目估计，计算量适中，易于实现，但由于MUSIC算法需要多快拍来求统计自相关矩阵，设计复杂，不适用于单快拍，而且MUSIC算法也不适用于相干源。对于主动毫米波雷达，需要通过空间平滑等技术来抑制回波的相干性，不仅带来了复杂性的提升，空间平滑等技术也会导致角度分辨率的下降。参数确定的最大似然法(Deterministic Maximum Likelihood，DML)适用于单快拍和相干源的情况，且分辨性能优于MUSIC算法，非常适合在主动毫米波雷达中进行使用，但DML算法是一种非线性多维极大值搜索算法，计算量相当大，实时性不高，而且DML算法以已知目标数目为前提条件，而目标数目估计本身也是一个复杂的问题，这些因素都使得DML算法难以得到工程实现。
发明内容
有鉴于此，本发明实施例提供了一种毫米波雷达的角度超分辨方法、装置及终端设备，以解决现有技术中毫米波雷达的角度超分辨算法中计算量大、复杂性高的问题。
本发明实施例的第一方面提供了一种毫米波雷达的角度超分辨方法，包括：
获取毫米波雷达的回波数据，并根据所述回波数据获得所述毫米波雷达相对目标的角度谱；
对所述角度谱进行谱峰搜索，获得所述角度谱对应的谱峰数目和谱峰位置；
若所述谱峰数目等于第一预设值，则获得所述角度谱对应的目标数目估计值；
若所述目标数目估计值不等于所述第一预设值，则根据所述谱峰位置和所述毫米波雷达的天线波束宽度，获得所述目标对应的角度搜索区域；
对所述角度搜索区域进行搜索，获得所述目标对应的角度。
可选的，所述第一预设值为1。
可选的，所述获取毫米波雷达的回波数据，并根据所述回波数据获得所述毫米波雷达相对目标的角度谱，包括：
获取毫米波雷达的回波数据，对所述回波数据进行距离-速度维度的快速傅里叶变换，获得所述回波数据的距离-多普勒图；
对所述距离-多普勒图进行恒虚警检测，获得目标数据；
对所述目标数据进行快速傅里叶变换，获得所述毫米波雷达相对目标的角度谱。
可选的，所述获得所述角度谱对应的目标数目估计值，包括：
根据所述角度谱对应的目标数据，获得所述目标数据的幅度方差和/或相位方差；
根据所述幅度方差和/或相位方差，获得所述角度谱对应的目标数目估计值。
可选的，在根据所述角度谱对应的目标数据，获得所述目标数据的幅度方差和/或相位方差之前，还包括：
获得多组第一幅度方差和第一相位方差，以及多组第二幅度方差和第二相位方差；其中，每组第一幅度方差和第一相位方差对应的目标的数目为所述第一预设值，每组第二幅度方差和第二相位方差对应的目标的数目不为所述第一预设值；
基于所述多组第一幅度方差和第一相位方差，以及所述多组第二幅度方差和第二相位方差进行二分类学习，获得幅度方差阈值和相位方差阈值；
所述根据所述幅度方差和/或相位方差，获得所述角度谱对应的目标数目估计值，包括：
根据所述幅度方差与所述幅度方差阈值，和/或所述相位方差与所述相位方差阈值，获得所述角度谱对应的目标数目估计值。
可选的，所述获得所述角度谱对应的角度搜索区域，还包括：
获取最大似然算法的目标函数、快速傅里叶变换的瑞利限以及预设分辨率最小值；
根据所述快速傅里叶变换的瑞利限获得分辨率最大值；
基于所述最大似然算法的目标函数的对称性、所述分辨率最大值和所述预设分辨率最小值获得第一角度搜索区域；
所述根据所述谱峰位置和所述毫米波雷达的天线波束宽度，获得所述目标对应的角度搜索区域，包括：
根据所述谱峰位置和所述毫米波雷达的天线波束宽度获得第二角度搜索区域；
根据所述第一角度搜索区域和所述第二角度搜索区域，获得所述角度谱对应的角度搜索区域。
可选的，所述最大似然算法的目标函数为：
Figure BDA0002768086900000041
其中，
Figure BDA0002768086900000042
为第一个目标的角度，
Figure BDA0002768086900000043
为第二个目标的角度，Pa为由两个搜索角度的导向矢量所构成的正交投影矩阵，R为所述目标数据的自相关矩阵，tr[·]为矩阵的迹，argmax(·)为取最大值时自变量的值；
所述对所述角度搜索区域进行搜索，获得所述目标对应的角度，包括：
基于所述最大似然算法的目标函数对所述角度搜索区域进行搜索，根据搜索结果获得所述目标对应的角度。
可选的，所述毫米波雷达的角度超分辨方法，还包括：
若所述谱峰数目大于所述第一预设值或者所述目标数目估计值等于所述第一预设值，则根据所述谱峰位置获得所述目标对应的角度。
本发明实施例的第二方面提供了一种毫米波雷达的角度超分辨装置，包括：
角度谱获取模块，用于获取毫米波雷达的回波数据，并根据所述回波数据获得所述毫米波雷达相对目标的角度谱；
谱峰搜索模块，用于对所述角度谱进行谱峰搜索，获得所述角度谱对应的谱峰数目和谱峰位置；
第一处理模块，用于若所述谱峰数目等于第一预设值，则获得所述角度谱对应的目标数目估计值；
第二处理模块，用于若所述目标数目估计值不等于所述第一预设值，则根据所述谱峰位置和所述毫米波雷达的天线波束宽度，获得所述目标对应的角度搜索区域；
角度分辨模块，用于对所述角度搜索区域进行搜索，获得所述目标对应的角度。
本发明实施例的第三方面提供了一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上任一项所述毫米波雷达的角度超分辨方法的步骤。
本发明实施例与现有技术相比存在的有益效果是：本发明实施例根据毫米波雷达的回波数据获得毫米波雷达相对目标的角度谱后，通过谱峰搜索获得角度谱对应的谱峰数目和谱峰位置，当谱峰数目等于第一预设值时，获得角度谱对应的目标数目估计值，并在目标数目估计值不等于第一预设值时，根据谱峰位置和毫米波雷达的天线波束宽度，获得目标对应的角度搜索区域，其中在谱峰位置和毫米波雷达的天线波束宽度的约束下，可以获得搜索范围大大减小的角度搜索区域，进而在根据角度搜索区域进行搜索以获得目标对应的角度时，可以大大减少计算量，降低获得目标对应的角度的复杂度。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明实施例提供的毫米波雷达的角度超分辨方法的实现流程示意图；
图2是本发明另一实施例提供的毫米波雷达的角度超分辨方法的实现流程示意图；
图3是本发明实施例提供的获得幅度方差阈值和相位方差阈值的流程示意图；
图4(1)是本发明实施例提供的假设H0对应的第一幅度方差示意图；
图4(2)是本发明实施例提供的假设H0对应的第一相位方差示意图；
图5(1)是本发明实施例提供的假设H1对应的第二幅度方差示意图；
图5(2)是本发明实施例提供的假设H1对应的第二相位方差示意图；
图6是本发明实施例提供的实际角度搜索区域的示意图；
图7是本发明实施例提供的毫米波雷达的角度超分辨装置的示意图；
图8是本发明实施例提供的终端设备的示意图。
具体实施方式
以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本发明实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本发明。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本发明的描述。
为了说明本发明所述的技术方案，下面通过具体实施例来进行说明。
图1为本发明实施例提供的毫米波雷达的角度超分辨方法的实现流程示意图，详述如下。
步骤S101，获取毫米波雷达的回波数据，并根据回波数据获得毫米波雷达相对目标的角度谱。
可选的，获取毫米波雷达的回波数据，并根据回波数据获得毫米波雷达相对目标的角度谱，可以包括：获取毫米波雷达的回波数据，对回波数据进行距离-速度维度的快速傅里叶变换，获得回波数据的距离-多普勒图；对距离-多普勒图进行恒虚警检测，获得目标数据；对目标数据进行快速傅里叶变换，获得毫米波雷达相对目标的角度谱。
其中，毫米波雷达可以采用调频连续波(FrequencyModulationContinuousWave，FMCW)探测目标，以提高毫米波雷达的探测能力，在采用FMCW探测目标时，在距离、速度和空间维度会有多个通道，且一般可以在这多个通道之间通过快速傅里叶变换(FastFourierTransformer，FFT)算法来进行相参积累以提高探测能力，以及完成对被测目标相关参数的解算。
示例性的，假设毫米波雷达的距离通道数为A，速度通道数为D，空间(天线)通道数为M，则可以获得M个天线通道内的A个距离通道回波数据和D个速度通道回波数据，对于每个天线通道内的A个距离通道回波数据和D个速度通道回波数据，首先所有D个速度通道回波数据沿距离通道方向进行FFT，接着所有A个距离通道回波数据沿着速度通道方向再做FFT。经过这样的二维FFT处理后得到一张在距离-速度两个维度相参积累的二维图像，即回波数据的距离-多普勒图，对于M个天线通道内的回波数据，可以获得M个距离-多普勒图，对M个距离-多普勒图进行恒虚警检测，可以获得当前场景中经过距离和速度两维分辨后的目标信息，也就是将M个天线通道内的回波数据，分为N组目标数据，其中每组目标数据对应的目标的距离和速度相同，但每组目标数据可能包含多个角度不同的目标，因此还可以对每组目标数据进行K点FFT处理(K≥M)，获得目标数据对应的角度谱，以进一步区分毫米波雷达检测到的目标及毫米波雷达相对目标的角度。
示例性的，对一组目标数据xm(1≤m≤M)进行K点FFT处理，可以获得角度谱Xk(1≤k≤K)，Xk即包含了目标的角度信息。
其中，A、D、M、N均为正整数，具体数值根据实际情况确定。
其中，在进行距离通道和速度通道两维FFT处理之后进行恒虚警检测，可以获得了较高的相参积累增益。也可以对获得的M个距离-多普勒图再沿M个天线通道方向进行非相参积累，以进一步提高进行恒虚警检测时的增益。
步骤S102，对角度谱进行谱峰搜索，获得角度谱对应的谱峰数目和谱峰位置。
其中，谱峰搜索可以通过恒虚警检测进行。
步骤S103，若谱峰数目等于第一预设值，则获得角度谱对应的目标数目估计值。
可选的，第一预设值可以为1。
实际上，毫米波雷达通过发射大时宽、大带宽信号以获得高的距离和速度分辨率。例如，对于79GHz频段毫米波雷达，可以获得最大4GHz发射带宽，理论上可以达到3.75cm的距离分辨率。同时由于毫米波雷达相参积累时间一般在10ms左右，即可达到0.2m/s的速度分辨率。这样高的距离和速度分辨率已经可以将绝大部分目标进行正确区分。故在实际使用环境中，在某一角度及其邻域内出现两个以上同距离又同速度的目标的概率非常小。
因此，参见图2，对于谱峰数目P大于第一预设值(P为正整数)，也就是大于1的情况，表明在当前速度和距离下，可以分辨出P个目标，此时可以直接根据每个谱峰的谱峰位置获得每个目标对应的角度。
示例性的，对于间距为d的线阵毫米波雷达，一组目标数据经过K点FFT处理获得角度谱后，对角度谱进行谱峰搜索，假设获得的谱峰位置位于k′(1≤k′≤K)，则该谱峰位置对于的目标的角度θk′为：
Figure BDA0002768086900000081
其中，λ为毫米波雷达发射信号电磁波的波长。
对于谱峰数目P等于第一预设值，也就是等于1的情况，实际检测到的目标可能为1个，也可能为2个，但由于毫米波雷达的角度分辨率不够不能将两个不同角度的目标区分，此时，可以获得角度谱对应的目标数目估计值，以对目标进一步区分。
可选的，获得角度谱对应的目标数目估计值，可以包括：根据角度谱对应的目标数据，获得目标数据的幅度方差和/或相位方差；根据幅度方差和/或相位方差，获得角度谱对应的目标数目估计值。
可选的，在根据角度谱对应的目标数据，获得目标数据的幅度方差和/或相位方差之前，还可以包括：
获得多组第一幅度方差和第一相位方差，以及多组第二幅度方差和第二相位方差；其中，每组第一幅度方差和第一相位方差对应的目标的数目为所述第一预设值，每组第二幅度方差和第二相位方差对应的目标的数目不为所述第一预设值；基于所述多组第一幅度方差和第一相位方差，以及所述多组第二幅度方差和第二相位方差进行二分类学习，获得幅度方差阈值和相位方差阈值。
根据幅度方差和/或相位方差，获得角度谱对应的目标数目估计值，可以包括：根据幅度方差与幅度方差阈值，和/或相位方差与相位方差阈值，获得角度谱对应的目标数目估计值。
其中，对于谱峰数目为P等于1的情况，有两种假设：H0：目标数目为1，H1：目标数目不为1(即目标数目为2)，其中，对于假设H0，如果天线通道个数为M，且假定通道都已经得到幅相校准，那么M个通道的幅度应该是一致的，且解缠后的相位应表现为线性相位。尽管实际中总是存在噪声及通道的残留误差，但仍可以通过比较目标数据xm的幅度和相位两个参量线性回归后的样本方差来对假设H0进行检验。
Figure BDA0002768086900000091
其中，
Figure BDA0002768086900000092
为目标数据xm的幅度方差，
Figure BDA0002768086900000093
为目标数据xm的相位方差，|xm|为M个通道的幅度，E(|xm|)为M个通道幅度的均值，arg{xm}为M个通道解缠后的相位，h、b分别代表对M个通道解缠后的相位在线性回归下的一阶与零阶权系数。可以从目标数据xm中获得一组h、b的估计值
Figure BDA0002768086900000094
如下：
Figure BDA0002768086900000095
Figure BDA0002768086900000096
在计算目标数据xm的幅度方差和相位方差之前，可以通过实际测试来获得幅度方差阈值α和相位方差阈值β。
其中，参见图3，对某一实际具有M个天线通道的毫米波雷达系统，在其某一远场距离r上放置一个散射体(例如，角反射体、金属平板或金属球等)来模拟假设H0，参见图4(1)和图4(2)，采集多组目标数据分别计算每组目标数据对应的第一幅度方差
Figure BDA0002768086900000101
和第一相位方差
Figure BDA0002768086900000102
在相同的距离r但不同的角度上放置两个散射体(例如，角反射体、金属平板或金属球等)来模拟假设H1，参见图5(1)和图5(2)，采集多组目标数据分别计算每组目标数据对应的第二幅度方差
Figure BDA0002768086900000103
和第二相位方差
Figure BDA0002768086900000104
可以看出，在假设H0和假设H1下幅度方差和相位方差的差异较明显，因此，可以利用多组第一幅度方差
Figure BDA0002768086900000105
和第一相位方差
Figure BDA0002768086900000106
以及多组第二幅度方差
Figure BDA0002768086900000107
和第二相位方差
Figure BDA0002768086900000108
进行二分类学习，例如logistic回归、支持向量机(Support Vector Machine，SVM)等算法，可以确定第一幅度方差和第二幅度方差的二分类门限，即幅度方差阈值α，以及第一相位方差和第二相位方差的二分类门限，即相位方差阈值β。
获得幅度方差阈值α和相位方差阈值β后，根据待检测的目标数据xm获得实际幅度方差和实际相位方差，若实际幅度方差小于幅度方差阈值α、或者实际相位方差小于相位方差阈值β、或者实际幅度方差小于幅度方差阈值α且实际相位方差小于相位方差阈值β，则可以判断目标数目估计值等于第一预设值，也就是目标数目估计值为1，此时表明在当前速度和距离下，目标只有一个，则目标的角度可以直接根据目标数据的角度谱的谱峰位置确定。若实际幅度方差大于等于幅度方差阈值α、或者实际相位方差大于等于相位方差阈值β、或者实际幅度方差大于等于幅度方差阈值α且实际相位方差大于等于相位方差阈值β，则可以判断目标数目估计值不等于第一预设值，也就是目标数目估计值不为1，此时，则需要对每个目标的角度进行搜索，以进一步确定每个目标对应的角度。
本实施例提供的获得目标数目估计值的方法，通过利用同距离同速度的目标数据的幅度和解缠后的相位进行基于线性回归的假设检验来确定目标数目估计值，方法简单且容易实现，避免了传统方法中获得目标数目估计值时，需要进行自相关矩阵的特征值分解等复杂运算的步骤，有利于降低获得目标对应的角度的复杂度。
步骤S104，若目标数目估计值不等于第一预设值，则根据谱峰位置和毫米波雷达的天线波束宽度，获得目标对应的角度搜索区域。
其中，若目标数目估计值不等于第一预设值，也就是目标数目估计值不为1，则需要对每个目标的角度进行搜索，以进一步确定每个目标对应的角度，利用DML算法可以对每个目标的角度进行搜索，DML算法的目标函数为：
Figure BDA0002768086900000111
其中，
Figure BDA0002768086900000112
为第一个目标的角度，
Figure BDA0002768086900000113
为第二个目标的角度，Pa为由两个搜索角度的导向矢量所构成的正交投影矩阵，R为目标数据的自相关矩阵，tr[·]为矩阵的迹，argmax(·)为取最大值时自变量的值。上式是一个在二维空间的搜索过程，计算量很大，如果把所有θ1、θ2全部遍历将难以满足实时性要求。
可选的，获得角度谱对应的角度搜索区域，还可以包括：获取最大似然算法的目标函数、快速傅里叶变换的瑞利限以及预设分辨率最小值；根据快速傅里叶变换的瑞利限获得分辨率最大值；基于最大似然算法的目标函数的对称性、分辨率最大值和预设分辨率最小值获得第一角度搜索区域；根据谱峰位置和毫米波雷达的天线波束宽度，获得目标对应的角度搜索区域，可以包括：根据谱峰位置和毫米波雷达的天线波束宽度获得第二角度搜索区域；根据第一角度搜索区域和第二角度搜索区域，获得角度谱对应的角度搜索区域。
其中，基于最大似然算法的目标函数在二维空间具有对称性，故搜索区域可只发生在二维空间的上对角或下对角区域，这就降低了一半的搜索计算量。假设
Figure BDA0002768086900000114
则角度搜索区域可以约束为θ2-θ1<ΔθMAX，其表明角度分辨率至少会优于某个值ΔθMAX。由于DML算法的角度分辨率要明显优于FFT，故可以根据快速傅里叶变换的瑞利限获得一个
Figure BDA0002768086900000121
其中σ为一比例系数，一般选取σ≤1，也就是获得了分辨率最大值。根据实际需求或系统设计指标，还可以设置一个DML算法的下限，也就是一个预设分辨率最小值ΔθMIN，确定搜索区域位于上对角区域或下对角区域后，再根据预设分辨率最小值ΔθMIN和分辨率最大值ΔθMAX，可以获得第一角度搜索区域。再根据谱峰数目等于第一预设值，也就是P＝1时的谱峰位置，可以获得该谱峰位置对应的角度θc，通过毫米波雷达的天线波束宽度，获得一个角度变化量
Figure BDA0002768086900000122
基于角度变化量Δθ'和角度θc，获得第二角度搜索区域：
Figure BDA0002768086900000123
根据第一角度搜索区域和第二角度搜索区域，获得如图6所示的角度谱对应的角度搜索区域，从图6可以看出，实际搜索区域相对于原来由θ1、θ2所构成的整个二维搜索正方形区域，实际搜索区域范围明显减少，即搜索计算量显著降低。
示例性的，假设一毫米波雷达系统包含M＝8个天线通道，且8个天线通道之间的间隔d为半波长，则该毫米波雷达天线口面对应的波束宽度约为12°，此时，可以分别假设ΔθMAX＝6°、ΔθMIN＝1°、Δθ'＝6°。假设搜索区域覆盖空间空域-45°～45°的角度范围，那么应用本方法后，其搜索量在理想情况下仅约为直接DML搜索量的1％左右。由此可见，本方法提高了DML算法的搜索效率，使得DML算法实时性获得了提升。
本实施例中，通过谱峰位置对应的角度以及毫米波雷达的天线波束宽度对目标的角度搜索区域进行约束，可以显著缩减DML算法在二维空间的有效搜索范围，进一步降低DML算法的计算量，为计算的实时性提供保证。
步骤S105，对角度搜索区域进行搜索，获得目标对应的角度。
可选的，对所述角度搜索区域进行搜索，获得目标对应的角度，可以包括：基于最大似然算法的目标函数对角度搜索区域进行搜索，根据搜索结果获得目标对应的角度。
假设获得N组目标数据，对于每组目标数据，在其角度谱的谱峰数目等于第一预设值，且目标数目估计值不等于第一预设值时，都可以应用本实施例的方法进行目标的角度搜索区域的搜索，以确定每个目标的角度。
上述毫米波雷达的角度超分辨方法，通过利用同距离同速度的目标数据的幅度和解缠后的相位进行基于线性回归的假设检验来确定目标数目估计值，方法简单且容易实现，降低获得目标对应的角度的复杂度。谱峰位置对应的角度以及毫米波雷达的天线波束宽度对目标的角度搜索区域进行约束，可以显著缩减DML算法在二维空间的有效搜索范围，进一步降低DML算法的计算量，为计算的实时性提供保证。
应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。
对应于上文实施例所述的毫米波雷达的角度超分辨方法，图7示出了本发明实施例提供的毫米波雷达的角度超分辨装置的示意图。如图7所示，该装置可以包括：角度谱获取模块71、谱峰搜索模块72、第一处理模块73、第二处理模块74和角度分辨模块75。
角度谱获取模块71，用于获取毫米波雷达的回波数据，并根据所述回波数据获得所述毫米波雷达相对目标的角度谱；
谱峰搜索模块72，用于对所述角度谱进行谱峰搜索，获得所述角度谱对应的谱峰数目和谱峰位置；
第一处理模块73，用于若所述谱峰数目等于第一预设值，则获得所述角度谱对应的目标数目估计值；
第二处理模块74，用于若所述目标数目估计值不等于所述第一预设值，则根据所述谱峰位置和所述毫米波雷达的天线波束宽度，获得所述目标对应的角度搜索区域；
角度分辨模块75，用于对所述角度搜索区域进行搜索，获得所述目标对应的角度。
可选的，所述第一预设值为1。
可选的，角度谱获取模块71，可以用于获取毫米波雷达的回波数据，对所述回波数据进行距离-速度维度的快速傅里叶变换，获得所述回波数据的距离-多普勒图；对所述距离-多普勒图进行恒虚警检测，获得目标数据；对所述目标数据进行快速傅里叶变换，获得所述毫米波雷达相对目标的角度谱。
可选的，第一处理模块73，可以用于根据所述角度谱对应的目标数据，获得所述目标数据的幅度方差和/或相位方差；根据所述幅度方差和/或相位方差，获得所述角度谱对应的目标数目估计值。
可选的，第一处理模块73，在根据所述角度谱对应的目标数据，获得所述目标数据的幅度方差和/或相位方差之前，还可以用于获得多组第一幅度方差和第一相位方差，以及多组第二幅度方差和第二相位方差；其中，每组第一幅度方差和第一相位方差对应的目标的数目为所述第一预设值，每组第二幅度方差和第二相位方差对应的目标的数目不为所述第一预设值；基于所述多组第一幅度方差和第一相位方差，以及所述多组第二幅度方差和第二相位方差进行二分类学习，获得幅度方差阈值和相位方差阈值；根据所述幅度方差与所述幅度方差阈值，和/或所述相位方差与所述相位方差阈值，获得所述角度谱对应的目标数目估计值。
可选的，第二处理模块74，还可以用于获取最大似然算法的目标函数、快速傅里叶变换的瑞利限以及预设分辨率最小值；根据所述快速傅里叶变换的瑞利限获得分辨率最大值；基于所述最大似然算法的目标函数的对称性、所述分辨率最大值和所述预设分辨率最小值获得第一角度搜索区域；根据所述谱峰位置和所述毫米波雷达的天线波束宽度获得第二角度搜索区域；根据所述第一角度搜索区域和所述第二角度搜索区域，获得所述角度谱对应的角度搜索区域。
可选的，所述最大似然算法的目标函数为：
Figure BDA0002768086900000151
其中，
Figure BDA0002768086900000152
为第一个目标的角度，
Figure BDA0002768086900000153
为第二个目标的角度，Pa为由两个搜索角度的导向矢量所构成的正交投影矩阵，R为所述目标数据的自相关矩阵，tr[·]为矩阵的迹，argmax(·)为取最大值时自变量的值；
角度分辨模块75，可以用于基于所述最大似然算法的目标函数对所述角度搜索区域进行搜索，根据搜索结果获得所述目标对应的角度。
角度分辨模块75，还可以用于若所述谱峰数目大于所述第一预设值或者所述目标数目估计值等于所述第一预设值，则根据所述谱峰位置获得所述目标对应的角度。
上述毫米波雷达的角度超分辨装置，通过第一处理模块，可以利用同距离同速度的目标数据的幅度和解缠后的相位进行基于线性回归的假设检验来确定目标数目估计值，方法简单且容易实现，降低获得目标对应的角度的复杂度。通过第二处理模块，可以基于最大似然算法的目标函数、快速傅里叶变换的瑞利限、预设分辨率最小值以及谱峰位置对应的角度以及毫米波雷达的天线波束宽度对目标的角度搜索区域进行约束，显著缩减DML算法在二维空间的有效搜索范围，进一步降低DML算法的计算量，为计算的实时性提供保证。
图8是本发明一实施例提供的终端设备的示意图。如图8所示，该实施例的终端设备800包括：处理器801、存储器802以及存储在所述存储器802中并可在所述处理器801上运行的计算机程序803，例如毫米波雷达的角度超分辨程序。所述处理器801执行所述计算机程序803时实现上述毫米波雷达的角度超分辨方法实施例中的步骤，例如图1所示的步骤S101至S105，所述处理器801执行所述计算机程序803时实现上述各装置实施例中各模块的功能，例如图7所示模块71至75的功能。
示例性的，所述计算机程序803可以被分割成一个或多个程序模块，所述一个或者多个程序模块被存储在所述存储器802中，并由所述处理器801执行，以完成本发明。所述一个或多个程序模块可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述所述计算机程序803在所述毫米波雷达的角度超分辨装置或者终端设备800中的执行过程。例如，所述计算机程序803可以被分割成角度谱获取模块71、谱峰搜索模块72、第一处理模块73、第二处理模块74和角度分辨模块75，各模块具体功能如图7所示，在此不再一一赘述。
所述终端设备800可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备。所述终端设备可包括，但不仅限于，处理器801、存储器802。本领域技术人员可以理解，图8仅仅是终端设备800的示例，并不构成对终端设备800的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如所述终端设备还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。
所称处理器801可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
所述存储器802可以是所述终端设备800的内部存储单元，例如终端设备800的硬盘或内存。所述存储器802也可以是所述终端设备800的外部存储设备，例如所述终端设备800上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(SecureDigital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。进一步地，所述存储器802还可以既包括所述终端设备800的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器802用于存储所述计算机程序以及所述终端设备800所需的其他程序和数据。所述存储器802还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中，上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。另外，各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本申请的保护范围。上述系统中单元、模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
在本发明所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置/终端设备和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置/终端设备实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通讯连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通讯连接，可以是电性，机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
所述集成的模块/单元如果以软件功能单元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，本发明实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，所述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括电载波信号和电信信号。
以上所述实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：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；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种毫米波雷达的角度超分辨方法，其特征在于，包括：
获取毫米波雷达的回波数据，并根据所述回波数据获得所述毫米波雷达相对目标的角度谱；
对所述角度谱进行谱峰搜索，获得所述角度谱对应的谱峰数目和谱峰位置；
若所述谱峰数目等于第一预设值，则获得所述角度谱对应的目标数目估计值；
若所述目标数目估计值不等于所述第一预设值，则根据所述谱峰位置和所述毫米波雷达的天线波束宽度，获得所述目标对应的角度搜索区域；
所述第一预设值为1；
所述获得所述目标对应的角度搜索区域，还包括：
获取最大似然算法的目标函数、快速傅里叶变换的瑞利限以及预设分辨率最小值；
根据所述快速傅里叶变换的瑞利限获得分辨率最大值；
基于所述最大似然算法的目标函数的对称性、所述分辨率最大值和所述预设分辨率最小值获得第一角度搜索区域；
所述根据所述谱峰位置和所述毫米波雷达的天线波束宽度，获得所述目标对应的角度搜索区域，包括：
根据所述谱峰位置和所述毫米波雷达的天线波束宽度获得第二角度搜索区域；
根据所述第一角度搜索区域和所述第二角度搜索区域，获得所述角度谱对应的角度搜索区域；
对所述角度搜索区域进行搜索，获得所述目标对应的角度。
2.如权利要求1所述的毫米波雷达的角度超分辨方法，其特征在于，所述获取毫米波雷达的回波数据，并根据所述回波数据获得所述毫米波雷达相对目标的角度谱，包括：
获取毫米波雷达的回波数据，对所述回波数据进行距离-速度维度的快速傅里叶变换，获得所述回波数据的距离-多普勒图；
对所述距离-多普勒图进行恒虚警检测，获得目标数据；
对所述目标数据进行快速傅里叶变换，获得所述毫米波雷达相对目标的角度谱。
3.如权利要求2所述的毫米波雷达的角度超分辨方法，其特征在于，所述获得所述角度谱对应的目标数目估计值，包括：
根据所述角度谱对应的目标数据，获得所述目标数据的幅度方差和/或相位方差；
根据所述幅度方差和/或相位方差，获得所述角度谱对应的目标数目估计值。
4.如权利要求3所述的毫米波雷达的角度超分辨方法，其特征在于，在根据所述角度谱对应的目标数据，获得所述目标数据的幅度方差和/或相位方差之前，还包括：
获得多组第一幅度方差和第一相位方差，以及多组第二幅度方差和第二相位方差；其中，每组第一幅度方差和第一相位方差对应的目标的数目为所述第一预设值，每组第二幅度方差和第二相位方差对应的目标的数目不为所述第一预设值；
基于所述多组第一幅度方差和第一相位方差，以及所述多组第二幅度方差和第二相位方差进行二分类学习，获得幅度方差阈值和相位方差阈值；
所述根据所述幅度方差和/或相位方差，获得所述角度谱对应的目标数目估计值，包括：
根据所述幅度方差与所述幅度方差阈值，和/或所述相位方差与所述相位方差阈值，获得所述角度谱对应的目标数目估计值。
5.如权利要求1所述的毫米波雷达的角度超分辨方法，其特征在于，所述最大似然算法的目标函数为：
Figure FDA0003902401690000031
其中，
Figure FDA0003902401690000032
为第一个目标的角度，
Figure FDA0003902401690000033
为第二个目标的角度，Pa为由两个搜索角度的导向矢量所构成的正交投影矩阵，R为所述目标数据的自相关矩阵，tr[·]为矩阵的迹，argmax(·)为取最大值时自变量的值；
所述对所述角度搜索区域进行搜索，获得所述目标对应的角度，包括：
基于所述最大似然算法的目标函数对所述角度搜索区域进行搜索，根据搜索结果获得所述目标对应的角度。
6.如权利要求1-5任一项所述的毫米波雷达的角度超分辨方法，其特征在于，还包括：
若所述谱峰数目大于所述第一预设值或者所述目标数目估计值等于所述第一预设值，则根据所述谱峰位置获得所述目标对应的角度。
7.一种毫米波雷达的角度超分辨装置，其特征在于，包括：
角度谱获取模块，用于获取毫米波雷达的回波数据，并根据所述回波数据获得所述毫米波雷达相对目标的角度谱；
谱峰搜索模块，用于对所述角度谱进行谱峰搜索，获得所述角度谱对应的谱峰数目和谱峰位置；
第一处理模块，用于若所述谱峰数目等于第一预设值，则获得所述角度谱对应的目标数目估计值；
第二处理模块，用于若所述目标数目估计值不等于所述第一预设值，则根据所述谱峰位置和所述毫米波雷达的天线波束宽度，获得所述目标对应的角度搜索区域；
所述第一预设值为1；
所述第二处理模块，还用于获取最大似然算法的目标函数、快速傅里叶变换的瑞利限以及预设分辨率最小值；
根据所述快速傅里叶变换的瑞利限获得分辨率最大值；
基于所述最大似然算法的目标函数的对称性、所述分辨率最大值和所述预设分辨率最小值获得第一角度搜索区域；
所述第二处理模块，用于根据所述谱峰位置和所述毫米波雷达的天线波束宽度获得第二角度搜索区域；
根据所述第一角度搜索区域和所述第二角度搜索区域，获得所述角度谱对应的角度搜索区域；
角度分辨模块，用于对所述角度搜索区域进行搜索，获得所述目标对应的角度。
8.一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至6任一项所述方法的步骤。
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