CN112415499A - 一种应用于车位检测的毫米波雷达检测模组及其检测方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种应用于车位检测的毫米波雷达检测模组及其检测方法，包括信号发生器，用于输出锯齿波调频信号；毫米波雷达模块，用于接收锯齿波调频信号并将锯齿波调频信号调制成射频信号，及将接收到阵列天线输出的返回的射频信号和输出给阵列天线的射频信号变频产生差频信号；阵列天线，用于接收毫米波雷达模块发射的射频信号并将射频信号发射到外界，及接收发射后返回的射频信号给毫米波雷达模块；处理模块，用于接收差频信号并对差频信号进行计算后获得与目标点距离。本发明具有精准度高，响应快，环境适应力强，抗干扰能力强等特点。

Description

一种应用于车位检测的毫米波雷达检测模组及其检测方法
技术领域
本发明涉及车位检测领域，尤其是涉及一种应用于车位检测的毫米波雷达检测模组及其检测方法。
背景技术
随着社会的发展，城市及周边路边停车基础设施建设也日益发展，而路边停车的车位车辆检测的复杂度也与日俱增。但路边停车存在以下问题：一方面是对路边停车道路管理中车位检测的智能识别、快速定位及路边停车系统后台管理；另一方面是对车辆信息，包括车位车辆有无的准确判断。
目前针对于路边停车车主或管理者来说，指导车主使用停车位，通常只是单纯地针对道路出入口的车辆数量统计，并通过发放卡片的方式进行车主车型和停车时间的一对一识别，进而进行收费等路边停车管理应用。该传统方式无法满足车主对快速识别空置停车位的停车需求以及对干扰物的滤除等等。且出口的一车一卡的收费方式效率较低，在高峰期时，容易造成拥堵，无法提高停车进出管理效率；该传统方式亦无法满足路边停车道路管理者对车辆分流及智能管理，包括降低管理成本和搭建路边停车设备软硬件成本的需求。无法快速识别到空置车位的位置，需要管理人员人工确认空车位的位置，影响车主停车的效率。
现有技术中通过但不限于红外线检测、超声波检测、激光检测技术等等，但是存在精准度低、能耗高、环境适应力低等缺陷。
发明内容
本发明的目的在于用于解决上述技术问题，提供一种应用于车位检测的毫米波雷达检测模组及其检测方法，本发明具有精准度高，响应快，环境适应力强，抗干扰能力强等特点。
本发明解决上述技术问题采用的技术方案是：一种应用于车位检测的毫米波雷达检测模组，包括毫米波雷达模块、阵列天线、处理器，处理器内设有信号发生器和处理模块，毫米波雷达模块分别与信号发生器、阵列天线、处理模块连接；
信号发生器，用于输出锯齿波调频信号；
毫米波雷达模块，用于接收锯齿波调频信号并将锯齿波调频信号调制成射频信号，并将输出给阵列天线的射频信号与接收到阵列天线返回的射频信号变频产生差频信号；
阵列天线，用于接收毫米波雷达模块发射的射频信号并将射频信号发射到外界，及接收发射后返回的射频信号给毫米波雷达模块；
处理模块，用于接收差频信号并对差频信号进行计算后获得与目标点距离；
信号发生器产生锯齿波调频信号后发射给毫米波雷达模块，毫米波雷达模块接收锯齿波调频信号并将其调制成射频信号后发射给阵列天线，阵列天线将射频信号发射到外界遇到目标物后返回，阵列天线再接收返回的射频信号并发射给毫米波雷达模块，毫米波雷达模块将接收到的返回的射频信号和输出给阵列天线的射频信号变频产生差频信号发送给处理器，处理模块接收差频信号并对差频信号进行计算后获得与目标点距离。毫米波的波长介于微波和厘米波之间，因此毫米波雷达模块兼有微波雷达和光电雷达的一些优点。同时，在室外环境下，红外线干扰严重，而毫米波几乎不会受到红外线干扰；毫米波所需处理的数据较少，从而能够间接降低功耗、提高分辨率，且在低光亮环境下也适宜实用，具有精准度高，响应快，环境适应力强，抗干扰等技术优势。
作为优选，处理器内还设有将锯齿波调频信号发送给毫米波雷达模块的DA转换器，DA转换器分别与信号发生器、毫米波雷达模块连接。
作为优选，处理模块连接有用于放大差频信号的运算放大器，运算放大器分别与毫米波雷达模块、处理模块连接。
作为优选，处理模块还包括用于对差频信号进行采样的AD采样模块，AD采样模块分别与运算放大器、芯片连接。
作为优选，处理模块包括用于滤除杂波和噪声的滤波器，滤波器分别与AD采样模块、芯片连接。
作为优选，毫米波雷达模块包括SG24TR12芯片。
一种应用于车位检测的毫米波雷达检测方法，包括以下内容：信号发生器产生锯齿波调频信号后发射给毫米波雷达模块，毫米波雷达模块接收锯齿波调频信号并将其调制成射频信号后发射给阵列天线，阵列天线将射频信号发射到外界遇到目标物后返回，阵列天线再接收返回的射频信号并发射给毫米波雷达模块，毫米波雷达模块将接收到的返回的射频信号和输出给阵列天线的射频信号变频产生差频信号发送给处理器，处理模块接收差频信号并对差频信号进行计算后获得与目标点距离。
作为优选，处理模块处理方法包括以下步骤：
步骤一：AD采样模块对差频信号进行采样，采样后对采样值加汉宁窗进行收敛，获得数字信号；
步骤二：对数字信号进行傅里叶变换，获得数字信号的分析频谱；
步骤三：根据步骤二的频谱，找出值最高的点，即为所测目标的距离。
作为优选，汉宁窗的时域表达式为wt＝1/21-cos 2πt/T。
作为优选，步骤一和步骤二之间还包括以下内容：对收敛后获得的数字信号用滤波器进行滤波处理。通过滤波滤除杂波和噪声。
本发明具有的有益效果是：
1、毫米波辐射范围直径0.3mm，高度0.8m，毫米波雷达模块可以接收毫米波发射到汽车底盘后返回的信号，在经过分析计算处理，从而判断停车位上是否有车辆停放，有效避免干扰情况的发生。
2、本发明具有精准度高，响应快，环境适应力强，抗干扰能力强等特点。
附图说明
图1是本发明的原理图。
图2是汉宁窗的时域和频域特征图。
图3是窗函数对应的时域表达式。
图4是采样示例图。
图5是图4的单周期信号图。
图6是傅里叶变换后频率对应的距离图。
图7是本发明的另一种原理图。
图中：1、信号发生器，2、毫米波雷达模块，3、阵列天线，4、处理器，5、DA转换器，6、运算放大器，7、AD采样模块，8、滤波器，9、芯片，10、处理模块
具体实施方式
以下结合附图和实施方式对本发明作进一步的说明。
实施例1
如图1-6所示，本发明一种应用于车位检测的毫米波雷达检测模组，包括毫米波雷达模块2、阵列天线3、处理器4，处理器4内设有信号发生器1和处理模块10，毫米波雷达模块2分别与信号发生器1、阵列天线3、处理模块10连接；
信号发生器1，用于输出锯齿波调频信号；
毫米波雷达模块2，用于接收锯齿波调频信号并将锯齿波调频信号调制成射频信号，并将输出给阵列天线3的射频信号与接收到阵列天线3返回的射频信号变频产生差频信号；
阵列天线3，用于接收毫米波雷达模块2发射的射频信号并将射频信号发射到外界，及接收发射后返回的射频信号给毫米波雷达模块2；
处理模块10，用于接收差频信号并对差频信号进行计算后获得与目标点距离。
处理器4内还设有将锯齿波调频信号发送给毫米波雷达模块2的DA转换器5，DA转换器5分别与信号发生器1、毫米波雷达模块2连接。
处理模块10连接有用于放大差频信号的运算放大器6，运算放大器6分别与毫米波雷达模块2、处理模块10连接。
处理模块10包括芯片9，芯片9与运算放大器6连接。
处理模块10还包括用于对差频信号进行采样的AD采样模块7，AD采样模块7分别与运算放大器6、芯片9连接。
处理模块10包括用于滤除杂波和噪声的滤波器8，滤波器8分别与AD采样模块7、芯片9连接。
一种应用于车位检测的毫米波雷达检测方法，包括以下内容：信号发生器1产生锯齿波调频信号后发射给毫米波雷达模块2，毫米波雷达模块2接收锯齿波调频信号并将其调制成射频信号后发射给阵列天线3，阵列天线3将射频信号发射到外界遇到目标物后返回，阵列天线3再接收返回的射频信号并发射给毫米波雷达模块2，毫米波雷达模块2将接收到的返回的射频信号和输出给阵列天线3的射频信号变频产生差频信号发送给处理模块10，处理模块10接收差频信号并对差频信号进行计算后获得与目标点距离。
处理模块10处理方法包括以下步骤：
步骤一：AD采样模块7对差频信号进行采样，采样后对采样值加汉宁窗进行收敛，获得数字信号；
步骤二：对数字信号进行傅里叶变换，获得数字信号的分析频谱；
步骤三：根据步骤二的频谱，找出值最高的点，即为所测目标的距离。
汉宁窗的时域表达式为wt＝1/21-cos 2πt/T。
步骤一和步骤二之间还包括以下内容：对收敛后获得的数字信号用滤波器8进行滤波处理。
本实施例中，VCO调制电压为0V～3.3V，对应的调制频率变化幅度为2.376GHz。一个周期的调制和采样点都为256个，两个采样点的间隔时间为300us，即采样频率为3.3KHz，256个采样耗时75ms。频率的变化斜率slope＝2376MHz/75ms＝2376Hz/75ns.＝31.7Hz/ns。
另外，电磁波的传播速度为3x10^8m/s＝30cm/ns。
因此距离为8cm的目标，接收信号和发射信号的频率差约15Hz，50cm的目标,频率差约为100Hz。如果采样周期为12ms，那么50cm处为600Hz。
汉宁窗是窗函数中的一种其时域和频域的特征如2所示。
本实施例中，对图4的采样信号加汉宁窗后，得到图5的单周期信号。
本实施例中，对差频信号采样256个点,获取得到256个数据,这些采样数据可能不是一个完整的周期,所以,需要进行用窗函数进行收敛。第i个采样点加窗后的值为w(i)＝1/2(1-cos(2πi/255)，i值为0～255。
本实施例中，对数字信号进行快速傅里叶变换，可得到数字信号的分析频谱。分析频谱是实际频谱的近似。傅里叶变换是对延拓后的周期离散信号进行频谱分析。将毫米波雷达模块输出的差频信号变换到频域，傅里叶变换后所得的数据，x轴为频率值，y轴为幅值，幅值最大的频率即为中心频率。
本实施例中，采样频率为3300Hz，采样点为256个，因此傅里叶变换后，频率分辨率为13Hz，对应的距离为6cm。如图6所示，X轴的频率范围为0～fs/2。
实施例2
如图7所示，本实施例中，DA转换器、信号发生器与处理模块所用的芯片9集成在同一芯片，该芯片既可产生信号，也可以对接收到的信号进行处理，该芯片型号采用STM32L151芯片。
说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。
对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (10)

1.一种应用于车位检测的毫米波雷达检测模组，其特征在于：包括毫米波雷达模块(2)、阵列天线(3)、处理器(4)，处理器(4)内设有信号发生器(1)和处理模块(10)，毫米波雷达模块(2)分别与信号发生器(1)、阵列天线(3)、处理模块(10)连接；
信号发生器(1)，用于输出锯齿波调频信号；
毫米波雷达模块(2)，用于接收锯齿波调频信号并将锯齿波调频信号调制成射频信号，并将输出给阵列天线(3)的射频信号与接收到阵列天线(3)返回的射频信号变频产生差频信号；
阵列天线(3)，用于接收毫米波雷达模块(2)发射的射频信号并将射频信号发射到外界，及接收发射后返回的射频信号给毫米波雷达模块(2)；
处理模块(10)，用于接收差频信号并对差频信号进行计算后获得与目标点距离。
2.根据权利要求1所述的应用于车位检测的毫米波雷达检测模组，其特征在于：处理器(4)内还设有将锯齿波调频信号发送给毫米波雷达模块(2)的DA转换器(5)，DA转换器(5)分别与信号发生器(1)、毫米波雷达模块(2)连接。
3.根据权利要求1或2所述的应用于车位检测的毫米波雷达检测模组，其特征在于：处理模块(10)连接有用于放大差频信号的运算放大器(6)，运算放大器(6)分别与毫米波雷达模块(2)、处理模块(10)连接。
4.根据权利要求3所述的应用于车位检测的毫米波雷达检测模组，其特征在于：处理模块(10)包括芯片(9)，芯片(9)与运算放大器(6)连接。
5.根据权利要求4所述的应用于车位检测的毫米波雷达检测模组，其特征在于：处理模块(10)还包括用于对差频信号进行采样的AD采样模块(7)，AD采样模块(7)分别与运算放大器(6)、芯片(9)连接。
6.根据权利要求5所述的应用于车位检测的毫米波雷达检测模组，其特征在于：处理模块(10)包括用于滤除杂波和噪声的滤波器(8)，滤波器(8)分别与AD采样模块(7)、芯片(9)连接。
7.一种应用于车位检测的毫米波雷达检测方法，其特征在于：包括以下内容：信号发生器(1)产生锯齿波调频信号后发射给毫米波雷达模块(2)，毫米波雷达模块(2)接收锯齿波调频信号并将其调制成射频信号后发射给阵列天线(3)，阵列天线(3)将射频信号发射到外界遇到目标物后返回，阵列天线(3)再接收返回的射频信号并发射给毫米波雷达模块(2)，毫米波雷达模块(2)将接收到的返回的射频信号和输出给阵列天线(3)的射频信号变频产生差频信号发送给处理模块(10)，处理模块(10)接收差频信号并对差频信号进行计算后获得与目标点距离。
8.根据权利要求7所述的应用于车位检测的毫米波雷达检测方法，其特征在于：处理模块(10)处理方法包括以下步骤：
步骤一：AD采样模块(7)对差频信号进行采样，采样后对采样值加汉宁窗进行收敛，获得数字信号；
步骤二：对数字信号进行傅里叶变换，获得数字信号的分析频谱；
步骤三：根据步骤二的频谱，找出值最高的点，即为所测目标的距离。
9.根据权利要求8所述的应用于车位检测的毫米波雷达检测方法，其特征在于：汉宁窗的时域表达式为w(t)＝1/2(1-cos 2πt/T)。
10.根据权利要求9所述的应用于车位检测的毫米波雷达检测方法，其特征在于：步骤一和步骤二之间还包括以下内容：对收敛后获得的数字信号用滤波器(8)进行滤波处理。
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