CN112444786A - 获取参考噪声基底的方法及装置、目标检测方法、目标检测装置、雷达系统 - Google Patents

获取参考噪声基底的方法及装置、目标检测方法、目标检测装置、雷达系统 Download PDF

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CN112444786A CN201910824843.6A CN201910824843A CN112444786A CN 112444786 A CN112444786 A CN 112444786A CN 201910824843 A CN201910824843 A CN 201910824843A CN 112444786 A CN112444786 A CN 112444786A
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gate
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刘洪泉
朱砚
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Calterah Semiconductor Technology Shanghai Co Ltd
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Abstract

本申请实施例公开了获取参考噪声基底的方法及装置、目标检测方法、目标检测装置、雷达系统，在雷达数字信号处理过程中，通过基于对雷达原始信号进行采样所获得时域信号矩阵，进行RFFT处理而得到距离维数据，并根据该距离维数据进行参考噪声基底的计算。由于上述计算获取的参考噪声基底相较于传统基于较为接近，甚至可直接认为是真实噪声基底，进而有效避免因所得参考噪声基底与真实噪声基底相差较大而导致检测器难以判断目标是否存在，从而造成漏检或者虚警等缺陷。同时，本申请实施例所得到的参考噪声基底具有非常稳定的输出特性，能够进一步提升检测器目标检测的精确性。

Description

获取参考噪声基底的方法及装置、目标检测方法、目标检测装 置、雷达系统
技术领域
本申请涉及雷达数字信号处理技术领域，尤其涉及一种获取参考噪声基底的方法及装置、目标检测方法、目标检测装置、雷达系统。
背景技术
目前，作为雷达数字信号处理过程中最重要的一环，一般是采用CFAR(ConstantFalse Alarm Rate，恒虚警检测)技术进行目标检测。由于当前的CFAR技术均是基于均匀的参考噪声基底(Noise Floor，也可称为噪声背景)的环境进行目标检测，而在实际应用环境中，当前检测目标所在的格点(CellUnder Test，简称CUT)的噪声基底并非全是均匀的，于是业界经常采用诸如SOCA-CFAR、OS-CFAR等来预估接近真实噪声基底的背景噪声作为检测器的参考值，以提升目标检测的精准性。
但是，由于上述各种基于CFAR技术估计噪声基底的方法所得的数据只是背景噪声的近似值，而其他诸如基于全局统计或抽样来进行噪声基底估计的技术所得到的数据也均是近似值，且其均与真实噪声基底相差较大，会使得检测器难以判断目标是否存在，从而造成漏检或者虚警等缺陷。另外，当前技术所得到的噪声基底还具有不稳定的特性，进而会进一步限制检测器目标检测精确性的提升。
发明内容
为解决上述技术问题，本申请实施例提供了一种获取参考噪声基底的方法及装置、目标检测方法、目标检测装置、雷达系统，来有效避免因所得参考噪声基底与真实噪声基底相差较大而导致检测器难以判断目标是否存在，从而造成漏检或者虚警等缺陷。同时，本申请实施例所得到的参考噪声基底还具有非常稳定的输出特性，能够进一步提升检测器目标检测的精确性。
为解决上述问题，本申请实施例提供了如下技术方案：
一种获取参考噪声基底的方法，应用于雷达数字信号处理过程中，所述方法包括：
获取雷达原始信号；
对所述雷达原始信号进行采样以得到时域信号矩阵；
对所述时域信号矩阵进行RFFT(Rang FFT)处理以得到距离维数据；以及
基于所述距离维数据计算得到所述参考噪声基底；
其中，RFFT为对时域采样数据进行FFT(Fast FourierTransformation，快速傅里叶变换)处理，从而得到反射物(或目标物)的径向距离信息的技术。
在一个可选的实施例中，所述时域信号矩阵为基于采样周期、采样通道和时域采样数据的三维信号空间矩阵；
其中，任一所述时域采样数据对应一个所述采样通道在一个所述采样周期所采集的所述雷达原始信号。
在一个可选的实施例中，基于各所述采样周期，对所述时域信号矩阵进行所述RFFT处理以得到所述距离维数据。
在一个可选的实施例中，所述基于所述距离维数据计算得到所述参考噪声基底的步骤，包括：
对所述距离维数据进行多通道合并后计算得到所述参考噪声基底。
在一个可选的实施例中，所述基于所述距离维数据计算得到所述参考噪声基底的步骤，还包括：
基于所述距离维数据，依次进行样本方差计算和无偏估计，以得到所述参考噪声基底。
在一个可选的实施例中，所述距离维数据具有若干距离门；所述基于所述距离维数据，依次进行样本方差计算和无偏估计，以得到所述参考噪声基底的步骤，包括：
获取目标门，所述目标门包括至少一个所述距离门；
针对任一所述目标门，基于所述距离维数据依次进行所述样本方差计算和所述无偏估计，以得到与该目标门对应的噪声基底；以及
遍历所有所述目标门以得到包括各所述目标门所对应的噪声基底的所述参考噪声基底。
在一个可选的实施例中，各所述距离门的值为：
yi＝xi+ni；
其中，y表示距离门的值，x表示雷达信号的值，n表示噪声的值，i表示所述距离维数据中序号，且i为自然数。
在一个可选的实施例中，所述距离门的方差等于所述噪声的方差。
在一个可选的实施例中，所述方法还可包括：
获取所述目标门中同一距离门取值的均值；以及
基于样本的个数、所述均值和所述距离门的值获取样本方差。
在一个可选的实施例中，获取所述样本方差的计算公式可为：
Figure BDA0002188746970000031
且
Figure BDA0002188746970000032
其中，σ2表示样本方差，
Figure BDA0002188746970000033
表示所述目标门中同一距离门取值的均值，y表示距离门的值，x表示雷达信号的值，m表示样本的个数，且i≤m。
在一个可选的实施例中，所述方法还可包括：
获取所述目标门中同一距离门取值的均值；以及
基于样本的个数、所述均值和所述距离门的值获取无偏估计的值
在一个可选的实施例中，获取所述无偏估计的计算公式可为：
Figure BDA0002188746970000041
且
Figure BDA0002188746970000042
其中，σ′2表示无偏估计的值，
Figure BDA0002188746970000043
表示所述目标门中同一距离门取值的均值，y表示距离门的值，x表示雷达信号的值，n表示噪声的值，i表示所述距离维数据中序号，m表示样本的个数，且i≤m。
在一个可选的实施例中，各所述距离门均被同一或不同所述目标门所包含。
在一个可选的实施例中，所述雷达数字信号处理为毫米波雷达数字信号处理。
本申请实施例还提供了一种目标检测方法，可包括上述任意一项所述获取参考噪声基底的方法，所述目标检测方法还包括：
对所述距离维数据进行DFFT(DopplerFFT)处理以得到速度维数据；以及
基于所述距离维数据、所述速度维数据和所述参考噪声基底进行所述目标检测；
其中，DFFT为对多个采样周期的RFFT结果的同一个距离门进行FFT处理，从而得到反射物(或目标物)的径向相对速度信息的技术。。
本申请实施例还提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上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上述任意一项所述获取参考噪声基底的方法的步骤；或者
所述处理器执行所述计算机程序时实现上述目标检测方法的步骤。
本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任意一项所述获取参考噪声基底的方法的步骤；或者
所述计算机程序被处理器执行时实现上述目标检测方法的步骤。
本申请还提供了一种获取参考噪声基底的装置，应用于雷达数字信号处理过程中，所述装置包括：
获取模块，用于获取雷达原始信号；
采样模块，用于对所述雷达原始信号进行采样以得到时域信号矩阵；
处理模块，用于基于所述时域信号矩阵进行RFFT处理以得到距离维数据；以及
计算模块，用于基于所述距离维数据计算得到所述参考噪声基底。
在一个可选的实施例中，所述时域信号矩阵为基于采样周期、采样通道和时域采样数据的三维信号空间矩阵；
其中，任一所述时域采样数据对应一个所述采样通道在一个所述采样周期所采集的所述雷达原始信号。
在一个可选的实施例中，所述处理模用于基于各所述采样周期，对所述时域信号矩阵进行所述RFFT处理以得到所述距离维数据。
在一个可选的实施例中，所述计算模块包括多通道合并单元和计算单元；
所述多通道合并单元用于对所述距离维数据进行多通道合并，以及
所述计算单元用于对经所述多通道合并单元处理后的距离维数据进行计算得到所述参考噪声基底。
在一个可选的实施例中，所述计算单元包括依次连接的样本方差计算子单元和无偏估计子单元，以用于基于所述距离维数据，依次进行样本方差计算和无偏估计得到所述参考噪声基底。
在一个可选的实施例中，所述距离维数据具有若干距离门；所述计算单元还包括获取子单元，用于获取目标门，所述目标门包括至少一个所述距离门；
其中，针对任一所述目标门，依次连接的所述样本方差计算子单元和所述无偏估计子单元用于基于所述距离维数据依次进行样本方差计算和无偏估计，以得到与该目标门对应的噪声基底；以及
遍历所有所述目标门以得到包括各所述目标门所对应的噪声基底的所述参考噪声基底。
在一个可选的实施例中，各所述距离门的值为：
yi＝xi+ni；
其中，y表示距离门的值，x表示雷达信号的值，n表示噪声的值，i表示所述距离维数据中序号，且i为自然数。
在一个可选的实施例中，所述距离门的方差等于所述噪声的方差。
在一个可选的实施例中，所述样本方差计算子单元采用的计算公式为：
Figure BDA0002188746970000061
且
Figure BDA0002188746970000062
其中，σ2表示样本方差，
Figure BDA0002188746970000063
表示所述目标门中同一距离门取值的均值，y表示距离门的值，x表示雷达信号的值，m表示样本的个数，且i≤m。
在一个可选的实施例中，所述无偏估计子单元采用的计算公式为：
Figure BDA0002188746970000064
且
Figure BDA0002188746970000065
其中，σ′2表示无偏估计的值，
Figure BDA0002188746970000066
表示所述目标门中同一距离门取值的均值，y表示距离门的值，x表示雷达信号的值，n表示噪声的值，i表示所述距离维数据中序号，m表示样本的个数，且i≤m。
在一个可选的实施例中，各所述距离门均被同一或不同所述目标门所包含。
在一个可选的实施例中，所述雷达数字信号处理为毫米波雷达数字信号处理。
本申请实施例还提供了一种目标检测装置，可包括上述任意一项所述的获取参考噪声基底的装置，所述目标检测装置还可包括：
处理模块，用于对所述距离维数据进行DFFT处理以得到速度维数据；以及
检测模块，用于基于所述距离维数据、所述速度维数据和所述参考噪声基底进行所述目标检测。
本申请实施例还提供了一种雷达系统，可包括：
射频发收装置，用于发射指定频段的电磁波及接受被目标物所反射形成的所述雷达原始信号(即回波信号)；以及
如上述的目标检测装置，与所述射频收发装置通信连接，用于基于所述雷达原始信号对所述目标物进行目标检测。
在一个可选的实施例中，所述雷达系统中的各个部件集成于同一雷达芯片结构中，所述雷达芯片结构包括封装层和雷达裸片，所述射频发收装置包括至少一根天线；以及
各根所述天线集成于所述封装层中和/或所述雷达裸片中。
与现有技术相比，上述技术方案具有以下优点：
本申请实施例所提供的在雷达数字信号处理过程中，通过基于对雷达原始信号进行采样所获得时域信号矩阵，进行RFFT处理而得到距离维数据，并根据该距离维数据进行参考噪声基底的计算。由于上述计算获取的参考噪声基底相较于传统基于较为接近，甚至可直接认为是真实噪声基底，进而有效避免因所得参考噪声基底与真实噪声基底相差较大而导致检测器难以判断目标是否存在，从而造成漏检或者虚警等缺陷。同时，本申请实施例所得到的参考噪声基底具有非常稳定的输出特性，能够进一步提升检测器目标检测的精确性。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，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申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本申请一个实施例所提供的获取参考噪声基底的方法的流程示意图；
图2为本申请一个实施例所提供的目标检测方法的流程示意图；
图3为本申请一个实施例所提供的计算机设备的结构示意图；
图4为本申请一个实施例所提供的获取参考噪声基底的装置模块结构示意图；
图5为本申请一个实施例所提供的目标检测装置的模块结构示意图；
图6为本申请一个实施例所提供的雷达系统的结构示意图；
图7为本申请一个实施例所提供的时域信号矩阵的示意图；
图8为本申请一个实施例所提供的距离维数据的示意图；
图9为本申请一个实施例所提供的速度维数据的示意图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请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申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，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，都属于本申请保护的范围。
在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本申请，但是本申请还可以采用其他不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本申请内涵的情况下做类似推广，因此本申请不受下面公开的具体实施例的限制。
当前业界均是利用一些技术手段寻找接近噪声基底(也可简称噪底)的背景噪声来作为目标检测器的参考值(即参考噪声基底)，故而只能对检测器进行常规的优化。例如，SOCA-CFAR技术，就是通过对CUT两侧参考格点的噪声进行对比，以旋转较小的一侧噪声作为参考噪声基底；OS-CFAR技术则是通过将CUT周边的参考格点基于能量大小进行排序，并使用其中一个固定次序值所对应的格点能量作为参考噪声基底；同时，其他基于OS-CFAR的各种变异技术则是通过对参考单元进行膜中计算或统计后再排序等方式来获取上述的参考噪声基底，但其所获得的参考噪声基底只是真实噪声的近似值，不仅误差大且数据输出还非常不稳定，即正如背景技术部分所述，如何减小基于CFAR技术所得噪声基底与真实噪声基底之间的误差，并提供稳定的数据输出已经成为本领域技术人员亟待解决的技术问题。
发明人研究发现，如果对采集信号进行RFFT处理后进行参考噪声基底的计算，所获取的参考噪声基底与真实的噪声基底非常接近，甚至在一些特殊情况下可直接认为其就是真实的噪声基底，进而可有效减小计算所获取的参考噪声基底与真实的噪声基底之间的误差，避免因所得参考噪声基底与真实噪声基底相差较大而导致检测器难以判断目标是否存在，从而造成漏检或者虚警等缺陷。同时，本申请实施例所得到的参考噪声基底具有非常稳定的输出特性，能够进一步提升检测器目标检测的精确性。
有鉴于此，本申请实施例提供了如图1所示的一种获取参考噪声基底的方法，可以用于雷达数字信号处理(例如毫米波雷达数字信号处理)过程中，该方法具体可包括以下步骤：
步骤S11，获取雷达原始信号。
例如，可利用雷达天线发射高频电磁波信号，例如30～300GHz的无线电信号，并通过接收天线接收被反射物反射所形成的回波信号来作为该雷达原始信号，即雷达原始信号可为模拟信号。
步骤S12，对雷达原始信号进行采样以得到时域信号矩阵。
例如，可对雷达原始信号进行采样处理，即模数转换操作，进而得到时域信号矩阵，即该时域信号矩阵为数字信号矩阵。
另外，上述的时域信号矩阵可为包括采样周期、采样通道和时域采样数据三个因子的三维数字信号空间矩阵。其中，在该三维数字信号空间矩阵中，任意一个时域采样数据均可对应一个上述的采样通道在一个采样周期所采集的雷达原始信号。具体可参见图7所示。
步骤S13，基于时域信号矩阵进行RFFT处理以得到距离维数据。
例如，基于各采样周期，对时域信号矩阵进行RFFT处理(即一维处理)，进而得到上述的距离维数据。
步骤S14，基于距离维数据计算得到参考噪声基底。
例如，可基于距离维数据，依次进行诸如样本方差计算和无偏估计等处理，进而得到上述的参考噪声基底。具体的：
上述的距离维数据可包括若干距离门(数据)，并可先基于需求先获取上述若干距离门中获取目标门，即该目标门可包括至少一个上述的距离门，相应就可根据需求针对部门或所有采样周期的距离维数据进行计算、统计等操作，计算得出目标门所对应噪声基底。然后，针对任意一个目标门，基于距离维数据依次进行上述的样本方差计算和无偏估计等处理，以得到与该目标门对应的噪声基底。最后，可遍历所有的目标门，进而得到各个目标门所对应的噪声基底，并基于所有的噪声基底通过预设的规则(例如求平均等)获取参考噪声基底。其中，各距离门均被同一或不同的目标门所包含，即所有距离门均被包含在上述所设定的目标门中，且同一距离门只能被包含于一个目标门中。
另外，还可根据需求，先对距离维数据进行多通道合并后，在依次进行上述样本方差计算和无偏估计等处理操作，来获取参考噪声基底；其中，由于距离维数据中，信号与噪声不相关，使得其协方差为0，故而在基于距离维数据计算获取参考噪声基底时，无需进行协方差计算，即只要进行样本方差计算和无偏估计即可，进而可有效降低所需计算资源，进一步提升处理速率。
在一个可选的实施例中，可基于雷达信号和噪声来获取上述的距离门，即上述的任一距离门的值可利用下述公式(1)表示：
yi＝xi+ni；
其中，y表示距离门的值，x表示雷达信号的值，n表示噪声的值，i表示所述距离维数据中序号，且i为自然数。另外，上述距离门y的方差可等于噪声n的方差。
在一个可选的实施例中，上述样本方差的计算公式(2)为：
Figure BDA0002188746970000111
且
Figure BDA0002188746970000112
其中，σ2表示样本方差，
Figure BDA0002188746970000113
表示所述目标门中同一距离门取值的均值，y表示距离门的值，x表示雷达信号的值，m表示样本的个数，且i≤m。
在一个可选的实施例中，所述无偏估计的计算公式(3)为：
Figure BDA0002188746970000114
且
Figure BDA0002188746970000115
其中，σ′2表示无偏估计的值，
Figure BDA0002188746970000116
表示所述目标门中同一距离门取值的均值，y表示距离门的值，x表示雷达信号的值，n表示噪声的值，i表示所述距离维数据中序号，m表示样本的个数，且i≤m。
图2为本申请一个实施例所提供的目标检测方法的流程示意图。如图2所示，本申请还提供了一种目标检测方法，可包括以下步骤：
步骤S21，基于经RFFT处理所获得的距离维数据得到参考噪声基底。
具体的，上述的距离维数据可为基于传统雷达数字信号处理过程中，经过一维处理(即RFFT)得到的距离维数据，然后通过采用诸如样本方差计算和无偏估计等处理，进而得到上述的参考噪声基底。例如，可基于本申请任一实施例中所记载的获取参考噪声基底的方法来获取上述的参考噪声基底。
步骤S22，对距离维数据进行DFFT处理得到速度维数据。
步骤S23，基于距离维数据、速度维数据和参考噪声基底进行目标检测。
图3为本申请一个实施例所提供的计算机设备的结构示意图。如图3所示，本申请实施例还提供了一种计算机设备，可包括通信连接的存储器31和处理器32，且在存储器31上存储有可在处理器32上运行的计算机程序，该处理器32执行上述的计算机程序时，可实现本申请任一实施例中所记载的获取参考噪声基底的方法的步骤，和/或实现本申请任一实施例中所记载的目标检测方法的步骤。
本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质中存储有计算机程序，且该计算机程序被执行时可实现本申请任一实施例中所记载的获取参考噪声基底的方法的步骤，和/或实现本申请任一实施例中所记载的目标检测方法的步骤。
图4为本申请一个实施例所提供的获取参考噪声基底的装置的模块结构示意图。如图4所示，本申请实施例还提供了一种获取参考噪声基底的装置，可应用于雷达(如毫米波雷达)数字信号处理过程中，该装置可包括依次通信连接的获取模块41、采样模块42、处理模块43和计算模块44等部件，获取模块41可用于获取雷达原始信号(如接收天线所接收的回波信号)，采样模块42可用于对上述的雷达原始信号进行采样以得到时域信号矩阵(如包括采样周期、采样通道和时域采样数据的三维数字信号空间矩阵)，处理模块43则可用于基于上述的时域信号矩阵进行RFFT处理以得到距离维数据，而计算模块44则可用于基于上述的距离维数据计算得到参考噪声基底，该参考噪声基底可用于进行目标检测处理操作。
在一个可选的实施例中，如图4所示，上述的计算模块44可包括多通道合并单元和计算单元(图中未示出)等，且处理模块43可通过合并单元与计算单元通信连接，即合并单元可用于对处理模块43输出的距离维数据进行多通道合并后，再发送至计算单元进行计算以得到参考噪声基底。其中，计算单元可包括依次通信连接的样本方差计算子单元和无偏估计子单元等，且样本方差计算子单元还与上述的处理模块通信连接，进而可实现对处理模块所输出的距离维数据依次进行样本方差计算和无偏估计等操作，以得到参考噪声基底。另外，样本方差计算子单元也可与上述的合并单元通信连接，进而可实现对合并单元进行多通道合并处理后的距离维数据依次进行样本方差计算和无偏估计等操作，以得到参考噪声基底。
需要注意的是，在本申请的实施例中，基于不同通道的噪声存在差异，可对各个通道独立进行参考噪声基底计算，也可根据数据需求在进行CFAR处理之前，先进行多通道合并，进而获取多通道合并后的参考噪声基底，以满足上述的数据需求，即是否进行多通道合并操作可依据实际的需求进行适应它调整。
在一个可选的实施例中，上述的距离维数据可包括若干距离门，而上述的计算单元还可包括获取子单元，该获取子单元可用于从上述的若干距离门中获取目标门，且该目标门可包括至少一个上述的距离门。其中，基于任意一个目标门，上述的计算单元可对距离维数据依次进行上述的样本方差计算和无偏估计等操作，以得到与该目标门对应的噪声基底；同时，计算单元还遍历所有的目标门进行上述的计算，以得到与各个目标门一一对应的噪声基底，并可基于所有的噪声基底来获取参考噪声基底。
在一个可选的实施例中，上述的任一距离门的值均满足公式为：
yi＝xi+ni；
其中，y表示距离门的值，x表示雷达信号的值，n表示噪声的值，i表示所述距离维数据中序号，且i为自然数。另外，上述距离门y的协方差可与噪声n的协方差相同。
在一个可选的实施例中，上述样本方差子单元计算所采用的公式为：
Figure BDA0002188746970000141
且
Figure BDA0002188746970000142
其中，σ2表示样本方差，
Figure BDA0002188746970000143
表示所述目标门中同一距离门取值的均值，y表示距离门的值，x表示雷达信号的值，m表示样本的个数，且i≤m。
在一个可选的实施例中，上述无偏估计子单元计算所采用的公式：
Figure BDA0002188746970000144
且
Figure BDA0002188746970000145
其中，σ′2表示无偏估计的值，
Figure BDA0002188746970000146
表示所述目标门中同一距离门取值的均值，y表示距离门的值，x表示雷达信号的值，n表示噪声的值，i表示所述距离维数据中序号，m表示样本的个数，且i≤m。
需要注意的是，本申请实施例中的获取参考噪声基底的装置可用于实现获取参考噪声基底的方法的步骤，故而不同的实施例之间，在不冲突的前提下，技术内容可以相互交叉结合使用。
图5为本申请一个实施例所提供的目标检测装置的模块结构示意图。如图5所示，本申请实施例提供了一种目标检测装置，可包括依次通信连接的噪声基底获取模块51、DFFT处理模块52和检测模块53等部件，噪声基底获取模块51可用于基于原始雷达信号进行RFFT处理所得到的距离维数据获取参考噪声基底，DFFT处理模块52则可对上述的距离维数据进行DFFT处理以得到速度维数据，而检测模块53则可用于基于上述的距离维数据、速度维数据及参考噪声基底等数据进行目标检测操作。其中，上述的噪声基底获取模块51可为本申请任一实施例中所记载的获取参考噪声基底的装置，也可为其他获取参考噪声基底的装置，只要其是基于RFFT处理结果获取参考噪声基底即可。
图6为本申请一个实施例所提供的雷达系统的结构示意图。如图6所示，本申请实施例还提供了一种雷达系统，可包括射频发收装置61和目标检测装置62，射频发收装置61可用于发射指定频段的电磁波及接受被目标物所反射形成的所述雷达原始信号，而目标检测装置62则可为图5所示的结构，且该目标检测装置62可与射频收发装置61通信连接，可用于基于雷达原始信号对目标物进行目标检测。
在一个可选的实施例中，上述的雷达系统中的各个部件可集成于同一雷达芯片结构中，且该雷达芯片结构可包括封装层和雷达裸片，射频发收装置则可包括至少一根天线，而各根天线可集成于封装层中形成AoP(Antenna-on-Package)雷达芯片，和/或各根天线集成于雷达裸片中形成AiP(Antenna-in-Package)雷达芯片。
下面结合实际应用，对本申请中基于RFFT结果(即距离维数据)计算获取参考噪声基底相关技术内容进行详细阐述：
图7为本申请一个实施例所提供的时域信号矩阵的示意图，x轴表示可多次重复的采样周期，y轴表示接收通道，z轴表示时域采样数据(即各采样周期所对应的采样数据)。图8为本申请一个实施例所提供的距离维数据的示意图，C轴表示采样周期，D轴表示反射物(即目标)的距离，S轴表示信号强度。图9为本申请一个实施例所提供的速度维数据的示意图，V轴表示反射物的速度，D轴表示反射物(即目标)的距离，S轴表示信号强度。
首先，在对所获取的雷达原始信号进行多周期、多通道采样后，可得到如图7所示的时域信号矩阵。
其次，对图7所示的时域信号矩阵进行一次FFT处理(即RFFT处理)后，可得到图8所示的图谱(即距离维数据)，即可获取各个采样周期的一维处理结果。
然后，基于图8所示的距离维数据，取每个采样周期的FFT结果(即一维处理结果)的目标门进行计算(例如依次进行样本方差计算和无偏估计等操作)，以得到与该目标门对应的噪声基底，并遍历所有的目标门，进而得到各个目标门所对应的噪声基底，后续基于所有的噪声基底即可计算出参考噪声基底。其中，上述的目标门可包括FFT结果中至少一个距离门，且在计算噪声基底前可先对FFT结果进行多通道合并，以提升计算的效率，降低计算所占用资源。
之后，对图8所示的距离维数据，进行后继处理(DFFT)得到图9所示的速度维数据。其中，传统的是基于该图9中所示速度维数据进行参考噪声基底估计的技术，但是其估计所得到的噪底误差较大，无法满足当前业界对于噪底误差精度的要求。而本申请发明人在经过创造性的研究分析后，发现在DFFT处理过程，所有采样周期的实际信号能量会被集中到实际相对速度所对应的多普勒FFT门(即距离门)，同时在该距离门的噪声总量不变，故而可利用RFFT结果进行参考噪声基底的计算，即本申请实施例中基于距离维数据计算所得到的参考噪声基底更接近于真实的噪声基底，且由于整个处理过程的计算量较小，使得数据输出更加稳定。
最后，基于上述的距离维数据、速度维数据和参考噪声基底等数据，即可进行精准的目标检测操作。
综上可知，在本申请实施例中，基于RFFT结果进行参考噪声基底的计算，只需要进行加法和乘法计算，不仅计算量小，还可与下一阶段的数字信号处理并行运行，从而有效减小内存存取的次数，以进一步提升诸如目标检测等操作的效率；另外，基于RFFT结果进行参考噪声基底的计算的技术方案，还能有效规避环境反射影响，进而提升所计算获得参考噪声基底的精确度。
本说明书中各个部分采用递进的方式描述，每个部分重点说明的都是与其他部分的不同之处，各个部分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申请。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申请的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本申请将不会被限制于本文所示的实施例，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 (30)

1.一种获取参考噪声基底的方法，应用于雷达数字信号处理过程中，所述方法包括：
获取雷达原始信号；
对所述雷达原始信号进行采样以得到时域信号矩阵；
对所述时域信号矩阵进行RFFT处理以得到距离维数据；以及
基于所述距离维数据计算得到所述参考噪声基底。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述时域信号矩阵为基于采样周期、采样通道和时域采样数据的三维信号空间矩阵；
其中，任一所述时域采样数据对应一个所述采样通道在一个所述采样周期所采集的所述雷达原始信号。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，基于各所述采样周期，对所述时域信号矩阵进行所述RFFT处理以得到所述距离维数据。
4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述距离维数据计算得到所述参考噪声基底的步骤，包括：
对所述距离维数据进行多通道合并后计算得到所述参考噪声基底。
5.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述距离维数据计算得到所述参考噪声基底的步骤，还包括：
基于所述距离维数据，依次进行样本方差计算和无偏估计，以得到所述参考噪声基底。
6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述距离维数据具有若干距离门；所述基于所述距离维数据，依次进行样本方差计算和无偏估计，以得到所述参考噪声基底的步骤，包括：
获取目标门，所述目标门包括至少一个所述距离门；
针对任一所述目标门，基于所述距离维数据依次进行所述样本方差计算和所述无偏估计，以得到与该目标门对应的噪声基底；以及
遍历所有所述目标门以得到包括各所述目标门所对应的噪声基底的所述参考噪声基底。
7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，各所述距离门的值为：
yi＝xi+ni；
其中，y表示距离门的值，x表示雷达信号的值，n表示噪声的值，i表示所述距离维数据中序号，且i为自然数。
8.如权利要求7所述的方法，其特征在于，所述距离门的方差与所述噪声的方差相同。
9.如权利要求7所述的方法，其特征在于，还包括：
获取所述目标门中同一距离门取值的均值；以及
基于样本的个数、所述均值和所述距离门的值获取样本方差。
10.如权利要求7所述的方法，其特征在于，还包括：
获取所述目标门中同一距离门取值的均值；以及
基于样本的个数、所述均值和所述距离门的值获取无偏估计的值。
11.如权利要求6所述的方法，其特征在于，各所述距离门均被同一或不同所述目标门所包含。
12.如权利要求1-11中任意一项所述的方法，其特征在于，所述雷达数字信号处理为毫米波雷达数字信号处理。
13.一种目标检测方法，包括：
基于经RFFT处理所得到的距离维数据获取参考噪声基底；
对所述距离维数据进行DFFT处理以得到速度维数据；以及
基于所述距离维数据、所述速度维数据和所述参考噪声基底进行所述目标检测。
14.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上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权利要求1至12中任意一项所述方法的步骤；或者
所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求13所述方法的步骤。
15.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至12中任意一项所述方法的步骤；或者
所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求13所述方法的步骤。
16.一种获取参考噪声基底的装置，应用于雷达数字信号处理过程中，所述装置包括：
获取模块，用于获取雷达原始信号；
采样模块，用于对所述雷达原始信号进行采样以得到时域信号矩阵；
处理模块，用于基于所述时域信号矩阵进行RFFT处理以得到距离维数据；以及
计算模块，用于基于所述距离维数据计算得到所述参考噪声基底。
17.如权利要求16所述的装置，其特征在于，所述时域信号矩阵为基于采样周期、采样通道和时域采样数据的三维信号空间矩阵；
其中，任一所述时域采样数据对应一个所述采样通道在一个所述采样周期所采集的所述雷达原始信号。
18.如权利要求17所述的装置，其特征在于，所述处理模用于基于各所述采样周期，对所述时域信号矩阵进行所述RFFT处理以得到所述距离维数据。
19.如权利要求17所述的装置，其特征在于，所述计算模块包括多通道合并单元和计算单元；
所述多通道合并单元用于对所述距离维数据进行多通道合并，以及
所述计算单元用于对经所述多通道合并单元处理后的距离维数据进行计算得到所述参考噪声基底。
20.如权利要求19所述的装置，其特征在于，所述计算单元包括依次连接的样本方差计算子单元和无偏估计子单元，以用于基于所述距离维数据，依次进行样本方差计算和无偏估计得到所述参考噪声基底。
21.如权利要求20所述的装置，其特征在于，所述距离维数据具有若干距离门；所述计算单元还包括获取子单元，用于获取目标门，所述目标门包括至少一个所述距离门；
其中，针对任一所述目标门，依次连接的所述样本方差计算子单元和所述无偏估计子单元用于基于所述距离维数据依次进行样本方差计算和无偏估计，以得到与该目标门对应的噪声基底，以及
遍历所有所述目标门以得到包括各所述目标门所对应的噪声基底的所述参考噪声基底。
22.如权利要求21所述的装置，其特征在于，各所述距离门的值为：
yi＝xi+ni；
其中，y表示距离门的值，x表示雷达信号的值，n表示噪声的值，i表示所述距离维数据中序号，且i为自然数。
23.如权利要求22所述的装置，其特征在于，所述距离门的方差等于所述噪声的方差。
24.如权利要求23所述的装置，其特征在于，所述样本方差计算子单元采用的计算公式为：
Figure FDA0002188746960000041
且
Figure FDA0002188746960000042
其中，σ2表示样本方差，
Figure FDA0002188746960000043
表示所述目标门中同一距离门取值的均值，y表示距离门的值，x表示雷达信号的值，m表示样本的个数，且i≤m。
25.如权利要求23所述的装置，其特征在于，所述无偏估计子单元采用的计算公式为：
Figure FDA0002188746960000051
且
Figure FDA0002188746960000052
其中，σ′2表示无偏估计的值，
Figure FDA0002188746960000053
表示所述目标门中同一距离门取值的均值，y表示距离门的值，x表示雷达信号的值，n表示噪声的值，i表示所述距离维数据中序号，m表示样本的个数，且i≤m。
26.如权利要求22所述的装置，其特征在于，各所述距离门均被同一或不同所述目标门所包含。
27.如权利要求16-26中任意一项所述的装置，其特征在于，所述雷达数字信号处理为毫米波雷达数字信号处理。
28.一种目标检测装置，包括如权利要求16-27中任意一项所述的装置，所述目标检测装置还包括：
处理模块，用于对所述距离维数据进行DFFT处理以得到速度维数据；以及
检测模块，用于基于所述距离维数据、所述速度维数据和所述参考噪声基底进行所述目标检测。
29.一种雷达系统，包括：
射频发收装置，用于发射指定频段的电磁波及接受被目标物所反射形成的所述雷达原始信号；以及
如权利要求28所述的目标检测装置，与所述射频收发装置通信连接，用于基于所述雷达原始信号对所述目标物进行目标检测。
30.如权利要求29所述雷达系统，其特征在于，所述雷达系统中的各个部件集成于同一雷达芯片结构中，所述雷达芯片结构包括封装层和雷达裸片，所述射频发收装置包括至少一根天线；以及
各根所述天线集成于所述封装层中和/或所述雷达裸片中。
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CN115656961A (zh) * 2022-12-26 2023-01-31 南京楚航科技有限公司 一种基于并行处理器的os-cfar处理方法及系统

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