CN112462336B - 一种fmcw异物检测雷达泄漏信号的自适应消除方法 - Google Patents

Abstract

本发明属于调频连续波(FMCW)雷达信号处理领域，公开了一种FMCW异物检测雷达泄漏信号的自适应消除方法。步骤包括：(1)将连续的雷达中频数字信号分割为多个完整调制周期内的信号片段；(2)对多周期内的信号片段做相参积累；(3)对相参后信号做数字滤波；(4)对滤波后信号做FFT运算，由谱峰频率计算滑动窗口长度；(5)对滤波后信号求滑动均值得泄漏信号，并将其暂存；(6)由暂存的泄漏信号解算差拍信号，完成泄漏消除；(7)判断差拍信号均值是否超出阈值门限以决定是否重启解算泄漏信号的过程；(8)差拍信号通过窗函数即可用于FOD检测。本发明无需附加硬件，能实时自适应消除泄漏信号，可支持雷达实现全天候精准的异物检测工作。

Description

一种FMCW异物检测雷达泄漏信号的自适应消除方法

技术领域

本发明涉及一种应用于异物检测的调频连续波(英文简称为：FMCW)雷达中泄漏信号的自适应消除方法，属于FMCW雷达信号处理领域。

背景技术

在雷达探测领域中，异物(Foreign objects debris，FOD)检测一般指的是机场对跑道上的碎石块、螺丝钉等对飞行安全有威胁的物体进行检测。上个世纪的FOD检测主要靠人工在机场对异物进行排查，这极大地影响了机场通勤量，并且检测效果不高。2000年的法航协和客机由于外界异物发生事故后，各研究机构开始重视对FOD检测领域的相关技术开发。目前针对FOD检测的解决方案主要依靠毫米波雷达，以下称用于FOD检测的毫米波雷达为FOD雷达。

典型的FOD检测场景可简化为图2，FOD雷达分散在机场跑道两边对跑道进行检测，FOD雷达的天线发射波束在垂直方向上往往具有较窄的波束宽度，雷达会以一定的水平角速度对前方一定范围内的区域进行扫描，不同角度上可能存在着不同的FOD，因此必须实时地对雷达输出信号进行处理以获取FOD目标的方位信息。机场跑道宽度一般为60m，雷达与跑道边缘距离可忽略。

FOD雷达广泛采用FMCW调制方式，系统结构如图3所示。其原理是：雷达发射链路的发射信号和接收链路回波信号的频率差(差频)反映了探测目标的远近，目标越远，差频越大。发射信号和回波信号经过混频器的下变频后得到差拍信号，差拍信号的频率即为差频，经由上位机解算出差频即可求得目标的距离信息。

以采用锯齿波调制的雷达为例，图4示出了其发射和接收信号的即时频率。发射信号V_t(t)可表示为：

式中，t为时间变量，A_t表示发射信号幅度，f₀表示雷达调频起始频率,μ表示调频斜率，φ_t0表示发射信号初始相位。

接收信号是发射信号的时延副本，假设接受信号幅值为A_r，目标与雷达距离为R，信号往返时延为τ，则接收信号V_r(t)可表示为：

式中，φ_r0为接收信号初相；

c为光速。

接收信号与发射信号混频得到差拍信号：

式中，A_B表示差拍信号幅度，φ_B0为差拍信号的初相。

根据频率是相位的导数，可以得到差频f_B：

通过对差拍信号进行傅里叶变换可以得到差频，利用差频可解算出目标距离R：

理想情况下，输出信号应为纯净的差拍信号，然而，实际上并非如此。由于FMCW体制雷达内部存在着一些非线性器件，所以其输出信号会夹带与调制信号相关的泄漏信号，该泄漏信号频谱成分十分丰富，会直接影响信号处理，降低系统检测精度。因此如何从雷达输出信号中消除泄漏信号并恢复出纯净的差拍信号便是FOD雷达需要解决的问题。值得注意的是，虽然泄漏信号来源于系统本身，但目前为止并没有统一的理论表达式对其进行表征，所以目前为止仍没有能够完美消除泄漏信号的方法。

在消除泄漏信号的方法上，多数研究通过设计滤波器来滤除泄漏信号。如文献[盛怀茂.汽车防撞毫米波FMCW雷达前端集成关键技术研究.中科院上海微系统所,2002]中设计了一种四阶巴特沃斯高通滤波器，该法可以有效滤除泄漏信号的低频成分，但当差拍信号本身处于低频部分时，信号功率也会被拉低，会降低系统信噪比。同时，由于泄漏信号是广谱信号，所以其高频成分仍会保留下来，影响后续处理。另一些研究则通过一些方法间接获得泄漏信号，然后再做泄漏消除。如文献[雷文太，郭云.一种抑制FMCW雷达回波信号中寄生调幅的方法.CN108196237A,2017]提出了一种包络拟合的方法，直接利用雷达输出信号的包络骨架拟合出泄漏信号，该法还原出的差拍信号与实际信号基本吻合，但是该法需要多次计算输出信号的上下包络，实时性较差，达不到FOD检测雷达的实时性要求。文献[谢灏.一种机场异物检测雷达中频泄漏信号的消除与校准方法及系统.CN 109597033A,2019]通过在微波暗室预先测出泄漏信号，之后再将雷达系统放在外场实测，该法虽然能得到最为真实的泄漏信号，但是该法有着明显的局限性，原因是泄漏信号对温度较为敏感。图5展示了本发明所使用的雷达在本年度不同气温条件下的泄漏信号，从图中可以看出，在不同环境温度下，泄漏信号会发生变化，特别是对于机场异物检测雷达而言，其所处环境的温度在一天之中差异很大。所以该法所测得的泄漏信号与雷达实际工作时的泄漏信号可能不一致，从而导致错检等情况发生。并且，由于FOD雷达基本是全天候持续性工作的，所以预先在微波暗室测出泄漏信号也是不现实的。

发明内容

本发明的目的是：针对泄漏信号的广谱性和对温度等因素敏感的特性，并考虑到机场异物检测应用的特殊性，提供一种运算量小、实时性好、能准确还原出差拍信号的雷达泄漏信号自适应消除方法，为FOD雷达的全天候精准检测工作提供支持。

为了达到上述目的，本发明的技术方案提供了一种FMCW异物检测雷达泄漏信号的自适应消除方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：ADC连续采集多个雷达调制周期上的雷达输出信号V(i)，i＝1，2，...，N_s，并上传于上位机数据缓冲区，N_s表示一次上传的采样点个数，上位机对数据缓冲区内的雷达输出信号V(i)进行整理，舍弃首尾不足一个调制周期的数据，将剩下的数据分割为M个完整周期内的信号片段V₁(n),V₂(n),......,V_M(n)形成M段雷达数据，n＝1，2，...，N_T，N_T表示在一个雷达调制周期上的采样点个数；

步骤2：将分割出来的M段雷达数据进行相参积累，抑制噪声分量，得到相参后的雷达信号V_c(n)；

步骤3：根据雷达探测异物的距离范围和雷达本身参数确定异物目标对应的差拍信号所在频率范围，并据此设计数字滤波器后将其保存，利用数字滤波器对相参后的雷达信号V_c(n)进行滤波得到相参滤波后的雷达信号V_cf(n)，若检测的是第一个目标，则进入步骤4，若检测的不是第一个目标，则获得暂存的泄漏信号L(n)后进入步骤6；

步骤4：对相参滤波后的雷达信号V_cf(n)做FFT频谱变换，在其频谱中搜寻出差拍信号对应频率范围内的谱峰所在的频率，此频率代表差频，即目标差拍信号的频率，记为f_sig，根据频率f_sig和采样频率f_s计算出滑动窗口长度N_L；

步骤5：对相参滤波后的雷达信号V_cf(n)做窗口长度为N_L的滑动均值处理，计算出泄漏信号L(n)，并将其暂存；

步骤6：计算相参滤波后的雷达信号V_cf(n)和暂存的泄漏信号L(n)之差，解算出异物目标对应的差拍信号S(n)，即S(n)＝V_cf(n)-L(n)，由此实现泄漏信号的消除；

步骤7：根据差拍信号S(n)的峰峰值大小设定阈值门限E_th，并计算差拍信号S(n)的均值E，然后判断均值E是否超出设定的阈值门限E_th，若未超出门限，则说明泄漏信号没有发生较明显变化，暂存的泄漏信号L(n)仍能够代表此刻实际的泄漏信号，则在当次检测中可以继续使用而不用再次利用步骤4及步骤5进行计算；若均值E超出阈值门限E_th，则需要重回步骤4求解得到新的泄漏信号；

步骤8：将差拍信号S(n)通过设定的窗函数，即可用于FOD目标的处理和分析。

检测第一个目标时严格按照上述步骤依次处理，步骤3中第一次设计好数字滤波器后需要保存，无需重复计算；由于泄漏信号在短时间内不会发生明显变化，所以，后续目标的检测工作可跳过步骤4、5的泄漏信号计算过程，直接使用之前暂存的泄漏信号，这样可以避免不必要的计算过程，减少运算量并增强系统实时性。在步骤7中，系统将根据解算出的差拍信号的均值对泄漏信号是否发生变化进行判断，并决定是否重启步骤4、5中计算泄漏信号的过程，从而及时响应雷达在较长时间后泄漏信号可能发生变化的情况，达到自适应消除泄漏信号的功能。

优选地，所述步骤1包括以下具体步骤：

步骤101：上位机存储的雷达输出信号V(i)，i＝1，2，...，N_s，根据直流抬高电平和ADC的电压分辨率转化成的电压的形式，以便后续信号处理，此时的雷达输出信号V(i)包含差拍信号S(i)、泄漏信号L(i)、背景信号B(i)以及噪声N(i)，即有：

V(i)＝S(i)+L(i)+B(i)+N(i)

对于探测目标大部分为较小较远目标的异物探测雷达而言，其中泄漏信号L(i)在雷达输出信号V(i)中占据主导地位，影响对差拍信号S(i)的分析，因此不能直接对雷达输出信号V(i)做处理。

步骤102：在对雷达输出信号V(i)进行分割整理的过程中，舍弃首尾不足一个调制周期的片段，然后将剩下的数据分割为M个完整周期内的信号片段。

因此，首先要找出第一个完整周期的起点位置。对于锯齿波调频的FMCW雷达而言，泄漏信号L(i)的幅值变化基本表现为锯齿调幅，由于L(i)占据V(i)中的主体地位，所以V(i)在一个周期的起点和上一个周期的结尾幅值变化跨度最大。利用这一特性即可确定起点。具体的，先根据采样率f_s和雷达调制周期T计算出一个调制周期内的采样点数N_T＝f_s×T。其次，在V(i)的前N_T个数据中，计算相邻采样点V(i)与V(i-1)的变化量Δ(i)＝V(i)-V(i-1)，i＝1，2，...，(N_T+1)。找出一个调制周期内Δ(i)中最小值所在的位置i₀，那么i₀便是第一个完整周期开始的起点，舍弃该起点之前的数据，从该起点开始，每N_T个数据便是一个完整周期上的信号片段，对末尾不足构成N_T个数据的片段也进行删除，由此便得到剩下的M个完整周期内的信号片段V₁(n),V₂(n),......,V_M(n)形成M段雷达数据，n＝1，2，...，N_T。

因此，步骤102具体包括以下步骤：

步骤1021：根据采样率f_s和雷达调制周期T计算出一个调制周期内的采样点数N_T，N_T＝f_s×T；

步骤1022：在雷达输出信号V(i)的前N_T个数据中，计算相邻采样点V(i)与V(i-1)的变化量Δ(i)＝V(i)-V(i-1)，i＝1，2，...，(N_T+1)，搜寻出Δ(i)中最小值所在的位置i₀，位置i₀是第一个完整周期开始的起点，舍弃该起点i₀之前的数据，从该起点i₀开始，每N_T个数据便是一个完整周期上的信号片段，对末尾不足构成N_T个数据的片段也进行删除，由此便得到剩下的M个完整周期内的信号片段V₁(n),V₂(n),......,V_M(n)形成M段雷达数据，n＝1，2，...，N_T。

优选地，所述步骤2中，对M段雷达数据进行相参积累的操作十分简单，FMCW雷达探测FOD这样的静态目标时，信号的相参积累就是将多个调制周期内的雷达输出信号直接相加即可。具体包括以下步骤：

对M段雷达数据V₁(n),V₂(n),......,V_M(n)内的数据首对首、尾对尾的并行相加，然后每一个再除以相参的周期个数M，从而计算出相参后的雷达信号V_c(n)，n＝1，2，...，N_T，即有：

可简单理解为：相参积累后得到的信号相当于多个完整周期内的信号片段的平均值信号。需要指出的是：相参积累可以有效抑制噪声分量，相参周期越多，信噪比越高。当相参周期个数达到一定数量时，相参后的雷达信号V_c(n)里的噪声分量可以忽略，认为其仅包含差拍信号S(n)、泄漏信号L(n)、背景信号B(n)，即有：V_c(n)＝S(n)+L(n)+B(n)。

优选地，所述步骤3中，设计滤波器的目的是为了从雷达信号V_c(n)中消除背景信号B(n)，由于背景信号本质上也属于差拍信号，所以它有与目标差拍信号S(n)一样的正弦信号表现形式，只是其频率要高于目标差拍信号的频率。因此设计数字滤波器时，滤波器参数的确定过程具体包括以下步骤：

假设雷达需要探测的距离范围为[R_min,R_max]、雷达的调谐率为μ，则差拍信号的频率范围应为

c为光速，选择通带截止频率为

的低通滤波器即可良好地滤除背景信号，阻带截止频率f_s根据需要自行设定，通带和阻带的衰减增益应视具体情况确定；由于探测范围不会发生改变，所以滤波器的参数无需重复计算，故第一次设计好滤波器后可一直使用；

将相参后的雷达信号V_c(n)通过数字滤波器后可有效滤除背景杂波信号B(n)，则相参滤波后的雷达信号V_cf(n)有：V_cf(n)＝S(n)+L(n)。

优选地，所述步骤4中，对相参滤波后的雷达信号V_cf(n)做FFT频谱变换，频谱呈现与差拍信号S(n)有关的谱峰，在其频谱中搜寻此谱峰频率f_sig，频率f_sig反应了差拍信号S(n)的频率和周期，由采样频率f_s计算出在一个差拍信号周期上的采样点数

[·]表示高斯取整，N_L作为后续用于拟合泄漏信号的所述滑动窗口长度。

优选地，所述步骤5中，对相参滤波后的雷达信号V_cf(n)做窗口长度为N_L的滑动均值处理，计算出泄漏信号L(n)表示为：

式中，

N^*表示正整数集；

由于后续信号的处理要先通过窗函数，所以两端的部分数据对系统无任何影响；至此，便得到了解算出的泄漏信号L(n)，将该计算出的泄漏信号L(n)暂存于系统中，方便后续直接调用。

其原理为：从背景技术知，差拍信号S(n)是一个严格的正弦信号，对于正弦信号而言，其在一个周期上的均值为零。对应到离散域中，便有：

而差拍信号的频率一般较大，所以其周期极小。由于泄漏信号是一个低频成分很丰富的信号，在短时间内的变化趋势相当平坦，所以泄漏信号L(n)在一个差拍信号的周期内可看作一条直线信号，因此即有：

根据以上两式，对雷达信号V_cf(n)做窗口长度为N_L的滑动均值处理，便可求得泄漏信号L(n)：

需要指出的是：由于后续还原的差拍信号要通过窗函数加窗后才会被用于检测，而窗函数只会截取信号中间的一部分用于后续处理，并且N_L相对于N_T很小，因此两端的部分数据对系统无任何影响；至此，便得到了解算出的泄漏信号，将该计算出的泄漏信号暂存于系统中，方便后续直接调用。

优选地，所述步骤7中，阈值门限E_th根据差拍信号S(n)的峰峰值V_pp进行设定，峰峰值V_pp通过在差拍信号S(n)中搜寻最大值和最小值获取，考虑到数据是离散的，所以当求得的均值E在接近零的一定范围内时，都可认为泄漏信号未发生变化，故而设定阈值门限E_th。若差拍信号较强、峰峰值V_pp较大(大于1mV)，设定E_th＝0.01×V_pp，即认为当其均值不超过其峰峰值的百分之一时，差拍信号和暂存的泄漏信号是准确的，无需重新求取泄漏信号。由于信号难免会附带有热噪声，且热噪声电平值不随信号峰峰值减小而减小，所以当信号峰峰值较小(小于1mV)时，仅热噪声的电压均值可能就会超过E_th，这是需要避免的情况。因此，为了避免上述情况的出现，当差拍信号较弱、峰峰值V_pp较小(小于1mV)时，设定定值门限E_th＝0.01mV即可正常地监测出泄漏信号的变化，则有：

差拍信号S(n)的均值在其多个周期上求得，假设用于求取均值E的周期个数为n_e，则均值E表示为：

式中，n_e越大，计算出的均值E越准确，但相应的计算时间越多，并且用于求取均值的数据窗口范围不应超出窗函数的范围，所以n_e的大小应综合以上因素折中设计；

计算出均值E之后，将均值E与阈值门限E_th作比较，若E＜E_th，则说明泄漏信号没有发生较明显变化，暂存的泄漏信号仍能够代表此刻实际的泄漏信号，可以继续使用而不用再次计算，若E≥E_th，重回步骤4求解新的泄漏信号。

这样做的原因是：如前所述，理论上，差拍信号S(n)的均值应为零，所以如果提取出的差拍信号S(n)是准确的，那么其均值应该为零，而一旦泄漏信号发生了变化，则必定会影响到差拍信号提取的准确性，使得其均值发生偏移。故可根据提取出的差拍信号的均值来监测泄漏信号的变化。

优选地，所述步骤8中，窗函数为ω(n)，则有：

式中，n∈N^*；N_w表示窗口长度，为了方便后续频谱处理，N_w应是以2为底的幂，为了给两端无效数据留下充足的余量，可取

[·]表示高斯取整。

该窗函数的主要作用是提取差拍信号中间段的有效数据，忽略两端无效数据，并为信号的频谱分析做准备。可以看到，由于窗函数的作用，两端的数据完全不会影响系统后续的处理，所以在步骤5中可以无视拟合泄漏信号两端的数据，对差拍信号的有效提取不会造成影响。

本发明提出了一种FMCW异物检测雷达泄漏信号的自适应消除方法，利用雷达输出信号的时域频域特征，可实时准确的拟合出泄漏信号，并且能够快速从雷达输出信号中准确还原出差拍信号。该方法仅需简单的数字信号处理即可，而不需要额外的硬件。具有计算复杂度小、实时性好、准确性高等优点。

具体而言，与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：

本发明利用了雷达输出信号的时频域特征，仅在数字域中即可实现对泄漏信号的消除。相比于传统采用滤波器对泄漏信号进行抑制的方法，本发明在抑制泄漏信号的同时中不会造成对目标差拍信号的衰减，并且无需额外的硬件，方便灵活，便于移植；相较于其他一些求解泄漏信号的方法，本发明设计了效率更高的泄漏信号解算办法，避免了一些重复的运算过程，实时性强，并且能够监测泄漏信号的变化从而实现自适应解算并消除泄漏信号的功能，使得恢复出的差拍信号还原度更高，可以支持雷达实现精准全天候的异物检测工作。本发明不仅适用于机场异物检测中雷达消除泄漏信号的领域，还可应用于车载雷达等各种对实时性和准确性要求较高的FMCW雷达探测系统中。

附图说明

图1表示本发明的流程图；

图2表示简化的FOD典型检测场景；

图3表示FMCW雷达的典型系统结构；

图4表示锯齿波调制雷达发射和接收信号的即时频率示意图；

图5表示实验雷达在本年度不同气温条件下测得的泄漏信号；

图6表示单次上传于上位机的连续雷达信号的时域图像；

图7表示将连续雷达信号分割后得到的一个完整周期片段内的雷达信号时域图像；

图8表示相参积累后信号的时域图像；

图9表示滤波后信号的时域图像；

图10表示对滤波后信号做FFT频谱运算得到的频谱图；

图11表示根据滤波后信号解算出的泄漏信号及其与实测泄漏信号的时域对比图；

图12表示恢复出的差拍信号的时域图像；

图13表示雷达信号处理前后的频谱对比图。

具体实施方式

下面结合具体实施例，进一步阐述本发明。应理解，这些实施例仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围。此外应理解，在阅读了本发明讲授的内容之后，本领域技术人员可以对本发明作各种改动或修改，这些等价形式同样落于本申请所附权利要求书所限定的范围。

本发明通过雷达输出信号的时频域特征完成FMCW异物检测雷达中泄漏信号的自适应消除，如图1所示，首先上位机将连续的雷达中频数字信号分割为多个完整调制周期内的信号片段，之后对分割好的多周期内的信号片段做相参积累抑制噪声分量，再对相参后的信号做数字滤波以滤除背景目标；然后对滤波后的信号做FFT运算，在其频谱中搜寻出谱峰所在频率(差频)，根据采样率和差频计算出滑动窗口长度；对滤波后的信号求窗口长度上的滑动均值，得到泄漏信号，将泄漏信号暂存下来方便后续直接使用；根据暂存的泄漏信号恢复差拍信号，即可完成泄漏消除；差拍信号解算完成后，计算差拍信号均值并判断其是否超出阈值门限以决定是否重新解算泄漏信号；若未超出门限，则差拍信号通过窗函数后即可用于异物检测；若超出门限，则更新暂存泄漏信号后再重新恢复正确的差拍信号。

实施例：

本实施例中，FOD目标实测距离为35m。雷达采用锯齿波调制方式，其发射信号起始频率f₀＝76GHz，调频带宽B＝600MHz，调频周期T_m＝1ms，调谐率

ADC采样率f_s＝5MHz，在一个完整雷达调制周期上的采样点数为N_T＝f_s×T_m＝5000个，一次上传至上位机的雷达输出信号采样数据点数为N_s＝2¹⁶＝65536个，窗函数长度(即FFT长度)为

频谱分辨率

对应距离分辨率为

其中c表示光速，用于求取差拍信号均值E的周期个数为n_e＝10。

以第一次检测为例，图6展示了单次上传于上位机中的连续雷达输出信号的65536个采样数据的时域图像，纵轴表示其电压值，从中可以看到雷达输出信号中不单纯含有差拍信号，还包含有与调制信号相关的调幅信号，因此泄漏信号也称作寄生调幅信号。

在该连续的输出信号中，至少可以找出

个完整雷达调制周期内的信号片段，

表示对X向下取整，因此，根据步骤1的说明所述将其分割为11个完整信号片段，图7展示了其中一个片段的时域图像。

将M＝11作为相参周期的个数，根据步骤2的说明所述将11个信号片段进行相参积累得到相参信号V_c(n)，相参后信号时域图像如图8所示。雷达输出信号经过相参积累后，信噪比将提高11倍，对比图7和图8的细节部分，可以看到相参后信号在时域上变得十分光滑，这表明噪声得到了良好抑制，所以相参后的信号V_c(n)中可忽略噪声分量。

图9展示了相参后信号经过数字滤波后得到的滤波后信号V_cf(n)的时域图。该数字滤波器为低通滤波器，根据背景技术，设定R_max＝60m外的目标为背景目标，由步骤3，设定通带截止频率为

即可将背景目标滤除。从该图可看出，滤波后信号V_cf(n)在时域上相比信号V_c(n)更加单纯，可以看出V_cf(n)是由正弦的差拍信号和泄漏信号的叠加。

图10展示了对滤波后信号V_cf(n)做FFT得到的频谱图像，可以看到其频谱表现出单一谱峰，从中求得谱峰频率f_sig＝141KHz，然后求得滑动窗口长度

用于求解泄漏信号。从该图还可以看出，泄漏信号有着很丰富的低频分量。

图11展示了根据步骤5的说明所述解算出的泄漏信号时域图像，图中也给出了当时实测的泄漏信号时域图，从该图可以看到，由本发明解算出的泄漏信号与实际的泄漏信号高度相似，证明了本发明方法的准确性。

图12展示了利用解算的泄漏信号恢复出的差拍信号时域图，从该图可以看出恢复出的差拍信号表现出绝对明显的正弦特性，表明差拍信号恢复效果优良。其均值E＝0.011mV<E_th＝0.01V_pp＝0.07mV，表明此刻泄漏信号未发生变化，这符合首次检测的情况。

图13展示了雷达信号处理前后的频谱对比图，三组雷达信号数据在频谱变化处理前均通过了步骤8中所提出的窗函数。其中，实际差拍信号频谱表示通过实测泄漏信号还原出的差拍信号的频谱，按本方法恢复的差拍信号频谱表示通过本发明方法消除泄漏信号后得到的差拍信号的频谱。通过两者的频谱对比，可以看出本方法恢复的差拍信号频谱与实际的差拍信号频谱十分吻合，这表明了本发明方法的准确性。通过该发明方法消除泄漏信号后，差拍信号的功率(即谱峰功率)没有发生衰减，并且大大降低了泄漏信号带来的底噪电平，还可以看到其中对由泄漏信号带来的直流分量抑制了超过60dB，极大的提升了FOD检测雷达系统的信噪比。

最后，根据图13的差拍信号频谱，可以确定出差频为141.5KHz，对应目标距离为35.4m，与实际距离仅相差0.4m，由于实际距离测量可能存在较大地误差，所以0.4m的探测差距是可以接受的。

本发明利用了雷达输出信号的时频域特征，在数字域中实现了对异物检测雷达中泄漏信号的消除，无需额外的硬件，方便灵活，便于移植；由本方法恢复出的差拍信号还原度高，可以支持雷达全天时完成精准的异物检测工作。

Claims (7)

1.一种FMCW异物检测雷达泄漏信号的自适应消除方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：ADC连续采集多个雷达调制周期上的雷达输出信号V(i)，i＝1，2，...，N_s，并上传于上位机数据缓冲区，N_s表示一次上传的采样点个数，上位机对数据缓冲区内的雷达输出信号V(i)进行整理，舍弃首尾不足一个调制周期的数据，将剩下的数据分割为M个完整周期内的信号片段V₁(n)，V₂(n)，......，V_M(n)形成M段雷达数据，n＝1，2，...，N_T，N_T表示在一个雷达调制周期上的采样点个数；

步骤2：将分割出来的M段雷达数据进行相参积累，抑制噪声分量，得到相参后的雷达信号V_c(n)；

步骤3：根据雷达探测异物的距离范围和雷达本身参数确定异物目标对应的差拍信号所在频率范围，并据此设计数字滤波器后将其保存，利用数字滤波器对相参后的雷达信号V_c(n)进行滤波得到相参滤波后的雷达信号V_cf(n)，若检测的是第一个目标，则进入步骤4，若检测的不是第一个目标，则获得暂存的泄漏信号L(n)后进入步骤6，其中：

设计数字滤波器时，滤波器参数的确定过程具体包括以下步骤：

假设雷达需要探测的距离范围为[R_min，R_max]、雷达的调谐率为μ，则差拍信号的频率范围应为

c为光速，选择通带截止频率为

的低通滤波器即可良好地滤除背景信号，阻带截止频率f_s根据需要自行调节；

将相参后的雷达信号V_c(n)通过数字滤波器后可有效滤除背景杂波信号B(n)，则相参滤波后的雷达信号V_cf(n)有：V_cf(n)＝S(n)+L(n)；

步骤4：对相参滤波后的雷达信号V_cf(n)做FFT频谱变换，在其频谱中搜寻出差拍信号对应频率范围内的谱峰所在的频率，此频率代表差频，即目标差拍信号的频率，记为f_sig，根据频率f_sig和采样频率f_s计算出滑动窗口长度N_L；

步骤5：对相参滤波后的雷达信号V_cf(n)做窗口长度为N_L的滑动均值处理，计算出泄漏信号L(n)，并将其暂存；

步骤6：计算相参滤波后的雷达信号V_cf(n)和暂存的泄漏信号L(n)之差，解算出异物目标对应的差拍信号S(n)，即S(n)＝V_cf(n)-L(n)，由此实现泄漏信号的消除；

步骤7：根据差拍信号S(n)的峰峰值大小设定阈值门限E_th，并计算差拍信号S(n)的均值E，然后判断均值E是否超出设定的阈值门限E_th，若未超出门限，则说明泄漏信号没有发生较明显变化，暂存的泄漏信号L(n)仍能够代表此刻实际的泄漏信号，则在当次检测中可以继续使用而不用再次利用步骤4及步骤5进行计算；若均值E超出阈值门限E_th，则需要重回步骤4求解得到新的泄漏信号；

步骤8：将差拍信号S(n)通过设定的窗函数，即可用于FOD目标的处理和分析。

2.如权利要求1所述的一种FMCW异物检测雷达泄漏信号的自适应消除方法，其特征在于，所述步骤1包括以下具体步骤：

步骤101：上位机存储的雷达输出信号V(i)，i＝1，2，...，N_s，根据直流抬高电平和ADC的电压分辨率转化成的电压的形式，以便后续信号处理，此时的雷达输出信号V(i)包含差拍信号S(i)、泄漏信号L(i)、背景信号B(i)以及噪声N(i)，即有：

V(i)＝S(i)+L(i)+B(i)+N(i)

步骤102：在对雷达输出信号V(i)进行分割整理的过程中，舍弃首尾不足一个调制周期的片段，然后将剩下的数据分割为M个完整周期内的信号片段，具体包括以下步骤：

步骤1021：根据采样率f_s和雷达调制周期T计算出一个调制周期内的采样点数N_T，N_T＝f_s×T；

步骤1022：在雷达输出信号V(i)的前N_T个数据中，计算相邻采样点V(i)与V(i-1)的变化量Δ(i)＝V(i)-V(i-1)，i＝1，2，...，(N_T+1)，搜寻出Δ(i)中最小值所在的位置i₀，位置i₀是第一个完整周期开始的起点，舍弃该起点i₀之前的数据，从该起点i₀开始，每N_T个数据便是一个完整周期上的信号片段，对末尾不足构成N_T个数据的片段也进行删除，由此便得到剩下的M个完整周期内的信号片段V₁(n)，V₂(n)，......，V_M(n)形成M段雷达数据，n＝1，2，...，N_T。

3.如权利要求2所述的一种FMCW异物检测雷达泄漏信号的自适应消除方法，其特征在于，所述步骤2中，对M段雷达数据进行相参积累具体包括以下步骤：

对M段雷达数据V₁(n)，V₂(n)，......，V_M(n)内的数据首对首、尾对尾的并行相加，然后每一个再除以相参的周期个数M，从而计算出相参后的雷达信号V_c(n)，n＝1，2，...，N_T，即有：

4.如权利要求2所述的一种FMCW异物检测雷达泄漏信号的自适应消除方法，其特征在于，所述步骤4中，对相参滤波后的雷达信号V_cf(n)做FFT频谱变换，频谱呈现与差拍信号S(n)有关的谱峰，在其频谱中搜寻此谱峰频率f_sig，频率f_sig反应了差拍信号S(n)的频率和周期，由采样频率f_s计算出在一个差拍信号周期上的采样点数

[·]表示高斯取整，N_L作为后续用于拟合泄漏信号的所述滑动窗口长度。

5.如权利要求4所述的一种FMCW异物检测雷达泄漏信号的自适应消除方法，其特征在于，所述步骤5中，对相参滤波后的雷达信号V_cf(n)做窗口长度为N_L的滑动均值处理，计算出泄漏信号L(n)：

式中

n∈N^*，N^*表示正整数集；

由于后续信号的处理要先通过窗函数，所以两端的部分数据对后续信号检测无任何影响，因此无需计算两端数据；至此，便得到了解算出的泄漏信号L(n)，将该计算出的泄漏信号L(n)暂存于系统中，方便后续直接调用。

6.如权利要求4所述的一种FMCW异物检测雷达泄漏信号的自适应消除方法，其特征在于，所述步骤7中，阈值门限E_th根据差拍信号S(n)的峰峰值V_pp进行设定，峰峰值V_pp通过在差拍信号S(n)中搜寻最大值和最小值获取，则有：

差拍信号S(n)的均值在其多个周期上求得，假设用于求取均值E的周期个数为n_e，则均值E表示为：

计算出均值E之后，将均值E与阈值门限E_th作比较，若E＜E_th，则说明泄漏信号没有发生较明显变化，暂存的泄漏信号仍能够代表此刻实际的泄漏信号，可以继续使用而不用再次计算，若E≥E_th，重回步骤4求解新的泄漏信号。

7.如权利要求4所述的一种FMCW异物检测雷达泄漏信号的自适应消除方法，其特征在于，所述步骤8中，窗函数为ω(n)，则有：

式中，n∈N^*；N_w表示窗口长度，

[·]表示高斯取整。

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