CN112639523B - 一种雷达探测方法及相关装置 - Google Patents

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Abstract

本申请实施例提供一种雷达探测方法及相关装置，该方法包括：将雷达的拍频信号变换为二维时频谱；按照时域滑动步长从所述二维时频谱中截取时域长度等于雷达的调频周期的多个测量单元MU；其中，所述时域滑动步长的长度小于雷达的调频周期；根据所述多个MU中的每个MU分别确定雷达探测结果。采用本申请实施例，能够在不明显提高成本的情况下，提高雷达出点率(即点云密度)且不丢失信噪比。

Description

一种雷达探测方法及相关装置
技术领域
本申请涉及激光雷达技术领域，尤其涉及一种雷达探测方法及相关装置。
背景技术
调频连续波(frequency modulated continuous wave，FMCW)雷达是一种测距设备，FMCW雷达包含不同的细分种类，例如，采用无线电波的调频连续波雷达称为FMCWRADAR，再如，采用激光的调频连续波雷达称为FMCW LIDAR。不管哪种类型的FMCW雷达，其均包含图1所示结构，图1中，雷达产生出经过频率调制的射频或激光信号，将产生的调频信号分成两路，其中一路作为本地参考信号(也称本振信号)，另一路出射至被测目标物(也称反射物)并被目标物表面反射，形成回波信号。
图2示意了FMCW雷达对参考信号和回波信号的处理过程，如图2中的(a)部分，粗线示意了发射信号和参考信号的调频信号的频率随时间发生变化，其中前一半时间，信号频率由低向高随时间递增，后一半时间，信号频率由高向低随时间递减。细线示意了上述回波信号。回波信号和参考信号经过混频器可输出拍频信号，拍频信号的频率是参考信号与回波信号的频率差，如图2的(b)部分所示。理想条件下，拍频信号有固定的频率(如图中的虚线内部分)，如图2的(c)部分所示，通过对拍频信号进行频域分析(一般是做FFT)，可以检测出拍频信号的频率，这里的频率与目标物的距离和速度有一一对应关系，所以根据拍频信号的频率，可以计算出目标物的速度与距离信息。
如图3所示，激光雷达中通常有扫描器，扫描器通过转动激光器向不同方向发射激光，然后将各个方向上测量的结果集中起来，就得到了3D点云图，图4示意了一种激光雷达的3D点云图。激光雷达的点云分辨率是一项重要的指标，高分辨率的点云对于自动驾驶等采用的机器视觉算法非常重要，对于点云分割，目标识别等功能的实现至关重要。目前，一个上下chirp对的时域长度内(即雷达的一个调频周期)只能完成一次测量，这种情况下得到的点云分辨率较低，目前常用的提高点云分辨率的方法是在激光雷达内增加更多的激光器，将32线LIDAR(即有32个激光器同时工作)升级为128线LIDAR(有128个激光器，或者用光学器件模拟出128个激光器)。
然而通过堆积硬件提高点云分辨率的方式，会显著增加激光雷达的成本、体积和功耗。
发明内容
本申请实施例公开了一种雷达探测方法及相关装置，能够在不明显提高成本的情况下，提高雷达出点率(即点云密度)且不丢失信噪比。
第一方面，本申请实施例公开了一种雷达探测方法，该方法包括：
将雷达的拍频信号变换为二维时频谱；按照时域滑动步长从所述二维时频谱中截取时域长度等于雷达的调频周期的多个测量单元MU；其中，所述时域滑动步长的长度小于雷达的调频周期；根据所述多个MU中的每个MU分别确定雷达探测结果。
在上述方法中，通过对拍频信号进行变换，得到时域上更小粒度的频域信号，然后在该更小粒度的频域信号上采用滑窗的方式截取测量单元MU，由于滑窗截取是在较小粒度的频域信号上进行的，因此即便截取出的某些MU存在共用的频段，但是由于频域信号的粒度较小，因此依旧可以分辨出不同的MU之间的差异。另外，由于时域上的滑动步进时域长度小于雷达的调频周期，因此任意两个时域上相邻的两个MU会共用一部分频率信息，因此即便截取较多MU依旧可以保证每个MU内有足够的信号能量积累，保证了信噪比。因此，采用这种方式可以在不明显提高成本的情况下，提高出点率且不丢失信噪比。
在第一方面的一种可选的方案中，所述将雷达的拍频信号变换为二维时频谱，包括：对所述拍频信号在时域上进行切分得到多段子信号，其中，每段子信号的时域长度为雷达的调频周期的1/N，其中，N大于或者等于2；
对所述多段子信号分别进行傅里叶变换得到所述多段子信号中每段子信号的频域信息；根据所述每段子信号的所述频域信息生成二维时频谱。所述二维时频谱可以是综合所述每段子信号以及所述频域信息所得到。
在第一方面的一种可选的方案中，所述根据所述多个MU中的每个MU分别确定雷达探测结果，包括：从频谱库中为所述每个MU分别匹配相似度最高的参考频谱，其中所述频谱库中记录有多个参考频谱，每个参考频谱对应探测信息，所述探测信息包括距离信息或速度信息中至少一项；将每个MU的相似度最高的参考频谱对应的探测信息作为所述每个MU的雷达探测结果。
上述方法中，通过频谱库来匹配与MU最接近且已计算出了探测信息的参考频谱，然后将该最接近的参考频谱的探测信息作为该MU的探测结果，而不是实时去计算，显著降低了单次确定MU的探测结果的速度；有效地平衡了因提升出点率而带来的计算压力。
在第一方面的一种可选的方案中，所述从频谱库中为所述每个MU分别匹配相似度最高的参考频谱之前，还包括：根据一项多普勒频偏和一项信号飞行时间生成一个参考频谱；将一项速度信息和一项距离信息作为所述一个参考频谱对应的探测信息，并保存到频谱库中，其中，所述一项速度信息为所述一项多普勒频偏或者所述一项多普勒频偏对应的反射物的移动速度；所述一项距离信息为所述一项信号飞行时间或者所述一项信号飞行时间对应的反射物的距离。
在第一方面的一种可选的方案中，所述时域滑动步长d是对d0进行取整运算得到，d0满足如下关系：
d0＝Tchirp/R
其中，Tchirp为雷达的调频周期，R为期望的雷达点云密度提升倍数。
可以看出，采用配置R的方式可以将点云密度调整为期望的密度，灵活且易实现。
第二方面，本申请实施例提供一种信号处理装置，该装置包括：
转换单元，用于将雷达的拍频信号变换为二维时频谱；
截取单元，用于按照时域滑动步长从所述二维时频谱中截取时域长度等于雷达的调频周期的多个测量单元MU；其中，所述时域滑动步长的长度小于雷达的调频周期；
分析单元，用于根据所述多个MU中的每个MU分别确定雷达探测结果。
在上述方法中，通过对拍频信号进行变换，得到时域上更小粒度的频域信号，然后在该更小粒度的频域信号上采用滑窗的方式截取测量单元MU，由于滑窗截取是在较小粒度的频域信号上进行的，因此即便截取出的某些MU存在共用的频段，但是由于频域信号的粒度较小，因此依旧可以分辨出不同的MU之间的差异。另外，由于时域上的滑动步进时域长度小于雷达的调频周期，因此任意两个时域上相邻的两个MU会共用一部分频率信息，因此即便截取较多MU依旧可以保证每个MU内有足够的信号能量积累，保证了信噪比。因此，采用这种方式可以在不明显提高成本的情况下，提高出点率且不丢失信噪比。
在第二方面的一种可选的方案中，所述二维时频变换为短时傅里叶变换，所述转换单元具体用于：对雷达的拍频信号在时域上进行切分得到多段子信号，其中，每段子信号的时域长度为雷达的调频周期的1/N，其中，N大于或者等于2；对所述多段子信号分别进行傅里叶变换得到所述多段子信号中每段子信号的频域信息；根据所述每段子信号的所述频域信息生成二维时频谱。所述二维时频谱可以是综合所述每段子信号以及所述频域信息所得到。
在第二方面的一种可选的方案中，所述截取单元具体用于：从频谱库中为所述每个MU分别匹配相似度最高的参考频谱，其中所述频谱库中记录有多个参考频谱，每个参考频谱对应探测信息，所述探测信息包括距离信息或速度信息中至少一项；将每个MU的相似度最高的参考频谱对应的探测信息作为所述每个MU的雷达探测结果。
上述方法中，通过频谱库来匹配与MU最接近且已计算出了探测信息的参考频谱，然后将该最接近的参考频谱的探测信息作为该MU的探测结果，而不是实时去计算，显著降低了单次确定MU的探测结果的速度；有效地平衡了因提升出点率而带来的计算压力。
在第二方面的一种可选的方案中，还包括：
生成单元，用于根据一项多普勒频偏和一项信号飞行时间生成一个参考频谱；
保存单元，用于将一项速度信息和一项距离信息作为所述一个参考频谱对应的探测信息，并保存到频谱库中，其中，所述一项速度信息为所述一项多普勒频偏或者所述一项多普勒频偏对应的反射物的移动速度；所述一项距离信息为所述一项信号飞行时间或者所述一项信号飞行时间对应的反射物的距离。
在第二方面的一种可选的方案中，所述时域滑动步长d是对d0进行取整运算得到，d0满足如下关系：
d0＝Tchirp/R
其中，Tchirp为雷达的调频周期，R为期望的雷达点云密度提升倍数。
可以看出，采用配置R的方式可以将点云密度调整为期望的密度，灵活且易实现。
第三方面，本申请实施例提供一种处理器，所述处理器用于调用计算机可读存储介质中存储的计算机程序，来实现第一方面或者第一方面的任一可选的实现方式所描述的方法。
第四方面，本申请实施例提供一种激光雷达系统，所述激光雷达系统包括处理器、存储器、激光器，其中，所述激光器用于发射激光信号，所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器用于调用所述计算机程序来实现第一方面或者第一方面的任一可选的实现方式所描述的方法。
第五方面，本申请实施例提供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，当所述计算机程序在处理器上运行时，实现第一方面或者第一方面的任一可选的实现方式所描述的方法。
附图说明
图1是本申请实施例提供的一种激光雷达的原理示意图；
图2是本申请实施例提供的一种拍频信号的示意图；
图3是本申请实施例提供的一种激光器扫描时的偏转示意图；
图4是本申请实施例提供的一种点云效果示意图；
图5是本申请实施例提供的一种激光雷达系统的架构示意图；
图6是本申请实施例提供的一种三角波产生的拍频信号的示意图；
图7是本申请实施例提供的一种锯齿波产生的拍频信号的示意图；
图8是本申请实施例提供的一种拍频时间的划分示意图；
图9是本申请实施例提供的一种三角波线性调频相干信号处理的示意图；
图10是本申请实施例提供的一种拍频时间的划分示意图；
图11是本申请实施例提供的一种雷达探测方法的流程示意图；
图12是本申请实施例提供的一种拍频信号的示意图；
图13是本申请实施例提供的一种二维时频变化后的时频信号的示意图；
图14是本申请实施例提供的一种二维时频谱的示意图；
图15是本申请实施例提供的一种截取二维时频谱的场景示意图；
图16是本申请实施例提供的一种参考频谱的场景示意图；
图17是本申请实施例提供的一种信号处理装置的结构示意图。
具体实施方式
下面结合本申请实施例中的附图对本申请实施例进行描述。
本申请实施例中的激光雷达能够应用于智能交通、自动驾驶、大气环境监测、地理测绘、无人机等各种领域，能够完成距离测量、速度测量、目标跟踪、成像识别等功能。
请参见图5，图5是本申请实施例提供的一种激光雷达系统的结构示意图，该激光雷达系统用于探测目标物505的信息，该激光雷达系统包括：
激光器501，例如可以为调频激光器(Tunable Laser，TL)，用于产生激光信号，该激光信号可以为线性调频激光信号，该激光信号频率的调制波形可以是锯齿波、或者三角波，或其他形式的波形。
分路器件502，用于对激光器501产生的激光进行分束，得到发射信号和本振信号(Local Oscillator，LO)，其中，本振信号也称为参考信号。可选的，该激光器501与该分路器件之间还可以配置准直镜片500，该镜片500用于对输向分路器件502的激光信号进行光束整形。
准直器503，用于使发射信号最大效率的耦合进入扫描器504。
扫描器504，也称2D扫描机构，用于将发射信号按照一定的角度发射出去，发射信号发射出去之后，被目标物505反射回来形成回波信号；这时，该扫描器504还用于接收该回波信号，回波信号经过相应光学器件(如反射镜506(可选)、接收镜片508(可选))之后，在混频器510与本振信号汇合。
混频器510，用于本振信号和回波信号进行混频处理，得到拍频信号。
探测器520，用于从混频器中提取出拍频信号。例如探测器520可以为平衡探测器(BalancedPhoto Detectors，BPD)。
模拟数字转换器(Analog digital converter，ADC)511，用于对拍频信号进行采样，这个采样实质是将模拟信号转换为数字信号的过程。
处理器512，该处理器可以包括数字信号处理器(Digital signal processor、DSP)、中央处理器(CPU)、加速处理单元(APU)、图像处理单元(GPU)、微处理器或微控制器等具有计算能力的器件，附图以DSP为例未介绍，该处理器用于对采样得到的拍频信号进行处理，从而得到目标物的速度、距离等信息。
本申请实施例中，目标物505也称为反射物，目标物505可以是扫描器504扫描方向上的任何物体，例如，可以是人、山、车辆、树木、桥梁等等，图5以车辆为例进行了示意。
本申请实施例中，对采样得到的拍频信号进行处理，从而得到目标物的速度、距离等信息的操作，可以由一个或多个处理器512，例如，由一个或多个DSP来完成，当然也可以由一个或多个处理器512结合其他器件来完成，例如，一个DSP结合一个或多个中央处理器CPU来共同完成。处理器512对拍频信号进行处理时，可以具体通过调用计算机可读存储介质存储的计算机程序来实现，该计算机可读存储介质包括但不限于是随机存储记忆体(random access memory，RAM)、只读存储器(read-only memory，ROM)、可擦除可编程只读存储器(erasable programmable read only memory，EPROM)、或便携式只读存储器(compact disc read-only memory，CD-ROM)，其可以配置在处理器512中，也可以独立于处理器512。
本申请实施例中，上述提及的某些器件可以是单份，也可以是多份，例如，激光器501可以是一个，也可以是多个，当为一个激光器501时，这一个激光器501可以在时域上交替发射正斜率的激光信号和负斜率的激光信号；当存在两个激光器501时，其中一个发射正斜率的激光信号，另一个发射负斜率的激光信号，两个激光器501可以同步发射激光信号。
如图6所示，以该激光信号频率的调制波形为三角波线性调频为例，回波信号经过一段飞行时间之后与本振信号LO混频，这段飞行时间就是激光信号分出的发射信号从出射开始至回波信号返回的时间，回波信号经过飞行时间后与本振信号生成的拍频信号在一定时间内是恒定的，能准确反映目标物的距离和速度信息，这段时间即为拍频时间。拍频信号需要包括对应于正斜率的拍频f1和对应于负斜率的拍频f2，与目标物的速度相关的频谱f速度可以表示为f速度＝(f1-f2)/2，与目标物的距离相关的频率f距离可以表示为f距离＝(f1+f2)/2。得到f速度和f距离后就可以计算得到目标物(与激光雷达)的距离和目标物的移动速度。
相干激光雷达要测量更远距离的目标物的信息需要增加每个测量单元(Measurement Unit，MU)的拍频时间(一个测量单元MU用于得到一个测量点的探测结果)，从而在处理拍频信号的过程中积累更多的能量，以达到更高的信噪比。而实际应用往往要求激光雷达具有更高的出点率，从而使激光雷达获得更高的视场分辨率和帧率。
常用的锯齿波线性调频相干信号处理方法如图7所示，将调制周期T减去最远探测距离对应的飞行时间后剩下的时间作为拍频时间TB，采集该拍频时间TB内的数据进行傅里叶变换求取实时拍频信号的频率，进而据此计算目标物的距离，此时，每一个测量点的测量时间TM≤TB。进一步若配合其他不同线性调频斜率的测量通道还能获得目标物的速度。
为提高激光雷达的出点率，可在拍单个频时间内划分多个测量单元MU，如图8所示，将拍频时间分为三段，得到三个MU(对应三个测量点)，基于每个MU的信号分别可以完成一次探测，即可达到原出点率的三倍，但同时每个MU的拍频时间也变为原来的1/3。
常用的三角波线性调频相干信号处理方法如图9所示，在正斜率调制周期与负斜率调制周期内分别划分各自的飞行时间和拍频时间，各自拍频时间内的信号处理方式与锯齿波线性调频相干信号处理方法相同，测量单元MU的上半周期(也可描述为测量点对应的上半周期)处理得到拍波频率f1，MU的下半周期(也可以描述为测量点对应的下半周期)处理得到拍波频率f2，由此，通过一个测量通道即可获得目标的距离与速度信息。
为提高激光雷达的出点率，可以将正斜率周期和负斜率周期内的拍频时间划分为多个测量时间，如图10示意了将负斜率周期内的拍频时间T_τ划分为三个测量单元MU分别对应的三个测量时间T0，基于其中每个测量单元MU分别可以完成一次探测，即可达到原出点率的三倍，但同时每个测量单元MU的拍频时间也变为原来的1/3。
可以看出，以上提高出点率的方式，减少了每个测量单元MU的拍频时间，降低了时频变换时有用信号的能量累积，从而影响了测量的信噪比，缩减了相干测量的探测距离。
为了在保证较高出点率和较高的信噪比，本申请实施例提供了图11所示的方法。
请参见图11，图11是本申请实施例提供的一种雷达探测方法，该方法可以基于图5所示的激光雷达系统中的各部件来实现，后续的描述中一些操作是由信号处理装置来完成的，该信号处理装置可以为上述处理器512，或者部署了上述处理器512的装置，例如，部署了上述处理器5123的激光雷达系统或者激光雷达系统中的某个模块，该方法包括但不限于如下步骤：
步骤S1101：信号处理装置将雷达的拍频信号变换为二维时频谱。
也即是说，本申请并非仅获得拍频信号中的频域信息，还要获得拍频信号中的时域信息，因此变换之后可以获得从时域上看粒度更小的频域信息。变换可以具体为二维时频片换，所述二维时频变换所处理的每段信号的时域长度为雷达的调频周期(一般也可以称为激光信号的调频周期，或者称为激光器的调频周期，或者称为一个上下chirp(啁啾信号)对的时域长度)的1/N，N大于或等于2，即得到从时域上看粒度为雷达的调频周期的1/N的频域信息。
可选的，该二维时频变换可以具体为短时傅里叶变换，这种情况下，对雷达的拍频信号进行二维时频变换得到二维时频谱，可以具体包括：
首先，对上述拍频信号在时域上进行切分得到多段子信号，其中，每段子信号的时域长度为雷达的调频周期的1/N；图12示意了一段拍频信号，其中，横轴表示拍频信号的时域信息，纵轴表示拍频信号的幅度信息，图12中的这一段拍频信号的时域长度是6微秒(us)，图12中的竖线就示意了对该6微秒的拍频信号的切分情况。
举例来说，假若经过ADC采样得到的拍频信号序列有20000个采样点，计为s(n)，0≤n≤20000，那么可以对s(n)进行切分，每200个采样点切分为1组，那么可以切分出100组，即100段子信号，每一组所占的时间我们可以称为一个时隙(slot)，因此时隙总数Nslot＝100；切分得到的第l段拍频信号sl(n)的表达式可以表示为：
sl(n)＝s[(l-1)·200+n],0≤n<200,0≤l<100
其中，l是分段的序号，n是采样点的序号。
然后，对所述多段子信号分别进行快速傅里叶变换(fast Fourier transform，FFT)得到所述多段子信号中每段子信号的频域信息；如图13所示，示意了其中一段子信号的信息，其他子信号的信息可以参照该子信号的示意。例如，假若按照前面得到了100段子信号的信息，那么就需要进行100次的FFT计算，从而得到100段频域信息。每段频域信息对应的采样点数是Nfft＝200。
可选的，进行FFT计算时FFT的表达式可以为：
Figure BDA0002955298740000061
其中，F[]表示FFT运算，k是频域序列的序号(代表不同的频率)。
接着，根据所述多段子信号中每段子信号的所述频域信息生成二维时频谱。
具体地，由于对每段子信号是按照时域进行切分得到的，因此每段子信号对应了一个时域信息，又因为通过傅里叶变换得到了每段子信号中的频域信息，因此，到本步骤已经得到了每段子信号的时域信息和频域信息，因此可以通过相应规则来存储每段子信号的这些信息，例如，通过规格为Nfft·Nslot的表格T来存储，那么这个表格T就可以认为是雷达的拍频信号的二维时频谱，图14示意了一种二维时频谱，其中，其横轴表示时域信息，纵轴表示频域信息，由于附图无法示意亮度差异，因此在实验中通过亮度示意频率幅度的方式，从附图14无法看出，但是实验模拟及实际应用中该二维时频谱中可以通过亮度来表示幅度信息的。因此，所述二维时频谱可以是综合所述每段子信号以及所述频域信息所得到。
需要说明的是，拍频信号中的正协率部分经过二维时频变换之后往往在图14所述的横轴的上方，拍频信号中的负协率部分经过二维时频变换之后往往在图14所述的横轴的下，但是为了操作方便，通常会将横轴下方的波段镜像到横轴上方，所以图14最终看到的效果是所有波段都在横轴上方，图14中的第二段波形就是镜像到横轴上方的。另外，图14中示意的波段看上去只有两段，但是实际上可以有更多段，例如，4段、6段、等等。
步骤S1102：信号处理装置按照时域滑动步长从所述二维时频谱中截取时域长度等于雷达的调频周期的多个测量单元MU。
其中，该时域滑动步长是根据需要预先设置的，如果希望雷达的点云密度高，即出点率高，那么可以将该时域滑动步长设置得小一些，例如，可以将所述时域滑动步长的长度设置为小于雷达的调频周期。
现有技术中平均一个雷达的调频周期内出一个测量点，那么如果希望点云密度提升R倍，则需要平均在一个雷达的调频周期内出R个测量点，因此可以引入R来计算时域滑动步长，R可以解释为：R为期望的雷达点云密度提升倍数，或解释为：雷达的一个调频周期内需要完成测量的次数。引入R之后，时域滑动步长d0的计算如下：
案例：先通过公式d＝Tchirp/R计算初始值d，再对d取整得到d0，其中，Tchirp的单位可以是秒、毫秒、微秒、时隙等等。可以理解，Tchirp的单位为时隙时，Tchirp与上述Nslot相等。另外，对d取整时，采用的取整算法可以是向下取整，或者向上取整，或者四舍五入取整，或者其他方式取整，此处不做限制。
确定时域滑动步长之后，就从前面的得到的二维时频谱中截取测量单元(Measurement Unit，MU)，可选的，每个测量单元MU的时域长度等于雷达的调频周期；截取的方式就是按照时域滑动步长截取，第k个测量单元(Measurement Unit，MU)截取出的时频范围是第k-1个MU截取范围的滑动，如图15所示，从左往右依次截取(时间往右增大)，截取第一个测量单元MU1之后，时域上往右滑动时域滑动步长，然后进行第二次截取，得到第二个测量单元MU2，后续依次类推，如图15，R等于5，最终截取到了5个测量单元MU，依次为MU1、MU2、MU3、MU4、MU5，任意两个时域上相邻的两个测量单元MU的时域起点的差值即为上述时域滑动步长，且MU1、MU2、MU3、MU4、MU5的时域起点都在雷达的同一个调频周期。
在图15所示的案例中，有些波段虽然不完整，但是经过拼接之后是可以获得一个完整对应于正斜率的拍频信号的波段和一个完整的对应于负斜率的拍频信号的波段，例如，MU2横跨了三个波段，其中第二个波段是完整的，对应负斜率的拍频信号；但是，第一个波段和第三个波段不完整，那么，可以将第一个波段的尾与第三个波段的首进行拼接得到一个完整的波段，这个完整波段就对应正斜率的拍频信号。
可选的，时域滑动步长除了可以为固定值外，还可以不为非固定值，例如，第一次滑动的步长与第二次滑动的步长不同，第二次滑动的步进与第三次滑动的步进不同。一般滑动步长也可以描述为滑动步长，用于表示滑动的长度。
可以理解，按照时域滑动步长进行截取的话，通常可以截取到多个测量单元MU。
步骤S1103：信号处理装置根据所述多个MU中每个MU分别确定雷达探测结果。
具体地，所述雷达探测结果可以包括距离信息和速度信息中的一项或多项，当然还可以包括其他信息。
本申请实施例中，根据截取到的测量单元MU确定雷达探测结果的方式有很多。
例如，根据MU中的频率信息计算雷达探测结果，因为MU包括拍频信号中的正斜率部分和该拍频信号的负斜率部分，而拍频信号中的正斜率部分和该拍频信号的负斜率部分与距离(目标物到雷达的距离)、速度(目标物的移动速度)之间强相关，因此，可以根据MU计算得到距离信息和/速度信息等信息。
再如，从频谱库中为截取到的每个MU分别匹配相似度最高的参考频谱，然后将每个MU的相似度最高的参考频谱对应的探测信息作为所述每个MU的雷达探测结果。其中所述频谱库中记录有多个参考频谱，每条参考频谱对应探测信息，所述探测信息包括距离信息或速度信息中的一项或者多项。该频谱库中的每个参考频谱对应的探测信息是预先计算并存储好的。
雷达可以在特定多普勒频谱(对应特定移动速度)，以及激光信号的特定飞行时间(对应特定距离)的情况下模拟或实验得到频谱，因此不同的多普勒频谱和飞行时间可以得到的多个频谱，以其中一个频谱为例，该频谱中的前半段为对应于拍频信号中的正斜率部分，该频谱中的后半段对应于拍频信号中的负斜率部分，其中后半段通常为负值，因此将其镜像为正值后，前半段和后半段都为正值，经过镜像处理后的频谱就是本申请实施例中所提及的参考频谱，而前面用到的特定多普勒频谱(或特地速度)和特定飞行时间(或特定距离)就是该参考频谱对应的探测信息。图16示意了9个频谱经过镜像操作后得到的参考频谱的示意图。
可选的，下面例举一种可选的生成频谱库的方法：
步骤1，根据一项多普勒频偏和一项信号飞行时间生成一个参考频谱。
这里的多普勒频偏对应了一个运动速度(也就是前面说的特定速度)，这里的信号飞行时间对应了一个距离(也就是前面说的特定距离)，不同的多普勒频偏和不同的信号飞行时间，其结合后对应的拍频信号的二维时频谱是不同的，假设得到了雷达激光器的扫频曲线，记为fest(t)。所谓扫频曲线，就是FMCW激光器的频率随时间变换的曲线，如图2的(a)部分所示。得到的方式可以是通过离线测量或者是在线测量，本申请不做限制。
那么可以根据扫频曲线，估计出不同的[多普勒，飞行时间]组合下，拍频信号的二维时频谱。例如针对特定的多普勒频谱和飞行时间[fd,τ]，可以估计出其二维时频谱的表达式为：
fbest(t,τ,fd)＝fest(t)–[fest(t-τ)+fd]
其中，这里τ是飞行时间，fd是多普勒频偏，fbest(t,τ,fd)是拍频随时间的曲线，在[fd,τ]确定了的情况下，fbest(t,τ,fd)就是一段确定的二维时频谱。然后对二维时频谱中负斜率部分的拍频做镜像处理，就可以得到上述参考频谱。
步骤2，将该一项速度信息和该一项距离信息作为该一个参考频谱对应的探测信息，并一起保存到频谱库中，其中：该一项速度信息为该一项多普勒频偏，或为该一项多普勒频偏对应的反射物的移动速度；该一项距离信息为该一项飞行时间，或为该一项信号飞行时间对应的反射物(也称目标物)的距离。
针对多对多普勒频偏和信号飞行时间完成上述步骤1、步骤2后就可以得到一个包含多个参考频谱的所述频谱库。可选的，该频谱库可以进行更新，例如删除或增加参考频谱。
可选的，下面举例一种可选的匹配相似度最高的参考频谱的方法。
对于频谱库中的多个参考频谱，即基于多普勒频谱和飞行时间预估的一些参考频谱，记录为fbest(t,τ,fd)，后续需要比较步骤S1102中截取的测量单元MU与频谱库中哪个参考频谱最为相似，其中目标测量单元MU可以表示为：以Nchirp等于Nslot为例，MU记为二维矩阵T(l,k),0≤l<Nslot,是时间序号，Nslot是切分时所针对的拍频信号的时隙(slot)数量，0≤k<Nfft，k是频率序号，Nfft是FFT的点数。
记录T(l,k)的时间分辨率是Δt，频率分辨率是Δf。所谓的时间分辨率，就是每个slot的时长，所谓的频率分辨率，就是FFT的频率间隔，有如下的关系，Δf＝1/Δt。
那么，对于T(l,k)的l，其对应时间长度为l·Δt。
接着，对于不同的拍频曲线fbest(t,τ,fd)，计算每个l对应的频率，即fbest(l·Δt,τ,fd)。
然后，将fbest(l·Δt,τ,fd)折算为频率分辨率Δf的整数倍，即：
kl,τ,fd＝round(fbest(l·Δt,τ,fd)/Δf)
此后，将频谱库中每段参考频谱代入到如下公式得到匹配度值(即相似度)Mrf(τ,fd)：
Figure BDA0002955298740000091
其中哪个参考频谱带入到公式后计算得到的Mrf(τ,fd)最大，则认为该参考频谱与上述目标MU的相似度最高，因此将该参考频谱中的[fd,τ]作为上述目标MU的雷达探测结果，公式表示如下：
[τest,fest]＝argmax Mrf(τ,fd)
基于目标MU的雷达探测结果的计算原理，可以计算出截取到的每个MU的探测结果。
图11所示的方法中，通过对拍频信号进行变换，得到时域上更小粒度的频域信号，然后在该更小粒度的频域信号上采用滑窗的方式截取测量单元MU，由于滑窗截取是在较小粒度的频域信号上进行的，因此即便截取出的某些MU存在共用的频段，但是由于频域信号的粒度较小，因此依旧可以分辨出不同的MU之间的差异。另外，由于时域上的滑动步进时域长度小于雷达的调频周期，因此任意两个时域上相邻的两个MU会共用一部分频率信息，因此即便截取较多MU依旧可以保证每个MU内有足够的信号能量积累，保证了信噪比。因此，采用这种方式可以在不明显提高成本的情况下，提高出点率且不丢失信噪比。
上述详细阐述了本申请实施例的方法，下面提供了本申请实施例的装置。
请参见图17，图17是本申请实施例提供的一种信号处理装置170的结构示意图，该装置可以为上述激光雷达系统，或者该激光雷达系统中的处理器，或者部署了该处理器用于部署在该激光雷达系统中的相关器件。该信号处理装置170可以包括转换单元1701、截取单元1702和分析单元1703，其中，各个单元的详细描述如下。
转换单元1701，用于将雷达的拍频信号变换为二维时频谱；
截取单元1702，用于按照时域滑动步长从所述二维时频谱中截取时域长度等于雷达的调频周期的多个测量单元MU；其中，所述时域滑动步长的长度小于雷达的调频周期；
分析单元1703，用于根据所述多个MU中每个MU分别确定雷达探测结果。
在上述方法中，通过对拍频信号进行变换，得到时域上更小粒度的频域信号，然后在该更小粒度的频域信号上采用滑窗的方式截取测量单元MU，由于滑窗截取是在较小粒度的频域信号上进行的，因此即便截取出的某些MU存在共用的频段，但是由于频域信号的粒度较小，因此依旧可以分辨出不同的MU之间的差异。另外，由于时域上的滑动步进时域长度小于雷达的调频周期，因此任意两个时域上相邻的两个MU会共用一部分频率信息，因此即便截取较多MU依旧可以保证每个MU内有足够的信号能量积累，保证了信噪比。因此，采用这种方式可以在不明显提高成本的情况下，提高出点率且不丢失信噪比。
可选的，所述转换单元1701具体用于：对所述拍频信号在时域上进行切分得到多段子信号，其中，每段子信号的时域长度为雷达的调频周期的1/N，其中，N大于或者等于2；对所述多段子信号分别进行傅里叶变换得到所述多段子信号中每段子信号的频域信息；根据所述每段子信号的所述频域信息生成二维时频谱。
可选的，所述截取单元1702具体用于：从频谱库中为所述每个MU分别匹配相似度最高的参考频谱，其中所述频谱库中记录有多个参考频谱，每个参考频谱对应探测信息，所述探测信息包括距离信息或速度信息中至少一项；将每个MU的相似度最高的参考频谱对应的探测信息作为所述每个MU的雷达探测结果。
上述方法中，通过频谱库来匹配与MU最接近且已计算出了探测信息的参考频谱，然后将该最接近的参考频谱的探测信息作为该MU的探测结果，而不是实时去计算，显著降低了单次确定MU的探测结果的速度；有效地平衡了因提升出点率而带来的计算压力。
可选的，还包括：
生成单元，用于根据一项多普勒频偏和一项信号飞行时间生成一个参考频谱；
保存单元，用于将一项速度信息和一项距离信息作为所述一个参考频谱对应的探测信息，并保存到频谱库中，其中，所述一项速度信息为所述一项多普勒频偏或者所述一项多普勒频偏对应的反射物的移动速度；所述一项距离信息为所述一项信号飞行时间或者所述一项信号飞行时间对应的反射物的距离。
可选的，所述时域滑动步长d是对d0进行取整运算得到，d0满足如下关系：
d0＝Tchirp/R
其中，Tchirp为雷达的调频周期，R为期望的雷达点云密度提升倍数。
可以看出，采用配置R的方式可以将点云密度调整为期望的密度，灵活且易实现。
需要说明的是，各个单元的实现还可以对应参照图11所示的方法实施例的相应描述。以上各个单元可以软件、硬件或二者结合方式实现，硬件可以是之前所述处理器，软件可以包括运行于处理器上的驱动程序代码，本实施对此不限定。
本申请实施例还提供一种芯片系统，所述芯片系统包括至少一个处理器，存储器和接口电路，所述存储器、所述接口电路和所述至少一个处理器通过线路互联，所述至少一个存储器中存储有指令；所述指令被所述处理器执行时，实现图11所示的方法流程。
本申请实施例还提供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指令，当其在处理器上运行时，实现图11所示的方法流程。
本申请实施例还提供一种计算机程序产品，当所述计算机程序产品在处理器上运行时，实现图11所示的方法流程。
综上所述，通过对拍频信号进行变换，得到时域上更小粒度的频域信号，然后在该更小粒度的频域信号上采用滑窗的方式截取测量单元MU，由于滑窗截取是在较小粒度的频域信号上进行的，因此即便截取出的某些MU存在共用的频段，但是由于频域信号的粒度较小，因此依旧可以分辨出不同的MU之间的差异。另外，由于时域上的滑动步进时域长度小于雷达的调频周期，因此任意两个时域上相邻的两个MU会共用一部分频率信息，因此即便截取较多MU依旧可以保证每个MU内有足够的信号能量积累，保证了信噪比。因此，采用这种方式可以在不明显提高成本的情况下，提高出点率且不丢失信噪比。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，该流程可以由计算机程序来指令相关的硬件完成，该程序可存储于计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法实施例的流程。而前述的存储介质包括：ROM或随机存储记忆体RAM、磁碟或者光盘等各种可存储程序代码的介质。

Claims (11)

1.一种雷达探测方法，其特征在于，包括：
将雷达的拍频信号变换为二维时频谱；
按照时域滑动步长从所述二维时频谱中截取时域长度等于雷达的调频周期的多个测量单元MU；其中，所述时域滑动步长的长度小于雷达的调频周期；
根据所述多个MU中的每个MU分别确定雷达探测结果；
所述将雷达的拍频信号变换为二维时频谱，包括：
对所述拍频信号在时域上进行切分得到多段子信号，其中，每段子信号的时域长度为雷达的调频周期的1/N，其中，N大于或者等于2；
对所述多段子信号分别进行傅里叶变换得到所述多段子信号中每段子信号的频域信息；
根据所述每段子信号的所述频域信息生成二维时频谱。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述多个MU中的每个MU分别确定雷达探测结果，包括：
从频谱库中为所述每个MU分别匹配相似度最高的参考频谱，其中所述频谱库中记录有多个参考频谱，每个参考频谱对应探测信息，所述探测信息包括距离信息或速度信息中至少一项；
将每个MU的相似度最高的参考频谱对应的探测信息作为所述每个MU的雷达探测结果。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述从频谱库中为所述每个MU分别匹配相似度最高的参考频谱之前，还包括：
根据一项多普勒频偏和一项信号飞行时间生成一个参考频谱；
将一项速度信息和一项距离信息作为所述一个参考频谱对应的探测信息，并保存到频谱库中，其中，所述一项速度信息为所述一项多普勒频偏或者所述一项多普勒频偏对应的反射物的移动速度；所述一项距离信息为所述一项信号飞行时间或者所述一项信号飞行时间对应的反射物的距离。
4.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述时域滑动步长d是对d0进行取整运算得到，d0满足如下关系：
d0＝Tchirp/R
其中，Tchirp为雷达的调频周期，R为期望的雷达点云密度提升倍数。
5.一种信号处理装置，其特征在于，包括：
转换单元，用于将雷达的拍频信号变换为二维时频谱；
截取单元，用于按照时域滑动步长从所述二维时频谱中截取时域长度等于雷达的调频周期的多个测量单元MU；其中，所述时域滑动步长的长度小于雷达的调频周期；
分析单元，用于根据所述多个MU中的每个MU分别确定雷达探测结果；
在将雷达的拍频信号变换为二维时频谱方面，所述转换单元具体用于：
对所述拍频信号在时域上进行切分得到多段子信号，其中，每段子信号的时域长度为雷达的调频周期的1/N，其中，N大于或者等于2；
对所述多段子信号分别进行傅里叶变换得到所述多段子信号中每段子信号的频域信息；
根据所述每段子信号的所述频域信息生成二维时频谱。
6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述截取单元具体用于：
从频谱库中为所述每个MU分别匹配相似度最高的参考频谱，其中所述频谱库中记录有多个参考频谱，每个参考频谱对应探测信息，所述探测信息包括距离信息或速度信息中至少一项；
将每个MU的相似度最高的参考频谱对应的探测信息作为所述每个MU的雷达探测结果。
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，还包括：
生成单元，用于根据一项多普勒频偏和一项信号飞行时间生成一个参考频谱；
保存单元，用于将一项速度信息和一项距离信息作为所述一个参考频谱对应的探测信息，并保存到频谱库中，其中，所述一项速度信息为所述一项多普勒频偏或者所述一项多普勒频偏对应的反射物的移动速度；所述一项距离信息为所述一项信号飞行时间或者所述一项信号飞行时间对应的反射物的距离。
8.根据权利要求5-7任一项所述的装置，其特征在于，所述时域滑动步长d是对d0进行取整运算得到，d0满足如下关系：
d0＝Tchirp/R
其中，Tchirp为雷达的调频周期，R为期望的雷达点云密度提升倍数。
9.一种处理器，其特征在于，所述处理器用于调用计算机可读存储介质中存储的计算机程序，来实现权利要求1-4任一项所述的方法。
10.一种激光雷达系统，其特征在于，所述激光雷达系统包括处理器、存储器、激光器，其中，所述激光器用于发射激光信号，所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器用于调用所述计算机程序来执行权利要求1-4任一项所述的方法。
11.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序，当所述计算机程序在处理器上运行时，实现权利要求1-4任一所述的方法。
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