CN113009483B - 一种测速方法、装置、计算机存储介质及设备 - Google Patents
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Abstract
本申请实施例提供了一种测速方法、装置、计算机存储介质及设备，该方法包括：获取目标对象的待处理信号；利用第一参考角和第二参考角对所述待处理信号分别进行分数阶傅里叶变换，得到第一参考信号和第二参考信号；其中，所述第一参考角和所述第二参考角不同，且所述第一参考角和所述第二参考角的角度之和为180度；根据所述第一参考信号和所述第二参考信号的几何信息，确定目标旋转角；基于所述目标旋转角对所述待处理信号进行测速处理，确定所述目标对象的速度。这样，在保证运动目标测速精度的前提下，能够降低运动目标参数的估计时间，提高了测速方法的计算速度和实时处理性能。
Description
技术领域
本申请涉及信号处理技术领域，尤其涉及一种测速方法、装置、计算机存 储介质及设备。
背景技术
合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar，SAR)是一种全天时、全天候的 成像雷达。运动目标测速是SAR领域的一个重要分支，在城市交通管制、洋流 测速等方面具有广泛应用。
目前，传统的运动目标测速方法是沿航迹干涉(Along Track Interferance，ATI)，由于动目标的径向速度和干涉相位成正比，所以可以通过计算两个通道 的SAR图像的干涉相位来估计动目标的径向速度，然而，由于相位噪声等因素 的影响，该方法只适用于测速精度不高的场景。除此之外，针对精度要求较高 的场景，可以利用传统的分数阶傅里叶变换(Fractional Fourier Transform，FrFT) 进行测速，但是该方法需要在角度-分数频率的二维平面内进行峰值搜索来确定 最优旋转角，进而对动目标信号进行聚焦、测速和定位处理，计算量非常大， 延长了运动目标参数的估计时间。
发明内容
本申请提供了一种测速方法、装置、计算机存储介质及设备，在保证运动 目标测速精度的前提下，能够降低运动目标参数的估计时间，还能够提高测速 方法的计算速度和实时处理性能。
本申请的技术方案是这样实现的：
第一方面，本申请实施例提供了一种测速方法，该方法包括：
获取目标对象的待处理信号；
利用第一参考角和第二参考角对所述待处理信号分别进行分数阶傅里叶变 换，得到第一参考信号和第二参考信号；其中，所述第一参考角和所述第二参 考角不同，且所述第一参考角和所述第二参考角的角度之和为180度；
根据所述第一参考信号和所述第二参考信号的几何信息，确定目标旋转角；
基于所述目标旋转角对所述待处理信号进行测速处理，确定所述目标对象 的速度。
第二方面，本申请实施例提供了一种测速装置，该测速装置包括获取单元、 计算单元、确定单元和测速单元，其中，
获取单元，配置为获取目标对象的待处理信号；
计算单元，配置为利用第一参考角和第二参考角对所述待处理信号分别进 行分数阶傅里叶变换，得到第一参考信号和第二参考信号；其中，所述第一参 考角和所述第二参考角不同，且所述第一参考角和所述第二参考角的角度之和 为180度；
确定单元，配置为根据所述第一参考信号和所述第二参考信号的几何信息， 确定目标旋转角；
测速单元，配置为基于所述目标旋转角对所述待处理信号进行测速处理， 确定所述目标对象的速度。
第三方面，本申请实施例提供了一种测速装置，该测速装置包括存储器和 处理器；其中，
所述存储器，用于存储能够在所述处理器上运行的计算机程序；
所述处理器，用于在运行所述计算机程序时，执行如第一方面所述方法的 步骤。
第四方面，本申请实施例提供了一种计算机存储介质，该计算机存储介质 存储有测速程序，该测速程序被至少一个处理器执行时实现如第一方面所述方 法的步骤。
第五方面，本申请实施例提供一种测速设备，该测速设备至少包括如第二 方面或第三方面所述的测速装置。
本申请实施例提供了一种测速方法、装置、计算机存储介质及设备，获取 目标对象的待处理信号；利用第一参考角和第二参考角对所述待处理信号分别 进行分数阶傅里叶变换，得到第一参考信号和第二参考信号；其中，所述第一 参考角和所述第二参考角不同，且所述第一参考角和所述第二参考角的角度之 和为180度；根据所述第一参考信号和所述第二参考信号的几何信息，确定目 标旋转角；基于所述目标旋转角对所述待处理信号进行测速处理，确定所述目 标对象的速度。这样，利用分数阶傅里叶变换对待处理信号进行处理，能够提 高运动目标测速的精度；另外，仅需要利用第一参考角和第二参考角对待处理 信号进行了分数阶傅里叶变换，处理过程中的工作量小，从而在保证运动目标 测速精度的前提下，能够降低运动目标参数的估计时间，提高了测速方法的计 算速度和实时处理性能。
附图说明
图1为本申请实施例提供的一种测速方法的流程示意图；
图2为本申请实施例提供的一种静止目标经FrFT处理后在时频平面的几何 关系示意图；
图3为本申请实施例提供的一种运动目标经FrFT处理后在时频平面的几何 关系示意图；
图4A为本申请实施例提供的另一种运动目标经FrFT处理后在时频平面的 几何关系示意图；
图4B为本申请实施例提供的又一种运动目标经FrFT处理后在时频平面的 几何关系示意图；
图5为本申请实施例提供的另一种测速方法的流程示意图；
图6为本申请实施例提供的又一种测速方法的流程示意图；
图7为本申请实施例提供的一种测速装置的组成结构示意图；
图8为本申请实施例提供的一种测速装置的硬件结构示意图；
图9为本申请实施例提供的另一种测速设备的组成结构示意图。
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。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释相关 申请，而非对该申请的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅 示出了与有关申请相关的部分。
除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本申请的技术 领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中所使用的术语只是为了描述本申 请实施例的目的，不是旨在限制本申请。
在以下的描述中，涉及到“一些实施例”，其描述了所有可能实施例的子集， 但是可以理解，“一些实施例”可以是所有可能实施例的相同子集或不同子集， 并且可以在不冲突的情况下相互结合。
需要指出，本申请实施例所涉及的术语“第一\第二\第三”仅仅是是区别类 似的对象，不代表针对对象的特定排序，可以理解地，“第一\第二\第三”在允 许的情况下可以互换特定的顺序或先后次序，以使这里描述的本申请实施例能 够以除了在这里图示或描述的以外的顺序实施。
以下对本申请实施例中涉及到的方位名词进行解释：
方位向：飞行器的飞行方向；
距离向：与飞行器的飞行方向垂直的方向；
回波数据：合成孔径雷达所发射的探测微波在到达目标位置后所反射回的 数据。
可以理解，合成孔径雷达是一种全天时、全天候的成像雷达。运动目标检 测和测速是SAR领域的一个重要分支，在城市交通管制、洋流测速等方面具有 监测范围广、测速精度高等优点。
其中，传统的测速方法(或称为动目标测速方法)是沿航迹干涉，即基于 动目标的径向速度和干涉相位成正比，通过计算两个通道的SAR图像的干涉相 位来估计动目标的径向速度。然而，由于相位噪声等因素的影响，该方法只适 用于测速精度不高的场景，且只能测得动目标的一维速度信息。
另外，由于分数阶傅里叶变换(Fractional Fourier Transform，FrFT)对线 性调频信号具有很好的聚焦性，因此被应用到SAR动目标测速方法中，即传统 的FrFT测速方法。由于传统的FrFT测速方法能够对抽取后的动目标逐个进行 测速，适用于测速精度高的场景。但是在相关技术中，传统的FrFT测速方法也 被称为二维搜索，即遍历[0,π]内的每个旋转角度计算信号的FrFT结果，在角 度-分数频率的二维平面内进行峰值搜索得到最优解，进而对动目标信号进行聚 焦、测速和定位处理。然而，二维搜索处理方法的计算量很大，导致用于估计 运动目标参数的时间较长，无法同时保证搜索间隔和搜索精度。
本申请实施例提供了一种测速方法，该方法的基本思想为：获取目标对象 的待处理信号；利用第一参考角和第二参考角对所述待处理信号分别进行分数 阶傅里叶变换，得到第一参考信号和第二参考信号；其中，所述第一参考角和 所述第二参考角不同，且所述第一参考角和所述第二参考角的角度之和为180 度；根据所述第一参考信号和所述第二参考信号的几何信息，确定目标旋转角； 基于所述目标旋转角对所述待处理信号进行测速处理，确定所述目标对象的速 度。这样，利用分数阶傅里叶变换对待处理信号进行处理，能够提高运动目标 测速的精度；另外，仅需要利用第一参考角和第二参考角对待处理信号进行了 分数阶傅里叶变换，处理过程中的工作量小，从而在保证运动目标测速精度的 前提下，能够降低运动目标参数的估计时间，提高了测速方法的计算速度和实 时处理性能。
下面将结合附图对本申请各实施例进行详细说明。
在本申请的一实施例中，参见图1，其示出了本申请实施例提供的一种测 速方法的流程示意图。如图1所示，该方法可以包括：
S101：获取目标对象的待处理信号。
需要说明的是，本申请实施例提供了一种测速方法，针对合成孔径雷达所 获得的探测图像，不仅能够计算出动目标的速度，而且在保证动目标参数估计 精度的前提下，可以降低动目标参数的估计时间；该方法在城市交通管制、洋 流测速等领域具有重要应用。
还需要说明的是，对于一副图像来说，其中可能包含着多个处于运动状态 的对象(或称为运动目标、动目标)。为了对具体的一个运动对象进行测速，需 要获取目标对象的待处理信号。也就是说，目标对象是指被测的动目标，待处 理信号是指目标对象那部分图像经过相关处理后所得到的信号。
进一步地，在一些实施例中，所述获取目标对象的待处理信号，可以包括：
获取第一待检测图像和第二待检测图像；
对所述第一待检测图像和所述第二待检测图像进行通道配准处理，得到第 一校正图像和第二校正图像；
将所述第一校正图像和所述第二校正图像进行相减处理，得到相减后图像；
根据所述相减后图像，确定所述目标对象的待处理信号。
需要说明的是，测速方法至少需要目标对象的两幅图像，例如顺轨双通道 SAR获得的两幅图像。在这里，将目标对象的两幅图像分别称为第一待检测图 像和第二待检测图像。换言之，第一待检测图像和第二待检测图像可以是通过 顺轨双通道SAR获得的。
在获得第一待检测图像和第二待检测图像之后，将第一待检测图像和第二 待检测图像进行配准处理，使得两个待检测图像中的各静止对象的位置对齐； 在配准处理之后，得到了第一校正图像和第二校正图像，将第一校正图像和第 二校正图像相减，静止对象被抵消掉，从而实现了一次杂波抑制。这样，静止 目标被抑制，运动目标凸显出来，为后续的动目标检测做准备。
具体地，在进行配准处理时，可以利用二维自适应方法进行通道校正，使 得两个待检测图像中的各静止对象对齐；在将两个待检测图像进行相减时，可 以利用使用偏置相位中心天线(Displaced Phase Center Antenna，DPCA)方法， 获得相减后图像。
进一步地，在一些实施例中，所述根据所述相减后图像，确定所述目标对 象的待处理信号，可以包括：
对所述相减后图像进行方位向逆匹配滤波处理，得到初始信号；
根据所述目标对象所在的距离门对所述初始信号进行信号抽取，得到抽取 后信号；
对所述抽取后信号进行去调频处理，得到所述待处理信号。
需要说明的是，针对相减后图像，沿方位向对相减后图像进行逆匹配滤波 处理，得到方位向未压缩数据，即初始信号。在这里，初始信号仍然是时频二 维平面内的。
在得到初始信号之后，由于初始信号中可能包含多个运动对象的运动数据， 所以需要根据目标对象所在的距离门进行信号抽取，得到抽取后信号。在这里， 距离门是指采集回波信号的时间范围，也表示了预设的目标距离(因为目标对象 要放在距离门的中心)。
还需要说明的是，以目标对象的距离门为中心，信号抽取的范围可以根据 使用场景确定。在一种具体的实施例中，假定方位向为垂直方向，一般将目标 对象所在的整列数据全都确定为抽取后信号。
在得到抽取后信号之后，还需要对抽取后信号进行去调频(Dechirp)处理， 得到待处理信号。在前述步骤中，虽然通过将两个待检测图像相减实现了一次 杂波抑制，但是仍然可能留有一些静止目标的信号或者噪声，所以可以将抽取 后信号进行去调频处理，从而抽取后信号中属于目标对象的部分经过Dechirp 处理后变化为线性调频信号，而抽取后信号中属于静止对象的部分经过Dechirp 会变成变化为单一频率信号(或称为单频信号)，以便后续进一步进行二次杂波 抑制。
还需要说明的是，目标对象所在的距离门可以是已知的参数信息，也可以 是通过运动目标检测方法进行实时检测后获得的。因此，在一些实施例中，所 述在所述对所述相减后图像进行方位向逆匹配滤波处理，得到初始信号之后， 该方法还可以包括：
对所述初始信号进行运动目标检测，确定至少一个运动对象；
从所述至少一个运动对象中确定所述目标对象，以及确定所述目标对象所 在的距离门。
需要说明的是，在得到初始信号后，可以对初始信号进行运动目标检测， 从而确定出至少一个运动对象；然后，从至少一个运动对象中确定出需要测速 的目标对象，从而确定出目标对象所在的距离门。
具体地，可以利用恒虚警率检测方法(Constant False Alarm Rate,CFAR) 对初始信号进行运动目标检测。在确定至少一个运动对象(即运动目标)后， 可以对每一运动对象依次进行速度测量，此时会将每一运动对象依次作为目标 对象，从而确定出目标对象所在的距离门；也可以从至少一个运动对象中确定 出指定的目标对象，然后确定出目标对象所在的距离门。
这样，在获取目标对象的待处理信号后，通过对待处理信号的处理，能够 得到目标对象的速度。
S102：利用第一参考角和第二参考角对所述待处理信号分别进行分数阶傅 里叶变换，得到第一参考信号和第二参考信号。
需要说明的是，分数阶傅里叶变换是一种广义傅里叶变换。简单的说，傅 里叶变换是将观看角度从时域转变为频域，分数阶傅里叶变换就是以观看时频 面的角度去旋转时频面的坐标轴，然后再从观察频域的角度去分析信息。因此， 相比较于普通的傅里叶变换，分数阶傅立叶变换多出来的一个算子就是这个旋 转角度。
理论上任意角度都可以作为分数阶傅里叶变换的旋转角度，但是本申请实 施例中的测速方法需要确定一个目标旋转角，进而利用目标旋转角进行分数阶 傅里叶变换，最终进行测速和定位处理。
在一种具体的实施例中，目标旋转角可以是最优旋转角。在这里，对于待 处理信号而言，存在一个能量最集中的角度，称之为最优旋转角。在最优旋转 角下，经过分数阶傅里叶变换后的能量最大，能够准确进行测速。在相关技术 中，传统的FrFT测速方法需要遍历[0,π]内的每个旋转角度对待处理信号进行 FrFT处理，然后在多个FrFT结果中将幅值最大的结果所对应的角度确定为最 优旋转角。但是，这种计算方式的计算量非常大，计算效率低，无法进行广泛 应用。
基于此，在本申请实施例中，仅需要利用两个参考角(第一参考角和第二 参考角)作为旋转角进行分数阶傅里叶变换，就可以确定目标旋转角，明显降 低了计算量，提高了测速的效率。
具体地，在第一参考角和第二参考角关于π对称(第一参考角和第二参考 角之间的角度和为180度)的前提下，选定第一参考角和第二参考角。然后， 分别以第一参考角和第二参考角作为旋转角度对待处理信号进行分数阶傅里叶 变换，得到第一参考信号和第二参考信号，以便后续利用第一参考信号和第二 参考信号来确定出目标旋转角。
应理解，第一参考角和第二参考角不同，且第一参考角和第二参考角不可 以取0度或180度。
S103：根据所述第一参考信号和所述第二参考信号的几何信息，确定目标 旋转角。
需要说明的是，在目标旋转角下对待处理信号进行分数阶傅里叶变换所得 到的结果，可以认为是待处理信号的理想变换结果。此时，第一参考信号和第 二参考信号在时频平面的投影与待处理信号的理想变换结果存在一定的几何关 系。具体地，可以认为第一参考信号的投影、第二参考信号的投影分别是理想 变换结果在第一旋转角、第二旋转角上的投影。所以，根据第一参考信号和第 二参考信号的几何信息，能够确定目标旋转角。
前述已提及，第一参考角和第二参考角不同，原因是如果第一参考角和第 二参考角相同，第一参考信号和第二参考信号也是相同的，无法根据几何信息 确定目标旋转角。同理，如果第一参考角和第二参考角取0度或180度，相应 的第一参考信号和第二参考信号本质也是相同的(仅仅是符号/方向不同)，同 样无法根据几何信息确定目标旋转角。
进一步地，在一些实施例中，所述根据所述第一参考信号和所述第二参考 信号的几何信息，确定目标旋转角，可以包括：
确定所述第一参考信号对应的第一投影长度以及所述第二参考信号对应的 第二投影长度；
根据所述第一参考角、所述第二参考角、所述第一投影长度和所述第二投 影长度，利用预设计算模型确定所述目标旋转角。
需要说明的是，几何信息主要是指将第一参考信号和第二参考信号在时频 平面进行投影后得到的图像所呈现的信息。
具体地，确定第一参考信号在时频平面的投影长度，即第一投影长度Lα， 确定第二参考信号在时频平面的投影长度，即第二投影长度Lβ。除此之外，将 待处理信号的理想变换结果(即在目标旋转角下的FrFT结果)在时频平面的投 影长度称为Lθ。应理解，待处理信号的理想变换结果是未知的，即Lθ是未知量， 通过Lθ、Lβ和Lα的几何关系，可以消去Lθ，确定出目标旋转角θ。也就是说， 几何信息包括但不限于第一参考信号的投影、第二参考信号的投影、第一参考 角、第二参考角的大小和位置关系。
这样，在确定出第一投影长度和第二投影长度后，可以将第一参考角、第 二参考角、第一投影长度和第二投影长度代入预设计算模型，从而确定所述目 标旋转角。
进一步地，在一些实施例中，所述确定所述第一参考信号对应的第一投影 长度以及所述第二参考信号对应的第二投影长度，可以包括：
将所述第一参考信号和所述第二参考信号进行相减操作，得到杂波抑制信 号；
对所述杂波抑制信号进行投影处理，确定所述第一参考信号对应的第一投 影长度以及所述第二参考信号对应的第二投影长度。
需要说明的是，由于前述的去调频处理，待处理信号中的静止对象的信息 呈现单频信号，而运动对象的运动信息呈现线性调频信号。而单频信号在两个 对称旋转角(即两个角度和为180度的旋转角)下经过FrFT处理后的投影长度 是相同的，但是线性调频信号在两个对称旋转角下经过FrFT处理后的投影长度 不相同。因此，通过将第一参考信号和所述第二参考信号进行相减，能够进行 二次杂波抑制；然后，从杂波抑制信号中确定第一投影长度和第二投影长度， 能够提高后续测速结果的准确性。
对于呈现单频信号的静止目标，参见图2，其示出了本申请实施例提供的 一种静止目标经FrFT处理后在时频平面的几何关系示意图；其中，X轴(即水 平轴)表示时间t，Y轴(即垂直轴)表示频率f，Lα所指示的线条表示静止 目标的信号在旋转角α下经FrFT处理后的投影，Lβ所指示的线条表示静止目标 的信号在旋转角β下经FrFT处理后的投影，Lθ所指示的线条表示静止目标的信 号在目标旋转角θ下经FrFT处理后的投影。如图2所示，单频信号在两个对称 角度下(α和β)进行FrFT处理后，其投影Lα和Lβ是对称的。
对于呈现线性调频信号的静止目标，参见图3，其示出了本申请实施例提 供的一种运动目标经FrFT处理后在时频平面的几何关系示意图；其中，X轴(即 水平轴)表示时间t，Y轴(即垂直轴)表示频率f，Lα所指示的线条表示运 动目标的信号在旋转角α下经FrFT处理后的投影，Lβ所指示的线条表示运动目 标的信号在旋转角β下经FrFT处理后的投影，Lθ所指示的线条表示运动目标的 信号在目标旋转角θ下经FrFT处理后的投影。如图3所示，线性调频信号在两 个对称角度下(α和β)进行FrFT处理后，其投影Lα和Lβ是不对称的。
也就是说，由于待处理信号中静止目标为单频信号，且单频信号在两个对 称角度下的FrFT投影长度相等，所以将第一参考信号和所述第二参考信号相减 后，静止目标被抑制掉，能够得到杂波抑制信号。
进一步地，在一些实施例中，所述根据所述第一参考角、所述第二参考角、 所述第一投影长度和所述第二投影长度，利用预设计算模型确定所述目标旋转 角，可以包括：
在所述目标旋转角处于所述第一参考角和所述第二参考角的范围之内的情 况下，通过第一预设计算模型对所述第一参考角、所述第二参考角、所述第一 投影长度和所述第二投影长度进行计算，得到所述目标旋转角；
在所述目标旋转角处于所述第一参考角和所述第二参考角的范围之外的情 况下，通过第二预设计算模型对所述第一参考角、所述第二参考角、所述第一 投影长度和所述第二投影长度进行计算，得到所述目标旋转角。
需要说明的是，在时频平面中，根据Lθ、Lβ和Lα的几何信息，还能够确定 目标旋转角与第一参考角、第二参考角的大小关系。也就是说，目标旋转角与 第一参考角、第二参考角之间的大小关系也是前述的几何信息的一项，此时， 可以分为两种情况进行探讨：
在所述目标旋转角介于所述第一参考角和所述第二参考角之间的情况下， 如图3所示，Lα和Lβ分别位于Lθ的两侧，根据Lα、Lβ和Lθ的几何关系，可以得 到式(1)和式(2)。
将式(1)和式(2)相除，可以消去未知变量Lθ，整理后可以得到式(3)。
通过反三角函数，可以计算得到目标旋转角，其计算公式如式(4)所示。
在所述目标旋转角均小于所述第一参考角和所述第二参考角的情况下，参 见图4A，其示出了本申请实施例提供的另一种运动目标经FrFT处理后在时频 平面的几何关系示意图；其中，X轴(即水平轴)表示时间t，Y轴(即垂直 轴)表示频率f，Lα所指示的线条表示运动目标的信号在旋转角α下的投影，Lβ 所指示的线条表示运动目标的信号在旋转角β下的投影，Lθ所指示的线条表示 运动目标的信号在目标旋转角θ下经FrFT处理后的投影。如图4A所示，Lα和Lβ 分别位于Lθ的上方。
在所述目标旋转角均大于所述第一参考角和所述第二参考角的情况下，参 见图4B，其示出了本申请实施例提供的又一种运动目标经FrFT处理后在时频 平面的几何关系示意图；其中，X轴(即水平轴)表示时间t，Y轴(即垂直 轴)表示频率f，Lα所指示的线条表示运动目标的信号在旋转角α下的投影，Lβ 所指示的线条表示运动目标的信号在旋转角β下的投影，Lθ所指示的线条表示 运动目标的信号在目标旋转角θ下经FrFT处理后的投影。如图4B所示，Lα和Lβ 分别位于Lθ的下方。
也就是说，如图4A和图4B所示，在所述目标旋转角并非介于所述第一参 考角和所述第二参考角之间的情况下，Lα和Lβ位于Lθ的相同一侧，此时，根据 Lα、Lβ和Lθ的几何关系，可以得到式(5)，进一步整理后得到式(6)。
也就是说，在所述目标旋转角介于所述第一参考角和所述第二参考角之间 的情况下，通过第一预设计算模型(即式(4))进行计算，可以得到目标旋转 角；反之，通过第二预设计算模型(即式(6))进行计算，可以得到目标旋转 角。
也就是说，在获得第一投影长度和第二投影长度之后，按照式(4)对第一 投影长度、第二投影长度、第一参考角和第二参考角进行计算，可以确定出目 标旋转角θ。
S104：基于所述目标旋转角对所述待处理信号进行测速处理，确定所述目 标对象的速度。
需要说明的是，在确定目标旋转角后，利用目标旋转角对待处理信号进行 测速处理，从而确定目标对象的速度。具体地，在一些实施例中，所述基于所 述目标旋转角对所述待处理信号进行测速处理，确定所述目标对象的速度，可 以包括：
利用所述目标旋转角对所述待处理信号进行分数阶傅里叶变换，得到目标 信号以及所述目标信号对应的目标聚焦分数频率；
利用所述目标旋转角和所述目标聚焦分数频率进行多普勒参数估计，得到 目标多普勒中心频率和目标多普勒调频率；
根据所述目标多普勒中心频率和所述目标多普勒调频率，确定所述目标对 象的速度。
需要说明的是，在目标旋转角下对待处理信号进行分数阶傅里叶变换，得 到目标信号。这样，目标信号即为待处理信号经过FrFT处理的理想结果，此时 待处理信号的能量被最好的聚焦在了一个分数频率上，因此可以根据目标信号 确定目标聚焦分数频率。也就是说，目标聚焦分数频率是指待处理信号在目标 旋转角度下信号聚焦的分数频率。
在确定目标聚焦分数频率后，按照式(7)和式(8)对目标对象的多普勒 参数进行估计，得到目标多普勒中心频率f′和目标多普勒调频率ka′。
其中，PRF是发射信号的脉冲重复频率，N是待处理信号的长度，
是目 标聚焦分数频率。
还需要说明的是，所述目标对象的速度包括距离向速度和方位向速度。因 此，在一些实施例中，所述根据所述目标多普勒中心频率和所述目标多普勒调 频率，确定所述目标对象的速度，可以包括：
根据待处理信号，确定所述目标对象的方位向初始坐标和所述目标对象的 距离向初始坐标；
根据所述目标多普勒中心频率、所述目标多普勒调频率、所述方位向初始 坐标和所述距离向初始坐标，计算所述距离向速度；
根据所述目标对象的距离向速度和所述目标对象的多普勒调频率，计算所 述方位向速度；
将所述距离向速度和所述方位向速度确定为所述目标对象的速度。
需要说明的是，从待处理信号之中，能够确定所述目标对象的方位向初始 坐标和所述目标对象的距离向初始坐标；然后，根据所述目标多普勒中心频率 和所述目标多普勒调频率、所述方位向初始坐标和所述距离向初始坐标，能够 分别计算得到距离向速度和方位向速度。
具体的，计算距离向速度vy的公式如式(9)所示，计算方位向速度vx的公 式如式(10)所示。
其中，X是目标的初始方位向位置，Y是目标的初始距离向位置，λ是发射 信号的波长，R0是雷达和目标之间的最短距离，va雷达在方位向的移动速度。
这样，能够分别计算目标对象在方位向和距离向的分速度，从而得到了目 标对象的速度。
进一步地，在一些实施例中，在确定所述目标对象的速度之后，该方法还 可以包括：
根据所述方位向初始坐标、所述距离向初始坐标和所述方位向速度对所述 目标对象进行定位处理，确定所述目标对象的方位向位置；和/或
根据所述方位向初始坐标、所述距离向初始坐标和所述距离向速度对所述 目标对象进行定位处理，确定所述目标对象的距离向位置。
需要说明的是，对于目标对象来说，根据方位向初始坐标、距离向初始坐 标和所述方位向速度，能够计算出目标对象的方位向位置；根据方位向初始坐 标、距离向初始坐标和所述距离向速度，能够计算出目标对象的距离向位置， 从而实现对目标对象的定位。在这里，由于雷达特性的原因，目标对象的移动 主要是指方位向移动，所以定位处理时主要是指计算目标对象的方位向位置。
在一种具体的实施例中，计算目标对象的方位向位置的方法如式(11)所 示。
这样，在得到目标对象的速度之后，还能够对目标对象的位置进行实时测 量，从而实现对目标对象的定位。
本申请实施例提供了一种测速方法，通过获取目标对象的待处理信号；利 用第一参考角和第二参考角对所述待处理信号分别进行分数阶傅里叶变换，得 到第一参考信号和第二参考信号；其中，所述第一参考角和所述第二参考角不 同，且所述第一参考角和所述第二参考角的角度之和为180度；根据所述第一 参考信号和所述第二参考信号的几何信息，确定目标旋转角；基于所述目标旋 转角对所述待处理信号进行测速处理，确定所述目标对象的速度。这样，一方 面，本申请实施例的测速方法以FrFT为基本处理方法，对每个抽取的动目标信 号进行测速，适合测速精度高的场景；而且，通过时频平面内的杂波抑制，进一步提高了动目标的信杂比，从而提高了参数估计精度，经过实验验证，该测 速方法的测速精度高于以0.01弧度(rad)为搜索间隔的二维搜索的测速精度， 接近于以0.001rad为搜索间隔的二维搜索的测速精度；另一方面，本申请实施 例的测速方法通过时频平面内的几何关系计算FrFT的最优旋转角，相较于传统 的二维搜索的方法，计算量明显减少，使得每个动目标的测速和定位时间在0.01 秒级别，为实时动目标检测和测速提供了一定的基础。
在本申请的另一实施例中，参见图5，其示出了本申请实施例提供的另一 种测速方法的流程示意图。如图5所示，该方法可以包括：
S201：对待检测目标所在距离门进行信号抽取，针对抽取后信号的剩余杂 波信号进行Dechirp处理，得到待处理信号。
需要说明的是，本申请实施例提供了一种基于FrFT和时频平面几何信息的 运动目标测速和定位方法，可以在保证运动目标参数估计精度的前提下，大大 降低运动目标参数估计的时间。
首先，对待检测目标(相当于前述的目标对象)所在的距离门进行信号抽 取，然后对抽取的信号进行Dechirp处理，使得信号中属于静止目标部分的信 号变化为单频信号，而属于运动目标部分的信号仍然为线性调频信号。具体地， Dechirp处理的过程如式(12)所示。
其中，s0(t)是抽取后信号，
是补偿信号，s(t)是待处理信 号，λ是发射信号的波长，R0是雷达和目标之间的最短距离，va是雷达平台的 方位向速度，t是方位向时间。
S202：选择关于π对称的两个旋转角度α和β，对待处理信号进行FrFT处 理，得到FrFT_α和FrFT_β。
需要说明的是，在角度和为180度的前提下，任选两个参考角α和β(即 α+β＝180°)，按照式(13)和式(14)分别对待处理信号进行FrFT处理，分 别得到FrFT_α(即Xα(u)，相当于前述的第一参考信号)和FrFT_β(即Xβ(u)， 相当于前述的第二参考信号)。
其中，s(t)是待处理信号，Kα(t,u)是旋转角为α的FrFT核函数，Kβ(t,u)是 旋转角为β的FrFT核函数。
S203：将FrFT_α和FrFT_β相减，根据相减结果计算投影长度Lα和Lβ。
需要说明的是，将FrFT_α和FrFT_β相减，如式(15)所示，在时频平面 对静止目标进行杂波抑制。另外，从相减结果中可以计算投影长度Lα和Lβ。在 这里，Lα相当于前述的第一投影长度，Lβ相当于前述的第二投影长度。
X(u)＝Xα(u)-Xβ(u)…………………(15)
S204：利用时频平面内的几何关系，计算待处理信号进行FrFT处理的最 优旋转角。
需要说明的是，Lα和Lβ可以认为是未知量Lθ在两个不同角度下的投影。根 据这样的几何关系，通过已知的α、β、Lα和Lβ，可以求得最优旋转角θ(相当 于前述的目标旋转角)。
具体的，根据α、β和θ的关系，可以分两种情况探讨：
当θ的角度处于α和β之内时，Lα和Lβ属于异侧投影。如图2所示，Lα和Lβ 分布在Lθ的两侧，通过前述的公式(4)可以计算最优旋转角θ；
当θ的角度处于α和β之外时，Lα和Lβ属于同侧投影。如图4A和图4B所 示，Lα和Lβ分布在Lθ的一侧，此时，通过前述的公式(6)可以计算最优旋转 角θ。
S205：对待处理信号做最优旋转角下的FrFT处理，估计待检测目标的多 普勒中心频率和多普勒调频率。
需要说明的是，对待处理信号做最优旋转角θ下的FrFT处理，得到FrFT 的结果Xθ(u)(相当于前述的目标信号)，具体如式(16)所示。
其中，s(t)是待处理信号，Kθ(t,u)是旋转角为θ的FrFT核函数。
根据FrFT的结果Xθ(u)，能够确定信号聚焦的分数频率
(相当于前述的目 标聚焦分数频率)。然后，根据最优旋转角θ和聚焦的分数频率
估计待检测 目标的多普勒中心频率(相当于前述的多普勒中心频率)和多普勒调频(相当 于前述的多普勒调频率)，具体如前述的式(7)和式(8)。
S206：根据待检测目标的多普勒参数，估计动目标的距离向速度、方位向 速度和方位向位置。
需要说明的是，根据待检测目标的多普勒参数(多普勒中心频率和多普勒 调频率)，根据式(9)计算待检测目标的距离向速度，根据式(10)计算待检 测目标的方位向速度，根据式(11)计算待检测目标的方位向位置。
本申请实施例提供了一种测速方法，通过本实施例对前述实施例的详细阐 述，从中可以看出，针对传统的FrFT动目标测速方法计算量大的缺点，本申请 实施例提出了一种基于FrFT和时频平面几何信息的动目标测速方法，在保证测 速精度的同时，大大降低了计算量，每个动目标的测速和定位时间在0.01秒级 别，为实时动目标测速奠定了一定的基础。
在本申请的又一实施例中，参见图6，其示出了本申请实施例提供的又一 种测速方法的流程示意图。如图6所示，该方法可以包括：
S301：对两幅SAR图像进行预处理，得到多个动目标检测的结果。
需要说明的是，本申请实施例涉及一种合成孔径雷达运动目标测速和定位 的方法，特别是一种基于分数阶傅里叶变换和时频平面几何信息的运动目标测 速和定位方法，属于卫星微波遥感领域。
具体地，针对两幅SAR图像，经过一系列预处理后，得到多个动目标检测 的结果。在一种具体的实施例中，合成孔径雷达通过将雷达附加在平台上对大 面积的地面场景进行成像，顺轨干涉SAR通过将两个雷达放置在飞行方向，同 时对地面场景进行成像，从而得到两幅SAR图像。
还需要说明的是，对两幅SAR图像进行预处理，具体可以包括对两幅SAR 图像进行通道配准和动目标检测。首先，使用二维自适应方法进行通道校正， 使得两个图像中对应的静止目标位置对齐；然后，使用偏置相位中心天线方法 将校正后的两个图像相减，进行杂波抑制；最后，使用恒虚警率检测方法进行 动目标检测，得到多个动目标检测的结果。
这样，依次将每一个动目标作为待检测目标，经过后续处理方法进行测速 和定位，从而能够对该图像中多个动目标分别进行测速和定位。
S302：对待检测目标进行信号抽取，得到抽取后信号。
需要说明的是，在确定待检测目标之后，对相减后图像(即两幅SAR图像 配准后相减得到的图像)进行方位向逆匹配滤波处理，得到方位向未压缩的数 据；然后，对待检测目标所在的距离门进行抽取，得到抽取后信号。
S303：在抽取后信号中针对静止目标进行Dechirp处理，得到待处理信号。
需要说明的是，由于图像域杂波抑制后还有剩余杂波存在，所以针对抽取 信号中的静止目标进行去调频处理，使之变为单频信号，为后续时频平面内进 一步杂波抑制做准备。具体地，去调频处理的过程如前述的式(12)所示。
S304：在旋转角度α下对待处理信号进行FrFT处理，得到FrFT_α。
需要说明的是，选择两个关于π对称的角α和β(即α+β＝180°)，依次在 旋转角度α和β下对待处理信号进行分数阶傅里叶变换。其中，在旋转角度α对 待处理信号进行分数阶傅里叶变换，得到FrFT_α，其具体过程如前述的式(13) 所示。
S305：在旋转角度β下对待处理信号进行FrFT处理，得到FrFT_β。
其中，步骤S304和步骤S305之间并无固定的执行顺序。
需要说明的是，在旋转角度β对待处理信号进行分数阶傅里叶变换，得到 FrFT_β，其具体过程如前述的式(14)所示。
S306：将FrFT_α和FrFT_β相减，得到时频平面内杂波抑制结果。
需要说明的是，利用单频信号在关于π对称的两个角度下的FrFT投影长度 相等的特性，在时频平面进一步杂波抑制。根据前述内容，通过对抽取信号进 行补偿，已经将剩余静止杂波信号转换为单频信号。由于选择的两个角度α和β 关于π对称，所述两个FrFT结果相减能够对消去其中的静止目标，从而实现杂 波抑制，其具体过程如前述的式(15)所示。
S307：根据所述时频平面内杂波抑制结果，计算投影长度Lα和Lβ，以及计 算最优旋转角。
需要说明的是，由于校正后的信号中运动目标仍然为线性调频信号，且线 性调频信号在两个对称角度下的FrFT投影长度不等，所以Xα(u)和Xβ(u)相减 后，运动目标不会被抑制掉，且可以测量出投影长度Lα和Lβ。
然后，根据前述的公式(4)和α、β、Lα和Lβ，可以求得最优旋转角θ。 具体的，根据α、β和θ的关系，可以分两种情况探讨：
当θ的角度介于α和β(相当于θ处于α和β的范围之内)之间时，Lα和Lβ属 于异侧投影。如图4所示，通过前述的公式(4)可以计算最优旋转角θ；
当θ的角度均大于α和β，或者均小于α和β时(相当于θ处于α和β的范围 之外)，Lα和Lβ属于同侧投影。此时，通过前述的公式(6)可以计算最优旋转 角θ。
S308：在最优旋转角下，对待处理信号进行FrFT处理。
需要说明的是，对待处理信号做最优旋转角θ下的FrFT处理，以确定信号 聚焦的分数频率(相当于目标聚焦分数频率)。
S309：估计待检测目标的多普勒参数。
需要说明的是，多普勒参数可以包括多普勒中心频率和多普勒调频率。这 里，在确定信号聚焦的分数频率
(相当于前述的目标聚焦分数频率)之后， 根据最优旋转角θ和聚焦的分数频率
能够估计出动目标的多普勒中心频率和 多普勒调频，其具体过程见前述的式(7)和式(8)。
S310：对待检测目标进行测速和定位。
需要说明的是，根据待检测目标的多普勒参数(多普勒中心频率和多普勒 调频率)，根据式(9)计算待检测目标的距离向速度，根据式(10)计算待检 测目标的方位向速度，根据式(11)计算待检测目标的方位向位置。
这样，利用FrFT进行高精度测速，利用几何信息求最优旋转角，大大降低 了运算量。每个动目标的测速精度接近于以0.001rad为搜索间隔的二维精细搜 索的测速精度，测速和定位时间在0.01秒级别，为实时动目标测速和定位提供 了一定的基础。
本申请实施例提供了一种测速方法，通过本实施例对前述实施例的详细阐 述，从中可以看出，利用分数阶傅里叶变换对待处理信号进行处理，能够提高 运动目标测速的精度；另外，仅需要利用第一参考角和第二参考角对待处理信 号进行了分数阶傅里叶变换，处理过程中的工作量小，从而在保证运动目标测 速精度的前提下，能够降低运动目标参数的估计时间，提高了测速方法的计算 速度和实时处理性能。
在本申请的再一实施例中，参见图7，其示出了本申请实施例提供的一种 测速装置40的组成结构示意图。如图7所示，该测速装置40包括获取单元401、 计算单元402、确定单元403和测速单元404；其中，
获取单元401，配置为获取目标对象的待处理信号；
计算单元402，配置为利用第一参考角和第二参考角对所述待处理信号分 别进行分数阶傅里叶变换，得到第一参考信号和第二参考信号；其中，所述第 一参考角和所述第二参考角不同，且所述第一参考角和所述第二参考角的角度 之和为180度；
确定单元403，配置为根据所述第一参考信号和所述第二参考信号的几何 信息，确定目标旋转角；
测速单元404，配置为基于所述目标旋转角对所述待处理信号进行测速处 理，确定所述目标对象的速度。
在一些实施例中，获取单元401，具体配置为获取第一待检测图像和第二 待检测图像；对所述第一待检测图像和所述第二待检测图像进行通道配准处理， 得到第一校正图像和第二校正图像；将所述第一校正图像和所述第二校正图像 进行相减处理，得到相减后图像；根据所述相减后图像，确定所述目标对象的 待处理信号。
在一些实施例中，获取单元401，还配置为对所述相减后图像进行方位向 逆匹配滤波处理，得到初始信号；根据所述目标对象所在的距离门对所述初始 信号进行信号抽取，得到抽取后信号；对所述抽取后信号进行去调频处理，得 到所述待处理信号。
在一些实施例中，获取单元401，还配置为对所述初始信号进行运动目标 检测，确定至少一个运动对象；从所述至少一个运动对象中确定所述目标对象， 以及确定所述目标对象所在的距离门。
在一些实施例中，确定单元403，具体配置为确定所述第一参考信号对应 的第一投影长度以及所述第二参考信号对应的第二投影长度；根据所述第一参 考角、所述第二参考角、所述第一投影长度和所述第二投影长度，利用预设计 算模型确定所述目标旋转角。
在一些实施例中，确定单元403，还配置为将所述第一参考信号和所述第 二参考信号进行相减操作，得到杂波抑制信号；对所述杂波抑制信号进行投影 处理，确定所述第一参考信号对应的第一投影长度以及所述第二参考信号对应 的第二投影长度。
在一些实施例中，确定单元403，还配置为在所述目标旋转角处于所述第 一参考角和所述第二参考角的范围之内的情况下，通过第一预设计算模型对所 述第一参考角、所述第二参考角、所述第一投影长度和所述第二投影长度进行 计算，得到所述目标旋转角；在所述目标旋转角处于所述第一参考角和所述第 二参考角的范围之外的情况下，通过第二预设计算模型对所述第一参考角、所 述第二参考角、所述第一投影长度和所述第二投影长度进行计算，得到所述目 标旋转角。
在一些实施例中，测速单元404，还配置为利用所述目标旋转角对所述待 处理信号进行分数阶傅里叶变换，得到目标信号以及所述目标信号对应的目标 聚焦分数频率；利用所述目标旋转角和所述目标聚焦分数频率进行多普勒参数 估计，得到目标多普勒中心频率和目标多普勒调频率；根据所述目标多普勒中 心频率和所述目标多普勒调频率，确定所述目标对象的速度。
在一些实施例中，测速单元404，还配置为获取所述目标对象的方位向初 始坐标和所述目标对象的距离向初始坐标；根据所述目标多普勒中心频率、所 述目标多普勒调频率、所述方位向初始坐标和所述距离向初始坐标，计算所述 距离向速度；根据所述目标对象的距离向速度和所述目标对象的多普勒调频率， 计算所述方位向速度；将所述距离向速度和所述方位向速度确定为所述目标对 象的速度。
在一些实施例中，测速单元404，还配置为根据所述方位向初始坐标、所 述距离向初始坐标和所述方位向速度对所述目标对象进行定位处理，确定所述 目标对象的方位向位置；和/或根据所述方位向初始坐标、所述距离向初始坐标 和所述距离向速度对所述目标对象进行定位处理，确定所述目标对象的距离向 位置。
可以理解地，在本实施例中，“单元”可以是部分电路、部分处理器、部分 程序或软件等等，当然也可以是模块，还可以是非模块化的。而且在本实施例 中的各组成部分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模块的形式实现。
所述集成的单元如果以软件功能模块的形式实现并非作为独立的产品进行 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， 本实施例的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案 的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个 存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服 务器，或者网络设备等)或processor(处理器)执行本实施例所述方法的全部 或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(Read Only Memory，ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)、磁碟或 者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
因此，本实施例提供了一种计算机存储介质，该计算机存储介质存储有测 速程序，所述测速程序被至少一个处理器执行时实现前述实施例中任一项所述 的方法的步骤。
基于上述的一种测速装置40的组成以及计算机存储介质，参见图8，其示 出了本申请实施例提供的一种测速装置40的具体硬件结构示意图。如图8所示， 所述测速装置40可以包括：通信接口501、存储器502和处理器503；各个组 件通过总线设备504耦合在一起。可理解，总线设备504用于实现这些组件之 间的连接通信。总线设备504除包括数据总线之外，还包括电源总线、控制总 线和状态信号总线。但是为了清楚说明起见，在图8中将各种总线都标为总线 设备504。其中，通信接口501，用于在与其他外部网元之间进行收发信息过程 中，信号的接收和发送；
存储器502，用于存储能够在处理器503上运行的计算机程序；
处理器503，用于在运行所述计算机程序时，执行：
获取目标对象的待处理信号；
利用第一参考角和第二参考角对所述待处理信号分别进行分数阶傅里叶变 换，得到第一参考信号和第二参考信号；其中，所述第一参考角和所述第二参 考角不同，且所述第一参考角和所述第二参考角的角度之和为180度；
根据所述第一参考信号和所述第二参考信号的几何信息，确定目标旋转角；
基于所述目标旋转角对所述待处理信号进行测速处理，确定所述目标对象 的速度。
可以理解，本申请实施例中的存储器502可以是易失性存储器或非易失性 存储器，或可包括易失性和非易失性存储器两者。其中，非易失性存储器可以 是只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、可编程只读存储器(Programmable ROM，PROM)、可擦除可编程只读存储器(Erasable PROM，EPROM)、电可 擦除可编程只读存储器(Electrically EPROM，EEPROM)或闪存。易失性存储 器可以是随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)，其用作外部高速 缓存。通过示例性但不是限制性说明，许多形式的RAM可用，例如静态随机存取存储器(Static RAM，SRAM)、动态随机存取存储器(Dynamic RAM， DRAM)、同步动态随机存取存储器(Synchronous DRAM，SDRAM)、双倍数 据速率同步动态随机存取存储器(Double Data Rate SDRAM，DDRSDRAM)、 增强型同步动态随机存取存储器(EnhancedSDRAM，ESDRAM)、同步链动态 随机存取存储器(Synchronous link DRAM，SLDRAM)和直接内存总线随机存 取存储器(Direct Rambus RAM，DRRAM)。本申请描述的设备和方法的存储器502旨在包括但不限于这些和任意其它适合类型的存储器。
而处理器503可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。在实现过 程中，上述方法的各步骤可以通过处理器503中的硬件的集成逻辑电路或者软 件形式的指令完成。上述的处理器503可以是通用处理器、数字信号处理器 (Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(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。可以 实现或者执行本申请实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。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。结合本申请实施 例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码 处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器，闪 存、只读存储器，可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本 领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器502，处理器503读取存储器 502中的信息，结合其硬件完成上述方法的步骤。
可以理解的是，本申请描述的这些实施例可以用硬件、软件、固件、中间 件、微码或其组合来实现。对于硬件实现，处理单元可以实现在一个或多个专 用集成电路(Application Specific Integrated Circuits，ASIC)、数字信号处理器 (DigitalSignal Processing，DSP)、数字信号处理设备(DSP Device，DSPD)、 可编程逻辑设备(Programmable Logic Device，PLD)、现场可编程门阵列(Field- Programmable GateArray，FPGA)、通用处理器、控制器、微控制器、微处理 器、用于执行本申请所述功能的其它电子单元或其组合中。
对于软件实现，可通过执行本申请所述功能的模块(例如过程、函数等) 来实现本申请所述的技术。软件代码可存储在存储器中并通过处理器执行。存 储器可以在处理器中或在处理器外部实现。
可选地，作为另一个实施例，处理器503还配置为在运行所述计算机程序 时，执行前述实施例中任一项所述的方法的步骤。
基于上述测速装置40的组成以及硬件结构示意图，参见图9，其示出了本 申请实施例提供的一种测速设备60的组成结构示意图。如图9所示，该测速设 备60至少包括前述实施例中任一项所述的测速装置40。
对于测速设备60而言，利用分数阶傅里叶变换对待处理信号进行处理，能 够提高运动目标测速的精度；另外，仅需要利用第一参考角和第二参考角对待 处理信号进行了分数阶傅里叶变换，处理过程中的工作量小，从而在保证运动 目标测速精度的前提下，能够降低运动目标参数的估计时间，提高了测速方法 的计算速度和实时处理性能。
以上所述，仅为本申请的较佳实施例而已，并非用于限定本申请的保护范 围。
需要说明的是，在本申请中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体 意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者 装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括 为这种过程、方法、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下， 由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、 物品或者装置中还存在另外的相同要素。
上述本申请实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
本申请所提供的几个方法实施例中所揭露的方法，在不冲突的情况下可以 任意组合，得到新的方法实施例。
本申请所提供的几个产品实施例中所揭露的特征，在不冲突的情况下可以 任意组合，得到新的产品实施例。
本申请所提供的几个方法或设备实施例中所揭露的特征，在不冲突的情况 下可以任意组合，得到新的方法实施例或设备实施例。
以上所述，仅为本申请的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于 此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到 变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应 以所述权利要求的保护范围为准。
Claims (12)
1.一种测速方法，其特征在于，所述方法包括：
获取目标对象的待处理信号；
利用第一参考角和第二参考角对所述待处理信号分别进行分数阶傅里叶变换，得到第一参考信号和第二参考信号；其中，所述第一参考角和所述第二参考角不同，且所述第一参考角和所述第二参考角的角度之和为180度；
根据所述第一参考信号和所述第二参考信号的几何信息，确定目标旋转角；
基于所述目标旋转角对所述待处理信号进行测速处理，确定所述目标对象的速度；
其中，所述根据所述第一参考信号和所述第二参考信号的几何信息，确定目标旋转角，包括：
将所述第一参考信号和所述第二参考信号进行相减操作，得到杂波抑制信号；
对所述杂波抑制信号进行投影处理，确定所述第一参考信号对应的第一投影长度以及所述第二参考信号对应的第二投影长度；
根据所述第一参考角、所述第二参考角、所述第一投影长度和所述第二投影长度，利用预设计算模型确定所述目标旋转角。
2.根据权利要求1所述的测速方法，其特征在于，所述获取目标对象的待处理信号，包括：
获取第一待检测图像和第二待检测图像；
对所述第一待检测图像和所述第二待检测图像进行通道配准处理，得到第一校正图像和第二校正图像；
将所述第一校正图像和所述第二校正图像进行相减处理，得到相减后图像；
根据所述相减后图像，确定所述目标对象的待处理信号。
3.根据权利要求2所述的测速方法，其特征在于，所述根据所述相减后图像，确定所述目标对象的待处理信号，包括：
对所述相减后图像进行方位向逆匹配滤波处理，得到初始信号；
根据所述目标对象所在的距离门对所述初始信号进行信号抽取，得到抽取后信号；
对所述抽取后信号进行去调频处理，得到所述待处理信号。
4.根据权利要求3所述的测速方法，其特征在于，在所述对所述相减后图像进行方位向逆匹配滤波处理，得到初始信号之后，所述方法还包括：
对所述初始信号进行运动目标检测，确定至少一个运动对象；
从所述至少一个运动对象中确定所述目标对象，以及确定所述目标对象所在的距离门。
5.根据权利要求1所述的测速方法，其特征在于，所述根据所述第一参考角、所述第二参考角、所述第一投影长度和所述第二投影长度，利用预设计算模型确定所述目标旋转角，包括：
在所述目标旋转角处于所述第一参考角和所述第二参考角的范围之内的情况下，通过第一预设计算模型对所述第一参考角、所述第二参考角、所述第一投影长度和所述第二投影长度进行计算，得到所述目标旋转角；
在所述目标旋转角处于所述第一参考角和所述第二参考角的范围之外的情况下，通过第二预设计算模型对所述第一参考角、所述第二参考角、所述第一投影长度和所述第二投影长度进行计算，得到所述目标旋转角。
6.根据权利要求1所述的测速方法，其特征在于，所述基于所述目标旋转角对所述待处理信号进行测速处理，确定所述目标对象的速度，包括：
利用所述目标旋转角对所述待处理信号进行分数阶傅里叶变换，得到目标信号以及所述目标信号对应的目标聚焦分数频率；
利用所述目标旋转角和所述目标聚焦分数频率进行多普勒参数估计，得到目标多普勒中心频率和目标多普勒调频率；
根据所述目标多普勒中心频率和所述目标多普勒调频率，确定所述目标对象的速度。
7.根据权利要求6所述的测速方法，其特征在于，所述根据所述目标多普勒中心频率和所述目标多普勒调频率，确定所述目标对象的速度，包括：
获取所述目标对象的方位向初始坐标和所述目标对象的距离向初始坐标；
根据所述目标多普勒中心频率、所述目标多普勒调频率、所述方位向初始坐标和所述距离向初始坐标，计算距离向速度；
根据所述目标对象的距离向速度和所述目标对象的目标多普勒调频率，计算方位向速度；
将所述距离向速度和所述方位向速度确定为所述目标对象的速度。
8.根据权利要求7所述的测速方法，其特征在于，在所述确定所述目标对象的速度之后，所述方法还包括：
根据所述方位向初始坐标、所述距离向初始坐标和所述方位向速度对所述目标对象进行定位处理，确定所述目标对象的方位向位置；和/或，
根据所述方位向初始坐标、所述距离向初始坐标和所述距离向速度对所述目标对象进行定位处理，确定所述目标对象的距离向位置。
9.一种测速装置，其特征在于，所述测速装置包括获取单元、计算单元、确定单元和测速单元；其中，
所述获取单元，配置为获取目标对象的待处理信号；
所述计算单元，配置为利用第一参考角和第二参考角对所述待处理信号分别进行分数阶傅里叶变换，得到第一参考信号和第二参考信号；其中，所述第一参考角和所述第二参考角不同，且所述第一参考角和所述第二参考角的角度之和为180度；
所述确定单元，配置为根据所述第一参考信号和所述第二参考信号的几何信息，确定目标旋转角；其中，所述根据所述第一参考信号和所述第二参考信号的几何信息，确定目标旋转角，包括：将所述第一参考信号和所述第二参考信号进行相减操作，得到杂波抑制信号；对所述杂波抑制信号进行投影处理，确定所述第一参考信号对应的第一投影长度以及所述第二参考信号对应的第二投影长度；根据所述第一参考角、所述第二参考角、所述第一投影长度和所述第二投影长度，利用预设计算模型确定所述目标旋转角；
所述测速单元，配置为基于所述目标旋转角对所述待处理信号进行测速处理，确定所述目标对象的速度。
10.一种测速装置，其特征在于，所述测速装置包括存储器和处理器；其中，
所述存储器，用于存储能够在所述处理器上运行的计算机程序；
所述处理器，用于在运行所述计算机程序时，执行如权利要求1至8任一项所述方法的步骤。
11.一种计算机存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质存储有测速程序，所述测速程序被至少一个处理器执行时实现如权利要求1至8任一项所述方法的步骤。
12.一种测速设备，其特征在于，所述测速设备至少包括权利要求9或10所述的测速装置。
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|---|---|---|---|
| CN202110208438.9A CN113009483B (zh) | 2021-02-24 | 2021-02-24 | 一种测速方法、装置、计算机存储介质及设备 |
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