CN113030933A - 雷达的目标方位角计算方法、雷达装置及可读存储介质 - Google Patents
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Abstract
本申请涉及一种雷达的目标方位角计算方法、雷达装置及可读存储介质，雷达的目标方位角计算方法包括：获取多根输入天线的复数向量；对复数向量分别进行傅里叶变换和现代空间谱计算，得到第一方位角计算结果与第二方位角计算结果；对第一方位角计算结果与第二方位角计算结果进行比较分析，确定至少一待定方位角及对应的瞬时置信度；根据待定方位角与瞬时置信度更新已存储的多个待定方位角的累计置信度；输出累计置信度大于置信度阈值的待定方位角作为目标方位角。本申请将傅里叶变换和现代空间谱的方位角计算结果进行结合分析，同时考虑方位角的瞬间置信度与累计的置信度来最终确定目标方位角，可以得到精度、置信度和分辨力均足够高的目标方位角。
Description
技术领域
本申请涉及雷达技术领域，具体涉及一种雷达的目标方位角计算方法、雷达装置及可读存储介质。
背景技术
在MIMO(Multi Input Multi Output，多输入多输出)雷达中，目标的方位角通常由多个接收天线的信号来判定。基于所述多个接收信号组成的多组观测向量，常用的方位角计算方法有传统FFT方法(Fast Fourier Transform，快速傅里叶变换)和现代空间谱方法两种。
传统FFT方法作为主力传统方法，虽然快速且精确，但是其角分辨力(同距离同速度多目标之间的区分能力)很差，远不能达到高级自动驾驶系统中的变道辅助等功能所提出的日益变高的分辨能力要求。传统FFT方法中，角分辨力与天线孔径正相关，而天线孔径与产品尺寸和成本密切相关，属于雷达产品中寸土寸金的参数，无限提高孔径会大幅提高成本，使得传统FFT方法计算角分辨率的精度受到限制。
现代空间谱方法作为阵列信号处理的基础理论，有MUSIC，ROOT-MUSIC，ESPRIT等多种经典实现方式，其核心理念为基于多组观测向量(快拍)进行统计学观测，可以突破天线孔径限制，理论上其角度分辨能力可以逼近统计学极限。然而，由于现代空间谱方法本质上是一种统计方法，依赖于大量统计样本输入，因此在采样快拍数较少时，其计算过程中的协方差矩阵等统计量时的不确定度将大大增加，轻则导致方位角计算结果出现明显扰动，重则导致估计得到的谱曲线出现伪极小值，生成方位角完全错误的伪目标。而车载雷达常常用于探测近距离高速移动的目标，这要求雷达必须具备快速响应的能力，本质上要求测量时间越短越好，进而导致无法使用过多的快拍数来执行现代空间谱方法。
由此可见，无论是传统FFT方法还是现代空间谱方法，均无法在雷达的实际应用场景中得到精度、置信度和分辨力均足够高的目标方位角。
发明内容
针对上述技术问题，本申请提供一种雷达的目标方位角计算方法、雷达装置及可读存储介质，可以得到精度、置信度和分辨力均足够高的目标方位角。
为解决上述技术问题，本申请提供一种雷达的目标方位角计算方法，包括：
S1.获取多根输入天线的复数向量；
S2.对所述复数向量分别进行傅里叶变换和现代空间谱计算，得到第一方位角计算结果与第二方位角计算结果；
S3.对所述第一方位角计算结果与所述第二方位角计算结果进行比较分析，确定至少一待定方位角及对应的瞬时置信度；
S4.根据所述待定方位角与所述瞬时置信度更新已存储的多个待定方位角的累计置信度；
S5.输出累计置信度大于置信度阈值的待定方位角作为目标方位角。
可选地，步骤S2中，所述第一方位角计算结果包括第一方位角集合与第一结果质量，所述第二方位角计算结果包括第二方位角集合与第二结果质量；
步骤S3，包括：
根据所述第一结果质量与所述第二结果质量，对所述第一方位角集合与所述第二方位角集合进行比较，确定至少一待定方位角及对应的瞬时置信度。
可选地，步骤S2，包括：
对所述复数向量进行傅里叶变换，求得傅里叶变换幅度谱；
遍历所述傅里叶变换幅度谱，寻找幅度最高的局部最大值与幅度次高的局部最大值；
获取所述幅度最高的局部最大值对应的第一方位角作为所述第一方位角集合，获取第一质量因子作为所述第一结果质量，所述第一质量因子为所述幅度最高的局部最大值与所述幅度次高的局部最大值之间的比值。
可选地，步骤S2，包括：
对所述复数向量进行现代空间谱计算，求得用于表征目标方位信息的空间谱；
遍历所述空间谱，寻找幅度最低的局部最小值与幅度次低的局部最小值；
获取所述幅度最低的局部最小值对应的第二方位角及所述幅度次低的局部最小值对应的第三方位角作为所述第二方位角集合；计算所述幅度最低的局部最小值的倒数作为第二质量因子，以及计算所述幅度次低的局部最小值的倒数作为第三质量因子，得到所述第二结果质量。
可选地，所述第一方位角集合为傅里叶变换幅度谱的最高谱峰对应的第一方位角，所述第一结果质量为傅里叶变换幅度谱的最高谱峰与次高谱峰之间的比值，步骤S3，包括：
S31.当所述第二质量因子与所述第三质量因子均小于第一预设阈值时，将所述第一方位角作为所述待定方位角，并赋予对应的瞬时置信度一大于或等于所述置信度阈值的值；
S32.当所述第二质量因子与所述第三质量因子中至少之一大于或等于所述第一预设阈值时，根据所述第一结果质量从所述第一方位角集合和所述第二方位角集合中确定至少一待定方位角并确定对应的瞬时置信度。
可选地，步骤S32，包括：
当仅所述第二质量因子大于或等于所述第一预设阈值时，若所述第一结果质量大于第二预设阈值，则判断所述第二方位角与所述第一方位角是否匹配，并在判断结果为匹配时，确定所述第一方位角为所述待定方位角，并赋予对应的瞬时置信度一大于或等于所述置信度阈值的值；若判断结果为不匹配，则确定所述第一方位角与所述第二方位角为所述待定方位角，并赋予对应的瞬时置信度一小于所述置信度阈值的值；
当仅所述第二质量因子大于或等于所述第一预设阈值时，若所述第一结果质量小于或等于所述第二预设阈值，则确定所述第一方位角、所述第二方位角与所述第三方位角为所述待定方位角，赋予所述第一方位角、所述第二方位角对应的瞬时置信度一小于所述置信度阈值的值，赋予所述第三方位角对应的瞬时置信度的值为0；
当所述第二质量因子与所述第三质量因子均大于或等于所述第一预设阈值时，若所述第一结果质量大于所述第二预设阈值，则判断所述第二方位角、所述第三方位角与所述第一方位角是否匹配，确定所述第二方位角、所述第三方位角为所述待定方位角，并赋予与所述第一方位角匹配的方位角对应的瞬时置信度一大于或等于所述置信度阈值的值，赋予与所述第一方位角不匹配的方位角对应的瞬时置信度一小于所述置信度阈值的值；
当所述第二质量因子与所述第三质量因子均大于或等于所述第一预设阈值时，若所述第一结果质量小于或等于所述第二预设阈值，则确定所述第二方位角与所述第三方位角为所述待定方位角，赋予对应的瞬时置信度一小于所述置信度阈值的值。
可选地，步骤S4，包括：
S41.将所述待定方位角与已存储的多个待定方位角进行匹配；
S42.根据匹配结果，使用所述瞬时置信度对对应的累计置信度进行更新。
可选地，步骤S42，包括：
将匹配的已存储的待定方位角的累计置信度加上对应的瞬时置信度以进行更新；
将不匹配的已存储的待定方位角的累计置信度减去一预设值以进行更新；
已存储的待定方位角中不存在步骤S3确定的待定方位角时，将步骤S3确定的待定方位角新增为已存储的待定方位角，并初始化对应的累计置信度为对应瞬时置信度的值。
可选地，所述方法，还包括：
获取车辆的运动姿态信息；
根据所述运动姿态信息对所述已存储的待定方位角进行补偿。
本申请还提供一种雷达装置，包括：
天线结构，包括多根输入天线；
至少一个处理单元；
至少一个存储器，所述至少一个存储器被耦合到所述至少一个处理单元并且存储用于由所述至少一个处理单元执行的指令，所述指令当由所述至少一个处理单元执行时，使得所述雷达装置执行如上所述的雷达的目标方位角计算方法。
本申请还提供一种可读存储介质，所述可读存储介质上存储有计算机程序指令；所述计算机程序指令被处理器执行时实现如上所述的雷达的目标方位角计算方法。
本申请的雷达的目标方位角计算方法、雷达装置及可读存储介质，雷达的目标方位角计算方法包括：获取多根输入天线的复数向量；对复数向量分别进行傅里叶变换和现代空间谱计算，得到第一方位角计算结果与第二方位角计算结果；对第一方位角计算结果与第二方位角计算结果进行比较分析，确定至少一待定方位角及对应的瞬时置信度；根据待定方位角与瞬时置信度更新已存储的多个待定方位角的累计置信度；输出累计置信度大于置信度阈值的待定方位角作为目标方位角。本申请将傅里叶变换和现代空间谱的方位角计算结果进行结合分析，同时考虑方位角的瞬间置信度与累计置信度来最终确定目标方位角，可以得到精度、置信度和分辨力均足够高的目标方位角。
附图说明
图1是根据第一实施例示出的雷达的目标方位角计算方法的流程示意图；
图2是根据第二实施例示出的雷达装置的结构示意图。
具体实施方式
以下由特定的具体实施例说明本申请的实施方式，熟悉此技术的人士可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本申请的其他优点及功效。
在下述描述中，参考附图，附图描述了本申请的若干实施例。应当理解，还可使用其他实施例，并且可以在不背离本申请的精神和范围的情况下进行机械组成、结构、电气以及操作上的改变。下面的详细描述不应该被认为是限制性的，这里使用的术语仅是为了描述特定实施例，而并非旨在限制本申请。
虽然在一些实例中术语第一、第二等在本文中用来描述各种元件，但是这些元件不应当被这些术语限制。这些术语仅用来将一个元件与另一个元件进行区分。
再者，如同在本文中所使用的，单数形式“一”、“一个”和“该”旨在也包括复数形式，除非上下文中有相反的指示。应当进一步理解，术语“包含”、“包括”表明存在所述的特征、步骤、操作、元件、组件、项目、种类、和/或组，但不排除一个或多个其他特征、步骤、操作、元件、组件、项目、种类、和/或组的存在、出现或添加。此处使用的术语“或”和“和/或”被解释为包括性的，或意味着任一个或任何组合。因此，“A、B或C”或者“A、B和/或C”意味着“以下任一个：A；B；C；A和B；A和C；B和C；A、B和C”。仅当元件、功能、步骤或操作的组合在某些方式下内在地互相排斥时，才会出现该定义的例外。
第一实施例
图1是根据第一实施例示出的雷达的目标方位角计算方法的流程示意图。如图1所示，本实施例的雷达的目标方位角计算方法，包括：
步骤S1，获取多根输入天线的复数向量；
其中，无线信道从发射天线到接收天线，通常采用复数描述，从而可以同时表示信道对信号的衰减和时延，复数向量也即复数的向量表示，用于表示接收天线上的各路径信号。
步骤S2，对复数向量分别进行傅里叶变换和现代空间谱计算，得到第一方位角计算结果与第二方位角计算结果；
可选地，第一方位角计算结果包括第一方位角集合与第一结果质量，第二方位角计算结果包括第二方位角集合与第二结果质量，第一方位角集合与第二方位角集合包含计算得到的方位角，第一结果质量与第二结果质量指计算结果的质量，一般与谱峰表现有关。
其中，对复数向量进行傅里叶变换的过程，可包括：
对复数向量进行傅里叶变换，求得傅里叶变换幅度谱；
遍历傅里叶变换幅度谱，寻找幅度最高的局部最大值与幅度次高的局部最大值；
获取幅度最高的局部最大值对应的第一方位角作为第一方位角集合，获取第一质量因子作为第一结果质量，第一质量因子为幅度最高的局部最大值与幅度次高的局部最大值之间的比值。
其中，傅里叶变换可以使用快速傅里叶变换(FFT)来完成，对于最小天线间距为s(通常为λ/2)，孔径为A的稀布阵天线而言，可以将不存在天线的输入位置填0，从而得到2(A /s)规模的输入序列，方便快速计算。
傅里叶变换也可以使用稀疏的DFT(离散傅里叶变换)来完成，首先获取来自N根输入天线的复数向量RX，并按照天线位置(单位为波长λ)生成稀疏旋转因子，进而在当前波束的视场范围内连续扫描N条傅里叶变换谱线，并对每条谱线求模得到傅里叶变换幅度谱曲线。对于NFFT点输出的方位角DFT，假设第n根天线的位置(以首根天线为基准，λ为单位)为pos(n)，第n根接收天线的复数向量为RX(n)，则对于DFT的第i个输出点，有：
DFT(i)＝|Sum(RX(n)*Twiddle(i,n))| (1)
Twiddle(i，n)＝ Exp(J*2*Π*pos(n)/λ*i/NFFT) (2)
使用稀疏的DFT进行变换，可以仅在波束的方向上执行傅里叶变换，而不是在-180°到+180°范围内求解全部，节省计算量；可以仅对天线所在的位置乘以旋转因子，没有天线的位置不执行复数乘法，对于稀布阵天线显著节省计算量；可以在任意非半波长λ/2整数倍的位置生成旋转因子，因此天线间距设计可以更灵活，而不一定是要保持半波长的整数倍。
在对复数向量进行傅里叶变换求得傅里叶变换幅度谱后，遍历傅里叶变换幅度谱，寻找幅度最高的局部最大值(主峰)与幅度次高的局部最大值(次峰)，进而，获取幅度最高的局部最大值对应的第一方位角作为第一方位角集合，获取第一质量因子作为第一结果质量，其中，第一质量因子为幅度最高的局部最大值与幅度次高的局部最大值之间的比值，即主峰与次峰之比，该值理论上永远≥1.0。
对复数向量进行现代空间谱计算的过程，可包括：
对复数向量进行现代空间谱计算，求得用于表征目标方位信息的空间谱；
遍历空间谱，寻找幅度最低的局部最小值与幅度次低的局部最小值；
获取幅度最低的局部最小值对应的第二方位角及幅度次低的局部最小值对应的第三方位角作为第二方位角集合；计算幅度最低的局部最小值的倒数作为第二质量因子，以及计算幅度次低的局部最小值的倒数作为第三质量因子，得到第二结果质量。
其中，现代空间谱计算可以根据实际需求和计算能力选取任意一种，例如MUSIC，ESPRIT等。本实施例的空间谱为不针对每条谱线求倒数而得到的空间谱，先使用不求倒数的空间谱计算第二方位角集合，空间谱的谱值不小于0，幅度最低的局部最小值也即空间谱的最低谷，幅度次低的局部最小值也即空间谱的次低谷，现代空间谱的计算结果包含最低谷与次低谷对应的方位角。在找到空间谱的最低谷和次低谷后，分别对最低谷和次低谷求倒数，分别得到第一质量因子和第二质量因子，按照现代空间谱的计算方法，通常仅当质量因子≥1.0的时候，才被认为是一个有效的谱值，对应的方位角结果质量越好。如此，根据第二质量因子与第三质量因子的算法，第二质量因子≥1.0时，第三质量因子存在≥1.0的可能，而第二质量因子＜1.0时，第三质量因子必然＜1.0。由于本实施例在计算空间谱时先不针对每条谱线求倒数，而是在找到空间谱的最低谷和次低谷后仅针对最低谷和次低谷求倒数，从而大大节省了计算量。
实际实现时，可以将第二质量因子及第三质量因子分别与预设阈值(通常为1.0)进行比较，以判断幅度最低的局部最小值与幅度次低的局部最小值的有效性，再根据幅度最低的局部最小值与幅度次低的局部最小值的有效性判断结果得到第二方位角集合，并将对应的质量因子作为第二结果质量。具体地，当仅第二质量因子大于1时，获取幅度最低的局部最小值对应的第二方位角作为第二方位角集合；当第二质量因子与第三质量因子均大于1时，获取幅度最低的局部最小值对应的第二方位角及幅度次低的局部最小值对应的第三方位角作为第二方位角集合；当第二质量因子与第三质量因子均小于1时，第二方位角预估结果中不具有方位角数据。也就是说，在确定第二方位角集合时，可以同时输出第二方位角和第三方位角而不考虑质量因子是否合格，也可以选择不输出质量因子＜1.0的方位角。当选择不输出质量因子＜1.0的方位角时，后置单元可以在感知到有多个目标时(通过傅里叶谱峰质量判断，详见下文)，反馈信息请求降低所述预设阈值，从而强制输出质量因子＜1.0的方位角，一般来说，此情况主要针对幅度次低的局部最小值对应的方位角存在。
步骤S3，对第一方位角计算结果与第二方位角计算结果进行比较分析，确定至少一待定方位角及对应的瞬时置信度；
在步骤S3中，根据第一结果质量与第二结果质量，对第一方位角集合与第二方位角集合进行比较，确定至少一待定方位角及对应的瞬时置信度。如此，可以对第一方位角集合与第二方位角集合的结果质量进行综合分析，从第一方位角集合与第二方位角集合中筛选出可靠性较高的结果并评估其置信度，避免单一傅里叶变换或现代空间谱计算结果的偏差。
步骤S2中，经过傅里叶变换，可以得到第一方位角与第一质量因子，经过现代空间谱计算，可以得到第二方位角与对应的第二质量因子、第三方位角与对应的第三质量因子，进而在步骤S3中，结合第一质量因子、第二质量因子、第三质量因子对第一方位角、第二方位角、第三方位角进行分析，选取可靠性较高的结果并评估其置信度，作为后续输出目标方位角的参考。
可选地，步骤S3的分析过程如下：
当第二质量因子与第三质量因子均小于第一预设阈值(通常为1.0)时，将第一方位角作为待定方位角，并赋予对应的瞬时置信度一大于或等于置信度阈值的值。这种情况下，表明现代空间谱的计算结果质量较差，计算得到的第二方位角和第三方位角有效性低，此时，将傅里叶谱峰方位角(第一方位角)作为待定方位角，赋予对应的瞬时置信度一大于或等于置信度阈值的值，例如赋予的值为置信度阈值。待定方位角在步骤S4中继续进行筛选，置信度阈值为步骤S4中用于筛选是否输出待定方位角的参数。也就是说，这种情况下可以通过单次估计直接达到置信度阈值，从而可以立即输出该方位角结果。
当第二质量因子与第三质量因子中至少之一大于或等于第一预设阈值时，根据第一结果质量从第一方位角集合和第二方位角集合中确定至少一待定方位角并确定对应的瞬时置信度。这种情况下，表明现代空间谱的计算结果具有至少一个有效的方位角，此时需要再结合第一结果质量进行分析，根据分析情况从多个方位角中确定待定方位角并确定对应的瞬时置信度，具体可包括以下策略：
(1)当仅第二质量因子大于或等于第一预设阈值时，若第一结果质量大于第二预设阈值，则判断第二方位角与第一方位角是否匹配，并在判断结果为匹配时，确定第一方位角为待定方位角，并赋予对应的瞬时置信度一大于或等于置信度阈值的值；若判断结果为不匹配，则确定第一方位角与第二方位角为待定方位角，并赋予对应的瞬时置信度一小于置信度阈值的值。这种情况下，第一结果质量大于第二预设阈值，表明傅里叶变换的结果质量较好，如果第二方位角与第一方位角匹配，则将第一方位角作为待定方位角，因为傅里叶谱峰是经过交叉验证的，是实时的，且通常比空间谱更精确。而如果第二方位角与第一方位角不匹配，则说明两者之中至少有一个方位角是错误的，则本次将均赋予两者的结果以较低的瞬时置信度，较低的瞬时置信度低于置信度阈值，优选为1，从而可以根据下次周期性的方位角评估信息确定是否输出；
(2)当仅第二质量因子大于或等于第一预设阈值时，若第一结果质量小于或等于第二预设阈值，则确定第一方位角、第二方位角与第三方位角为待定方位角，赋予第一方位角、第二方位角对应的瞬时置信度一小于置信度阈值的值，赋予第三方位角对应的瞬时置信度的值为0。这种情况下，第一结果质量小于或等于第二预设阈值，表明傅里叶变换的结果质量较差，说明本次方位角估计的时刻极有可能是有来自多个方位角的多个目标的信号，否则傅里叶变换的谱峰质量不会过低，此时空间谱理应同时输出最低谷对应第二方位角和次低谷对应的第三方位角，但是仅输出一个，其必然是最低谷对应第二方位角，说明空间谱的阈值过于严苛，需要强制输出次低谷对应的第三方位角。最终，第一方位角、第二方位角赋予较低的瞬时置信度，例如各为1。而赋予第三方位角的瞬时置信度为0，从而本周期中步骤S3的结果不会影响步骤S4中该第三方位角的累计置信度的更新结果，使该第三方位角的累计置信度保持原状；
(3)当第二质量因子与第三质量因子均大于或等于第一预设阈值时，若第一结果质量大于第二预设阈值，则判断第二方位角、第三方位角与第一方位角是否匹配，确定第二方位角、第三方位角为待定方位角，并赋予与第一方位角匹配的方位角对应的瞬时置信度一大于或等于置信度阈值的值，赋予与第一方位角不匹配的方位角对应的瞬时置信度一小于置信度阈值的值。这种情况下，第一结果质量大于第二预设阈值，表明傅里叶变换的结果质量较好，当有任何一个空间谱的结果与傅里叶变换的结果匹配，则表明该空间谱的结果置信度较高。其中，由于第二质量因子与第三质量因子均大于或等于第一预设阈值，表明空间谱计算结果质量较好，可以确定第二方位角、第三方位角为待定方位角，赋予与第一方位角匹配的方位角对应的瞬时置信度一大于或等于置信度阈值的值，如赋予的值为置信度阈值，由于傅里叶变换的角度分辨力比较粗糙，可以存在第二方位角、第三方位角均与第一方位角匹配的情况；赋予与第一方位角不匹配的方位角对应的瞬时置信度一小于置信度阈值的值，如赋予的值为1；
(4)当第二质量因子与第三质量因子均大于或等于第一预设阈值时，若第一结果质量小于或等于第二预设阈值，则确定第二方位角与第三方位角为待定方位角，赋予对应的瞬时置信度一小于置信度阈值的值。这种情况下，第一结果质量小于或等于第二预设阈值，表明傅里叶变换的结果质量较差，说明本次方位角估计的时刻极有可能是有来自多个方位角的多个目标的信号，否则傅里叶变换的谱峰质量不会过低，而此时空间谱刚好能够提供多个高质量的结果，则本次选择相信空间谱的多个高质量结果，而忽略FFT的低质量谱峰。如此，确定第二方位角与第三方位角为待定方位角，赋予对应的瞬时置信度一小于置信度阈值的值，如赋予的值为1，而第一方位角直接丢弃，不再向后置单元输出，这是因为在天线较少的稀布阵情况下，多目标可能会导致傅里叶变换彻底混乱，得到错误的谱峰位置，此时最可靠的方式是只相信现代空间谱结果所代表的方位角。
通过上述多种情况下的分析策略，可以结合傅里叶变换与现代空间谱的计算结果，得到可靠性较高的结果并较准确地评估其置信度，避免单一傅里叶变换或现代空间谱计算结果的偏差。
步骤S4，根据待定方位角与瞬时置信度更新已存储的多个待定方位角的累计置信度；
其中，将步骤S3确定的待定方位角与已存储的多个待定方位角进行匹配，根据匹配结果，使用瞬时置信度对对应的累计置信度进行更新。累计置信度通过对已计算周期的瞬时置信度进行累计得到，从而，将雷达的瞬时数据与历史数据进行结合，在毫秒级的连续周期内，可以达到数据统计分析的类似效果，提高数据分析的准确性。
可选地，更新已存储的多个待定方位角的累计置信度时，将与步骤S3确定的待定方位角匹配的已存储的待定方位角的累计置信度加上对应的瞬时置信度；将与步骤S3确定的待定方位角不匹配的已存储的待定方位角的累计置信度减去一预设值(例如为1)，此时，若累计置信度小于零，则删除对应的待定方位角和累计置信度。如果已存储的待定方位角中不存在步骤S3确定的待定方位角，则将步骤S3确定的待定方位角新增为已存储的待定方位角，并初始化对应的累计置信度为对应瞬时置信度的值。
步骤S5，输出累计置信度大于置信度阈值的待定方位角作为目标方位角。
其中，在完成累计置信度的更新后，如果有累计的累计置信度高于置信度阈值，则选取累计的累计置信度高于置信度阈值的一个或多个待定方位角作为本次的最终方位角输出，反之，则继续根据下一周期的评估进行输出，从而最终实现多目标方位角的评估能力。由于本申请将傅里叶变换和现代空间谱的方位角计算结果进行结合分析，同时考虑方位角的瞬间置信度与累计置信度来最终确定目标方位角，因而得到的目标方位角具有更高的精度、置信度和分辨力，可以在复杂车载环境中使用。
可选地，本实施例的方法，还包括：
获取车辆的运动姿态信息；
根据运动姿态信息对已存储的待定方位角进行补偿。
其中，运动姿态信息为偏航率时，补偿后的方位角A[n+1]＝A[n]+w*T，w为偏航率，T为偏航率信息更新周期。通过运动姿态信息对已存储的待定方位角进行补偿，可以提高输出的目标方位角的准确性。
第二实施例
图2是根据第二实施例示出的雷达装置的结构示意图。如图2所示，本实施例的雷达装置，包括：
天线结构11，包括多根输入天线；
至少一个处理单元13；
至少一个存储器12，至少一个存储器12被耦合到至少一个处理单元13并且存储用于由至少一个处理单元13执行的指令，指令当由至少一个处理单元13执行时，使得雷达装置执行如第一实施例所述的雷达的目标方位角计算方法。
本申请还提供一种可读存储介质，所述可读存储介质上存储有计算机程序指令；所述计算机程序指令被处理器执行时实现如第一实施例所述的雷达的目标方位角计算方法。
本申请的雷达的目标方位角计算方法、雷达装置及可读存储介质，获取多根输入天线的复数向量；对复数向量分别进行傅里叶变换和现代空间谱计算，得到第一方位角计算结果与第二方位角计算结果；对第一方位角计算结果与第二方位角计算结果进行比较分析，确定至少一待定方位角及对应的瞬时置信度；根据待定方位角与瞬时置信度更新已存储的多个待定方位角的累计置信度；输出累计置信度大于置信度阈值的待定方位角作为目标方位角。本申请将傅里叶变换和现代空间谱的方位角计算结果进行结合分析，同时考虑方位角的瞬间置信度与累计置信度来最终确定目标方位角，可以得到精度、置信度和分辨力均足够高的目标方位角。
上述实施例仅例示性说明本申请的原理及其功效，而非用于限制本申请。任何熟悉此技术的人士皆可在不违背本申请的精神及范畴下，对上述实施例进行修饰或改变。因此，举凡所属技术领域中具有通常知识者在未脱离本申请所揭示的精神与技术思想下所完成的一切等效修饰或改变，仍应由本申请的权利要求所涵盖。
Claims (11)
1.一种雷达的目标方位角计算方法，其特征在于，包括：
S1.获取多根输入天线的复数向量；
S2.对所述复数向量分别进行傅里叶变换和现代空间谱计算，得到第一方位角计算结果与第二方位角计算结果；
S3.对所述第一方位角计算结果与所述第二方位角计算结果进行比较分析，确定至少一待定方位角及对应的瞬时置信度；
S4.根据所述待定方位角与所述瞬时置信度更新已存储的多个待定方位角的累计置信度；
S5.输出累计置信度大于置信度阈值的待定方位角作为目标方位角。
2.根据权利要求1所述的雷达的目标方位角计算方法，其特征在于，步骤S2中，所述第一方位角计算结果包括第一方位角集合与第一结果质量，所述第二方位角计算结果包括第二方位角集合与第二结果质量；
步骤S3，包括：
根据所述第一结果质量与所述第二结果质量，对所述第一方位角集合与所述第二方位角集合进行比较，确定至少一待定方位角及对应的瞬时置信度。
3.根据权利要求2所述的雷达的目标方位角计算方法，其特征在于，步骤S2，包括：
对所述复数向量进行傅里叶变换，求得傅里叶变换幅度谱；
遍历所述傅里叶变换幅度谱，寻找幅度最高的局部最大值与幅度次高的局部最大值；
获取所述幅度最高的局部最大值对应的第一方位角作为所述第一方位角集合，获取第一质量因子作为所述第一结果质量，所述第一质量因子为所述幅度最高的局部最大值与所述幅度次高的局部最大值之间的比值。
4.根据权利要求2或3所述的雷达的目标方位角计算方法，其特征在于，步骤S2，包括：
对所述复数向量进行现代空间谱计算，求得用于表征目标方位信息的空间谱；
遍历所述空间谱，寻找幅度最低的局部最小值与幅度次低的局部最小值；
获取所述幅度最低的局部最小值对应的第二方位角及所述幅度次低的局部最小值对应的第三方位角作为所述第二方位角集合；计算所述幅度最低的局部最小值的倒数作为第二质量因子，以及计算所述幅度次低的局部最小值的倒数作为第三质量因子，得到所述第二结果质量。
5.根据权利要求4所述的雷达的目标方位角计算方法，其特征在于，所述第一方位角集合为傅里叶变换幅度谱的最高谱峰对应的第一方位角，所述第一结果质量为傅里叶变换幅度谱的最高谱峰与次高谱峰之间的比值，步骤S3，包括：
S31.当所述第二质量因子与所述第三质量因子均小于第一预设阈值时，将所述第一方位角作为所述待定方位角，并赋予对应的瞬时置信度一大于或等于所述置信度阈值的值；
S32.当所述第二质量因子与所述第三质量因子中至少之一大于或等于所述第一预设阈值时，根据所述第一结果质量从所述第一方位角集合和所述第二方位角集合中确定至少一待定方位角并确定对应的瞬时置信度。
6.根据权利要求5所述的雷达的目标方位角计算方法，其特征在于，步骤S32，包括：
当仅所述第二质量因子大于或等于所述第一预设阈值时，若所述第一结果质量大于第二预设阈值，则判断所述第二方位角与所述第一方位角是否匹配，并在判断结果为匹配时，确定所述第一方位角为所述待定方位角，并赋予对应的瞬时置信度一大于或等于所述置信度阈值的值；若判断结果为不匹配，则确定所述第一方位角与所述第二方位角为所述待定方位角，并赋予对应的瞬时置信度一小于所述置信度阈值的值；
当仅所述第二质量因子大于或等于所述第一预设阈值时，若所述第一结果质量小于或等于所述第二预设阈值，则确定所述第一方位角、所述第二方位角与所述第三方位角为所述待定方位角，赋予所述第一方位角、所述第二方位角对应的瞬时置信度一小于所述置信度阈值的值，赋予所述第三方位角对应的瞬时置信度的值为0；
当所述第二质量因子与所述第三质量因子均大于或等于所述第一预设阈值时，若所述第一结果质量大于所述第二预设阈值，则判断所述第二方位角、所述第三方位角与所述第一方位角是否匹配，确定所述第二方位角、所述第三方位角为所述待定方位角，并赋予与所述第一方位角匹配的方位角对应的瞬时置信度一大于或等于所述置信度阈值的值，赋予与所述第一方位角不匹配的方位角对应的瞬时置信度一小于所述置信度阈值的值；
当所述第二质量因子与所述第三质量因子均大于或等于所述第一预设阈值时，若所述第一结果质量小于或等于所述第二预设阈值，则确定所述第二方位角与所述第三方位角为所述待定方位角，赋予对应的瞬时置信度一小于所述置信度阈值的值。
7.根据权利要求1所述的雷达的目标方位角计算方法，其特征在于，步骤S4，包括：
S41.将所述待定方位角与已存储的多个待定方位角进行匹配；
S42.根据匹配结果，使用所述瞬时置信度对对应的累计置信度进行更新。
8.根据权利要求7所述的雷达的目标方位角计算方法，其特征在于，步骤S42，包括：
将匹配的已存储的待定方位角的累计置信度加上对应的瞬时置信度以进行更新；
将不匹配的已存储的待定方位角的累计置信度减去一预设值以进行更新；
已存储的待定方位角中不存在步骤S3确定的待定方位角时，将步骤S3确定的待定方位角新增为已存储的待定方位角，并初始化对应的累计置信度为对应瞬时置信度的值。
9.根据权利要求1所述的雷达的目标方位角计算方法，其特征在于，所述方法，还包括：
获取车辆的运动姿态信息；
根据所述运动姿态信息对所述已存储的待定方位角进行补偿。
10.一种雷达装置，其特征在于，包括：
天线结构，包括多根输入天线；
至少一个处理单元；
至少一个存储器，所述至少一个存储器被耦合到所述至少一个处理单元并且存储用于由所述至少一个处理单元执行的指令，所述指令当由所述至少一个处理单元执行时，使得所述雷达装置执行如权利要求1至9中任一项所述的雷达的目标方位角计算方法。
11.一种可读存储介质，其特征在于，所述可读存储介质上存储有计算机程序指令；所述计算机程序指令被处理器执行时实现如权利要求1至9中任一项所述的雷达的目标方位角计算方法。
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Citations (15)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20090153395A1 (en) * | 2007-12-14 | 2009-06-18 | Hitachi, Ltd. | Radar apparatus and method of measuring azimuth angle of target |
| JP2010054344A (ja) * | 2008-08-28 | 2010-03-11 | Denso Corp | 方位検出装置 |
| US20110298653A1 (en) * | 2010-06-04 | 2011-12-08 | Denso Corporation | Method and device for detecting azimuth |
| JP2015025744A (ja) * | 2013-07-26 | 2015-02-05 | 日本電気株式会社 | レーダ装置及び飛翔体仰角算出方法 |
| CN107037398A (zh) * | 2017-06-23 | 2017-08-11 | 电子科技大学 | 一种二维music算法估计波达方向的并行计算方法 |
| US20180203107A1 (en) * | 2017-01-17 | 2018-07-19 | Denso Ten Limited | Radar device and target detecting method |
| CN109683126A (zh) * | 2019-01-14 | 2019-04-26 | 极目光(深圳)科技有限公司 | 波达角测量方法、信号处理设备及存储介质 |
| CN109782245A (zh) * | 2018-12-31 | 2019-05-21 | 深圳市华讯方舟太赫兹科技有限公司 | 波达方向估计方法及装置、雷达、可读存储介质 |
| KR20190108006A (ko) * | 2018-03-13 | 2019-09-23 | 재단법인대구경북과학기술원 | 레이더 신호 처리 장치 및 방법 |
| US20190353771A1 (en) * | 2018-05-15 | 2019-11-21 | Denso Ten Limited | Azimuth calculation device and azimuth calculation method |
| CN110501682A (zh) * | 2019-09-29 | 2019-11-26 | 北京润科通用技术有限公司 | 一种车载雷达测量目标方位角的方法及车载雷达 |
| KR20200010816A (ko) * | 2018-07-23 | 2020-01-31 | 재단법인대구경북과학기술원 | 다중 채널 안테나를 위한 레이더 신호 처리 장치 및 방법 |
| CN111693978A (zh) * | 2020-05-13 | 2020-09-22 | 复旦大学 | 基于mimo毫米波雷达的散点检测方法 |
| CN111722195A (zh) * | 2020-06-29 | 2020-09-29 | 上海蛮酷科技有限公司 | 一种雷达遮挡检测方法及计算机存储介质 |
| CN111751798A (zh) * | 2020-07-22 | 2020-10-09 | 上海英恒电子有限公司 | 一种雷达测角方法 |
-
2021
- 2021-02-22 CN CN202110195823.4A patent/CN113030933B/zh active Active
Patent Citations (16)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20090153395A1 (en) * | 2007-12-14 | 2009-06-18 | Hitachi, Ltd. | Radar apparatus and method of measuring azimuth angle of target |
| JP2010054344A (ja) * | 2008-08-28 | 2010-03-11 | Denso Corp | 方位検出装置 |
| US20110298653A1 (en) * | 2010-06-04 | 2011-12-08 | Denso Corporation | Method and device for detecting azimuth |
| JP2011257150A (ja) * | 2010-06-04 | 2011-12-22 | Denso Corp | 方位検出装置 |
| JP2015025744A (ja) * | 2013-07-26 | 2015-02-05 | 日本電気株式会社 | レーダ装置及び飛翔体仰角算出方法 |
| US20180203107A1 (en) * | 2017-01-17 | 2018-07-19 | Denso Ten Limited | Radar device and target detecting method |
| CN107037398A (zh) * | 2017-06-23 | 2017-08-11 | 电子科技大学 | 一种二维music算法估计波达方向的并行计算方法 |
| KR20190108006A (ko) * | 2018-03-13 | 2019-09-23 | 재단법인대구경북과학기술원 | 레이더 신호 처리 장치 및 방법 |
| US20190353771A1 (en) * | 2018-05-15 | 2019-11-21 | Denso Ten Limited | Azimuth calculation device and azimuth calculation method |
| KR20200010816A (ko) * | 2018-07-23 | 2020-01-31 | 재단법인대구경북과학기술원 | 다중 채널 안테나를 위한 레이더 신호 처리 장치 및 방법 |
| CN109782245A (zh) * | 2018-12-31 | 2019-05-21 | 深圳市华讯方舟太赫兹科技有限公司 | 波达方向估计方法及装置、雷达、可读存储介质 |
| CN109683126A (zh) * | 2019-01-14 | 2019-04-26 | 极目光(深圳)科技有限公司 | 波达角测量方法、信号处理设备及存储介质 |
| CN110501682A (zh) * | 2019-09-29 | 2019-11-26 | 北京润科通用技术有限公司 | 一种车载雷达测量目标方位角的方法及车载雷达 |
| CN111693978A (zh) * | 2020-05-13 | 2020-09-22 | 复旦大学 | 基于mimo毫米波雷达的散点检测方法 |
| CN111722195A (zh) * | 2020-06-29 | 2020-09-29 | 上海蛮酷科技有限公司 | 一种雷达遮挡检测方法及计算机存储介质 |
| CN111751798A (zh) * | 2020-07-22 | 2020-10-09 | 上海英恒电子有限公司 | 一种雷达测角方法 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 石菊奇: "雷达通信一体化系统中的DOA估计方法研究", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库信息科技辑》, no. 1, pages 39 - 57 * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN113030933B (zh) | 2024-06-04 |
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