CN113189577A - 一种基于快速斜坡模式lfmcw车载雷达测距测速方法 - Google Patents

一种基于快速斜坡模式lfmcw车载雷达测距测速方法 Download PDF

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Abstract

该发明公开了一种基于快速斜坡模式LFMCW车载雷达测距测速方法，属于信号处理技术，具体涉及快速傅里叶变换和压缩感知技术。本发明将此前提出的用于HSR模式的CS模型与传统的FFT技术结合，综合两者优势，对数字差拍基带信号先进行FFT处理，重新低速采样后，进一步用CS技术处理，以较小的运算量实现较优的距离速度性能。本发明的有益效果是在不增加信号带宽和时宽的前提下，有效提高目标距离、速度分辨率及精度；在CS基础上以更小的运算量实现较高的距离速度测量性能。

Description

一种基于快速斜坡模式LFMCW车载雷达测距测速方法
技术领域
本发明属于信号处理技术，具体涉及快速傅里叶变换和压缩感知技术。
背景技术
快速斜坡(High Speed Ramp,HSR)模式的线性调频连续波具有单目标距离速度无耦合，多目标无需配对等优点，车载雷达普遍采用HSR模式。HSR模式的目标检测所采用的传统方法是二维快速傅里叶变换(two-Dimensional Fast Fourier Transform，2D-FFT)，此方法分别在快时间维，慢时间维做FFT以得到目标的距离和速度信息，但距离分辨率受限于信号带宽，速度分辨率受限于信号发射时长。
基于压缩感知的快速斜坡模式LFMCW车载雷达信号处理方法，打破了上述限制，提高了信号测量的距离速度分辨率，但在进行距离速度二维测量时，其对应的感知矩阵数据量较大。在应用此方法时，随着所要处理数据量的增加，重构算法的运算量、复杂度会随之提高。考虑到算法的实时性，压缩感知(Compressed Sensing，CS)方法对发射信号的一帧斜坡数，斜坡信号时长，采样率等有一定限制。
为解决传统2D-FFT方法距离速度性能受限，压缩感知方法运算量过大的问题，现在提出一种基于压缩感知与FFT联合的快速斜坡模式LFMCW车载雷达测距测速方法。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是，传统2D-FFT算法的距离分辨率受限于信号带宽，速度分辨率受限于信号发射时长，而基于压缩感知的方法在打破此限制，提高距离速度分辨性能的同时提高了运算复杂度，对硬件的处理器性能要求高。
本发明为解决传统2D-FFT算法性能受限，CS算法运算量大的问题，以更小的运算量实现较高的距离速度分辨率和精度性能，提出一种基于快速斜坡模式LFMCW车载雷达测距测速方法，该方法包括：
步骤1：将接收信号回波与本振信号，即发射信号进行混频，得到模拟差拍基带信号，忽略回波相对于发射信号的相位变化；假设发射信号中心频率为f0，光速为c，一个斜坡时长为Tc，调频斜率为k，一帧内共NV个斜坡，一个斜坡的采样点数NR＝fs*Tc，即最大可测距离
Figure BDA0003017878950000011
最大可测速度
Figure BDA0003017878950000012
其中
Figure BDA0003017878950000013
表示发射信号波长；第n个斜坡的目标回波
Figure BDA0003017878950000021
其中多普勒频率
Figure BDA0003017878950000022
v0表示目标速度；
Figure BDA0003017878950000023
Rn表示目标相对于第n个斜坡的距离，且Rn＝R0-v0*nTc，R0表示目标相对于第一个斜坡的距离，距离频率fRn＝-kτn；
步骤2：将模拟差拍基带信号通过采样频率为fs的低速ADC，输出采样的数字差拍基带信号；
步骤3：对步骤2的数字差拍基带信号进行2D-FFT处理，得到距离-多普勒谱，可将其量化为二维数据，行表示距离维，列表示速度维；
步骤4：根据距离-多普勒图，对结果进行移频，将目标所在的距离或速度频率搬移到频率为零处。假设2D-FFT频谱的距离、速度峰值频率分别为Rf，Vf，则距离移频项Rmove＝exp(-j2πnRf/fs)，速度移频项Vmove＝exp(-j2πVf/fs)。
若只在距离维对数据降采样，即一个斜坡的数据量减小，但一帧的斜坡数不变；按距离维将FFT数据与距离移频项对应相乘，此时目标的距离频率移到零频处，多普勒频率不变。
若同时对距离维与速度维数据降采样，即一个斜坡的数据量减小，同时一帧的斜坡数也减少；按距离维将FFT数据与距离移频项相乘，再按速度维将FFT数据与速度移频项相乘，此时目标的距离频率和多普勒频率均被移到零频处；
步骤5：为得到零频部分的细化频谱，可重新低速抽样，为使抽样后不发生频谱混叠，需在抽样前进行低通滤波；设置低通滤波的截止频率为fs/D，其中D为正整数，表示采样比。若只在距离维对数据降采样，按距离维对移频后的数据做低通滤波；若同时对距离维与速度维数据降采样，按距离速度二维对移频后的数据做二维低通滤波；移频信号经低通滤波后得到目标所在频率附近频段的信息，将低速采样的采样频率设为fs/D，则可得到数据量减小为原1/D或1/D2的测量信号；
步骤6：对上述低速采样信号进行基于压缩感知的距离速度二维信号处理；首先设计感知矩阵，令CS模型中距离轴划分点数为M，CS模型中速度轴划分点数为L，则距离轴中第m个距离网格点
Figure BDA0003017878950000024
其中m＝1,2,...,M，速度轴中第l个速度网格点
Figure BDA0003017878950000031
其中l＝1,2,...,L；(NV'*NR')*(M*L)维感知矩阵A的第p行第q列元素
Figure BDA0003017878950000032
其中τ表示距离延时，为M维向量，第m个元素
Figure BDA0003017878950000033
a1＝(p-1)modNR'+1，表示原低速采样频率下的距离维索引；a2＝(q-1)modM+1，表示本模型距离维索引；b1＝floor((p-1)/NR')+1，表示原低速采样频率下的速度维索引；b2＝floor((q-1)/M)+1，表示本模型速度维索引；df表示差拍频率，为L*M维矩阵，第l行第m列元素df(l,m)＝fv(l)-fR(m)，其中fR表示距离频率，为M维向量，第m个元素fR(m)＝-k*τ(m)；fv表示多普勒频率，为L维向量，第l个元素
Figure BDA0003017878950000034
若只在距离维对数据降
采样，上述的
Figure BDA0003017878950000038
Vmax′＝Vmax，
Figure BDA0003017878950000036
NV'＝NV；若同时对距离维与速度维数据降采样，上述的
Figure BDA0003017878950000037
在仅基于CS的信号处理方法中，感知矩阵为(NV*NR)*(σNV*σNR)维，测量信号为1*(NV*NR)维。若只在距离维对数据降采样，感知矩阵为(NV*NR/D)*(σNV*σNR/D)维，减小为原来的1/D2，测量信号为1*(NV*NR/D)维，减小为原来的1/D；若同时对距离维与速度维数据降采样，感知矩阵为(NV/D*NR/D)*(σNV/D*σNR/D)维，减小为原来的1/D4，测量信号为1*(NV/D*NR/D)维，减小为原来的1/D2。
步骤7：将步骤6输出的感知矩阵与步骤5输出的测量信号输入正交匹配追踪(Orthogonal Matching Pursuit，OMP)重构系统；
步骤8：根据正交匹配追踪重构系统输出的稀疏信号s的非零值索引估计目标的距离、速度信息。
本发明的有益效果是：
在不增加信号带宽和时宽的前提下，有效提高目标距离、速度分辨率及精度；
相较于仅基于CS的方法，以更小的运算量实现较高的距离速度测量性能。
附图说明
图1为基于CS与FFT联合的HSR模式车载雷达测距测速框图；
图2为2D-FFT测量结果；
图3为距离一维频移信号频谱图；
图4为距离速度二维频移信号频谱图；
图5为距离一维理想低通滤波信号频谱图；
图6为距离速度二维理想低通滤波信号频谱图；
图7为距离一维低速采样信号时域图；
图8为距离速度二维低速采样信号时域图；
图9为距离一维降采样的目标重构结果；
图10为距离速度二维降采样的目标重构结果；
图11为基于CS的目标重构结果；
图12为距离一维降采样的目标重构结果；
图13为距离速度二维降采样的目标重构结果。
具体实施方式
步骤1：令发射的HSR模式的LFMCW信号中心频率为77GHz，带宽为500MHz，一个斜坡的时宽为32μs，一帧内共128个斜坡。模拟多个动目标场景，目标1、2分别位于17m、17.15m处，速度分别为9.9m/s、10.1m/s。设ADC的采样率fs为4MHhz，模拟产生数字差拍基带信号。
步骤2：对步骤1产生的数字差拍基带信号做2D-FFT处理，结果如图2所示。从图中可看出，传统的2D-FFT无法分辨两个目标，只有一个峰值点。
步骤3：根据步骤2所得峰值频率，对2D-FFT结果进行频移。分别对其在距离一维和距离速度二维做频移，移频后的信号频谱图分别如图3，图4所示。从图中可看出，经过距离维的移频，距离维频率被移到横向的频谱中心，即距离零频处，而多普勒频率未改变；经过距离速度二维的移频，频谱峰值被搬移到频谱中心，即距离维频率，多普勒频率均被移到零频。
步骤4：令距离(速度)采样比D＝32，对步骤3所得数据进行理想低通滤波处理，距离一维和距离速度二维低通滤波后的信号频谱图分别如图5，图6所示。
步骤5：对低通滤波结果重新进行低速采样，得到测量信号，距离一维和距离速度二维低速采样信号时域图分别如图7，图8所示。
步骤6：定义压缩比为CS模型的距离(速度)网格数与实际距离(速度)维采样点数的比值，令距离(速度)压缩比σ＝4，设计感知矩阵。此时距离、速度分辨率都提升为原FFT的4倍，距离分辨率
Figure BDA0003017878950000051
速度分辨率
Figure BDA0003017878950000052
将上述测量信号与感知矩阵输入OMP系统，得到重构的目标距离速度信息。
对距离一维降采样后采用CS处理的重构结果和对距离速度二维降采样后采用CS处理的重构结果分别如图9，图10所示。对比图2和图9、10，可看出本方法确能将2D-FFT分辨不出的目标分开，在不增加信号带宽和时宽的前提下，提高了距离、速度分辨率。
图9中重构的两目标分别位于16.8m，17.1m；速度分别为9.8687m/s，9.9876m/s，平均距离误差和平均速度误差分别为0.125m，0.0718m/s。图10中重构的两目标分别位于16.8m，17.04m；速度分别为9.9876m/s，10.2729m/s，平均距离误差和平均速度误差分别为0.155m，0.1302m/s。对距离一维做降采样的距离、速度性能相比于对距离维与速度维均做降采样的距离、速度性能高，但以更多的数据量为代价。本方法误差的产生原因是所划分的距离速度网格值与目标实际值存在一定偏差。
步骤7：考虑在同等条件下，本方法与仅基于CS的方法性能对比。令信号一帧内共发射32个斜坡，目标1、2分别位于17m、17.15m处，速度分别为10.6m/s、12.1m/s，压缩比为2，其余条件不变。以MATLAB运行OMP算法的时间来衡量算法的运算量。
直接对目标回波做CS处理的重构结果如图11所示；令距离采样比为32，对目标回波距离一维降采样的重构结果如图12所示；令距离采样比为32，速度采样比为8，对目标回波距离速度二维降采样的重构结果如图13所示。三者的平均距离误差分别为0.05m，0.05355m，0.14645m；平均速度误差分别为0.4112m/s，0.4122m/s，2.1098m/s；OMP算法重构时间分别为1.8342s，0.0032s，0.0006s。比较图11和图12，距离误差增至1.07倍左右，速度估计性能不变，但运算时间降至1/600左右，相较于运算量的降低优势，距离性能损失可忽略不计；比较图12和图13，距离误差增至2.7倍左右，速度误差增至5.13倍左右，运算时间降至1/5左右，即对距离一维做降采样后的距离、速度性能相比于对距离维与速度维均做降采样后的距离、速度性能高，但是以较高的运算量为代价。
经过实验验证，本方法在FFT基础上利用CS突破了信号带宽对距离分辨率的限制，信号发射时长对速度分辨率的限制，有效提高了距离、速度分辨率，又联合FFT结果对目标回波进行降采样以减小进入重构系统的数据量，相较于仅基于CS的信号处理方法，运算量大大降低。

Claims (1)

1.一种基于快速斜坡模式LFMCW车载雷达测距测速方法，该方法包括：
步骤1：将接收信号回波与本振信号，即发射信号进行混频，得到模拟差拍基带信号，忽略回波相对于发射信号的相位变化；假设发射信号中心频率为f0，光速为c，一个斜坡时长为Tc，调频斜率为k，一帧内共NV个斜坡，一个斜坡的采样点数NR＝fs*Tc，即最大可测距离
Figure FDA0003017878940000011
最大可测速度
Figure FDA0003017878940000012
其中
Figure FDA0003017878940000013
表示发射信号波长；第n个斜坡的目标回波
Figure FDA0003017878940000014
其中多普勒频率
Figure FDA0003017878940000015
v0表示目标速度；
Figure FDA0003017878940000016
Rn表示目标相对于第n个斜坡的距离，且Rn＝R0-v0*nTc，R0表示目标相对于第一个斜坡的距离，距离频率fRn＝-kτn；
步骤2：将模拟差拍基带信号通过采样频率为fs的低速ADC，输出采样的数字差拍基带信号；
步骤3：对步骤2的数字差拍基带信号进行2D-FFT处理，得到距离-多普勒谱，可将其量化为二维数据，行表示距离维，列表示速度维；
步骤4：根据距离-多普勒图，对结果进行移频，将目标所在的距离或速度频率搬移到频率为零处。假设2D-FFT频谱的距离、速度峰值频率分别为Rf，Vf，则距离移频项Rmove＝exp(-j2πnRf/fs)，速度移频项Vmove＝exp(-j2πVf/fs)。
若只在距离维对数据降采样，即一个斜坡的数据量减小，但一帧的斜坡数不变；按距离维将FFT数据与距离移频项对应相乘，此时目标的距离频率移到零频处，多普勒频率不变。
若同时对距离维与速度维数据降采样，即一个斜坡的数据量减小，同时一帧的斜坡数也减少；按距离维将FFT数据与距离移频项相乘，再按速度维将FFT数据与速度移频项相乘，此时目标的距离频率和多普勒频率均被移到零频处；
步骤5：为得到零频部分的细化频谱，可重新低速抽样，为使抽样后不发生频谱混叠，需在抽样前进行低通滤波；设置低通滤波的截止频率为fs/D，其中D为正整数，表示采样比。若只在距离维对数据降采样，按距离维对移频后的数据做低通滤波；若同时对距离维与速度维数据降采样，按距离速度二维对移频后的数据做二维低通滤波；移频信号经低通滤波后得到目标所在频率附近频段的信息，将低速采样的采样频率设为fs/D，则可得到数据量减小为原1/D或1/D2的测量信号；
步骤6：对上述低速采样信号进行基于压缩感知的距离速度二维信号处理；首先设计感知矩阵，令CS模型中距离轴划分点数为M，CS模型中速度轴划分点数为L，则距离轴中第m个距离网格点
Figure FDA0003017878940000021
其中m＝1,2,...,M，速度轴中第l个速度网格点
Figure FDA0003017878940000022
其中l＝1,2,...,L；(NV'*NR')*(M*L)维感知矩阵A的第p行第q列元素
Figure FDA0003017878940000023
其中τ表示距离延时，为M维向量，第m个元素
Figure FDA0003017878940000024
a1＝(p-1)modNR'+1，表示原低速采样频率下的距离维索引；a2＝(q-1)modM+1，表示本模型距离维索引；b1＝floor((p-1)/NR')+1，表示原低速采样频率下的速度维索引；b2＝floor((q-1)/M)+1，表示本模型速度维索引；df表示差拍频率，为L*M维矩阵，第l行第m列元素df(l,m)＝fv(l)-fR(m)，其中fR表示距离频率，为M维向量，第m个元素fR(m)＝-k*τ(m)；fv表示多普勒频率，为L维向量，第l个元素
Figure FDA0003017878940000025
若只在距离维对数据降采样，上述的
Figure FDA0003017878940000026
Vmax′＝Vmax，
Figure FDA0003017878940000027
NV'＝NV；若同时对距离维与速度维数据降采样，上述的
Figure FDA0003017878940000028
在仅基于CS的信号处理方法中，感知矩阵为(NV*NR)*(σNV*σNR)维，测量信号为1*(NV*NR)维。若只在距离维对数据降采样，感知矩阵为(NV*NR/D)*(σNV*σNR/D)维，减小为原来的1/D2，测量信号为1*(NV*NR/D)维，减小为原来的1/D；若同时对距离维与速度维数据降采样，感知矩阵为(NV/D*NR/D)*(σNV/D*σNR/D)维，减小为原来的1/D4，测量信号为1*(NV/D*NR/D)维，减小为原来的1/D2。
步骤7：将步骤6输出的感知矩阵与步骤5输出的测量信号输入正交匹配追踪(Orthogonal Matching Pursuit，OMP)重构系统；
步骤8：根据正交匹配追踪重构系统输出的稀疏信号s的非零值索引估计目标的距离、速度信息。
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