CN113484836A - 基于时域信号幅度差值排序的干扰检测和剔除方法 - Google Patents

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孙靖虎
吴健
曾迪
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Abstract

本发明提供一种基于时域信号幅度差值排序的干扰检测和剔除方法，采用基于时域信号幅度差值排序的干扰检测和剔除技术，对雷达接收机采样信息进行差值预处理，进而对预处理的结果进行降序排列，并记录降序序列在原采样信号中的下标次序，选取出前Q个下标次序值并进行扩容，最终对扩容后的采样信号进行置零处理，从而完成对干扰信号的剔除，并经过多次的实车验证，证明本发明所述的方法能够较好的检出和剔除时序信号中的干扰序列，从而提高雷达系统的信噪比。

Description

基于时域信号幅度差值排序的干扰检测和剔除方法
技术领域
本发明涉及雷达信号处理技术领域，尤其是涉及一种基于时域信号幅度差值排序的干扰检测和剔除方法。
背景技术
伴随车载雷达系统的发展，未来汽车装载雷达系统是汽车行业发展和科技发展的必然趋势，也是人们未来对驾驶安全和驾驶舒适的必然要求。伴随着车载雷达的迅速发展，车载雷达系统必将得到大范围应用，考虑到每年有7200万辆新车注册，按每辆车平均3个（或更多）车载雷达计算，未来每年大约有2亿多个新的汽车雷达传感器行走在大街小巷。但由于雷达系统频带、波形等原因，雷达系统间出现的干扰问题也将日渐突出。干扰现象将会引发车载雷达检测出虚假目标，降低雷达系统的信噪比，造成雷达系统的虚警率和漏检率提高，造成误判，灵敏度也将随之降低，干扰所造成的后果严重影响车载雷达系统的安全性。从20世纪九十年代起，随着信息产业和半导体技术的发展，抗干扰技术主要在信号波形设计、信号编码研究等方面做了大量研究。但是波形设计，信号编码，零陷波束赋形等抗干扰技术，实现流程比较复杂，计算复杂度较高，对于计算量有限的车载雷达片上系统可实现性较低。
发明内容
针对上述问题，本专利提出了一种基于时域信号幅度差值排序的干扰检测和剔除方法，包括以下步骤：
S1：获取雷达接收机端的雷达发射天线回波信号，作为待检测ADC采样信号；
S2：对所述待检测ADC采样信号进行预处理后，转步骤S3；
S3：进行差值排序处理后，再进行最大差值标记处理；
S4：进行标记扩容，扩容后采用信号置零处理，完成干扰信号剔除。
具体的，首先定义待检测ADC采样信号为：
Figure 541875DEST_PATH_IMAGE001
，N为采样信号个数；对每个chirp的所述待检测ADC采样信号
Figure 159939DEST_PATH_IMAGE002
进行预处理。
其中，所述预处理，具体为：计算所述待检测ADC采样信号
Figure 633645DEST_PATH_IMAGE002
的差值，公式为：
Figure 399476DEST_PATH_IMAGE003
。
进一步的，对所述
Figure 85672DEST_PATH_IMAGE004
进行降序排列得序列
Figure 89400DEST_PATH_IMAGE005
。进而记录所述序列
Figure 29281DEST_PATH_IMAGE005
数值所对应的在所述
Figure 485670DEST_PATH_IMAGE006
中的下标次序
Figure 444399DEST_PATH_IMAGE007
。
进一步的，选取所述序列
Figure 37054DEST_PATH_IMAGE005
中前Q个值所对应的
Figure 852564DEST_PATH_IMAGE006
下标次序
Figure 61828DEST_PATH_IMAGE008
，其中，
Figure 620985DEST_PATH_IMAGE009
。
进一步的，设定整数变量U，对
Figure 333726DEST_PATH_IMAGE008
对应的下标集合进行扩容，得下标集合
Figure 556023DEST_PATH_IMAGE010
：
Figure 190266DEST_PATH_IMAGE011
。
其中，当
Figure 287535DEST_PATH_IMAGE012
时，赋值
Figure 799988DEST_PATH_IMAGE013
。
当
Figure 691721DEST_PATH_IMAGE014
时，赋值
Figure 609999DEST_PATH_IMAGE015
。
进一步的，扩容得到下标集合
Figure 776538DEST_PATH_IMAGE016
后，对采样信号
Figure 198292DEST_PATH_IMAGE017
进行置零处理：
Figure 526505DEST_PATH_IMAGE018
，完成完成干扰信号的剔除。
综上所述，本发明提供一种基于时域信号幅度差值排序的干扰检测和剔除方法，采用基于时域信号幅度差值排序的干扰检测和剔除技术，对雷达接收机采样信息进行差值预处理，进而对预处理的结果进行降序排列，并记录降序序列在原采样信号中的下标次序，选取出前Q个下标次序值并进行扩容，最终对扩容后的采样信号进行置零处理，从而完成对干扰信号的剔除，并经过多次的实车验证，证明本发明所述的方法能够较好的检出和剔除时序信号中的干扰序列，从而提高雷达系统的信噪比。
附图说明
图1 为本发明所述的基于时域信号幅度差值排序的干扰检测和剔除方法流程图。
图2为本发明所述的干扰检测的场景示意图。
图3为一实施例中在有干扰下汽车左后侧雷达检测的2DMAP图。
图4为一实施例中在有干扰下汽车右后侧雷达检测的2DMAP图。
图5为采用本发明所述的方法进行去干扰后的左后侧雷达检测2DMAP图。
图6为采用本发明所述的方法进行去干扰后的右后侧雷达检测2DMAP图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明提出的基于时域信号幅度差值排序的干扰检测和剔除方法，并经测试可知本发明能够较好的检出和剔除时序信号中的干扰序列，从而提高雷达系统的信噪比。具体的包括以下步骤（如图1所示）：
S1：获取雷达接收机端的雷达发射天线回波信号，作为待检测ADC采样信号。
定义待检测ADC采样信号为：
Figure 666499DEST_PATH_IMAGE001
，N为采样信号个数；对每个chirp的所述待检测ADC采样信号
Figure 371150DEST_PATH_IMAGE002
进行预处理。
S2：对所述待检测ADC采样信号进行预处理。
所述预处理，还包括：计算所述待检测ADC采样信号
Figure 116252DEST_PATH_IMAGE002
的差值，公式为：
Figure 116831DEST_PATH_IMAGE003
。
S3：进行差值排序处理后，再进行最大差值标记处理。
具体为：对所述
Figure 744122DEST_PATH_IMAGE004
进行降序排列得序列
Figure 252464DEST_PATH_IMAGE005
。
记录所述序列
Figure 648810DEST_PATH_IMAGE005
数值所对应的在所述
Figure 53246DEST_PATH_IMAGE006
中的下标次序
Figure 433412DEST_PATH_IMAGE007
。
选取所述序列
Figure 214286DEST_PATH_IMAGE005
中前Q个值所对应的
Figure 730718DEST_PATH_IMAGE006
下标次序
Figure 70171DEST_PATH_IMAGE008
，其中，
Figure 672053DEST_PATH_IMAGE009
。
S4：进行标记扩容，扩容后采用信号置零处理，完成干扰信号剔除。
设定整数变量U，对
Figure 459881DEST_PATH_IMAGE008
对应的下标集合进行扩容，得下标集合
Figure 830819DEST_PATH_IMAGE010
：
Figure 842637DEST_PATH_IMAGE011
。
当
Figure 931816DEST_PATH_IMAGE012
时，赋值
Figure 320072DEST_PATH_IMAGE013
。
当
Figure 545517DEST_PATH_IMAGE014
时，赋值
Figure 728237DEST_PATH_IMAGE015
。
进一步的，扩容得到下标集合
Figure 507974DEST_PATH_IMAGE016
后，对采样信号
Figure 935807DEST_PATH_IMAGE017
进行置零处理：
Figure 15758DEST_PATH_IMAGE018
。
为了便于本领域技术人员理解，进一步对本发明实施效果进行详细说明，如图2所示为干扰检测的场景示例，其中，1-本车，2-目标车。如图3-4所示，分别为左后侧雷达和右后侧雷达在有干扰下场景下检测的2DMAP图，可见，2DMAP上在大约60-70m出现了强烈的干扰信号，抬升整体的底噪情况，淹没近处的车辆目标，形成漏检的情况。而采用本发明所述的基于时域信号幅度差值排序的干扰检测和剔除方法，如图5-6所示，可去除波纹状的底噪，剔除强干扰，能检出更多近处的车辆目标，比上述方法检测的结构更加精确，也可以检测出更多车辆周围的其他车辆。很明显，通过本发明方案的设计实施方法，能够较好的检出和剔除时序信号中的干扰序列，提高雷达系统的信噪比。
以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (10)

1.一种基于时域信号幅度差值排序的干扰检测和剔除方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：获取雷达接收机端的雷达发射天线回波信号，作为待检测ADC采样信号；
S2：对所述待检测ADC采样信号进行预处理后，转步骤S3；
S3：进行差值排序处理后，再进行最大差值标记处理；
S4：进行标记扩容，扩容后采用信号置零处理，完成干扰信号剔除。
2.根据权利要求1所述的基于时域信号幅度差值排序的干扰检测和剔除方法，其特征在于，还包括：定义待检测ADC采样信号为：
Figure 217159DEST_PATH_IMAGE001
，N为采样信号个数；对每个chirp的所述待检测ADC采样信号
Figure 665458DEST_PATH_IMAGE002
进行预处理。
3.根据权利要求2所述的基于时域信号幅度差值排序的干扰检测和剔除方法，其特征在于，所述预处理，还包括：计算所述待检测ADC采样信号
Figure 226888DEST_PATH_IMAGE002
的差值，公式为：
Figure 153256DEST_PATH_IMAGE003
。
4.根据权利要求3所述的基于时域信号幅度差值排序的干扰检测和剔除方法，其特征在于，还包括：对所述
Figure 498786DEST_PATH_IMAGE004
进行降序排列得序列
Figure 852407DEST_PATH_IMAGE005
。
5.根据权利要求4所述的基于时域信号幅度差值排序的干扰检测和剔除方法，其特征在于，还包括：记录所述序列
Figure 650599DEST_PATH_IMAGE005
数值所对应的在所述
Figure 380658DEST_PATH_IMAGE006
中的下标次序
Figure 580695DEST_PATH_IMAGE007
。
6.根据权利要求5所述的基于时域信号幅度差值排序的干扰检测和剔除方法，其特征在于，还包括：选取所述序列
Figure 105217DEST_PATH_IMAGE005
中前Q个值所对应的
Figure 892170DEST_PATH_IMAGE006
下标次序
Figure 425919DEST_PATH_IMAGE008
，其中，
Figure 480463DEST_PATH_IMAGE009
。
7.根据权利要求6所述的基于时域信号幅度差值排序的干扰检测和剔除方法，其特征在于，还包括：设定整数变量U，对
Figure 441466DEST_PATH_IMAGE008
对应的下标集合进行扩容，得下标集合
Figure 214250DEST_PATH_IMAGE010
：
Figure 223794DEST_PATH_IMAGE011
。
8.根据权利要求7所述的基于时域信号幅度差值排序的干扰检测和剔除方法，其特征在于，还包括：当
Figure 398423DEST_PATH_IMAGE012
时，赋值
Figure 264748DEST_PATH_IMAGE013
。
9.根据权利要求8所述的基于时域信号幅度差值排序的干扰检测和剔除方法，其特征在于，还包括：当
Figure 524828DEST_PATH_IMAGE014
时，赋值
Figure 633336DEST_PATH_IMAGE015
。
10.根据权利要求9所述的基于时域信号幅度差值排序的干扰检测和剔除方法，其特征
在于，还包括：扩容得到下标集合
Figure 662472DEST_PATH_IMAGE016
后，对采样信号
Figure 965278DEST_PATH_IMAGE017
进行置零处理：
Figure 712654DEST_PATH_IMAGE018
。
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