CN115291202A - 基于FrFT的车载雷达的目标加速度估计方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种基于FrFT的车载雷达的目标加速度估计方法及系统，该方法包括：将连续发射的多个线性调频脉冲信号和接收的回波信号进行混频处理和滤波得到回波的差拍信号，并对其进行采样得到离散差拍信号；对各离散差拍信号做一维傅里叶变换得到目标距离，并获取目标距离处多个离散差拍信号对应的回波数据；对多组回波数据进行相参积累，根据线性调频脉冲信号FrFT模函数的特性，搜索最优旋转阶数，以对相参积累后的离散差拍信号进行FrFT变换，并根据FrFT变换后的离散差拍信号确定运动目标的加速度估计值。通过改进的FrFT变换方法，结合FrFT模函数特性搜索最优旋转阶数，提高运动目标的加速度估计精度。

Description

基于FrFT的车载雷达的目标加速度估计方法及系统

技术领域

本发明涉及信号处理技术领域，特别是涉及一种基于FrFT的车载雷达的目标加速度估计方法及系统。

背景技术

随着科技的发展，面对国内日益拥堵的城市交通状况，自动驾驶已经逐渐成为未来汽车驾驶的必然选择。自动驾驶车辆关键技术包括环境感知、精确定位、路径规划和线控执行四个核心环节。其中环境感知不仅是其它三类关键技术的数据基础，也是四个核心环节中的核心，因为只有在准确获取驾驶环境和其它目标的感知信息前提下，自动驾驶系统才能做出正确的规划和控制。

环境感知技术主要包括目标状态感知和目标识别，常使用相机、毫米波雷达和激光雷达等传感器共同实现。其中毫米波雷达主要负责感知运动目标的距离、速度、加速度、方位角信息。目前传统的毫米波雷达信号处理技术基本不会考虑测量目标的加速度信息，同时在目标距离、速度估计时往往忽略加速度带来的偏移误差。但实际上，如果能精确测量运动目标的加速度，不仅可以补偿加速度带来估计误差，得到目标更加精确的距离与速度信息，还能更准确的判断目标运动状态，对目标的运动进行预测，自动采取措施进行避障与路径规划，防止交通事故的发生，减小事故发生的概率。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于FrFT的车载雷达的目标加速度估计方法及系统，能够解决目前绝大部分汽车毫米波雷达无法测量运动目标加速度的问题，更加精确地判断目标的运动状态。

为实现上述目的，本发明提供了如下方案：

本发明提供了一种基于FrFT的车载雷达的目标加速度估计方法，所述方法包括：

采用毫米波雷达连续发射多个线性调频脉冲信号，并通过雷达接收天线接收运动目标反射的回波信号；所述回波信号为线性调频脉冲信号经运动目标反射后被雷达接收天线接收的信号；

将所述回波信号与所述线性调频脉冲信号进行混频处理和低通滤波，得到回波的差拍信号；对各所述回波的差拍信号进行采样，得到离散差拍信号；

对各所述离散差拍信号做一维傅里叶变换得到目标距离，并获取目标距离处多个离散差拍信号对应的回波数据；所述回波数据为相位信息；

对多个雷达接收天线接收的多组回波数据进行相参积累，得到相参积累后的离散差拍信号；

根据线性调频脉冲信号FrFT模函数的特性，搜索最优旋转阶数，以对所述相参积累后的离散差拍信号进行FrFT变换，并根据FrFT变换后的离散差拍信号确定运动目标的加速度估计值。

可选地，所述回波信号S_t(t)的表达式为：

S_r(t)＝S_t(t-τ)＝exp{j[(2πf₀(t-τ)+πK(t-τ)²)]},t∈[0,T_p]；

其中，S_r(t)表示回波信号，S_t(t)表示线性调频脉冲信号，f₀为信号初始频率，τ为所述回波信号与所述线性调频脉冲信号间的回波时延，K为调频斜率， T_p为线性调频脉冲宽度。

可选地，所述回波的差拍信号的表达式为：

t∈[0,T_p]，n∈[0,N-1]

其中，S_I(t)表示回波的差拍信号，R₀为运动目标初始时刻与毫米波雷达的径向距离，v为运动目标初始时刻的径向速度，a为运动目标初始时刻的径向加速度，f₀为信号初始频率，c为光速，K为调频斜率，T_p为线性调频脉冲宽度，n为回波的数量。

可选地，所述根据线性调频脉冲信号FrFT模函数的特性，搜索最优旋转阶数，以对所述相参积累后的离散差拍信号进行FrFT变换，具体包括：

设定FrFT旋转阶数范围；所述FrFT旋转阶数范围根据运动目标的最大加速度范围确定；

在满足FrFT旋转阶数范围的条件下，设置第一旋转阶数步长进行旋转阶数搜索，得到幅值最大的旋转阶数与幅值次大的旋转阶数；

计算所述相参积累后的离散差拍信号的FrFT模函数，根据所述FrFT模函数的对称性，在幅值最大的旋转阶数与幅值次大的旋转阶数之间设置第二旋转阶数步长进行旋转阶数搜索，得到最优旋转阶数；所述第二旋转阶数步长小于所述第一旋转阶数步长。

可选地，所述根据FrFT变换后的离散差拍信号确定运动目标的加速度估计值，具体包括：

基于所述FrFT变换后的离散差拍信号，确定变换后的离散差拍信号的峰值和所述峰值对应的频率；

判断运动目标的速度是否超过设定阈值；

若否，则根据所述频率，确定对应的相位信息，并根据所述相位信息，确定信号的调频斜率，根据所述调频斜率，确定运动目标的加速度估计值；

若是，则通过Keystone变换对所述频率进行校正，得到校正后的频率，并根据所述校正后的频率，确定运动目标的加速度估计值。

可选地，在所述对多个雷达接收天线接收的多组回波数据进行相参积累，得到相参积累后的离散差拍信号之后，还包括：

对各雷达接收天线接收的相参积累后的离散差拍信号进行相位差补偿；所述相位差为各天线阵元接收到的信号与回波信号的入射角相关的相位差。

可选地，完成相位差补偿后的离散差拍信号的表达式为：

其中，S_I(t,n,p)表示完成相位差补偿后的离散差拍信号，p表示天线的编号，R₀为运动目标初始时刻与毫米波雷达的径向距离，v为运动目标初始时刻的径向速度，a为运动目标初始时刻的径向加速度，f₀为信号初始频率，c为光速，K为调频斜率，T_p为线性调频脉冲宽度，n为回波的数量，d为天线间距，θ为运动目标与天线的相对角度。

为实现上述目的，本发明还提供了如下方案：

一种基于FrFT的车载雷达的目标加速度估计系统，所述系统包括：

信号发射和接收单元，用于采用毫米波雷达连续发射多个线性调频脉冲信号，并通过雷达接收天线接收运动目标反射的回波信号；所述回波信号为线性调频脉冲信号经运动目标反射后被雷达接收天线接收的信号；

回波的差拍信号确定单元，用于将所述回波信号与所述线性调频脉冲信号进行混频处理和低通滤波，得到回波的差拍信号；对各所述回波的差拍信号进行采样，得到离散差拍信号；

目标距离和回波数据确定单元，用于对各所述离散差拍信号做一维傅里叶变换得到目标距离，并获取目标距离处多个离散差拍信号对应的回波数据；所述回波数据为相位信息；

相参积累单元，用于对多个雷达接收天线接收的多组回波数据进行相参积累，得到相参积累后的离散差拍信号；

加速度确定单元，用于根据线性调频脉冲信号FrFT模函数的特性，搜索最优旋转阶数，以对所述相参积累后的离散差拍信号进行FrFT变换，并根据 FrFT变换后的离散差拍信号确定运动目标的加速度估计值。

可选地，所述加速度确定单元包括：

旋转阶数范围确定模块，用于设定FrFT旋转阶数范围；所述FrFT旋转阶数范围根据运动目标的最大加速度范围确定；

旋转阶数搜索模块，用于在满足FrFT旋转阶数范围的条件下，设置第一旋转阶数步长进行旋转阶数搜索，得到幅值最大的旋转阶数与幅值次大的旋转阶数；

最优旋转阶数确定模块，用于计算所述相参积累后的离散差拍信号的 FrFT模函数，根据所述FrFT模函数的对称性，在幅值最大的旋转阶数与幅值次大的旋转阶数之间设置第二旋转阶数步长进行旋转阶数搜索，得到最优旋转阶数；所述第二旋转阶数步长小于所述第一旋转阶数步长。

可选地，所述加速度确定单元，还包括：

频率确定模块，用于基于所述FrFT变换后的离散差拍信号，确定变换后的离散差拍信号的峰值和所述峰值对应的频率；

判断模块，用于判断运动目标的速度是否超过设定阈值；

第一加速度确定模块，用于在运动目标的速度未超过设定阈值时，根据所述频率，确定对应的相位信息，并根据所述相位信息，确定信号的调频斜率，根据所述调频斜率，确定运动目标的加速度估计值；

第二加速度确定模块，用于在在运动目标的速度超过设定阈值时，通过 Keystone变换对所述频率进行校正，得到校正后的频率，并根据所述校正后的频率，确定运动目标的加速度估计值。

根据本发明提供的具体实施例，本发明公开了以下技术效果：

本发明提供了一种基于FrFT的车载雷达的目标加速度估计方法及系统，所述方法包括：采用毫米波雷达连续发射多个线性调频脉冲信号，并通过雷达接收天线接收运动目标反射的回波信号；将所述回波信号与所述线性调频脉冲信号进行混频处理和低通滤波，得到回波的差拍信号；对各所述回波的差拍信号进行采样，得到离散差拍信号；对各所述离散差拍信号做一维傅里叶变换得到目标距离，并获取目标距离处多个离散差拍信号对应的回波数据；对多个雷达接收天线接收的多组回波数据进行相参积累，得到相参积累后的离散差拍信号；根据线性调频脉冲信号FrFT模函数的特性，搜索最优旋转阶数，以对所述相参积累后的离散差拍信号进行FrFT变换，并根据FrFT变换后的离散差拍信号确定运动目标的加速度估计值。本发明通过改进的FrFT变换方法，结合 FrFT模函数的特性进行最优旋转阶数的搜索，提高了对运动目标的加速度估计的精度。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明基于FrFT的车载雷达的目标加速度估计方法的流程图；

图2为连续线性调频脉冲信号波形时频图；

图3为单Chirp脉冲回波信号与差拍信号的时频图；

图4为距离FFT未发生跨越距离分辨单元情况示意图；

图5为距离FFT发生跨越距离分辨单元情况示意图；

图6为多接收天线接收回波信号的示意图；

图7为粗略搜索最佳旋转阶数的结果示意图；

图8为精确搜索最佳旋转角度的结果示意图。

具体实施方式

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。

本发明的目的是提供一种基于FrFT的车载雷达的目标加速度估计方法及系统，能够解决目前绝大部分汽车毫米波雷达无法测量运动目标加速度的问题，更加精确地判断目标的运动状态，对目标的运动进行预测。

为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。

如图1所示，本发明一种基于FrFT的车载雷达的目标加速度估计方法，包括：

S1：采用毫米波雷达连续发射多个线性调频脉冲信号(也称为Chirp)，并通过雷达接收天线接收运动目标反射的回波信号；所述回波信号为线性调频脉冲信号经运动目标反射后被雷达接收天线接收的信号。

S2：将所述回波信号与所述线性调频脉冲信号进行混频处理和低通滤波，得到回波的差拍信号；对各所述回波的差拍信号进行采样，得到离散差拍信号。

S3：对各所述离散差拍信号做一维傅里叶变换得到目标距离，并获取目标距离处多个离散差拍信号对应的回波数据；所述回波数据为相位信息。

S4：对多个雷达接收天线接收的多组回波数据进行相参积累，得到相参积累后的离散差拍信号。

S5：根据线性调频脉冲信号FrFT模函数的特性，搜索最优旋转阶数，以对所述相参积累后的离散差拍信号进行FrFT变换，并根据FrFT变换后的离散差拍信号确定运动目标的加速度估计值。

具体地，步骤S2中，所述回波的差拍信号S_I(t)的表达式为：

S_r(t)为回波信号，S_t(t)为线性调频脉冲信号。

采样方式具体为：针对N个Chirp回波的差拍信号中的每个Chirp回波以采样周期T_s、采样点数M进行采样，得到一个二维M*N的离散信号矩阵(即离散差拍信号)。

进一步地，步骤S2中，线性调频脉冲信号可表示为：

S_t(t)＝exp[j(2πf₀t+πKt²)]t∈[0,T_p]； (2)

其中，S_t(t)为线性调频脉冲信号，f₀为信号初始频率，K为调频斜率，T_p为Chirp脉冲宽度。

假设雷达正前方有一运动目标，运动目标在初始时刻与雷达的径向距离为 R₀，运动目标以径向速度v、径向加速度a的状态远离雷达，且考虑采用“Stop-and-Go”模型用于目标回波信号建模。该模型假设目标在一个Chirp时间内是保持静止的，只在相邻两个Chirp间活动。基于此模型，单个Chirp回波信号与发射的线性调频脉冲信号间存在回波时延τ，表示为：

其中c为光速，那么，步骤S2中，Chirp回波信号可看成线性调频脉冲信号经过时延τ后的版本，所述回波信号S_r(t)表示为：

S_r(t)＝S_t(t-τ)＝exp{j[(2πf₀(t-τ)+πK(t-τ)²)]}t∈[0,T_p]； (4)

f₀为信号初始频率，τ为所述回波信号与所述线性调频脉冲信号间的回波时延，K为调频斜率，T_p为线性调频脉冲宽度。

进一步地，步骤S2中Chirp脉冲回波的差拍信号可由(2)和(4)带入 (1)得到：

S_I(t)＝exp{j[2π(f₀τ+Kτt)-πKτ²]}t∈[0,T_p]； (5)

然后将回波时延带入上式(5)，同时考虑到τ²非常小，因此忽略上式中πKτ²项，可以得到

进一步地，步骤S3考虑到连续发射N个Chirp，基于“Stop-and-Go”回波模型第n个Chirp回波时延为：

将时延τ_n带入公式(5)，同样忽略式中πKτ²项，得到：

上式中

项远小于

因此可以省略，最终可以得到N个Chirp 脉冲的回波的差拍信号公式为：

其中，c为光速，K为调频斜率，T_p为线性调频脉冲宽度，n为回波的数量。

进一步地，考虑多天线的数据，由于各天线通道间的数据经过距离傅里叶变换和KeyStone变换校正后，峰值处的还存在一个与天线阵列有关的相位，为了使各接收天线通道的回波能够相参积累，需要先对目标进行DOA估计，得到目标的入射角，然后补偿由天线阵列带来的相位差

后，便可进行多通道间数据的相参积累，将结果作为FrFT的输入估计调频斜率。

因此，在步骤S4所述对多个雷达接收天线接收的多组回波数据进行相参积累，得到相参积累后的离散差拍信号之后，还包括：

对各雷达接收天线接收的相参积累后的离散差拍信号进行相位差补偿；所述相位差为各天线阵元接收到的信号与回波信号的入射角相关的相位差。

进一步地，完成相位差补偿后的离散差拍信号的表达式为：

其中，p表示天线的编号，n为回波的数量，d为天线间距，通常为半波长，θ为运动目标与天线的相对角度。

进一步地，步骤S5中，所述根据线性调频脉冲信号FrFT模函数的特性，搜索最优旋转阶数，以对所述相参积累后的离散差拍信号进行FrFT变换，具体包括：

设定FrFT旋转阶数范围；所述FrFT旋转阶数范围根据运动目标的最大加速度范围确定。

在满足FrFT旋转阶数范围的条件下，设置第一旋转阶数步长进行旋转阶数搜索，得到幅值最大的旋转阶数与幅值次大的旋转阶数。

计算所述相参积累后的离散差拍信号的FrFT模函数，根据所述FrFT模函数的对称性，在幅值最大的旋转阶数与幅值次大的旋转阶数之间设置第二旋转阶数步长进行旋转阶数搜索，得到最优旋转阶数；所述第二旋转阶数步长小于所述第一旋转阶数步长。

进一步地，步骤S5中，所述根据FrFT变换后的离散差拍信号确定运动目标的加速度估计值，具体包括：

基于所述FrFT变换后的离散差拍信号，确定变换后的离散差拍信号的峰值和所述峰值对应的频率。

判断运动目标的速度是否超过设定阈值。

若否，则根据所述频率，确定对应的相位信息，并根据所述相位信息，确定信号的调频斜率，根据所述调频斜率，确定运动目标的加速度估计值。

若是，则通过Keystone变换对所述频率进行校正，得到校正后的频率，并根据所述校正后的频率，确定运动目标的加速度估计值。

具体地，对N个Chirp脉冲的回波S_I(t,n)沿距离维(快时间)t做傅里叶变换，得到公式(11)：

公式(11)表明S_I(t,n)沿快时间做傅里叶变换获得频谱包络的中心频谱位于f_t处，f_t可以表示为

从公式(12)可以看出f_t的值并不固定，与Chirp周期n有关，因此可以说快时间t和慢时间n耦合。对每一个Chirp回波做一维傅里叶变换(距离FFT)，若目标速度不大，则FFT后在相同频率处出现峰值，此时可直接提取N个Chirp 距离FFT峰值处的相位，得到一组与目标速度，加速度有关的数据序列(N*1)。若目标速度较大，则距离FFT后在峰值处的频率发生偏移，此时需采用 KeyStone变换来校正频率的偏移，让峰值校正回同一频率处，再提取峰值处的相位。下面分两种情况讨论。

情况一、假设运动目标速度不大，目标不会超过一个距离分辨单元(距离分辨单元即距离分辨率或者离散傅里叶变换的一个索引间隔)，即N个Chirp 脉冲的快时间离散傅里叶变换峰值在相同频率索引处，此时傅里叶变换后峰值处的相位可以表示为：

该式可以看成以为

初始频率、

为斜率的线性调频信号。可以直接将数据输入FrFT算法中估计调频斜率。

情况二、假设目标速度相对较大，目标跨越多个距离分辨单元，即N个 Chirp脉冲的快时间离散傅里叶变换峰值处频率索引存在偏移，在偏移处相邻两个Chirp快时间傅里叶变换峰值处的相位还会存在由偏移带来的额外相位误差。因此通过Keystone变换来校正因目标速度相对较大造成的快时间傅里叶变换峰值频率偏移的现象。

将式(10)做如下变换：

变换后得到：

此时，快时间t和慢时间n不再耦合，快时间傅里叶变换后不存在峰值索引偏移现象，因此可以将峰值处的相位提取出来，得到一组与目标速度，加速度有关的线性调频信号。

进一步地，对于FrFT的数值计算，采用Ozaktas采样型算法，该数值计算方法将连续FrFT复杂的积分变换转换成Chirp的卷积计算，因此可通过快速傅里叶变换来实现，这样可以大大减小计算量。同时Ozaktas采样型算法要求信号作量纲归一化处理，在这采用离散尺度法直接对离散信号进行尺度伸缩变换。采用尺度化因子

进行伸缩，将时间频域宽度归一化成

其中，T为发射N个Chirp的时间，f_d为1/T_c，即相邻两个Chirp 间隔时间的倒数。

在传统77GHZ车载毫米波雷达中远距离波形配参数置下，信号经归一化操作后，斜率的数值会相应的变小，要获得0.2m/s²加速度估计精度，FrFT旋转阶数步长需要设置为0.0001。因此简单的通过搜索二维平面峰值来确定最优旋转阶数非常耗时，需要更高效的搜索策略。

本发明中，采用改进的FrFT对所述相参积累后的离散差拍信号进行FrFT 变换，改进的FrFT表示为：

表示为：

FrFT的最优旋转角度需要在旋转角度范围与旋转后的FrFT频域进行二维搜索获得，如果旋转角度步长设置的很小或者信号长度较长，则需要很长的搜索时间，这对于车载毫米波雷达系统实时估计目标加速度是非常不利的，因此需要改进搜索策略。线性调频信号的FrFT模函数具有对称的性质，因此可以借助此性质采用粗搜索加细搜索的方式来提高搜索效率。

对于单分量线性调频信号

其改进后p阶FrFT模函数为

其中，旋转角度(旋转阶数)α＝p*π/2，从上式可知模函数具有对称性与单边单调性，因此可以利用该性质来优化搜索策略。先通过较大旋转阶数步长 w1粗搜索确定粗略估计值p1,然后判断p1-w1与p1+w1处FrFT模函数值，确定最优旋转阶数是在p1左侧还是右侧，然后在p1与max(p1-w1,p1+w1)间用更小的步长进一步细搜索，重复上述步骤，达到期望的精度。

为实现上述目的，本发明还提供了如下方案：

一种基于FrFT的车载雷达的目标加速度估计系统，所述系统包括：

信号发射和接收单元，用于采用毫米波雷达连续发射多个线性调频脉冲信号，并通过雷达接收天线接收运动目标反射的回波信号；所述回波信号为线性调频脉冲信号经运动目标反射后被雷达接收天线接收的信号。

回波的差拍信号确定单元，用于将所述回波信号与所述线性调频脉冲信号进行混频处理和低通滤波，得到回波的差拍信号；对各所述回波的差拍信号进行采样，得到离散差拍信号。

目标距离和回波数据确定单元，用于对各所述离散差拍信号做一维傅里叶变换得到目标距离，并获取目标距离处多个离散差拍信号对应的回波数据；所述回波数据为相位信息。

相参积累单元，用于对多个雷达接收天线接收的多组回波数据进行相参积累，得到相参积累后的离散差拍信号。

加速度确定单元，用于根据线性调频脉冲信号FrFT模函数的特性，搜索最优旋转阶数，以对所述相参积累后的离散差拍信号进行FrFT变换，并根据 FrFT变换后的离散差拍信号确定运动目标的加速度估计值。

进一步地，所述加速度确定单元包括：

旋转阶数范围确定模块，用于设定FrFT旋转阶数范围；所述FrFT旋转阶数范围根据运动目标的最大加速度范围确定。

旋转阶数搜索模块，用于在满足FrFT旋转阶数范围的条件下，设置第一旋转阶数步长进行旋转阶数搜索，得到幅值最大的旋转阶数与幅值次大的旋转阶数。

最优旋转阶数确定模块，用于计算所述相参积累后的离散差拍信号的 FrFT模函数，根据所述FrFT模函数的对称性，在幅值最大的旋转阶数与幅值次大的旋转阶数之间设置第二旋转阶数步长进行旋转阶数搜索，得到最优旋转阶数；所述第二旋转阶数步长小于所述第一旋转阶数步长。

进一步地，所述加速度确定单元，还包括：

频率确定模块，用于基于所述FrFT变换后的离散差拍信号，确定变换后的离散差拍信号的峰值和所述峰值对应的频率。

判断模块，用于判断运动目标的速度是否超过设定阈值。

第一加速度确定模块，用于在运动目标的速度未超过设定阈值时，根据所述频率，确定对应的相位信息，并根据所述相位信息，确定信号的调频斜率，根据所述调频斜率，确定运动目标的加速度估计值。

第二加速度确定模块，用于在在运动目标的速度超过设定阈值时，通过 Keystone变换对所述频率进行校正，得到校正后的频率，并根据所述校正后的频率，确定运动目标的加速度估计值。

具体实施例

参考图2和图3，其中，TX为发射的线性调频脉冲信号，RX为回波信号。使用毫米波雷达连续发射多个线性调频脉冲，并通过其接收端采集相应的回波信号，对接收到的目标回波信号与发射信号进行混频、低通滤波得到差拍信号。

对每一个脉冲序列做傅里叶变换，得到每一个脉冲下的目标距离。参考图 3，如目标距离未跨越距离分辨单元则直接选取该距离单元的慢时间维数据。参考图4，若目标距离跨越了距离分辨单元，则需要采用KeyStone变换来校正。

参考图5，当发射天线发射Chirp脉冲后，经物体发射被多个接收天线接收，这些接收天线通道间的数据相位仅存在由目标入射角带来的相位差，因此经过距离傅里叶变换后，正确补偿入射角相位差后，每个通道数据相位就变成只受目标速度、加速度影响，因此可以对这个数据进行相参积累。

对线性调频信号参数的估计首先需要设置合适的FrFT阶数范围，为了降低计算量可以预先估计目标的最大加速度范围，如在城市交通中，车辆的最大加速度预计不会超过am/s²，可通过计算得到加速度a对应旋转阶数为p，因此将阶数范围设置为(-p,p)。设置较大的旋转阶数步长进行粗搜索，得到幅值最大的旋转阶数与幅值次大的旋转阶数，根据模函数的对称性在两者之间设置更精确的步长进行搜索，得到最优旋转阶数p_opt。粗略搜索最佳旋转角度和精确搜索最佳旋转角度的结果示意图见图7和图8。

由于采用了离散尺度法的量纲归一化方法，调频斜率k_est与最优旋转阶数 p_opt不再是

的关系，可推出实际调频率与估计值之间的关系为

k＝k_est*f_D/T； (21)

将多普勒频率转成速度，T转成时间，最终得到加速度的估计值acc为：

本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的系统而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。

本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (10)

1.一种基于FrFT的车载雷达的目标加速度估计方法，其特征在于，所述方法包括：

采用毫米波雷达连续发射多个线性调频脉冲信号，并通过雷达接收天线接收运动目标反射的回波信号；所述回波信号为线性调频脉冲信号经运动目标反射后被雷达接收天线接收的信号；

将所述回波信号与所述线性调频脉冲信号进行混频处理和低通滤波，得到回波的差拍信号；对各所述回波的差拍信号进行采样，得到离散差拍信号；

对各所述离散差拍信号做一维傅里叶变换得到目标距离，并获取目标距离处多个离散差拍信号对应的回波数据；所述回波数据为相位信息；

对多个雷达接收天线接收的多组回波数据进行相参积累，得到相参积累后的离散差拍信号；

根据线性调频脉冲信号FrFT模函数的特性，搜索最优旋转阶数，以对所述相参积累后的离散差拍信号进行FrFT变换，并根据FrFT变换后的离散差拍信号确定运动目标的加速度估计值。

2.根据权利要求1所述的基于FrFT的车载雷达的目标加速度估计方法，其特征在于，所述回波信号的表达式为：

S_r(t)＝S_t(t-τ)＝exp{j[(2πf₀(t-τ)+πK(t-τ)²)]},t∈[0,T_p]；

其中，S_r(t)表示回波信号，S_t(t)表示线性调频脉冲信号，f₀为信号初始频率，τ为所述回波信号与所述线性调频脉冲信号间的回波时延，K为调频斜率，T_p为线性调频脉冲宽度。

3.根据权利要求1所述的基于FrFT的车载雷达的目标加速度估计方法，其特征在于，所述回波的差拍信号的表达式为：

其中，S_I(t)表示回波的差拍信号，R₀为运动目标初始时刻与毫米波雷达的径向距离，v为运动目标初始时刻的径向速度，a为运动目标初始时刻的径向加速度，f₀为信号初始频率，c为光速，K为调频斜率，T_p为线性调频脉冲宽度，n为回波的数量。

4.根据权利要求1所述的基于FrFT的车载雷达的目标加速度估计方法，其特征在于，所述根据线性调频脉冲信号FrFT模函数的特性，搜索最优旋转阶数，以对所述相参积累后的离散差拍信号进行FrFT变换，具体包括：

设定FrFT旋转阶数范围；所述FrFT旋转阶数范围根据运动目标的最大加速度范围确定；

在满足FrFT旋转阶数范围的条件下，设置第一旋转阶数步长进行旋转阶数搜索，得到幅值最大的旋转阶数与幅值次大的旋转阶数；

计算所述相参积累后的离散差拍信号的FrFT模函数，根据所述FrFT模函数的对称性，在幅值最大的旋转阶数与幅值次大的旋转阶数之间设置第二旋转阶数步长进行旋转阶数搜索，得到最优旋转阶数；所述第二旋转阶数步长小于所述第一旋转阶数步长。

5.根据权利要求1所述的基于FrFT的车载雷达的目标加速度估计方法，其特征在于，所述根据FrFT变换后的离散差拍信号确定运动目标的加速度估计值，具体包括：

基于所述FrFT变换后的离散差拍信号，确定变换后的离散差拍信号的峰值和所述峰值对应的频率；

判断运动目标的速度是否超过设定阈值；

若否，则根据所述频率，确定对应的相位信息，并根据所述相位信息，确定信号的调频斜率，根据所述调频斜率，确定运动目标的加速度估计值；

若是，则通过Keystone变换对所述频率进行校正，得到校正后的频率，并根据所述校正后的频率，确定运动目标的加速度估计值。

6.根据权利要求5所述的基于FrFT的车载雷达的目标加速度估计方法，其特征在于，在所述对多个雷达接收天线接收的多组回波数据进行相参积累，得到相参积累后的离散差拍信号之后，还包括：

对各雷达接收天线接收的相参积累后的离散差拍信号进行相位差补偿；所述相位差为各天线阵元接收到的信号与回波信号的入射角相关的相位差。

7.根据权利要求6所述的基于FrFT的车载雷达的目标加速度估计方法，其特征在于，完成相位差补偿后的离散差拍信号的表达式为：

其中，S_I(t,n,p)表示完成相位差补偿后的离散差拍信号，p表示天线的编号，R₀为运动目标初始时刻与毫米波雷达的径向距离，v为运动目标初始时刻的径向速度，a为运动目标初始时刻的径向加速度，f₀为信号初始频率，c为光速，K为调频斜率，T_p为线性调频脉冲宽度，n为回波的数量，d为天线间距，θ为运动目标与天线的相对角度。

8.一种基于FrFT的车载雷达的目标加速度估计系统，其特征在于，所述系统包括：

信号发射和接收单元，用于采用毫米波雷达连续发射多个线性调频脉冲信号，并通过雷达接收天线接收运动目标反射的回波信号；所述回波信号为线性调频脉冲信号经运动目标反射后被雷达接收天线接收的信号；

回波的差拍信号确定单元，用于将所述回波信号与所述线性调频脉冲信号进行混频处理和低通滤波，得到回波的差拍信号；对各所述回波的差拍信号进行采样，得到离散差拍信号；

目标距离和回波数据确定单元，用于对各所述离散差拍信号做一维傅里叶变换得到目标距离，并获取目标距离处多个离散差拍信号对应的回波数据；所述回波数据为相位信息；

相参积累单元，用于对多个雷达接收天线接收的多组回波数据进行相参积累，得到相参积累后的离散差拍信号；

加速度确定单元，用于根据线性调频脉冲信号FrFT模函数的特性，搜索最优旋转阶数，以对所述相参积累后的离散差拍信号进行FrFT变换，并根据FrFT变换后的离散差拍信号确定运动目标的加速度估计值。

9.根据权利要求8所述的基于FrFT的车载雷达的目标加速度估计系统，其特征在于，所述加速度确定单元包括：

旋转阶数范围确定模块，用于设定FrFT旋转阶数范围；所述FrFT旋转阶数范围根据运动目标的最大加速度范围确定；

旋转阶数搜索模块，用于在满足FrFT旋转阶数范围的条件下，设置第一旋转阶数步长进行旋转阶数搜索，得到幅值最大的旋转阶数与幅值次大的旋转阶数；

最优旋转阶数确定模块，用于计算所述相参积累后的离散差拍信号的FrFT模函数，根据所述FrFT模函数的对称性，在幅值最大的旋转阶数与幅值次大的旋转阶数之间设置第二旋转阶数步长进行旋转阶数搜索，得到最优旋转阶数；所述第二旋转阶数步长小于所述第一旋转阶数步长。

10.根据权利要求8所述的基于FrFT的车载雷达的目标加速度估计系统，其特征在于，所述加速度确定单元，还包括：

频率确定模块，用于基于所述FrFT变换后的离散差拍信号，确定变换后的离散差拍信号的峰值和所述峰值对应的频率；

判断模块，用于判断运动目标的速度是否超过设定阈值；

第一加速度确定模块，用于在运动目标的速度未超过设定阈值时，根据所述频率，确定对应的相位信息，并根据所述相位信息，确定信号的调频斜率，根据所述调频斜率，确定运动目标的加速度估计值；

第二加速度确定模块，用于在在运动目标的速度超过设定阈值时，通过Keystone变换对所述频率进行校正，得到校正后的频率，并根据所述校正后的频率，确定运动目标的加速度估计值。

Images