CN116224242A - 多通道联合干扰缓解 - Google Patents

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CN116224242A CN202211411269.XA CN202211411269A CN116224242A CN 116224242 A CN116224242 A CN 116224242A CN 202211411269 A CN202211411269 A CN 202211411269A CN 116224242 A CN116224242 A CN 116224242A
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Abstract

本文档描述了用于多通道联合干扰缓解的技术、装置和系统。由雷达系统接收到的雷达辐射可以包括来自其他附近的雷达系统的干扰。干扰可能导致雷达系统的灵敏度降低。本文所描述的技术、装置和系统通过标识具有干扰的雷达辐射的样本组来缓解干扰。可以通过将该组(例如，具有干扰)与没有干扰的样本组进行比较，并在不抑制检测到的信号的情况下抑制干扰来估计和缓解干扰。此外，可以分析干扰，以确定干扰是否包含一个或多个对象(例如，具有引起干扰的雷达系统的其他交通工具)的检测信息。以此方式，可以在不丢失被包括在包括干扰的样本组中的信息的情况下获得干扰缓解。

Description

多通道联合干扰缓解
背景技术
雷达系统可以提供配备有感知系统(包括自主或半自主驾驶系统)的交通工具的周围环境中对象的距离、速度、方位角和仰角信息。对象信息用于提供特征，诸如自适应巡航控制、车道居中、车道改变辅助和紧急制动。随着配备雷达的交通工具变得越来越普遍，雷达干扰的存在可能会阻碍雷达性能。这种雷达干扰可能会在信号处理期间提高噪声基底，这可能会导致不可靠的对象检测和跟踪。
发明内容
本文档描述了用于多通道联合干扰缓解的技术、装置和系统。由雷达系统接收到的雷达辐射可以包括来自其他附近的雷达系统的干扰。干扰可能导致雷达系统的灵敏度降低。本文所描述的技术、装置和系统通过标识具有干扰的雷达辐射的样本组来缓解干扰。可以通过将该组(例如，具有干扰)与没有干扰的样本组进行比较，并在不抑制检测到的信号的情况下抑制干扰来估计和缓解干扰。此外，可以分析干扰，以确定干扰是否包含一个或多个对象(例如，具有引起干扰的雷达系统的其他交通工具)的检测信息。以此方式，可以在不丢失被包括在包括干扰的样本组中的信息的情况下获得干扰缓解。
在一个示例中，由雷达系统的处理器确定由雷达系统接收到的雷达辐射中存在干扰。方法进一步包括在基于雷达辐射生成雷达数据之前，通过以下方式缓解雷达辐射中的干扰：标识雷达辐射的没有干扰的第一样本组；标识雷达辐射的包括干扰的第二样本组；通过将第一样本组与第二样本组进行比较来估计第二样本组中的干扰；以及基于干扰的估计，抑制雷达辐射中的干扰。方法进一步包括基于雷达辐射中干扰的缓解来生成雷达数据。方法进一步包括：输出雷达数据，以用于检测或跟踪雷达系统的环境中的对象中的至少一者。
在另一个示例中，一种系统包括被配置成用于执行此方法和其他方法的处理器。除了描述被配置成用于执行以上概述的方法和本文所阐述的其他方法的系统之外，本文档还描述了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质包括指令，该指令在被执行时将至少一个处理器配置成用于执行以上概述的方法和本文所阐述的其他方法。
本发明内容介绍了与多通道联合干扰缓解相关的简化概念，在具体实施方式和附图中进一步描述该简化概念。本发明内容并非旨在标识出要求保护的主题的必要特征，也并非旨在用于确定要求保护的主题的范围。尽管主要在缓解交通工具间干扰以减少错误检测和增加灵敏度的背景下进行了描述，但用于多通道联合干扰缓解的技术可以应用于期望缓解雷达干扰的其他应用。
附图说明
在本文档中参考以下附图描述了多通道联合干扰缓解的一个或多个方面的细节：
图1示出了根据本公开的技术的其中可以应用多通道联合干扰缓解的示例环境；
图2示出了根据本公开的技术的被配置成用于执行多通道联合干扰缓解的汽车系统的示例；
图3示出了根据本公开的技术的其中可以应用多通道联合干扰缓解的接收到的雷达辐射的示例图；
图4示出了根据本公开的技术的用于多通道联合干扰缓解的示例方法；以及
图5示出了根据本公开的技术的用于多通道联合干扰缓解的示例一般方法。
具体实施方式
概述
配备有雷达系统的交通工具使用各种技术来解决雷达干扰。然而，这些技术中的许多技术都有缺点。通常，这些技术假设干扰和目标信号来自两个不同的角度。然而，在汽车环境中，例如，干扰可能来自具有雷达系统的目标。也就是说，目标信号和干扰来自同一角度。
一种常见的技术涉及迫零(zero-forcing)干扰。迫零将信号分段内的样本幅度设置为零，以消除干扰。然而，将零幅度应用于样本中的分段会在信号中引入间隙。在进一步的雷达处理期间，该间隙可能会在强目标周围引入频谱扩展，并导致雷达系统引入错误检测，这可能会增加雷达系统的处理负担。
假设有M个通道(即，M个接收天线)，在每个通道的基础上实现一个示例。可以使用等式(1)对第m个通道的快速时间样本进行建模：
Figure BDA0003938346430000031
其中sm(t)、im(t)和nm(t)分别是信号、干扰和噪声的统计独立分量。索引集Ti表示干扰持续时间，而其补集Ti表示没有干扰的持续时间。这里，
Figure BDA0003938346430000034
包含全部样本的索引，而
Figure BDA0003938346430000033
等于空集/>
Figure BDA0003938346430000035
。在干扰检测和定位之后，可以使用等式(2)迫零干扰：
Figure BDA0003938346430000032
也就是说，所有检测到的样本将被强制为零，而所有信号样本将不改变地输出。然而，由于该方法是在每个通道的基础上实现的，它没有利用不同通道之间的相干特征。
对检测到的干扰迫零可能会导致相位不连续性，因为雷达信号(例如，对于每个通道)被同时迫零。相应地，在强目标周围存在频谱扩展，这可能会降低分辨率(例如，弱目标被隐匿在扩展频谱中)并增加错误检测。此外，尽管迫零是容易实现的，但它失去了在迫零位置恢复雷达信号的可能性，因为它没有利用不同通道之间的空间相干特征。
已经实现了不同的方法来减少迫零的不利影响。一种这样的方法包括经由频谱中最强峰值的逆变换来近似作为干扰被迫零的丢失样本。使用一对啁啾长度点快速傅里叶变换(FFT)和快速傅里叶逆变换(IFFT)来实现每个通道的丢失样本近似，这增加了计算复杂度。同样，这里的干扰缓解是按每个通道实现的，并且相应地，没有利用不同通道之间的相干特征。
替代地，也可以实现非迫零技术。例如，非迫零技术可以使用投影方案来抑制干扰，其中用于特征分解以生成投影矩阵的自相关矩阵由L轨迹矩阵计算，L轨迹矩阵的行和列两者都是快速时间样本的子序列。例如，参数L的值可以从128至256中选择。因此，自相关矩阵的特征分解的计算复杂度可能很大。此外，为干扰抑制选择适当的阈值可能很困难。此方法一一适用于单个被污染的时间序列。
与可能涉及太多复杂度、雷达数据丢失或高错误检测率的这些技术相比，如本文所描述的，多通道联合干扰缓解是用于缓解雷达信号中存在的干扰的更有效和高效的技术。本文所描述的技术可以检测和定位被干扰污染的雷达辐射样本。与被污染的样本相关联的辐射可以包括目标信号和由于目标发射的雷达能量引起的干扰。将这些被污染的样本与未被污染的样本进行比较，以估计干扰。然后可以在辐射中抑制这种干扰。此外，可以针对附加雷达数据(例如，从不同角度发射雷达能量的附加目标)分析干扰。
这些技术可以通过使用不同通道之间的空间相干特征来克服其他技术的缺点。通过使用本文所描述的技术从所有样本中仅投影出被污染的样本，投影输出中可能没有相位不连续性。相应地，可以降低噪声基底，并且几乎没有会降低分辨率和/或增加错误检测的频谱扩展。同样，多通道联合干扰缓解的计算复杂度取决于快速时间样本的长度和接收天线的数量。当接收通道的数量很小时(例如，M＝4)，这些技术的计算复杂度可以忽略不计。
示例环境
图1示出了根据本公开的技术的其中可以应用多通道联合干扰缓解的示例环境100。交通工具102配备有被配置成用于多通道联合干扰缓解的雷达系统104。尽管被描绘为汽车，但交通工具102可以表示其他类型的交通工具和机械(例如，摩托车、公共汽车、牵引车、半挂车卡车、水运工具、飞行器、其他重型设备)，包括可以用于各种目的的有人系统或无人系统。
雷达系统104可以包括一个或多个雷达传感器106和雷达跟踪模块108。通过具体位于交通工具102上的雷达传感器106，雷达系统104提供可以涵盖一个或多个交通工具110(包括交通工具110-1和交通工具110-2)的仪器视场(FOV)。例如，将雷达传感器106定位在一起可以确保FOV包括道路112上方区域、与道路112相邻的区域或道路112上的区域，交通工具102可正在该道路112上行驶。雷达传感器106可以从交通工具102上的任何位置(包括侧视镜、保险杠、车顶或交通工具102的任何其他部分的后面，或集成到侧视镜、保险杠、车顶或交通工具102的任何其他部分中)捕获信号，以获得期望的FOV。
通过雷达跟踪模块108，雷达系统104被配置成用于检测在道路112上或道路112附近行驶的其他交通工具、行人或其他对象。雷达跟踪模块108将发射的雷达信号114-1与接收到的雷达信号114-2(例如，接收到的雷达辐射)相关联，雷达信号114-2从对象(诸如交通工具110-1)的表面反射。在环境100内，其他对象(包括交通工具110-1和110-2)可能正在使用雷达，交通工具110-1和110-2可能正在分别发射雷达信号116和118。雷达系统104可以检测由雷达信号116和118引起的对雷达信号114-2的干扰。如果依赖于干扰进行跟踪，该干扰可能导致雷达跟踪模块108难以跟踪，并可能报告不准确的结果。
雷达跟踪模块108被配置成用于使得雷达系统104能够使用多通道联合干扰缓解来缓解雷达干扰。雷达跟踪模块108可以采用角度滤波器来滤除接收到的雷达辐射(例如，雷达信号114-2)中的干扰，并找到干扰源的角度。雷达跟踪模块108可以通过标识被干扰污染的样本组和未被污染的样本组来实现这一点。雷达跟踪模块108可以将被污染的样本组和未被污染的样本组进行比较(例如，减去)，以确定干扰，然后抑制接收到的雷达辐射中的干扰。此外，角度滤波器可以确定干扰源自交通工具110-1(例如，雷达信号116)和/或交通工具110-2(例如，雷达信号118)。雷达跟踪模块108可以使用干扰来源的角度以及反射雷达信号114-2来标识和跟踪FOV中的对象。从雷达辐射中移除干扰和保留从干扰中导出的信息两者都可以实现更准确的雷达数据并减少由雷达系统104检测到的假阳性。
示例系统
图2示出了根据本公开的技术的被配置成用于执行多通道联合干扰缓解的汽车系统200的示例。汽车系统200可以集成在图1所示交通工具102中，并在该上下文中进行描述。例如，汽车系统200可以包括控制器202和雷达系统104。雷达系统104和控制器202通过链路204进行通信。链路204可以是有线或无线的链路，并且在一些情况下包括通信总线。控制器202基于通过链路204接收到的信息(诸如，当FOV中的对象根据处理雷达信号114-2而被标识出时，来自雷达系统104的在道路112上行驶的一个或多个对象的指示)执行操作。
控制器202包括处理器206和计算机可读存储介质(CRM)208(例如，存储器、长期存储、短期存储)，该CRM 208存储用于汽车模块210的指令。雷达系统104包括一个或多个雷达传感器106。雷达系统104可以包括处理硬件，该处理硬件包括一个或多个处理器212(例如，硬件处理器、处理单元)和CRM 214。CRM 214存储与雷达跟踪模块108相关联的指令，该指令可以包括与干扰缓解子模块216和对象跟踪子模块218相关联的指令。
处理器206和212可以是两个分离的处理单元或单个处理单元(例如，微处理器、处理单元中的多个处理器)或计算设备、控制器或控制单元的一对片上系统或单个片上系统。处理器206和212执行存储在CRM 208和214内的计算机可执行指令。作为示例，处理器206可以执行汽车模块210以执行汽车系统200的驾驶功能(例如自主车道改变操纵、半自主车道保持特征)或其他操作。类似地，处理器212可以执行雷达跟踪模块108，包括执行用于实现干扰缓解子模块216的指令。
干扰缓解子模块216将雷达跟踪模块108配置成用于缓解从交通工具102的雷达传感器106获得的雷达信号114-2中存在的干扰。干扰缓解子模块216可以在雷达跟踪模块108可以使用雷达信号114-2来检测对象或执行跟踪之前修改(例如，预处理)雷达信号114-2。
对象跟踪子模块218接收来自干扰缓解子模块216的输出，并使得雷达跟踪模块108能够基于由干扰缓解子模块216提供的雷达信号114-2的预处理版本来推断FOV中的对象。响应于对象跟踪子模块218检测和跟踪从雷达信号114-2的这些预处理版本确定的对象，从雷达跟踪模块108输出由对象跟踪子模块218检测到的一个或多个对象的指示。
通常，汽车系统200执行汽车模块210以执行汽车功能，该汽车功能可以包括使用来自雷达系统104的输出。当汽车模块210在处理器206处执行时，汽车模块210可以接收由对象跟踪子模块218检测到的对象的指示，以启用这些汽车功能中的一个或多个功能。
例如，汽车模块210可以提供自动巡航控制并监测雷达系统104，以获得指示FOV中或附近存在对象的输出，例如，以便降低速度并防止与交通工具110-1的后端的碰撞。在这样的示例中，对象跟踪子模块218提供基于雷达的数据作为给汽车模块210的输出。雷达数据指示从预处理的雷达信号114-2所检测到或跟踪到的对象，而不是指示基于最初在雷达系统104的天线处接收到的雷达信号114-2所检测或跟踪到的对象。
当从对象跟踪子模块218获得的干扰经缓解的雷达数据指示一个或多个对象在交通工具102周围的碰撞区时，汽车模块210可以提供警报或执行特定操纵。通过使用从干扰缓解子模块216获得的经预处理的雷达信号114-2，对象跟踪子模块218可以更准确地检测碰撞区和FOV内的对象，这可以减少由于嘈杂环境(诸如其他交通工具操作它们自己的车载雷达系统的驾驶场景)中的雷达干扰而导致的错误标识对象传播的错误检测。
示例实现
图3示出了根据本公开的技术的其中可以应用多通道联合干扰缓解的接收到的雷达辐射的示例图300。该图具有包括由雷达系统(例如，雷达系统104)接收到的干扰的雷达辐射的样本量上的频率维度，该雷达系统被配置成用于通过本文所描述的技术来缓解干扰。
标识没有干扰306的第一样本组302和包括干扰306的第二样本组304。第二样本组304可以是多个单独组的组合。第一样本组302和第二样本组304可以包括从对象反射的雷达信号和噪声辐射。干扰306可以源自雷达信号反射的同一对象(例如，图1中的交通工具110-1)和/或其他对象(例如，图1中的交通工具110-2)。
通过将第一样本组302与第二样本组304进行比较来估计第二样本组304中的干扰306。在一个示例中，这可以通过使用等式(3)计算干扰-信号-噪声协方差矩阵来实现：
Figure BDA0003938346430000081
使用等式(4)在索引集Ti和信号-噪声协方差矩阵上：
Figure BDA0003938346430000082
在索引
Figure BDA0003938346430000083
集上。这里，x(t)＝[x1(t),…,xM(t)]T表示第t次快照时的雷达接收信号。用于协方差矩阵计算的快照数量(|Ti|和/>
Figure BDA00039383464300000812
)远大于雷达系统的通道数量(即，|Ti|＞＞M和/>
Figure BDA00039383464300000813
)。例如，啁啾中的样本数量(即，/>
Figure BDA00039383464300000814
)可以高达1024，而通道数量可以是例如四个。
干扰协方差矩阵(例如，估计的干扰)可以通过使用等式(5)从干扰-信号-噪声协方差
Figure BDA0003938346430000084
中减去信号-噪声协方差/>
Figure BDA0003938346430000085
来确定：
Figure BDA0003938346430000086
当|Ti|→∞和
Figure BDA0003938346430000087
时，干扰协方差矩阵/>
Figure BDA0003938346430000088
接近纯干扰(例如，无噪声/估计误差)。
然后，可以在由雷达系统接收到的雷达辐射中抑制干扰306。继续该示例，可以通过使用等式(6)执行估计干扰协方差
Figure BDA0003938346430000089
的特征分解来构造投影矩阵/>
Figure BDA00039383464300000810
Figure BDA00039383464300000811
其中D是以降序表示特征值的对角矩阵，并且矩阵V包含相对应的特征向量。主要干扰分量的数量可以通过使用等式(7)找到相邻特征值的比率的最大值来确定：
Figure BDA0003938346430000091
其中d(m)是第m个特征值。除了最大比率准则之外，其他复杂的源枚举方法(包括赤池信息准则(AIC)、贝叶斯信息准则(BIC)和最小描述长度(MDL))也适用于确定主要干扰分量的数量。因此，可以使用等式(8)来构造投影矩阵：
Figure BDA0003938346430000092
其中I是单位矩阵。此外，主要干扰分量的数量可以与产生干扰的对象的数量有关。这里还确定了干扰源的来源的角度。这使得雷达系统能够确定反射的雷达信号中表示的对象是否是主要干扰分量的源，以及可能存在多少其他干扰源。
为了避免相位不连续性，可以使用等式(9)将投影矩阵
Figure BDA0003938346430000093
应用于所有快速时间样本x(t)：
Figure BDA0003938346430000094
在估计的协方差矩阵
Figure BDA0003938346430000095
中没有信号分量，因此，只有干扰分量将被投影出来(即，被抑制)。以此方式，由于去除了时域干扰中的相位不连续性，雷达系统可以具有较少的频谱扩展。这可以导致更高的雷达分辨率和更少的错误检测。此外，由于通道数量M远小于快速时间样本的数量/>
Figure BDA0003938346430000096
计算复杂度可以降低到可忽略不计的水平。
示例方法
图4示出了根据本公开的技术的用于多通道联合干扰缓解的示例方法400。在402处，检测和定位被干扰污染的样本(等式1)。被配置成用于多通道联合干扰缓解的雷达系统接收到的雷达辐射可以包括从对象反射的雷达信号、噪声和/或干扰。可以通过几种不同的技术来检测干扰。在一个非限制性示例中，干扰的检测可以基于接收到的雷达辐射的振幅。高于阈值的振幅可以被认为是干扰。如果检测到干扰，则标识包括干扰的样本组，并将其与没有干扰的样本区分开来。
在404处，计算干扰-信号-噪声协方差矩阵和信号-噪声协方差矩阵(分别为等式3和等式4)。干扰-信号-噪声协方差矩阵基于被污染的样本，而信号-噪声协方差矩阵基于未被污染的样本。随着时间的推移，样本的总量(例如，被污染的样本和未被污染的样本相组合)可能会增加，并变得比雷达系统的通道数量大得多，并且进而可能会将这些计算的计算复杂度降低到可忽略不计的水平。
在406处，通过将干扰-信号-噪声协方差矩阵与信号-噪声协方差矩阵进行比较来估计干扰协方差矩阵(等式5)。可以从干扰-信号-噪声协方差中减去信号和噪声分量，只留下干扰分量和估计误差。随着接收到更多的雷达辐射，估计误差变得越来越小。
在408处，基于干扰协方差矩阵的特征分解来构造投影矩阵(等式6至等式8)。在此步骤期间，可确定主要干扰分量的数量，并且可基于主要干扰分量的来源的角度，确定引起干扰的对象(例如，辐射雷达能量的其他交通工具)。
在410处，将雷达辐射的全部快速时间样本乘以投影矩阵(等式9)。该计算的结果是，可以将雷达辐射中的干扰分量投影出来，只留下雷达辐射的样本中的信号和噪声分量。通过投影全部样本而不是仅投影被污染的样本，投影输出可能没有相位不连续性。可以减少频谱扩展，从而提高分辨率并减少雷达系统的错误检测。
图5示出了根据本公开的技术的用于多通道联合干扰缓解的示例一般方法500。在502处，确定由雷达系统接收到的雷达辐射中存在的干扰。雷达系统可以使用不同的技术来确定雷达辐射中是否存在干扰。一个示例技术可以涉及标识雷达辐射中具有高于阈值的振幅的样本。
在504处，缓解雷达辐射中的干扰。用于缓解干扰的过程包括若干步骤。在504-1处，标识雷达辐射的没有干扰的第一样本组，而在504-2处，标识雷达辐射的包括干扰的第二样本组。在一些示例中，可以基于第一样本组来计算信号-噪声协方差，并且可以基于第二样本组来计算干扰-信号-协方差矩阵。在504-3处，可以通过将第一样本组与第二样本组进行比较来估计干扰。在一些示例中，可以从干扰-信号-噪声协方差矩阵中减去信号-噪声协方差矩阵，以估计表示雷达辐射中的干扰的干扰协方差矩阵。在504-4处，抑制雷达辐射中的干扰。在一些示例中，可以执行干扰协方差矩阵的特征分解，并且可以生成干扰投影矩阵。干扰投影矩阵可以应用于雷达辐射的全部快速样本，以投影出雷达辐射中存在的干扰。
在506处，基于雷达辐射中存在的干扰的缓解来生成雷达数据。一旦完成预处理步骤(步骤504-1至504-4)，可以处理经缓解的雷达辐射，以获得与雷达系统的环境中的对象有关的雷达数据。根据到目前为止的这些步骤，所生成的经缓解的雷达辐射可以减少频谱扩展，并导致较少的错误检测。
在步骤508处，输出雷达数据，以用于至少检测和跟踪雷达系统的环境中的对象。例如，如果雷达系统被配备在交通工具上，则雷达数据可以用于检测和跟踪交通工具的路径中的对象。由于该雷达数据可以比通过传统手段生成的雷达数据包括更少的错误检测，因此雷达数据可以更准确，并导致为交通工具的用户带来更安全的用户体验。
附加示例
示例1：一种方法，方法包括：由雷达系统的处理器确定由雷达系统接收到的雷达辐射中存在干扰；在基于雷达辐射生成雷达数据之前，通过以下方式缓解雷达辐射中的干扰：标识雷达辐射的没有干扰的第一样本组；标识雷达辐射的包括干扰的第二样本组；通过将第一样本组与第二样本组进行比较来估计第二样本组中的干扰；以及基于干扰的估计，抑制雷达辐射中的干扰；基于雷达辐射中的干扰的缓解，生成雷达数据；以及输出雷达数据，以用于检测或跟踪雷达系统的环境中的对象中的至少一者。
示例2：示例1的方法，其中第一样本组和第二样本组包括：从对象反射的雷达信号；以及噪声辐射。
示例3：在前示例中任一项的方法，其中标识第一样本组包括：基于雷达辐射的信号分量和噪声分量来计算信号-噪声协方差矩阵；以及基于雷达辐射的信号分量、干扰分量和噪声分量来计算干扰-信号-噪声协方差矩阵。
示例4：在前示例中任一项的方法，其中估计第二样本组中的干扰包括：通过将信号-噪声协方差矩阵与干扰-信号-噪声协方差矩阵进行比较来估计干扰协方差矩阵。
示例5：在前示例中任一项的方法，进一步包括：确定干扰的来源的一个或多个角度，以标识干扰的一个或多个源。
示例6：在前示例中任一项的方法，其中确定干扰的来源的一个或多个角度包括：对干扰协方差矩阵执行特征分解，以确定干扰中的主要干扰分量的数量。
示例7：在前示例中任一项的方法，其中抑制干扰包括：基于对干扰协方差矩阵执行特征分解，构造干扰投影矩阵；以及将干扰投影矩阵应用于雷达辐射，以从雷达辐射中移除干扰。
示例8：一种系统，包括：一个或多个处理器，该一个或多个处理器被配置成用于：由雷达系统的处理器确定由雷达系统接收到的雷达辐射中存在干扰；在基于雷达辐射生成雷达数据之前，通过以下方式缓解雷达辐射中存在的干扰：标识雷达辐射的没有干扰的第一样本组；标识雷达辐射的包括干扰的第二样本组；通过将第一样本组与第二样本组进行比较来估计第二样本组中的干扰；基于估计干扰，抑制雷达辐射中的干扰；基于经缓解的雷达辐射，生成雷达数据；以及输出雷达数据，以用于至少检测或跟踪雷达系统的环境中的对象。
示例9：在前示例中任一项的系统，其中第一样本组和第二样本组包括：从对象反射的雷达信号；以及噪声辐射。
示例10：在前示例中任一项的系统，其中一个或多个处理器被配置成用于至少通过以下方式标识第一样本组：计算包括雷达辐射的信号分量和噪声分量的信号-噪声协方差矩阵；以及计算包括雷达辐射的信号分量、干扰分量和噪声分量的干扰-信号-噪声协方差矩阵。
示例11：在前示例中任一项的系统，其中一个或多个处理器被配置成用于至少通过以下方式估计第二样本组中的干扰：通过将信号-噪声协方差矩阵与干扰-信号-噪声协方差矩阵进行比较来估计干扰协方差矩阵。
示例12：在前示例中任一项的系统，其中一个或多个处理器被进一步配置成用于：确定干扰的来源的一个或多个角度，以标识干扰的一个或多个源。
示例13：在前示例中任一项的系统，其中一个或多个处理器被配置成用于至少通过以下方式分析雷达检测的干扰：对干扰协方差矩阵执行特征分解，以确定干扰中的主要干扰分量的数量。
示例14：在前示例中任一项的系统，其中一个或多个处理器被配置成用于至少通过以下方式抑制干扰：基于对干扰协方差矩阵执行特征分解，构造干扰投影矩阵；以及将干扰投影矩阵应用于雷达辐射，以从雷达辐射中移除干扰。
示例15：一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质包括指令，该指令在被执行时将至少一个处理器配置成用于：由雷达系统的处理器确定由雷达系统接收到的雷达辐射中存在干扰；在基于雷达辐射生成雷达数据之前，通过以下方式缓解雷达辐射中存在的干扰：标识雷达辐射的没有干扰的第一样本组；标识雷达辐射的包括干扰的第二样本组；通过将第一样本组与第二样本组进行比较来估计第二样本组中的干扰；基于估计干扰，抑制雷达辐射中的干扰；基于经缓解的雷达辐射，生成雷达数据；以及输出雷达数据，以用于至少检测或跟踪雷达系统的环境中的对象。
示例16：在前示例中任一项的计算机可读存储介质，其中指令将至少一个处理器进一步配置成用于至少通过以下方式标识第一样本组：基于雷达辐射的信号分量和噪声分量来计算信号-噪声协方差矩阵；以及基于雷达辐射的信号分量、干扰分量和噪声分量来计算干扰-信号-噪声协方差矩阵。
示例17：在前示例中任一项的计算机可读存储介质，其中指令将至少一个处理器进一步配置成用于至少通过以下方式估计第二样本组中的干扰：通过将信号-噪声协方差矩阵与干扰-信号-噪声协方差矩阵进行比较来估计干扰协方差矩阵。
示例18：在前示例中任一项的计算机可读存储介质，其中指令被进一步配置成用于：确定干扰的来源的一个或多个角度，以标识干扰的一个或多个源。
示例19：在前示例中任一项的计算机可读存储介质，其中指令被进一步配置成用于至少通过以下方式确定干扰的来源的一个或多个角度：对干扰协方差矩阵执行特征分解，以确定干扰中的主要干扰分量的数量。
示例20：在前示例中任一项的计算机可读存储介质，其中指令被进一步配置成用于至少通过以下方式抑制干扰：基于对干扰协方差矩阵执行特征分解，构造干扰投影矩阵；以及将干扰投影矩阵应用于雷达辐射，以从雷达辐射中移除干扰。
结语
虽然在前述描述中描述并且在附图中示出了本公开的各种实施例，但应当理解，本公开不限于此，而是可以在接下来的权利要求的范围内以各种方式实施为实践。根据前述描述，将显而易见的是，可以做出各种更改而不偏离由接下来的权利要求所限定的本公开内容的精神和范围。与雷达干扰缓解相关联的问题可能发生在其他系统中。因此，尽管被描述为改进基于交通工具的雷达中的雷达干扰缓解的一种方式，但是前述说明书的技术可以应用于需要缓解电磁干扰的其他系统。此外，已经在数字信号处理的背景中描述了本文的技术。理论上，可以使用模拟信号处理来应用类似的技术。
除非上下文另有明确规定，否则“或”和语法上相关的术语的使用表示无限制的非排他性替代方案。如本文所使用的，引述一列项目中的“至少一者”的短语是指这些项目的任何组合，包括单个成员。作为示例，“a、b或c中的至少一者”旨在涵盖：a、b、c、a-b、a-c、b-c、和a-b-c，以及具有多个相同元素的任何组合(例如，a-a、a-a-a、a-a-b、a-a-c、a-b-b、a-c-c、b-b、b-b-b、b-b-c、c-c、和c-c-c，或者a、b和c的任何其他排序)。

Claims (20)

1.一种方法，所述方法包括：
由雷达系统的处理器确定由所述雷达系统接收到的雷达辐射中存在干扰；
在基于所述雷达辐射生成雷达数据之前，通过以下方式缓解所述雷达辐射中的所述干扰：
标识所述雷达辐射中的没有干扰的第一样本组；
标识所述雷达辐射中的包括所述干扰的第二样本组；
通过将所述第一样本组与所述第二样本组进行比较来估计所述第二样本组中的所述干扰；以及
基于所述干扰的所述估计，抑制所述雷达辐射中的所述干扰；
基于所述雷达辐射中的所述干扰的所述缓解，生成所述雷达数据；以及
输出所述雷达数据，以用于检测或跟踪所述雷达系统的环境中的对象中的至少一者。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一样本组和所述第二样本组包括：
从对象反射的雷达信号；以及
噪声辐射。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，标识所述第一样本组包括：
基于所述雷达辐射的信号分量和噪声分量来计算信号-噪声协方差矩阵；以及
基于所述雷达辐射的信号分量、干扰分量和噪声分量来计算干扰-信号-噪声协方差矩阵。
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，估计所述第二样本组中的所述干扰包括：
通过将所述信号-噪声协方差矩阵与所述干扰-信号-噪声协方差矩阵进行比较来估计干扰协方差矩阵。
5.如权利要求4所述的方法，进一步包括：
确定所述干扰的来源的一个或多个角度，以标识所述干扰的一个或多个源。
6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，确定所述干扰的来源的一个或多个角度包括：
对所述干扰协方差矩阵执行特征分解，以确定所述干扰中的主要干扰分量的数量。
7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，抑制所述干扰包括：
基于对所述干扰协方差矩阵执行所述特征分解，构造干扰投影矩阵；以及
将所述干扰投影矩阵应用于所述雷达辐射，以从所述雷达辐射中移除所述干扰。
8.一种系统，所述系统包括：
一个或多个处理器，所述一个或多个处理器被配置成用于：
由雷达系统的处理器确定由所述雷达系统接收到的雷达辐射中存在干扰；
在基于所述雷达辐射生成雷达数据之前，通过以下方式缓解所述雷达辐射中存在的所述干扰：
标识没有干扰的所述雷达辐射的第一样本组；
标识包括所述干扰的所述雷达辐射的第二样本组；
通过将所述第一样本组与所述第二样本组进行比较来估计所述第二样本组中的所述干扰；
基于估计所述干扰，抑制所述雷达辐射中的所述干扰；
基于经缓解的雷达辐射，生成所述雷达数据；以及
输出所述雷达数据，以用于至少检测或跟踪所述雷达系统的环境中的对象。
9.如权利要求8所述的系统，其特征在于，所述第一样本组和所述第二样本组包括：
从对象反射的雷达信号；以及
噪声辐射。
10.如权利要求9所述的系统，其特征在于，所述一个或多个处理器被配置成用于至少通过以下方式标识所述第一样本组：
计算包括所述雷达辐射的信号分量和噪声分量的信号-噪声协方差矩阵；以及
计算包括所述雷达辐射的信号分量、干扰分量和噪声分量的干扰-信号-噪声协方差矩阵。
11.如权利要求10所述的系统，其特征在于，所述一个或多个处理器被配置成用于至少通过以下方式估计所述第二样本组中的所述干扰：
通过将所述信号-噪声协方差矩阵与所述干扰-信号-噪声协方差矩阵进行比较来估计干扰协方差矩阵。
12.如权利要求11所述的系统，其特征在于，所述一个或多个处理器被进一步配置成用于：
确定所述干扰的来源的一个或多个角度，以标识所述干扰的一个或多个源。
13.如权利要求12所述的系统，其特征在于，所述一个或多个处理器被配置成用于至少通过以下方式分析雷达检测的所述干扰：
对所述干扰协方差矩阵执行特征分解，以确定所述干扰中的主要干扰分量的数量。
14.如权利要求11所述的系统，其特征在于，所述一个或多个处理器被配置成用于至少通过以下方式抑制所述干扰：
基于对所述干扰协方差矩阵执行所述特征分解，构造干扰投影矩阵；以及
将所述干扰投影矩阵应用于所述雷达辐射，以从所述雷达辐射中移除所述干扰。
15.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质包括指令，所述指令在被执行时将至少一个处理器配置成用于：
由雷达系统的处理器确定由所述雷达系统接收到的雷达辐射中存在干扰；
在基于所述雷达辐射生成雷达数据之前，通过以下方式缓解所述雷达辐射中存在的所述干扰：
标识没有干扰的所述雷达辐射的第一样本组；
标识包括所述干扰的所述雷达辐射的第二样本组；
通过将所述第一样本组与所述第二样本组进行比较来估计所述第二样本组中的所述干扰；
基于估计所述干扰，抑制所述雷达辐射中的所述干扰；
基于经缓解的雷达辐射，生成所述雷达数据；以及
输出所述雷达数据，以用于至少检测或跟踪所述雷达系统的环境中的对象。
16.如权利要求15所述的计算机可读存储介质，其特征在于，所述指令将所述至少一个处理器进一步配置成用于至少通过以下方式标识所述第一样本组：
基于所述雷达辐射的信号分量和噪声分量来计算信号-噪声协方差矩阵；以及
基于所述雷达辐射的信号分量、干扰分量和噪声分量来计算干扰-信号-噪声协方差矩阵。
17.如权利要求16所述的计算机可读存储介质，其特征在于，所述指令将所述至少一个处理器进一步配置成用于至少通过以下方式估计所述第二样本组中的所述干扰：
通过将所述信号-噪声协方差矩阵与所述干扰-信号-噪声协方差矩阵进行比较来估计干扰协方差矩阵。
18.如权利要求17所述的计算机可读存储介质，其特征在于，所述指令被进一步配置成用于：
确定所述干扰的来源的一个或多个角度，以标识所述干扰的一个或多个源。
19.如权利要求18所述的计算机可读存储介质，其特征在于，所述指令被进一步配置成用于至少通过以下方式确定所述干扰的来源的一个或多个角度：
对所述干扰协方差矩阵执行特征分解，以确定所述干扰中的主要干扰分量的数量。
20.如权利要求18所述的计算机可读存储介质，其特征在于，所述指令被进一步配置成用于至少通过以下方式抑制所述干扰：
基于对所述干扰协方差矩阵执行所述特征分解，构造干扰投影矩阵；以及
将所述干扰投影矩阵应用于所述雷达辐射，以从所述雷达辐射中移除所述干扰。
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