CN116381634A - 用于雷达信号处理的方法和系统 - Google Patents

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Abstract

包括一种用于雷达信号处理的方法和系统。所述方法包括：通过发射天线元件来以与时分复用(TDM)延迟对应的发射时间间隔发射雷达信号；通过接收天线元件来接收雷达信号的反射信号；通过对与反射信号对应的雷达数据进行分类来确定分别与发射天线元件对应的到达方向(DOA)，其中，分类的步骤基于发射时间间隔；通过将基于雷达数据的模糊多普勒速度应用于所述各个DOA数据的相位误差元素来确定相位误差元素的明确元素；以及通过经由抑制相位误差元素的模糊元素对所述各个DOA数据进行整合来确定与发射天线元件对应的整合的DOA数据。

Description

用于雷达信号处理的方法和系统
本申请要求于2021年12月30日在韩国知识产权局提交的第10-2021-0192883号韩国专利申请的权益，所述韩国专利申请的全部公开出于所有目的通过引用包含于此。
技术领域
以下描述涉及用于雷达信号处理的方法和系统。
背景技术
高级驾驶员辅助系统(ADAS)可通过使用安装在车辆内部或外部的传感器来支持驾驶以提高驾驶员的安全性和便利性并避免危险情况。
在此，用在ADAS中的传感器可包括一个或多个雷达和一个或多个相机以及一个或多个红外传感器、一个或多个超声传感器和/或一个或多个激光雷达(LiDAR)。在这些传感器之中，与基于光学的传感器相比，雷达能够稳定地测量车辆的附近中的对象而不受周围环境(诸如，天气)的影响。
发明内容
提供本发明内容来以简化的形式介绍下面在具体实施方式中进一步描述的构思的选择。本发明内容不意在确认要求权利的主题的关键特征或必要特征，也不意在用于帮助确定要求权利的主题的范围。
在一个总体方面，一种方法包括：通过雷达传感器的发射天线元件来以与时分复用(TDM)延迟对应的发射时间间隔发射雷达信号，其中，雷达信号用于包括雷达传感器的基于TDM的多输入多输出(MIMO)雷达系统；通过雷达传感器的接收天线元件来接收雷达信号的反射信号；通过对与反射信号对应的雷达数据进行分类来确定分别与发射天线元件对应的到达方向(DOA)，其中，分类的步骤基于发射时间间隔；通过将基于雷达数据的模糊多普勒速度应用于所述各个DOA数据的相位误差元素来确定相位误差元素的明确元素；以及通过经由抑制相位误差元素的模糊元素对所述各个DOA数据进行整合来确定与发射天线元件对应的整合的DOA数据。
确定整合的DOA数据的步骤可包括：基于相位误差元素的模糊元素的绝对值来对所述各个DOA数据进行整合。
发射天线元件可以以可不同于发射天线元件的物理顺序的激活顺序发射雷达信号。
发射天线元件可被分类为发射组，所述发射组的基于激活顺序的顺序值的总和可相同，并且，确定整合的DOA数据的步骤还可包括：通过经由所述发射组对所述各个DOA数据进行整合来确定中间数据，并且，所述方法还可包括：通过对中间数据进行整合来确定整合的DOA数据。
整合的DOA数据可包括与所述顺序值的总和对应的偏移。
可通过基于雷达数据执行二维(2D)傅里叶变换来确定模糊多普勒速度。
2D傅里叶变换可包括基于距离的傅里叶变换和基于多普勒频率的傅里叶变换。
相位误差元素的明确元素和模糊元素可基于模糊多普勒速度、明确多普勒速度、多普勒模糊数和可测量的多普勒速度的最大范围之间的关系来彼此区分。
相位误差元素的明确元素可独立于多普勒模糊数，并且相位误差元素的模糊元素可依赖多普勒模糊数。
模糊多普勒速度的模糊性可由混叠效应引起。
相位误差元素的明确元素可以是运动引起的。
抑制相位误差元素的模糊元素的步骤可基于相位误差的明确元素。
在一个总体的方面，一种系统可包括：处理器，被配置为：通过雷达传感器的一个或多个发射天线元件来以基于TDM延迟的发射时间间隔发射用于基于TDM的MIMO雷达系统的雷达信号，通过雷达传感器的接收天线元件接收雷达信号的反射信号，通过基于发射时间间隔根据发射天线元件对与反射信号对应的雷达数据进行分类来确定与发射天线元件对应的各个DOA数据，通过将基于雷达数据的模糊多普勒速度应用于所述各个DOA数据的相位误差元素来确定相位误差元素的明确元素，并且通过经由抑制相位误差元素的模糊元素对所述各个DOA数据进行整合来确定与发射天线元件对应的整合的DOA数据。
处理器还被可配置为：基于相位误差元素的模糊元素的绝对值来对所述各个DOA数据进行整合。
发射天线元件以可不同于雷达传感器中的发射天线元件的物理顺序的激活顺序发射雷达信号。
发射天线元件可被分类为发射组，所述发射组的基于激活顺序的顺序值的总和可相同，并且其中，处理器可还可被配置为：通过经由所述发射组对所述各个DOA数据进行整合来确定中间数据，并且通过对中间数据进行整合来确定整合的DOA数据。
相位误差元素的明确元素和模糊元素可基于模糊多普勒速度、明确多普勒速度、多普勒模糊数和可测量的多普勒速度的最大范围之间的关系来彼此区分。
相位误差元素的明确元素可独立于多普勒模糊数，并且，相位误差元素的模糊元素可依赖多普勒模糊数。
相位误差元素的明确元素可以是运动引起的。
所述系统可以是还可包括雷达传感器的电子装置。
所述电子装置可以是车辆，并且其中，整合的DOA数据可用于控制车辆。
相位误差元素的明确元素可以是运动引起的。
在一个总体的方面，一种车辆可包括：雷达传感器，具有阵列天线，雷达传感器被配置为使用发射天线元件和接收天线元件来实现基于TDM的MIMO；处理器被配置为：通过发射天线元件控制雷达信号的发射，其中，雷达信号以基于TDM延迟的发射时间间隔被发射，通过根据发射天线元件对雷达数据进行分类来确定与发射天线元件对应的各个DOA数据，雷达数据对应于通过接收天线元件接收的发射的雷达信号的反射信号，其中，所述各个DOA基于发射时间间隔被确定，通过将基于雷达数据的模糊多普勒速度应用于所述各个DOA数据的相位误差元素来确定相位误差元素的明确元素，并且通过经由抑制相位误差元素的模糊元素对所述各个DOA数据进行整合，来确定与发射天线元件对应的整合的DOA数据；以及控制系统，被配置为基于整合的DOA数据来控制所述车辆。
处理器可被配置为：基于相位误差元素的模糊元素的绝对值来对所述各个DOA数据进行整合。
发射天线元件可以以可不同于雷达传感器中的布置顺序的激活顺序发射雷达信号，发射天线元件可被分类为发射组，所述发射组的基于激活顺序的顺序值的总和可相同，并且处理器可被配置为：通过经由所述发射组对所述各个DOA数据进行整合来确定中间数据，并且通过对中间数据进行整合来确定整合的DOA数据。
相位误差元素的明确元素可包括相位误差元素的运动引起的明确元素。
在一个总体方面，一种方法包括：通过发射天线来发射信号，其中，所述信号具有与TDM延迟对应的发射时间间隔；通过接收天线来接收发射的所述信号的反射信号；基于发射时间间隔来确定分别与发射天线元件对应的到达方向(DOA)；通过将模糊多普勒速度应用于所述DOA的相位误差，来基于反射信号确定相位误差的明确分量；以及基于确定相位误差的明确分量的步骤，通过经由抑制相位误差分量的模糊分量对所述各个DOA进行整合来确定整合的DOA。
所述信号可用于还可包括雷达传感器、发射天线和接收天线的基于TDM的多输入MIMO雷达系统。
可通过对通过接收天线分别接收的反射信号的雷达数据分量进行分类来确定所述各个DOA。
分类的步骤可包括执行恒虚警率算法。
一种非暂时性计算机可读存储介质可存储指令，所述指令在由处理器执行时使处理器执行方法中的任何一个。
根据下面具体实施方式、附图和权利要求，其他特征和方面将是清楚的。
附图说明
图1示出根据一个或多个实施例的通过雷达信号处理方法识别周围环境的示例。
图2示出根据一个或多个实施例的雷达信号处理设备的配置的示例。
图3示出根据一个或多个实施例的雷达传感器的配置的示例。
图4示出根据一个或多个实施例的雷达传感器的接收天线阵列的示例。
图5示出根据一个或多个实施例的处理线性调频序列(chirp sequence)的操作的示例。
图6A至图6D示出根据一个或多个实施例的多普勒模糊(Doppler ambiguity)和运动引起的相位误差的示例。
图7示出根据一个或多个实施例的通过绝对值运算来约束相位误差分量的模糊元素的操作的示例。
图8示出根据一个或多个实施例的通过激活顺序布置来约束相位误差分量的模糊元素的操作的示例。
图9示出根据一个或多个实施例的雷达信号处理方法的示例。
图10示出根据一个或多个实施例的电子装置的配置的示例。
在整个附图和具体实施方式中，除非另有描述或提供，否则相同的附图标记将被理解为指代相同的元件、特征和结构。为了清楚、示出和方便，附图可不按比例，并且附图中的元件的相对大小、比例和描绘可被夸大。
具体实施方式
提供以下具体实施方式以帮助读者获得对在此描述的方法、设备和/或系统的全面理解。然而，在理解本申请的公开之后，在此描述的方法、设备和/或系统的各种改变、修改和等同物将是清楚的。例如，在此描述的操作顺序仅是示例，并且不限于在此阐述的那些顺序，而是除了必须以特定次序发生的操作之外，可如在理解本申请的公开之后将是清楚的那样地改变。此外，为了更清楚和简明，可省略对在理解本申请的公开之后已知的特征的描述。
在此描述的特征可以以不同的形式实施，并且不应被解释为限于在此描述的示例。相反，已经提供在此描述的示例以仅示出在理解本申请之后将是清楚的实现在此描述的方法、设备和/或系统的许多可行方式中的一些。
在此使用的术语仅用于描述各种示例，而不用于限制本公开。除非上下文另外清楚地指示，否则单数形式也旨在包括复数形式。如在此使用的，术语“和/或”包括相关所列项中的任何一个和任何两个或更多个的任何组合。作为非限制性示例，术语“包括”、“包含”、和“具有”表明存在陈述的特征、数量、操作、构件、元件和/或它们的组合，但是不排除存在或添加一个或多个其他特征、数量、操作、构件、元件和/或它们的组合。
在整个说明书中，当组件或元件被描述为“连接到”、“结合到”或“接合到”另一组件或元件时，它可直接“连接到”、“结合到”或“接合到”另一组件或元件，或者可合理地存在介于它们之间的一个或多个其他组件或元件。当组件或元件被描述为“直接连接到”、“直接结合到”或“直接接合到”另一组件或元件时，可不存在介于它们之间的其他元件。类似地，例如“在……之间”和“紧接在……之间”以及“与……邻近”和“与......紧邻”的表述也可如前面描述的那样地被解释。
尽管在此可使用诸如“第一”、“第二”和“第三”或A、B、(a)、(b)等的术语来描述各种构件、组件、区域、层或部分，但是这些构件、组件、区域、层或部分不受这些术语的限制。这些术语中的每个不用于限定例如相应的构件、组件、区域、层或部分的本质、次序或顺序，而是仅用于将相应的构件、组件、区域、层或部分与其他构件、组件、区域、层或部分区分开。因此，在不脱离示例的教导的情况下，在此描述的示例中所称的第一构件、第一组件、第一区域、第一层或第一部分也可被称为第二构件、第二组件、第二区域、第二层或第二部分。
除非另外定义，否则在此使用的所有术语(包括技术术语和科学术语)具有与本公开所属领域的普通技术人员通常理解的含义和基于对本申请的公开的理解通常理解的含义相同的含义。除非在此明确地如此定义，否则术语(诸如，在通用词典中定义的术语)将被解释为具有与它们在相关领域上下文和本申请的公开中的含义一致的含义，并且将不以理想化或过于形式化的意义进行解释。在此针对示例或实施例的术语“可”(例如，关于示例或实施例可包括或实现什么)的使用意味存在包括或实现这样的特征的至少一个示例或实施例，而所有示例不限于此。
图1示出根据一个或多个实施例的通过雷达信号处理方法识别周围环境的示例。参照图1，雷达信号处理设备110可通过分析由雷达传感器111接收的雷达信号来检测关于前方的目标180的信息(例如，距离、速度、方向等)。雷达传感器111可在雷达信号处理设备110的内部或外部，并且雷达信号处理设备110可基于由雷达传感器111接收的雷达信号和由另一传感器(例如，图像传感器等)收集的数据二者来检测关于前方的目标180的信息。雷达数据处理中的分辨力(resolving power)通常被分类为在硬件方面的分辨力性能和在软件(例如，以将处理器配置为执行雷达信号处理的指令、代码等的形式的软件)方面的分辨力性能。在下文中，将主要描述在软件方面的分辨力性能的改进。然而，描述的技术可容易地在功能等效的硬件中被实现。
在一个示例中，分辨力指代装置辨别非常小的变化的能力(例如，最小单位辨别力)，并且它可表示为“分辨力＝(可辨别的最小规模单位)/(总操作距离)”。装置的分辨力值越小，装置可输出的结果越精确。分辨力值也可被称为分辨力单位。例如，如果装置具有小的分辨力值，则装置可辨别相对小的单元，并且因此，装置可输出具有增加的分辨率和提高的精度的结果。如果装置具有大的分辨力值，则装置可无法辨别小单元，并且因此输出具有减少的分辨率和减少的精度的结果。
如图1中所示，雷达信号处理设备110可安装在车辆中。车辆可基于由雷达信号处理设备110检测的到目标180的距离来执行例如自适应巡航控制(ACC)、自动紧急制动(AEB)、盲点检测(BSD)、车道变换辅助(LCA)和/或其他类似操作。此外，除了检测距离之外，雷达信号处理设备110可生成周围地图130。周围地图130表示雷达信号处理设备110周围存在的各种目标(诸如，目标180)的位置。周围目标可以是动态对象(诸如，车辆和人)，并且可以是存在于背景中的静态对象(诸如，护栏和交通灯)。
作为生成周围地图130的方法，单扫描图像方法可被使用。在单扫描图像方法中，雷达信号处理设备110从传感器获取单扫描图像120，并且从单扫描图像120生成周围地图130。单扫描图像120可从由单个雷达传感器111生成的雷达信号被生成，并且可表示由从任何仰角接收的雷达信号以相对高的分辨力指示的距离。例如，在图1的单扫描图像120中，横轴表示雷达传感器111的转向角，并且纵轴表示从雷达传感器111到目标180的距离。然而，单扫描图像120的形式不限于图1中示出的示例，并且可基于设计以不同的格式被表示。
转向角可表示与从雷达信号处理设备110到目标180的目标方向对应的角度。例如，转向角可表示雷达信号处理设备110(或雷达处理装置)的航向与目标方向之间的角度。作为参考，尽管在此主要将转向角描述为方位角，但是这仅是示例。例如，转向角可应用于仰角。
根据一个示例实施例，雷达信号处理设备110可从多雷达地图获取关于目标180的形状的信息。可从雷达扫描图像的组合生成多雷达地图。例如，雷达信号处理设备110可通过时空(spatial-temporally)组合根据雷达传感器111的移动获取的雷达扫描图像来生成周围地图130。周围地图130可以是一种雷达图像地图，并且可被用于例如自动驾驶员停车。
根据一个示例实施例，雷达信号处理设备110可使用到达方向(DOA)信息来生成周围地图130。DOA信息指代指示从目标180反射的雷达信号被接收的方向的信息。雷达信号处理设备110可使用DOA信息基于雷达传感器来111识别目标180存在的方向。因此，DOA信息可用于生成雷达扫描数据和周围地图130。
根据一个示例实施例，由雷达信号处理设备110生成的雷达信息(诸如，关于目标180的距离、速度、DOA和/或地图信息)可用于控制安装有或包含有雷达信号处理设备110的车辆。例如，车辆的这样的控制可包括车辆的速度和转向控制(诸如，ACC、AEB、BSD和LCA)。车辆的控制系统可通过直接或间接地使用雷达信息来控制车辆。例如，当目标的速度根据多普勒效应被测量时，控制系统可使车辆加速以跟随对应的目标，或者可使车辆制动以防止与对应的目标碰撞。
图2示出雷达信号处理设备的配置的示例。参照图2，雷达信号处理设备200可包括雷达传感器210和处理器220。雷达传感器210可将雷达信号辐射到雷达传感器210的外部(即，发射电磁辐射)，并且可接收例如由目标外部或环境反射的作为辐射的雷达信号的反射的信号。这里，辐射的雷达信号被称为雷达发射信号，并且接收的信号被称为雷达接收信号。雷达发射信号可包括线性调频信号，线性调频信号的载波频率基于频率调制模型来调制。雷达发射信号的频率可在预定带内连续变化。例如，雷达发射信号的频率可在预定带内线性变化。
雷达传感器210可包括阵列天线，并且通过阵列天线，雷达传感器210可连续(或间歇)发射这样的雷达发射信号并连续(或间歇)接收这样的雷达接收信号。阵列天线可包括多个天线元件。多输入多输出(MIMO)可通过多个天线元件来实现。这里，多个MIMO通道可由多个天线元件形成。例如，可通过M个发射天线元件和N个接收天线元件形成分别对应于M×N个虚拟天线的多个通道。这里，基于接收方向，通过各个通道接收的雷达接收信号可具有不同的相位。
可基于雷达发射信号和雷达接收信号来生成雷达数据。例如，雷达传感器210可基于频率调制模型通过阵列天线来发射雷达发射信号，可在雷达发射信号被目标反射时通过阵列天线接收雷达接收信号，并且可基于雷达发射信号和雷达接收信号来生成中频(intermediate frequency，IF)信号。IF信号可具有与雷达发射信号的频率与雷达接收信号的频率之间的差对应的频率。IF可被称为拍频(beat frequency)。处理器220可对IF信号执行采样操作，并且可通过采样结果来生成雷达原始数据。雷达数据可对应于IF原始数据。
处理器220可基于雷达数据来生成和使用关于目标和/或环境的信息。例如，处理器220可执行距离快速傅里叶变换(FFT)、多普勒FFT、恒虚警率(CFAR)检测和DOA估计，并且可获得关于目标的信息(诸如，距离、速度和方向)。可为各种应用(诸如，ACC、AEB、BSD和LCA)提供关于目标的信息。
图3示出雷达传感器的配置的示例。参照图3，雷达传感器310可包括线性调频发射器311、双工器312、天线313、混频器314、放大器(Amp)315和频谱分析器316。频谱分析器316可对应于图2的处理器220。在这种情况下，频谱分析器316可像处理器220一样放置在雷达传感器310的外部。雷达传感器310可通过天线313来辐射信号，并且可通过天线313来接收信号。尽管图3示出单个天线313，但是天线313可包括至少一个发射天线和至少一个接收天线。例如，天线313可对应于阵列天线。例如，天线313可包括三个或更多个接收天线元件。在这种情况下，接收天线元件可以以相等的间隔间隔开。
雷达传感器310可以是例如毫米波雷达，并且可通过分析雷达信号的波形的变化和飞行时间(ToF)来测量到目标的距离，ToF是直到辐射的电波在被目标反射之后返回的时间。作为参考，与包括相机的基于光学的传感器相比，毫米波雷达可检测前方，而不管外部环境(诸如，雾和雨)的变化。另外，由于毫米波雷达与激光雷达相比具有优异的成本性能，因此毫米波雷达可以是可补偿相机的上述缺点的传感器之一。例如，雷达传感器310可被实现为调频连续波(FMCW)雷达。FMCW雷达可对外部噪声是鲁棒的。
线性调频发射器311可生成频率随时间变化的频率调制(FM)信号302。例如，线性调频发射器311可通过基于频率调制模型301的频率调制特性执行频率调制来生成FM信号302。FM信号302可被称为线性调频信号。在此，频率调制模型301可以是被配置为指示提供的发射时间期间的雷达发射信号的载波频率的变化的模型。频率调制模型301的垂直轴可表示载波频率(例如，Freq或f)，并且水平轴可表示时间(例如，t)。例如，频率调制模型301可具有线性改变(例如，线性增加或线性减少)载波频率的频率调制特性。作为另一示例，频率调制模型301可具有非线性改变的载波频率的频率调制特性。
图3的频率调制模型301可具有随时间线性增加的频率的频率调制特性。线性调频发射器311可基于频率调制模型301来生成具有载波频率的FM信号302。例如，如图3中所示，FM信号302可表示其中载波频率在一些部分中逐渐增加的波形和其中载波频率在其余部分中逐渐减小的波形。
线性调频发射器311可将FM信号302发送到双工器312。双工器312可确定用于通过天线313的信号的发射路径和接收路径。例如，当雷达传感器310辐射FM信号302时，双工器312可形成从线性调频发射器311到天线313的信号路径，可经由形成的信号路径将FM信号302发送到天线313，天线313然后可将FM信号302辐射到外部。当雷达传感器310接收从目标反射的信号时，双工器312可形成从天线313到频谱分析器316的信号路径。天线313可接收接收信号，接收信号是已经被辐射并且从障碍物或目标通过反射而返回的信号。雷达传感器310可通过从天线313到频谱分析器316的信号路径将接收信号发送到频谱分析器316。通过天线313辐射的信号可被称为雷达发射信号，并且通过天线313接收的信号可被称为雷达接收信号。
混频器314可将从目标反射并接收的雷达接收信号的频率308与雷达发射信号的频率307进行比较。作为参考，频率307可根据相对于由频率调制模型301指示的载波频率(发射信号的频率)的频率的变化而变化。混频器314可检测对应于“雷达接收信号的频率308与雷达发射信号的频率307之间的频率差”的IF fIF。在图3中示出的曲线图309中，雷达发射信号与雷达接收信号之间的频率差可在其中载波频率在频率调制模型301中沿着时间轴线性增加的部分中恒定，并且可同雷达传感器310与目标(“对象”和“目标”在此可互换地使用)之间的距离成比例。因此，雷达传感器310与目标之间的距离可从雷达发射信号与雷达接收信号之间的频率差得出。通过混频器314检测的拍频信号可经由放大器315发送到频谱分析器316。拍频信号可由下面示出的等式1表示。
等式1
Figure BDA0003963200260000101
在等式1中，α可表示路径损耗衰减，
Figure BDA0003963200260000102
可表示相位偏移，fc可表示载波频率，td可表示往返延迟，B可表示发射的线性调频的扫描带宽，并且Tc可表示线性调频持续时间。在一个实施例中，/>
Figure BDA0003963200260000103
可表示直流常数值。Tc可指示与曲线图309中的Tchirp相同的值。
在一些实施例中，多个雷达传感器可安装在车辆的各个部分中以在来自车辆的所有方向上进行感测，并且雷达信号处理设备可基于由多个雷达传感器感测的信息来计算到目标的距离、方向和在来自车辆的所有方向(即，航向)上的相对速度。雷达信号处理设备可安装或包含在车辆中，并且可使用计算出的信息为辅助驾驶的各种车辆相关功能(例如，ACC、AEB、BSD和LCA)提供各种信息。
雷达传感器中的每个可辐射包括线性调频信号的相应雷达发射信号，并且可接收从目标反射的信号，线性调频信号的频率基于频率调制模型被调制。雷达信号处理设备可基于辐射的雷达发射信号与接收的雷达接收信号之间的频率差来确定从多个雷达传感器中的每个到目标的距离。另外，在以多个通道配置雷达传感器310的情况下，通过使用雷达数据的相位信息，雷达信号处理设备可得出从目标反射的雷达接收信号的DOA。
对于各种应用，雷达传感器310可使用宽带宽并采用MIMO来以宽视场(FoV)和高分辨率(HR)进行感测。可通过宽带宽来增加距离分辨率，并且可通过MIMO来增加角度分辨率。距离分辨率可表示用于区分关于目标的距离信息的最小单位，并且角度分辨率可表示用于区分关于目标的DOA信息的最小单位。例如，雷达传感器310可使用诸如4GHz、5GHz或7GHz的宽带，而不是使用诸如200MHz、500MHz或1GHz的窄带。
雷达传感器310可基于通过时分复用(TDM)的MIMO来识别每个发射天线的发射信号。基于TDM，由于发射天线可需要交替发射发射信号，因此每个发射信号中的载波频率的上升间隔的时间长度(也就是说，线性调频重复周期)可被增加以促进TDM。由于发射信号的频率的降低的变化率，这可导致明确可测量的多普勒速度和/或多普勒频率的降低。频谱分析器316可通过补偿由于基于TDM MIMO的雷达系统中的目标的移动而导致的多普勒频率与DOA和/或多普勒速度之间的结合元素(接下来参照图4进行讨论)来执行对多普勒模糊鲁棒的信号处理。
图4示出雷达传感器的接收天线阵列的示例。可通过分析等式1的拍频信号的往返延迟元素来得出下面示出的等式2。
等式2
Figure BDA0003963200260000111
在等式2中，R可表示天线元件与目标之间的距离，R0可表示雷达传感器与目标之间的距离，Rθ可表示基于雷达传感器的天线元件之间的间隔(距离)的距离差，c可表示光速，并且d可表示天线元件之间的间隔(距离)。根据等式2，可将往返元素分解为距离元素td,0和DOA元素td,θ。等式1可基于往返元素的距离元素td,0和DOA元素td,θ来得出下面示出的等式3。
等式3
Figure BDA0003963200260000121
Figure BDA0003963200260000122
Figure BDA0003963200260000123
Figure BDA0003963200260000124
可通过经由每个天线元件的拍频信号的频率分析(例如，傅里叶变换)检测Φt(td,0)元素来得出到目标的距离。可通过从天线元件之间的相位变化检测Φ0元素的第三项2πfctd,θ来估计DOA。
在雷达传感器包括多个接收通道的情况下，雷达数据的相位信息可表示参考相位与通过每个接收通道接收的信号的相位之间的相位差。参考相位可以是预定相位，或者可被设置为接收通道之一的相位。例如，对于接收天线元件，雷达信号处理设备可将与接收天线元件邻近的接收天线元件的相位设置为参考相位。
另外，雷达信号处理设备可从雷达数据生成与雷达传感器的接收通道的数量对应的维度的雷达矢量。例如，在雷达传感器包括四个接收通道的情况下，雷达信号处理设备可生成包括与每个接收通道对应的相位值的四维矢量。对应于每个接收通道的相位值可以是表示上述相位差的数值。
下面是以一个发射(Tx)通道和四个接收(Rx)通道配置雷达传感器的情况的描述。通过Tx通道辐射的雷达信号可在从目标点反射之后通过四个Rx通道被接收。如图4中所示，在雷达传感器的接收天线阵列410包括第一接收天线元件411、第二接收天线元件412、第三接收天线元件413和第四接收天线元件414的情况下，由第一接收天线元件411接收的信号的相位可被设置为参考相位。在从相同目标点反射的雷达反射信号408由接收天线阵列410接收的情况下，从目标点到第一接收天线元件411的距离与从目标点到第二接收天线元件412的距离之间的附加距离Δ(即，两个距离之间的差)可由下面示出的等式4表示。
等式4
Δ＝d·sin(θ)
在等式4中，θ可表示从目标点接收雷达反射信号408的DOA，d可表示接收天线元件之间的距离。
图5示出处理线性调频序列的操作的示例。在目标正在移动的情况下，拍频可包括基于到目标的距离的距离元素和由于目标的移动而导致的多普勒频率元素。
等式5
Figure BDA0003963200260000131
在等式5中，fR可表示距离元素，fD可表示多普勒频率元素，λ可表示波长，并且v可表示目标的速度。可通过图5的频率变换510来计算目标的速度。
参照图5，雷达数据501可包括具有线性调频持续时间Tp和带宽B的线性调频序列。雷达信号处理设备可通过对雷达数据501执行频率变换510来生成距离-多普勒图(range-Doppler map)520。例如，频率变换510可以是二维(2D)傅里叶变换，二维(2D)傅里叶变换包括基于距离的第一傅里叶变换和基于多普勒频率的第二傅里叶变换。这里，第一傅里叶变换可以是距离-FFT，第二傅里叶变换可以是多普勒FFT，并且2D傅里叶变换可以是2DFFT。雷达信号处理设备可基于雷达数据501的线性调频序列执行距离-FFT，并且可基于距离-FFT的结果执行多普勒FFT。
雷达信号处理设备可检测距离-多普勒图520中的目标单元521和522。例如，雷达信号处理设备可通过距离-多普勒图520上的CFAR来检测第一目标单元521和第二目标单元522。CFAR可以是基于阈值的检测方法。在下文中，描述确定与目标单元521至522中的第一目标单元521对应的第一目标的多普勒速度的操作。然而，操作可适用于另一目标单元(也就是说，第二目标单元522)的目标。
雷达信号处理设备可基于第一目标单元521的第一频率信息来确定第一目标的模糊多普勒速度。例如，第一目标单元521可对应于雷达数据501的多普勒频谱中的最大强度，并且第一频率信息可表示具有最大强度的多普勒频率。雷达信号处理设备可将与多普勒频率对应的多普勒速度确定为模糊多普勒速度。明确多普勒速度与模糊多普勒速度之间的关系可由下面示出的等式6表示。
等式6
vD，unamb＝vD，amb+q·(2vD，max)
在等式6中，vD,unamb可表示明确多普勒速度，vD,amb可表示模糊多普勒速度，q可表示模糊数，并且vD,max可表示通过线性调频序列信号的明确可测量的多普勒速度的最大范围。q可具有整数值。
图6A至图6D示出多普勒模糊和运动引起的相位误差的示例。参照图6A，可基于发射天线元件601和接收天线元件602来实现虚拟阵列天线603。为了实现虚拟阵列天线603，系统可识别发射天线元件601的哪个天线信号对应于由接收天线元件602接收的反射信号。根据一个示例实施例，虚拟阵列天线603可通过TDM来实现。
参照图6B，雷达发射信号610可以是包括第一线性调频序列信号611和第二线性调频序列信号612的线性调频序列。例如，第一线性调频序列信号611可由MIMO阵列天线中的第一发射天线发射，并且第二线性调频序列信号612可由第二发射天线发射。在图6B中，Tc可表示第一线性调频序列信号611的线性调频持续时间，并且Tr可表示线性调频序列的重复周期。
在使用线性调频序列波形的方法中，可测量的多普勒速度的范围可受到线性调频重复周期的限制。可测量的多普勒频率的最大值可由下面示出的等式7表示。
等式7
Figure BDA0003963200260000141
在等式7中，fD,max可表示明确可测量的多普勒频率的最大值。明确可测量的多普勒频率的最大范围可由-fD,max到fD,max表示。如等式7中所示，fD,max可依赖Tp。基于表示多普勒速度与多普勒频率之间的关系的等式8，可得出等式9。
等式8
Figure BDA0003963200260000151
等式9
Figure BDA0003963200260000152
在等式8中，fD可表示多普勒频率，λ可表示波长，并且v可表示多普勒速度。在等式9中，vD,max可表示明确可测量的多普勒速度的最大值。明确可测量的多普勒速度的最大范围可由-vD,max到vD,max表示。基于最大值的含义，在通过等式7和等式8得出等式9的处理中可省略符号。另外，由于多普勒速度和多普勒频率可各自通过等式8转换为另一个，因此多普勒速度的描述可适用于多普勒频率，并且(在可接受的范围内)反之亦然。
在雷达发射信号610仅包括第一线性调频序列信号611的情况下，雷达发射信号610的线性调频重复周期可以是Tc。可选地，在雷达发射信号610包括用于TDM实现的第一线性调频序列信号611和第二线性调频序列信号612二者的情况下，雷达发射信号610的线性调频脉冲重复周期可以是Tr。在这种情况下，由于线性调频重复周期的增加，明确可测量的多普勒速度的范围可减小。在该示例中，在Tr是Tc的两倍的情况下，多普勒速度的可测量的范围可减小到1/2。
在目标的速度落在最大可测量速度范围之外的情况下，目标的速度可能存在多普勒模糊问题。参照图6C进一步描述多普勒模糊。图6C示出可测量的频率范围和混叠效应(aliasing effect)。例如，频率值622可通过雷达接收信号的多普勒频谱被测量为目标的多普勒频率fD。然而，由于混叠效应，其他频率值621、623和624也可潜在地被确定为目标的多普勒频率fD。因此，频率值622是否对应于目标的实际多普勒频率fD可能是模糊的。可通过缩短线性调频序列的重复周期来理论上解决这种多普勒模糊，然而，对采样反射信号的频率的硬件限制、缩短线性调频序列的重复周期可减小可测量的范围。在使用TDM MIMO的情况下，由于线性调频序列的重复周期随着操作发射天线元件的数量增加而增加，因此多普勒模糊可能带来问题。
多普勒模糊可导致估计目标的速度以及估计目标的DOA的误差。可通过将多普勒频率元素添加到等式3的拍频信号模型来得出等式10。
等式10
Figure BDA0003963200260000161
在等式10中，第一元素
Figure BDA0003963200260000162
表示到目标的距离，第二元素/>
Figure BDA0003963200260000163
表示目标的移动速度，第三元素/>
Figure BDA0003963200260000164
表示目标的DO A，并且第四元素
Figure BDA0003963200260000165
表示运动引起的相位误差。在等式10中，l表示线性调频索引，n表示天线编号(例如，均匀线性阵列中的天线编号)，m表示线性调频重复周期内的发射激活顺序，Tchirp表示线性调频持续时间，Tp表示线性调频序列的重复周期，并且M表示发射天线元件的数量。基于等式10的四个元素，可确定拍频信号的相位。/>
图6D表示以下情况：在该情况中，图6A的发射天线元件601和接收天线元件602形成虚拟阵列天线603，发射天线元件601发射图6B的雷达发射信号610，并且接收天线元件602接收与雷达发射信号610的反射信号对应的平面波。
由于雷达发射信号610的TDM特性，可发生如下效应：在该效应中，接收天线元件602在第一时间631接收第一线性调频序列信号611的反射信号，并且在第二时间632接收第二线性调频序列信号612的反射信号。效应可被应用为运动引起的相位误差。因此，通过考虑运动引起的相位误差来估计DOA定向的相位梯度可以是有帮助的。可基于等式6的多普勒模糊和等式10的运动引起的相位误差元素来得出等式11的运动引起的相位误差模型。
等式11
Figure BDA0003963200260000166
在等式11中，smc表示运动引起的相位误差模型。等式6表示模糊多普勒速度、明确多普勒速度、多普勒模糊数以及最大可测量的多普勒速度之间的关系。通过将基于等式6的关系代入等式10的运动引起的相位误差元素中，可得出等式11。在等式11中，vD,unamb表示明确多普勒速度。vD,unamb可在求解多普勒模糊之后被获得。vD,amb表示模糊多普勒速度。vD,amb可基于频率变换(例如，频率变换510)被获得。vD,max表示通过经典线性调频序列的明确可测量的多普勒速度的最大范围。因此，在smc中，
Figure BDA0003963200260000171
可被称为明确元素，并且
Figure BDA0003963200260000172
可被称为模糊元素。明确元素可独立于多普勒模糊数，并且模糊元素可依赖多普勒模糊数。为了通过smc提高DOA估计精度，可解决目标的移动速度的模糊的问题。
各种方法(诸如，可变载波频率(VCF)、多脉冲重复频率(MPRF)、交错脉冲重复频率(SPRF)和随机传输(Tx))可相对于多普勒模糊问题是有用的。在随机Tx加VCF方法中，可通过随机Tx方法来解决由TDM MIMO引起的多普勒模糊问题，并且可通过VCF方法来解决由目标的显著高的速度引起的多普勒模糊问题。
在随机Tx加VCF方法中，要校正的目标的DOA估计的由目标的移动速度引起的运动引起的相位误差元素可能是有帮助的，并且为此，多普勒模糊可首先被处理。然而，在处理多普勒模糊时，可通过波束成形(BF)预处理和多普勒FFT来移除TDM MIMO定向的多普勒模糊，并且可通过经由VCF方法估计模糊数来去除由目标的绝对移动速度的显著大的值引起的多普勒模糊。然而，由于实际拍频信号通常包括诸如系统噪声和环境杂波的分量，因此以点为单位的模糊数的准确估计可能是困难的。相反，可通过对通过使用聚类结果在聚类内估计的模糊数进行聚合(例如，平均、投票等)的方法来提高估计模糊数的准确性。因此，可执行聚类以解决准确DOA估计的多普勒模糊问题。然而，可需要目标的DOA来计算目标的位置值，位置值然后用作到聚类的输入。
根据一个示例实施例，雷达信号处理设备可确定与每个发射天线元件对应地分成的各个DOA数据。雷达信号处理设备可通过将基于雷达数据的明确多普勒速度应用于各个DOA数据的运动引起的相位误差元素来确定相位误差元素的明确元素。雷达信号处理设备还可通过对各个DOA数据进行整合(integrate)来确定与发射天线元件对应的整合的DOA数据，各个DOA数据的相位误差元素的模糊元素受到约束。
由于基于每个发射天线对各个DOA数据进行分段，因此可减少或避免由于TDMMIMO引起的多普勒模糊问题。雷达信号处理设备可通过雷达传感器的接收天线元件以基于TDM延迟的发射时间间隔发射雷达信号，可通过雷达传感器的接收天线元件接收雷达信号的反射信号，并且可通过基于发射时间间隔根据发射天线元件对与反射信号对应的雷达数据进行分类来确定与发射天线元件对应的各个DOA数据。雷达信号处理设备可通过将3D数据(BF预处理过程中的距离-线性调频序列-BF DOA的3D数据)分成TDM延迟单元来获得各个DOA数据。
雷达信号处理设备可通过基于雷达数据执行2D傅里叶变换来确定明确多普勒速度，并且可将明确多普勒速度应用于各个DOA数据的运动引起的相位误差元素。更具体地，雷达信号处理设备可基于对应于IF信号的雷达数据顺序执行距离-FFT、BF预处理、多普勒FFT和CFAR。可基于BF预处理确定各个DOA数据，并且可基于多普勒FFT确定模糊多普勒速度。可基于通过模糊多普勒速度的一维运动补偿来确定运动引起的相位误差元素的明确元素。
在对各个DOA数据进行整合的处理中，可约束运动引起的相位误差元素的剩余明确元素。例如，可通过绝对值运算或激活顺序布置来约束模糊元素。该整合方法可有助于避免由于各个DOA数据的TDM MIMO引起的多普勒模糊问题。
图7示出通过绝对值运算来约束相位误差元素的模糊元素的操作的示例。参照图7，例如，发射天线元件的数量可以是M＝12。第一发射天线元件Tx1至第九发射天线元件Tx9可用于生成方位角数据，并且第十发射天线元件Tx10至第十二发射天线元件Tx12可用于生成仰角数据。下面的描述代表性地描述生成方位角数据，然而，描述可适用于生成仰角数据。
发射天线元件可基于发射激活顺序m来发射雷达信号。例如，第一发射天线元件Tx1可在m＝0处发射雷达信号，并且第二发射天线元件Tx2可在m＝1处发射雷达信号。发射激活顺序m可对应于TDM延迟。可以以基于TDM延迟的发射时间间隔来发射雷达信号。例如，可以以与线性调频持续时间对应的发射时间间隔来发射雷达信号。
雷达信号处理设备可基于发射时间间隔根据发射天线元件对与反射信号对应的雷达数据进行分类，并且可确定与发射天线元件对应的各个DOA数据。例如，雷达信号处理设备可基于与m＝0对应的雷达数据来确定与第一发射天线元件Tx1对应的第一个体DOA数据，可基于与m＝1对应的雷达数据来确定与第二发射天线元件Tx2对应的第二个体DOA数据等。
各个DOA数据的运动引起的相位误差可包括明确元素
Figure BDA0003963200260000191
和模糊元素/>
Figure BDA0003963200260000192
雷达信号处理设备可基于模糊多普勒速度vD,amb来确定明确元素
Figure BDA0003963200260000193
并且可通过绝对值运算来去除或抑制模糊元素/>
Figure BDA0003963200260000194
在模糊元素受到约束时，雷达信号处理设备可通过经由将绝对值应用于模糊元素对各个DOA数据进行整合，来确定整合的DOA数据。通过绝对值运算，可去除各个DOA数据中的模糊元素的相位元素，并且可通过对模糊元素的绝对值进行整合来确定整合的DOA数据。可通过对分别对应于第一发射天线元件Tx1至第九发射天线元件Tx9的各条DOA数据进行整合来确定关于第一发射天线元件Tx1至第九发射天线元件Tx9的整合的DOA数据。
图8示出根据一个或多个实施例的通过激活顺序布置来约束相位误差元素的模糊元素的操作的示例。参照图8，发射天线元件可以以可与雷达传感器中的设置(位置)顺序不同的激活顺序发射雷达信号。激活顺序可对应于值m。例如，发射天线元件可从雷达传感器中的第一发射天线元件Tx1至第十二发射天线元件Tx12顺序地被设置，然而，发射天线元件可以以与设置顺序不同的顺序被激活，并且可发射雷达信号。例如，参照图8，第九发射天线元件Tx9可在m＝6而不是m＝8时发射雷达信号。
雷达信号处理设备可将发射天线元件分类为发射组，发射组的基于激活顺序的顺序值的总和是相同的。例如，包括发射天线元件Tx3、Tx6和Tx9的第一发射组的顺序值的总和可以是2+5+6＝13，包括发射天线元件Tx2、Tx5和Tx8的第二发射组的顺序值的总和可以是1+4+8＝13，并且包括发射天线元件Tx1、Tx4和Tx7的第三发射组的顺序值的总和可以是0+3+10＝13，因此，发射天线元件Tx1至Tx9可被分类为第一发射组至第三发射组。
雷达信号处理设备可通过对发射组的各个DOA数据进行整合来确定中间数据，并且可通过对中间数据进行整合来确定整合的DOA数据。由于发射组基于相同的TDM延迟值来布置，因此在对中间数据进行整合的处理中，发射组中的每个的中间数据的模糊元素可能不充当发射组之间的误差。TDM延迟值可用作整合的DOA数据中的偏移。整合的DOA数据可包括对应于顺序值的总和的偏移。
图9示出根据一个或多个实施例的雷达信号处理方法的示例。参照图9，在操作910中，雷达信号处理设备可以以基于TDM延迟的发射时间间隔通过雷达传感器的发射天线元件发射雷达信号。在操作920中，雷达信号处理设备可通过雷达传感器的接收天线元件接收雷达信号的反射信号。在操作930中，雷达信号处理设备可基于发射时间间隔根据发射天线元件对与反射信号对应的雷达数据进行分类，并且可确定与发射天线元件对应的各个DOA数据。
在操作940中，雷达信号处理设备可通过将模糊多普勒速度(基于雷达数据的模糊多普勒速度)应用于各个DOA数据的运动引起的相位误差元素来确定相位误差元素的明确元素。雷达信号处理设备可通过基于雷达数据执行2D傅里叶变换来确定模糊多普勒速度。2D傅里叶变换可包括基于距离的傅里叶变换和基于多普勒频率的傅里叶变换。模糊多普勒速度的模糊可对应于混叠效应。
在操作950中，雷达信号处理设备可通过在约束或抑制相位误差元素的模糊元素的同时对各个DOA数据进行整合来确定整合的DOA数据。根据一个示例实施例，雷达信号处理设备可基于相位误差元素的模糊元素的绝对值来对各个DOA数据进行整合。根据另一示例实施例，发射天线元件可以以可与它们在雷达传感器中的位置顺序不同的激活顺序发射雷达信号，并且可被分类为发射组，发射组的基于激活顺序的顺序值的总和相同。雷达信号处理设备可通过基于发射组对各个DOA数据进行整合来确定中间数据，并且可通过对中间数据进行整合来确定整合的DOA数据。
相位误差元素的明确元素和模糊元素可基于模糊多普勒速度、明确多普勒速度、多普勒模糊数和可测量的多普勒速度的最大范围之间的关系来彼此区分。相位误差元素的明确元素可独立于多普勒模糊数，并且相位误差元素的模糊元素可依赖多普勒模糊数。
另外，参照图1至图8和图10的描述可适用于雷达信号处理方法并由雷达信号处理方法执行。
图10示出根据一个或多个实施例的电子装置的配置的示例。参照图10，电子装置1000可执行上述雷达信号处理方法。例如，电子装置1000可在功能上和/或结构上包括图2的雷达信号处理设备200。电子装置1000可以是例如图像处理装置、智能电话、可穿戴装置、平板计算机、上网本、膝上型计算机、台式计算机、个人数字助理(PDA)、头戴式显示器(HMD)、车辆(例如，自主车辆)或要安装在车辆上或包含在车辆中的驾驶员辅助装置。
参照图10，电子装置1000可包括处理器1010、存储装置1020、相机1030、输入装置1040、输出装置1050和网络接口1060。处理器1010、存储装置1020、相机1030、输入装置1040、输出装置1050和网络接口1060可经由通信总线1070彼此通信。
处理器1010可执行要在电子装置1000中执行的指令或功能。例如，处理器1010可处理存储在存储装置1020中的指令。处理器1010可执行通过图1至图9描述的操作。指令可以是处理器可执行指令、中间代码、字节码、源代码等。
在一个示例中，电子装置可包括雷达传感器1080(例如，图2和/或图3的一个或多个雷达传感器)。
存储装置1020可存储执行处理器1010所需的信息或数据。存储装置1020可包括计算机可读存储介质或计算机可读存储装置。存储装置1020可存储要由处理器1010执行的指令，并且可在电子装置1000执行软件和/或应用时存储相关信息。
相机1030可拍摄包括多个图像帧的图像。例如，相机1030可生成帧图像。
输入装置1040可通过触觉、视频、音频或触摸输入从用户接收输入。输入装置1040可包括键盘、鼠标、触摸屏、麦克风或检测来自用户的输入并发送检测到的输入的任何其他装置。
输出装置1050可通过视觉、听觉或触觉通道将电子装置1000的输出提供给用户。输出装置1050可包括例如显示器、触摸屏、扬声器、振动发生器或将输出提供给用户的任何其他装置。网络接口1060可通过有线或无线网络与外部装置通信。输出装置1050可使用视觉信息、听觉信息和触觉信息中的至少一个将处理雷达数据的结果提供给用户。
例如，在电子装置1000安装在车辆上或包含在车辆中的情况下，电子装置1000可通过显示器显示雷达图像地图。作为另一示例，电子装置1000可基于DOA信息、距离信息和/或雷达图像地图而改变配备有电子装置1000的车辆的速度、加速度和转向中的任一个或任何组合。然而，示例不限于此，并且电子装置1000可执行诸如ACC、AEB、BSD、LCA和自我定位的功能。电子装置1000可在结构上和/或功能上包括用于对车辆的这种控制的控制系统。
在此关于图1至图10描述的计算设备、车辆、电子装置、处理器、存储器、图像传感器、车辆/操作功能硬件、ADAS/自主驾驶系统、显示器、信息输出系统和硬件、存储装置以及其他设备、装置、单元、模块和组件由硬件组件实现或代表硬件组件。可用于执行在本申请中描述的操作的硬件组件的示例在适当的情况下包括：控制器、传感器、生成器、驱动器、存储器、比较器、算术逻辑单元、加法器、减法器、乘法器、除法器、积分器以及被配置为执行本申请中描述的操作的任何其他电子组件。在其他示例中，执行在本申请中描述的操作的硬件组件中的一个或多个由计算硬件(例如，由一个或多个处理器或计算机)来实现。处理器或计算机可由一个或多个处理元件(诸如，逻辑门阵列、控制器和算术逻辑单元、数字信号处理器、微型计算机、可编程逻辑控制器、现场可编程门阵列、可编程逻辑阵列、微处理器或被配置为以限定的方式响应并执行指令以实现期望的结果的任何其他装置或装置的组合)来实现。在一个示例中，处理器或计算机包括或连接到存储由处理器或计算机执行的指令或软件的一个或多个存储器。由处理器或计算机实现的硬件组件可执行用于执行在本申请中描述的操作的指令或软件(诸如，操作系统(OS)和在OS上运行的一个或多个软件应用)。硬件组件还可响应于指令或软件的执行来访问、操控、处理、创建和存储数据。为了简明，单数术语“处理器”或“计算机”可用于在本申请中描述的示例的描述中，但是在其他示例中，多个处理器或计算机可被使用，或者处理器或计算机可包括多个处理元件、或多种类型的处理元件、或二者。例如，单个硬件组件、或者两个或更多个硬件组件可由单个处理器、或者两个或更多个处理器、或者处理器和控制器来实现。一个或多个硬件组件可由一个或多个处理器、或者处理器和控制器来实现，并且一个或多个其他硬件组件可由一个或多个其他处理器、或者另外的处理器和另外的控制器来实现。一个或多个处理器、或者处理器和控制器可实现单个硬件组件、或者两个或更多个硬件组件。硬件组件可具有不同的处理配置中的任何一个或多个，不同的处理配置的示例包括：单个处理器、独立处理器、并行处理器、单指令单数据(SISD)多处理、单指令多数据(SIMD)多处理、多指令单数据(MISD)多处理和多指令多数据(MIMD)多处理。
图1至图10中示出的执行在本申请中描述的操作的方法由计算硬件(例如，由一个或多个处理器或计算机)执行，计算硬件被实现为如上所述执行指令或软件以执行在本申请中描述的由所述方法执行的操作。例如，单个操作、或者两个或更多个操作可由单个处理器、或者两个或更多个处理器、或者处理器和控制器来执行。一个或多个操作可由一个或多个处理器、或者处理器和控制器来执行，并且一个或多个其他操作可由一个或多个其他处理器、或者另外的处理器和另外的控制器来执行。一个或多个处理器、或者处理器和控制器可执行单个操作、或者两个或更多个操作。
用于控制计算硬件(例如，一个或多个处理器或计算机)以实现硬件组件并执行如上所述的方法的指令或软件被编写为计算机程序、代码段、指令或它们的任何组合，以单独地或共同地指示或配置一个或多个处理器或计算机作为机器或专用计算机进行操作，以执行由如上所述的硬件组件和方法执行的操作。在一个示例中，指令或软件包括由一个或多个处理器或计算机直接执行的机器代码(诸如，由编译器生成的机器代码)。在另一示例中，指令或软件包括由一个或多个处理器或计算机使用解释器执行的更高级代码。可基于附图中示出的框图和流程图以及在此的相应描述使用任何编程语言来编写指令或软件，附图中示出的框图和流程图以及在此的相应描述公开了用于执行由如上所述的硬件组件和方法执行的操作的算法。
用于控制计算硬件(例如，一个或多个处理器或计算机)以实现硬件组件并执行如上所述的方法的指令或软件以及任何相关联的数据、数据文件和数据结构可被记录、存储或固定在一个或多个非暂时性计算机可读存储介质中，或者可被记录、存储或固定在一个或多个非暂时性计算机可读存储介质上。非暂时性计算机可读存储介质的示例包括：只读存储器(ROM)、随机存取可编程只读存储器(PROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、随机存取存储器(RAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、闪存、非易失性存储器、CD-ROM、CD-R、CD+R、CD-RW、CD+RW、DVD-ROM、DVD-R、DVD+R、DVD-RW、DVD+RW、DVD-RAM、BD-ROM、BD-R、BD-R LTH、BD-RE、蓝光或光盘存储装置、硬盘驱动器(HDD)、固态驱动器(SSD)、闪存、卡式存储器(诸如，多媒体卡或微型卡(例如，安全数字(SD)或极限数字(XD)))、磁带、软盘、磁光数据存储装置、光学数据存储装置、硬盘、固态盘以及任何其他装置，任何其他装置被配置为以非暂时性方式存储指令或软件以及任何相关联的数据、数据文件和数据结构并将指令或软件以及任何相关联的数据、数据文件和数据结构提供给一个或多个处理器或计算机，使得一个或多个处理器或计算机能够执行指令。在一个示例中，指令或软件以及任何相关联的数据、数据文件和数据结构被分布在联网的计算机系统上，使得指令和软件以及任何相关联的数据、数据文件和数据结构以分布式方式被一个或多个处理器或计算机存储、访问和执行。
虽然本公开包括特定示例，但是在理解本申请的公开之后将清楚的是，在不脱离权利要求书和它们的等同物的精神和范围的情况下，可在这些示例中做出形式和细节上的各种改变。在此描述的示例应仅被视为是描述性的，而不是为了限制的目的。在每个示例中的特征或方面的描述应被视为可适用于其他示例中的相似的特征或方面。如果描述的技术以不同的次序被执行、和/或如果描述的系统、架构、装置或电路中的组件以不同的方式被组合、和/或被其他组件或它们的等同物取代或补充，则可实现合适的结果。
因此，除了上面公开之外，公开的范围还可由权利要求及其等同物限定，并且权利要求及其等同物的范围内的所有变化应被解释为包括在公开中。

Claims (31)

1.一种用于雷达信号处理的方法，包括：
通过雷达传感器的发射天线元件来以与时分复用TDM延迟对应的发射时间间隔发射雷达信号，其中，雷达信号用于包括雷达传感器的基于TDM的多输入多输出MIMO雷达系统；
通过雷达传感器的接收天线元件来接收雷达信号的反射信号；
通过对与反射信号对应的雷达数据进行分类来确定分别与发射天线元件对应的各个到达方向DOA数据，其中，分类的步骤基于发射时间间隔；
通过将基于雷达数据的模糊多普勒速度应用于所述各个DOA数据的相位误差元素来确定相位误差元素的明确元素；以及
通过经由抑制相位误差元素的模糊元素对所述各个DOA数据进行整合来确定与发射天线元件对应的整合的DOA数据。
2.如权利要求1所述的方法，其中，确定整合的DOA数据的步骤包括：基于相位误差元素的模糊元素的绝对值来对所述各个DOA数据进行整合。
3.如权利要求1所述的方法，其中，发射天线元件以不同于发射天线元件的物理顺序的激活顺序发射雷达信号。
4.如权利要求3所述的方法，其中，发射天线元件被分类为多个发射组，每个发射组的基于激活顺序的顺序值的总和相同，并且其中，确定整合的DOA数据的步骤还包括：通过以发射组为单位对所述各个DOA数据进行整合来确定中间数据；并且其中，所述方法还包括：
通过对中间数据进行整合来确定整合的DOA数据。
5.如权利要求4所述的方法，其中，整合的DOA数据包括与所述顺序值的总和对应的偏移。
6.如权利要求1所述的方法，其中，通过基于雷达数据执行二维傅里叶变换来确定模糊多普勒速度。
7.如权利要求6所述的方法，其中，二维傅里叶变换包括基于距离的傅里叶变换和基于多普勒频率的傅里叶变换。
8.如权利要求1所述的方法，其中，相位误差元素的明确元素和模糊元素基于模糊多普勒速度、明确多普勒速度、多普勒模糊数和可测量的多普勒速度的最大范围之间的关系来彼此区分。
9.如权利要求8所述的方法，其中，相位误差元素的明确元素独立于多普勒模糊数，并且
相位误差元素的模糊元素依赖多普勒模糊数。
10.如权利要求1至权利要求9中的任一项所述的方法，其中，模糊多普勒速度的模糊性由混叠效应引起。
11.如权利要求1至权利要求9中的任一项所述的方法，其中，相位误差元素的明确元素是运动引起的。
12.如权利要求1至权利要求9中的任一项所述的方法，其中，抑制相位误差元素的模糊元素的步骤基于相位误差元素的明确元素。
13.一种用于雷达信号处理的系统，包括：
处理器，被配置为：
通过雷达传感器的一个或多个发射天线元件来以基于时分复用TDM延迟的发射时间间隔发射用于基于TDM的多输入多输出MIMO雷达系统的雷达信号，
通过雷达传感器的接收天线元件接收雷达信号的反射信号，
通过基于发射时间间隔根据所述一个或多个发射天线元件对与反射信号对应的雷达数据进行分类来确定与所述一个或多个发射天线元件对应的各个DOA数据，
通过将基于雷达数据的模糊多普勒速度应用于所述各个DOA数据的相位误差元素来确定相位误差元素的明确元素，并且
通过经由抑制相位误差元素的模糊元素对所述各个DOA数据进行整合来确定与所述一个或多个发射天线元件对应的整合的DOA数据。
14.如权利要求13所述的系统，其中，处理器还被配置为：基于相位误差元素的模糊元素的绝对值来对所述各个DOA数据进行整合。
15.如权利要求13所述的系统，其中，所述一个或多个发射天线元件以不同于雷达传感器中的所述一个或多个发射天线元件的物理顺序的激活顺序发射雷达信号。
16.如权利要求15所述的系统，其中，所述一个或多个发射天线元件被分类为多个发射组，每个发射组的基于激活顺序的顺序值的总和相同，并且其中，处理器还被配置为：
通过以发射组为单位对所述各个DOA数据进行整合来确定中间数据，并且
通过对中间数据进行整合来确定整合的DOA数据。
17.如权利要求13所述的系统，其中，相位误差元素的明确元素和模糊元素基于模糊多普勒速度、明确多普勒速度、多普勒模糊数和可测量的多普勒速度的最大范围之间的关系来彼此区分。
18.如权利要求17所述的系统，其中，相位误差元素的明确元素独立于多普勒模糊数，并且其中，相位误差元素的模糊元素依赖多普勒模糊数。
19.如权利要求13至权利要求18中的任一项所述的系统，其中，相位误差元素的明确元素是运动引起的。
20.如权利要求13至权利要求18中的任一项所述的系统，其中，所述系统是还包括雷达传感器的电子装置。
21.如权利要求20所述的系统，其中，所述电子装置是车辆，并且其中，整合的DOA数据用于控制车辆。
22.如权利要求13至权利要求18中的任一项所述的系统，其中，处理器被配置为：基于相位误差元素的明确元素来抑制相位误差元素的模糊元素。
23.一种车辆，包括：
雷达传感器，包括阵列天线，其中，雷达传感器被配置为使用发射天线元件和接收天线元件来实现基于时分复用TDM的多输入多输出MIMO；
处理器，被配置为：
通过发射天线元件控制雷达信号的发射，其中，雷达信号以基于TDM延迟的发射时间间隔被发射，
通过根据发射天线元件对雷达数据进行分类来确定与发射天线元件对应的各个DOA数据，雷达数据对应于通过接收天线元件接收的发射的雷达信号的反射信号，其中，所述各个DOA基于发射时间间隔被确定，
通过将基于雷达数据的模糊多普勒速度应用于所述各个DOA数据的相位误差元素来确定相位误差元素的明确元素，并且
通过经由抑制相位误差元素的模糊元素对所述各个DOA数据进行整合，来确定与发射天线元件对应的整合的DOA数据；以及
控制系统，被配置为基于整合的DOA数据来控制所述车辆。
24.如权利要求23所述的车辆，其中，处理器被配置为：基于相位误差元素的模糊元素的绝对值来对所述各个DOA数据进行整合。
25.如权利要求23所述的车辆，其中，发射天线元件以不同于雷达传感器中的发射天线元件的布置顺序的激活顺序发射雷达信号，
发射天线元件被分类为多个发射组，每个发射组的基于激活顺序的顺序值的总和相同，并且
处理器被配置为：通过以发射组为单位对所述各个DOA数据进行整合来确定中间数据，并且
通过对中间数据进行整合来确定整合的DOA数据。
26.如权利要求23至权利要求25中的任一项所述的车辆，其中，相位误差元素的明确元素包括相位误差元素的运动引起的明确元素。
27.一种用于雷达信号处理的方法，包括：
通过发射天线来发射信号，其中，所述信号具有与时分复用TDM延迟对应的发射时间间隔；
通过接收天线来接收发射的所述信号的反射信号；
基于发射时间间隔来确定分别与发射天线元件对应的各个到达方向DOA；
通过将模糊多普勒速度应用于所述各个DOA的相位误差，来基于反射信号确定相位误差的明确分量；以及
基于确定相位误差的明确分量的步骤，通过经由抑制相位误差的模糊分量对所述各个DOA进行整合来确定整合的DOA。
28.如权利要求27所述的方法，其中，所述信号用于包括发射天线和接收天线的基于TDM的多输入多输出MIMO雷达系统。
29.如权利要求28所述的方法，其中，通过对通过接收天线分别接收的反射信号的雷达数据进行分类来确定所述各个DOA。
30.如权利要求29所述的方法，其中，分类的步骤包括执行恒虚警率算法。
31.一种存储指令的非暂时性计算机可读存储介质，所述指令在由处理器执行时，使处理器执行如权利要求1至权利要求12和权利要求27至权利要求30中的任一项所述的方法。
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