CN116626594A - 集成电路、无线电器件、终端设备、干扰检测方法和装置 - Google Patents

集成电路、无线电器件、终端设备、干扰检测方法和装置 Download PDF

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CN116626594A CN202211201281.8A CN202211201281A CN116626594A CN 116626594 A CN116626594 A CN 116626594A CN 202211201281 A CN202211201281 A CN 202211201281A CN 116626594 A CN116626594 A CN 116626594A
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Abstract

集成电路、无线电器件、终端设备、干扰检测方法和装置，本发明提供一种干扰检测的方法，通过对信号能量在频域进行直方图统计，并结合直方图的统计特性，来精准快速的实现干扰的检测，且由于直方图统计对于运算量的要求很小，且是基于频域实现在脉冲之间进行统计分析，故而对于系统的实时性要求较低。

Description

集成电路、无线电器件、终端设备、干扰检测方法和装置
技术领域
本发明涉及干扰检测技术领域，尤其涉及一种干扰检测方法和装置，以及集成电路、无线电器件和终端设备。
背景技术
目标传感器的干扰检测方法中，通常是采用时频分析的方法，如短时傅里叶变换(Short Time Fourier Transform,STFT)，来进行干扰特征的提取。这种方法需要在所有的脉冲内作实时的STFT计算，运算量比较大，对系统的实时性要求高。
发明内容
针对上述技术问题，本发明提供了一种干扰检测的方法，通过对信号能量在频域进行利用直方图统计(Histogram Statistics)，并结合直方图的统计特性，来精准快速的实现干扰的检测，且由于直方图统计对于运算量的要求很小，且是基于频域实现在脉冲之间进行统计分析，故而对于系统的实时性要求较低。
本申请实施例提供了一种干扰检测的方法，所述方法可包括：对接收信号进行二维快速傅里叶变换，以获得距离-多普勒谱，所述距离-多普勒谱包括距离维度、速度维度及能量维度；在所述距离-多普勒谱中，针对预设的距离门，沿速度维度进行能量维度的分布统计，以获得能量统计直方图；以及根据所述能量统计直方图的统计特性，对所述预设的距离门进行干扰检测。
在本实施例中，在2D-FFT所得到的距离-多普勒谱中，对目标距离门(如预设距离门)进行能量维度的直方图统计，并基于所得到的直方图统计特性即可实现干扰的检测。
在一些可选的实施例中，根据所述能量统计直方图的统计特性还可以进行恒虚警检测，进而实现干扰检测的同时，针对没有受到干扰的距离门，基于上述的直方图统计特性还能实现恒虚警的检测(CFAR)，以进一步的减小系统的算力需求。
在一些可选的实施例中，其中所述距离-多普勒谱的距离维度上具有离散的距离门，所述预设的距离门包括至少一个所述距离门。其中，当预设的距离门包括一个距离门时，可理解为，针对任一距离门，进行本申请任一实施例中的干扰检测方法，当所有的距离门均进行干扰检测时，则各距离门可分别或者同步进行本申请任一实施例中的干扰检测方法。当预设的距离门包括两个以及以上的距离门时，可将该预设的距离门作为一个整体，进行本申请任一实施例中的干扰检测；例如，若是以相邻的两个距离门作为一个整体时，则将该两个距离门对应的所有数据汇总后，再进行后续的能量直方图统计，以确定该两个距离门有没有受到干扰。
在一些可选的实施例中，其中针对预设的距离门沿速度维度进行能量维度的分布统计，以获得能量统计直方图；包括：将所述能量维度上的能量值进行离散化处理，以得到按照能量大小等间距连续依次分布的多个能量值区间；统计所述预设的距离门中位于各个能量值区间的样本数，以生成所述能量统计直方图。例如，针对各个离散点的能量值，按照诸如四舍五入等方式去除一个或者两个有效位，进而来确定能量值区间，同时也便于后续的直方图样本统计。
在一些可选的实施例中，其中针对预设的距离门沿速度维度进行能量维度的分布统计，以获得能量统计直方图；还可包括：对能量维度上的能量值进行预处理后，离散化处理以得到等间距连续分布的所述多个能量值区间；其中，预处理包括归一化处理或对数运算处理等，例如可求取各能量值的分贝值等。
在一些可选的实施例中，其中根据所述能量统计直方图的统计特性，对所述预设的距离门进行干扰检测；可包括：将所述能量统计直方图中样本数最多的能量值区间作为噪底区间；获取所述噪底区间与所述峰值能量值区间的能量和作为第一能量和；根据所述第一能量和判断所述预设的距离门中是否受到干扰。
在一些可选的实施例中，所述方法还可包括：获取位于所述噪底区间与所述峰值能量值区间之间的所有的能量值区间的能量和，并加上所述第一能量和以得到第二能量和；根据所述第二能量和判断所述预设的距离门中是否受到干扰。
在一些可选的实施例中，其中所述噪底区间还可为所述统计直方图内能量值的中位数值所在的能量值区间。
在一些可选的实施例中，其中还可包括：针对任一能量值区间，确定该能量值区间的有效能量值，将样本数乘以所述有效能量值得到该能量值区间对应的能量和。例如，若是能量值区间为20-25，且样本数为5个，为了便于后续的能量和统计，则可设置该能量值区间的有效能量值为22.5，对应的能量总和就为5*22.5＝112.5；也可将该能量值区间中中位数设置为有效能量值，例如其中有3个样本数的能量值为23，则对应的能量总和就为5*23＝115。当然，在一些可选的实施例中，也可将各样本的真实能量直接进行累加以得到该预设距离门的能量和。
其中所述根据所述第二能量和判断所述预设的距离门中是否受到干扰包括：当所述第二能量和大于预设的第一阈值时，判定所述雷达信号中包括干扰信号。
在一些可选的实施例中，其中根据所述第二能量和判断所述预设的距离门中是否受到干扰包括：计算当前帧与相邻帧的所述能量和的差值，当所述差值大于第二阈值时，判定当前帧雷达信号中受到干扰。
需要注意的是，上述的第一阈值和第二阈值均可依据实际的需求而调整，具体可根据系统及场景的需求而定，也可结合大数据分析，针对各系统以及对应的场景分别得到参考的阈值范围，以便于干扰的检测。
本申请实施例还提供了一种干扰检测装置，所述干扰检测装置可包括：FFT模块，配置成对对接收信号进行二维快速傅里叶变换，以获得距离-多普勒谱，所述距离-多普勒谱包括距离维度、速度维度及能量维度；直方图生成模块，与所述FFT模块耦接，配置成：在所述距离-多普勒谱中，针对预设的距离门，沿速度维度进行能量维度的分布统计，以获得能量统计直方图；干扰判定模块，与所述直方图生成模块耦接，配置成：根据所述能量统计直方图的统计特性，对所述预设的距离门进行干扰检测。
本申请实施例还提供了一种干扰检测的方法，可应用于对LFMCW毫米波雷达的雷达信号进行处理，所述方法包括：对所述雷达信号进行二维快速傅里叶变换，获得距离-多普勒谱，所述距离-多普勒谱包括距离维度、速度维度及能量维度，在所述距离-多普勒谱中，针对预设的距离门，沿速度维度进行能量分布统计，获得多个第一能量值对应的样本数；根据所述多个第一能量值对应的样本数，对所述雷达信号进行干扰检测或恒虚警处理。
根据本发明的一个方面，其中所述LFMCW毫米波雷达发射频率随时间线性变化的连续波，所述雷达信号通过混合所述LFMCW毫米波雷达接收到的毫米波信号与所述LFMCW毫米波雷达发射的连续波信号而生成。
根据本发明的一个方面，其中所述距离-多普勒谱的距离维度上具有离散的距离门，速度维度上具有离散的速度门，所述预设的距离门包括所述距离维度上的一个或多个距离门。
根据本发明的一个方面，其中针对预设的距离门沿速度维度进行能量分布统计包括：将所述能量维度上的能量值去除预设的一个或多个有效位后，形成所述第一能量值；根据多个所述第一能量值对应的样本数，生成统计直方图。
根据本发明的一个方面，其中所述统计直方图的横坐标为所述第一能量值的对数，纵坐标为所述第一能量值的样本数。
根据本发明的一个方面，所述方法还可包括：根据所述多个第一能量值对应的样本数，计算预设能量区间内的能量和；根据所述能量和判断所述雷达信号中是否包括干扰信号。
根据本发明的一个方面，其中所述预设能量区间包括：所述统计直方图内样本数最高值对应的第一能量值到第一能量值的最大值的区间。
根据本发明的一个方面，其中所述预设能量区间包括：所述统计直方图内第一能量值的中位数值到第一能量值最大值的区间。
根据本发明的一个方面，其中所述计算预设能量区间内的能量和包括：在所述统计直方图的所述预设能量区间内，计算多个所述第一能量值乘以对应的样本数的和。
根据本发明的一个方面，其中所述根据所述能量和判断所述雷达信号中是否包括干扰信号包括：当所述能量和大于第一阈值时，判定所述雷达信号中包括干扰信号。
根据本发明的一个方面，其中所述LFMCW毫米波雷达多次发射频率随时间线性变化的连续波信号，通过多次混合所述LFMCW毫米波雷达接收到的毫米波信号与所述连续波信号生成一帧所述雷达信号，所述根据所述能量和判断所述雷达信号中是否包括干扰信号包括：计算相邻帧与当前帧的所述能量和的差值，当所述差值大于第二阈值时，判定当前帧雷达信号中包括干扰信号。
根据本发明的一个方面，所述方法可包括：在所述统计直方图中，搜索第K个大小的样本，其中K为预设序数；根据所述第K个大小的样本的第一能量值生成检测门限。
根据本发明的一个方面，所述方法可包括：将所述第K大小的个样本的第一能量值乘以预设倍数，生成检测门限。
根据本发明的一个方面，所述的方法可包括：根据目标物所在的距离范围，确定所述预设的距离门。
本发明还提供一种干扰检测装置，应用于对LFMCW雷达的雷达信号进行处理，所述干扰检测装置包括：FFT模块，配置成对所述电信号进行二维快速傅里叶变换，获得距离-多普勒谱，其中所述距离-多普勒谱包括距离维度、速度维度及能量维度；直方图生成模块，与所述FFT模块耦接，配置成：在所述距离-多普勒谱中，针对预设的距离门沿速度维度进行能量分布统计，获得多个第一能量值对应的样本数；根据所述多个第一能量值对应的样本数，生成统计直方图；干扰判定模块，与所述直方图生成模块耦接，配置成：根据所述统计直方图，对所述雷达信号进行干扰检测或恒虚警处理。
根据本发明的一个方面，其中所述直方图生成模块进一步配置成：将所述能量维度上的能量值去除预设的一个或多个有效位后，形成所述第一能量值；其中所述统计直方图的横坐标为所述第一能量值的对数，纵坐标为所述第一能量值的样本数。
根据本发明的一个方面，其中所述干扰判定模块进一步配置成：根据所述统计直方图，计算预设能量区间内的能量和；根据所述能量和判断所述雷达信号中是否包括干扰信号。
根据本发明的一个方面，其中所述预设能量区间包括：所述统计直方图内样本数最高值对应的第一能量值到第一能量值的最大值的区间；或所述统计直方图内第一能量值的中位数值到第一能量值最大值的区间。
根据本发明的一个方面，其中所述干扰判定模块进一步配置成：在所述统计直方图的所述预设能量区间内，计算多个所述第一能量值乘以对应的样本数的和。
根据本发明的一个方面，其中所述干扰判定模块进一步配置成：当所述能量和大于第一阈值时，判定所述雷达信号中包括干扰信号。
根据本发明的一个方面，其中所述LFMCW毫米波雷达多次发射频率随时间线性变化的连续波信号，通过多次混合所述LFMCW毫米波雷达接收到的毫米波信号与所述连续波信号生成一帧所述雷达信号，所述干扰判定模块进一步配置成：计算相邻帧与当前帧的所述能量和的差值，当所述差值大于第二阈值时，判定当前帧雷达信号中包括干扰信号。
根据本发明的一个方面，其中所述干扰判定模块进一步配置成：根据所述统计直方图，搜索第K个大小的样本，其中K为预设序数；根据所述第K个大小的样本的第一能量值生成检测门限。
根据本发明的一个方面，其中所述干扰判定模块进一步配置成：将所述第K个大小的样本的第一能量值的乘以预设倍数，生成所述检测门限。
根据本发明的一个方面，其中所述直方图生成模块进一步配置成：根据目标物所在的距离范围确定所述预设的距离门。
本发明还提供一种毫米波雷达，包括：发射单元，配置成发射频率随时间线性变化的连续波；接收单元，配置成接收毫米波信号，所述毫米波信号包括由所述发射单元发射并被目标物反射的回波；混频单元，与所述接收单元耦接，配置成混合所述接收单元接收到的毫米波信号与所述发射单元发射的连续波信号，生成雷达信号；FFT单元，与所述混频单元耦接，配置成对所述雷达信号进行二维快速傅里叶变换，获得距离-多普勒谱，所述距离-多普勒谱包括距离维度、速度维度及能量维度；直方图生成单元，与所述FFT单元耦接，配置成：在所述距离-多普勒谱中，针对预设的距离门沿速度维度进行能量分布统计，获得多个第一能量值对应的样本数；根据所述多个第一能量值对应的样本数，生成统计直方图；干扰判定单元，与所述直方图生成单元耦接，配置成：根据所述统计直方图，对所述雷达信号进行干扰检测或恒虚警处理。
根据本发明的一个方面，所述毫米波雷达进一步包括：目标检测单元，与所述FFT单元、所述干扰判定单元分别耦接，配置成：当所述干扰判定单元判断所述雷达信号中不包括干扰信号时，所述目标检测单元根据恒虚警处理后的干扰检测门限，在所述距离-多普勒谱中获得目标物的距离和速度。
本申请实施例还提供了一种集成电路，可包括依次连接的射频模块、模拟信号处理模块和数字信号处理模块；所述射频模块用于产生射频发射信号和接收射频接收信号；所述模拟信号处理模块用于对所述射频接收信号进行降频处理以得到中频信号；所述数字信号处理模块用于对所述中频信号进行模数转换以得到数字信号；以及数据处理模块，所述数据处理模块用于对所述数字信号进行处理以实现目标探测和/或无线通信；其中，所述数据处理模块还用基于本申请任一实施例所述的方法进行干扰检测。
在一些可选的实施例中，所述集成电路可为传感器或通信芯片，例如可为毫米波雷达芯片。
本申请实施例还提供了一种无线电器件，可包括：承载体；如本申请任一实施例所述的集成电路，设置在所处承载体上；天线，设置在所述承载体上，或者所述天线与所述集成电路集成为一体器件设置在所述承载体上；其中，所述集成电路与所述天线连接，用于发射所述射频发射信号和/或接收所述射频接收信号。
本申请实施例还提供了一种终端设备，可包括：设备本体；以及设置于所述设备本体上的如本申请实施例所述的无线电器件；其中，所述无线电器件用于目标检测和/或通信，以向所述设备本体的运行提供参考信息。
本发明所提供的用于毫米波雷达的方法，在探测目标物的距离和速度的同时，使用探测数据形成统计直方图进行干扰检测或恒虚警处理，简化了运算过程，节省了算力，提高了信号处理的速度；相较于现有技术中的OS-CFAR等算法，排序操作的时间复杂度从O(N2)或O(Nlog(N))降低到O(N)，可以显著提高信号处理的实时性，更加适用于车载毫米波雷达。本发明所提供的用于干扰检测的装置，结构简单，易于集成，其中的直方图生成模块、干扰判定模块对毫米波雷达的FFT数据执行统计和计算操作，运算量较小，干扰检测的速度快。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述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申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，还可以根据这些附图获得其他的附图，而并不超出本申请要求保护的范围。
图1示出了本发明一些实施例中适用的LFMCW毫米波雷达；
图2A示出了LFMCW毫米波雷达的发射信号频域波形；
图2B示出了LFMCW毫米波雷达的发射信号时域波形；
图2C示出了LFMCW毫米波雷达的发射信号频域波形；
图2D示出了LFMCW毫米波雷达的发射信号时域波形；
图3A示出了LFMCW毫米波雷达的发射信号与接收信号在频域上的差拍信号；
图3B示出了LFMCW毫米波雷达的混频信号波形；
图4示出了对雷达原始数据进行二维快速傅里叶变换(2D FFT)获得的距离维度与速度维度形成的平面；
图5示出了对雷达原始数据进行二维快速傅里叶变换(2D FFT)获得的距离-多普勒谱(RD谱)；
图6A示出了LFMCW毫米波雷达的发射信号、接收信号与干扰信号；
图6B示出了图6A中存在干扰的情况下，发射信号与接收信号的混频结果；
图7示出了对雷达原始数据进行二维快速傅里叶变换(2D FFT)获得的距离-多普勒谱(RD谱)；
图8示出了本发明的一个实施例所提供的用于LFMCW毫米波雷达的方法；
图9示出了本发明的一个实施例所提供的用于LFMCW毫米波雷达的方法中的能量统计区间；
图10示出了本发明的一个实施例所提供的用于LFMCW毫米波雷达的方法对应的统计直方图；
图11a-b示出了本发明的一个实施例所提供的用于LFMCW毫米波雷达的方法对应的统计直方图；
图12示出了本发明的一个实施例所提供的用于LFMCW毫米波雷达的方法；
图13示出了本发明的一个实施例所提供的用于LFMCW毫米波雷达的方法中的能量统计区间；
图14示出了本发明的一个实施例所提供的用于LFMCW毫米波雷达的方法对应的统计直方图；
图15示出了本发明的一个实施例所提供的用于毫米波雷达的干扰检测装置；
图16示出了本发明的一个实施例所提供的毫米波雷达。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域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，都属于本申请保护的范围。
本申请实施例提供了一种干扰检测的方法，该方法可包括以下步骤：
首先，可对所接收的信号进行诸如混频、模数转换、采样以及离散化频谱分析(如快速傅里叶变换等)等操作，以获包含能量维度的频谱数据，例如包括距离维度、速度维度及能量维度的距离-多普勒谱等。
然后，在上述的频谱中，针对特定维度上预设数据点，沿另一个维度沿速度维度进行能量维度的分布统计，以获得能量统计直方图。例如，针对距离-多普勒谱，可基于预设的距离门(如一个距离门、两个距离门或三个距离门等)，沿速度维度进行能量维度的分布统计，以获得上述的能量统计直方图。
最后，根据上述能量统计直方图的统计特性，进行干扰检测或者恒虚警检测等操作。例如，根据所述能量统计直方图的统计特性对上述预设的距离门进行干扰检测。
在一些可选的实施例中，可通过对能量维度上的能量值进行离散化处理，以得到按照能量大小等间距连续依次分布的多个能量值区间，并通过统计个能量值区间的样本数来生成能量统计直方图。比如，针对距离-多普勒谱，可通过统计预设的距离门中位于各个能量值区间的样本数，以生成所述能量统计直方图。其中，还可以通过对能量值进行诸如离散化、开根号、对数运算等预处理后，再继续进行离散化处理、划分能量值区间等操作，以生成经预处理后的能量统计直方图。
以上对本申请实施例进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本申请的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明仅用于帮助理解本申请的方法及其核心思想。同时，本领域技术人员依据本申请的思想，基于本申请的具体实施方式及应用范围上做出的改变或变形之处，都属于本申请保护的范围。综上所述，本说明书内容不应理解为对本申请的限制。
下面结合实际的应用，以毫米波雷达为例，对本申请的干扰检测及相关技术内容进行举例说明：
毫米波雷达是工作在毫米波波段(millimeter wave)的探测雷达。通常毫米波是指30GHz至300GHz频域(对应波长为1mm至10mm)的电磁波信号。毫米波的波长介于微波和厘米波之间，因此毫米波雷达兼有微波雷达和光电雷达的一些优点。例如：毫米波雷达的体积小、质量轻、空间分辨率高，穿透雾、烟、灰尘的能力强，具有全天候的探测性能。毫米波雷达能分辨识别很小的目标，而且能同时识别多个目标等。
线性调频连续波(Linear Frequency Modulated Continuous Wave,LFMCW)广泛应用于汽车毫米波雷达系统中。在该雷达系统中，发射机连续发射多个LFMCW脉冲波形，接收机对接收到的LFMCW反射信号经过下变频处理，得到基带信号，再进行2维(2Dimension,2D)快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform,FFT)。其中，第一维是每个LFMCW脉冲内的FFT，即距离维FFT；第二维是取出所有脉冲的FFT谱内相同谱线位置处的值，再进行一次FFT运算，即多普勒维FFT。这样得到的2D FFT平面上，不同距离和速度的目标会在2D FFT平面的不同坐标处，以尖峰的形式呈现。反射信号强度越强的目标，能量(或增益、功率)峰值会越高。目标检测的过程，即在2D FFT平面内搜索能量峰值，当2D FFT某一坐标处的能量值高于某一个检测门限值，例如2D FFT平面的噪底(noise floor)，并且满足一些特定条件，即可认为是目标坐标，该目标坐标对应的距离维和多普勒维坐标数值分别对应该目标的距离和速度。
具体的，如图1所示，LFMCW毫米波雷达100包括信号发生器110、数模转换器120、振荡器130、分离器140、发射天线150和混频器160。其中：LFMCW毫米波雷达100通过信号发生器110产生频率随时间线性变化的数字信号，数模转换器120与信号发生器110耦接，配置成接收所述数字信号转换为模拟信号，振荡器130与数模转换器120耦接，配置成接收所述模拟信号，根据所述模拟信号产生毫米波波段的射频信号。分离器140与振荡器130耦接，配置成将振荡器130产生的射频信号分离，一部分作为发射信号，由发射天线150朝向可能存在目标物的探测空间发射，另一部分作为混频器160的输入信号，用以生成混频信号。
可选地，如图2A至图2D所示，所述射频信号包括三角波、锯齿波中的一种或多种。其中，三角波射频信号具有频率线性增加的向上扫描调制波段及频率线性减小的向下扫描调制波段。锯齿波射频信号具有频率线性增加的向上扫描调制波段。
如图1所示，LFMCW毫米波雷达100还包括接收天线170、模数转换器180和信号处理单元190。LFMCW毫米波雷达100的接收天线170配置成接收探测空间内的毫米波信号，其中包括发射信号经探测空间内的目标物反射形成的回波，也可能包括干扰信号，例如来自其他车载毫米波雷达。混频器160与接收天线170耦接，配置成将接收天线170接收到的毫米波信号与发射信号进行混频，其中，混频器160包括低通滤波器161，发射信号与接收信号在时域相乘后，通过低通滤波器161进行低通滤波，以形成混频信号(即毫米波雷达的原始数据)。模数转换器180与低通滤波器161耦接，配置成对混频信号进行采样，并输出到信号处理单元190。
信号处理单元190与模数转换器180耦接，配置成接收采样后的混频信号，并对采样后的混频信号执行二维快速傅里叶变换(FFT)。首先对于时域的采样信号进行快速傅里叶变换，得到的频率值(差拍频率)与目标物的距离相关。一维傅里叶变换之后，目标物的速度信息仍然保留在混频信号的相位信息中，对同一距离分辨率(距离门)的一维FFT数据再次进行采样，对采样后的FFT数据执行快速傅里叶变换，得到的频率值(多普勒频率)与目标物的速度相关。
如图3A所示，LFMCW毫米波雷达100每次发射频率随时间变化的毫米波信号，当遇到目标物后，毫米波信号被反射并被雷达的接收天线170接收，此时接收信号和发射信号具有延时。通过延时信息可以解算出目标物与LFMCW毫米波雷达100的距离。如图3A所示，发射信号与接收信号的差拍频率为f，发射信号的频带宽度为B，延时时长为τ，发射信号的周期为T，则：
目标物与毫米波雷达的距离：
即/>
其中c为电磁波的传播速度。频率的相减对应于时域的相乘，将发射信号与接收信号相乘，再通过低通滤波器161将高频的分量过滤(频域上两信号相减后还包括一个高频的分量fc-fb，其中fc为载频)，得到的混频信号的变化频率即为上述差拍频率fb。如图3B所示为混频信号，通过对时域上的混频信号进行快速傅里叶变换，可以获得差拍频率，进而求解出目标物与LFMCW毫米波雷达100的距离。
其中，由于模数转换器180对于混频信号进行采样具有预设的采样率，设预设的采样频率为fS，进行快速傅里叶变换(FFT)的采样点数为Nf，则快速傅里叶变换的频率最小分辨率为：
设模数转换器180在一个信号周期T内采点数为N，则：
则：
根据频率的最小分辨率可以求出距离的最小分辨率：
因此，解算出的目标物与LFMCW毫米波雷达100的距离具有距离最小分辨率(距离门)。
如果探测空间中的目标物相对于LFMCW毫米波雷达100具有一定的速度，根据多普勒效应，接收信号相对于目标物的回波波形会产生频移。由于电磁波的传播速度远大于目标物的移动速度，在毫米波雷达100的一次探测过程中(一次探测包括多次发射频率随时间线性变化的啁啾脉冲，并多次与接收信号进行混频)，可以认为目标物是静止的，即目标物处于同一距离最小分辨率(距离门)之内。对多个混频信号的采样信号完成快速傅里叶变换(FFT)后，沿着同一距离门对FFT数据再次进行采样，由于目标物的速度信息保留在混频信号的相位信息之中，通过对同一距离门的一维FFT数据再次进行快速傅里叶变换，得到的信号频率为多普勒频率，从而解算出目标物的速度。同理，解算出的目标物相对于LFMCW毫米波雷达100的速度具有速度最小分辨率(速度门)。
如图4所示，由距离维度和速度维度组成的平面称为2D FFT平面，其中距离维度具有距离最小分辨率(距离门)，速度维度具有速度最小分辨率(速度门)。
根据两次傅里叶变换的结果，可以建立如图5所示的距离-多普勒谱(RD谱)，所述距离-多普勒谱包括距离维度、速度维度和能量维度。在2D FFT平面(距离维度和速度维度所形成的平面)上，不同距离和速度的目标物会在2D FFT平面的不同坐标处以尖峰的形式呈现。反射越强的目标，峰值会越高。目标物检测的过程，即在2D FFT平面内的搜索峰值，当2D FFT某一坐标处的值高于某一个检测门限值(例如2D FFT平面的噪底值)，即可认为该处存在目标物，该处对应的距离维度和速度维度上的坐标数值分别对应该目标物的距离和速度。
当毫米波雷达的接收天线接收到的毫米波信号中包括干扰信号时，即被其他信号干扰(如产生邻频干扰和/或同频干扰)时，如图6A所示，通常情况下，干扰信号若来自其他车载毫米波雷达，即干扰信号也为线性调频信号。由于干扰信号的斜率通常与发射信号及回波信号不同，可以通过低通滤波过滤一部分干扰信号。但在如图6A所示的A点和B点，干扰信号与发射信号、回波信号的频率相近，即会产生邻频干扰和/或同频干扰时，就无法通过低通滤波去除。经过混频器160输出的混频信号中出现干扰波形，如图6B所示。由于该干扰信号的存在，信号处理单元190对混频信号进行二维快速傅里叶变换后，生成的距离-多普勒谱也将呈现噪底升高或存在虚警的情形，如图7所示。
在LFMCW雷达系统中的干扰检测方法，通常可根据干扰信号为线性调频信号的特性，即频率随时间线性变化的特点，采用时频分析的方法，如短时傅里叶变换(Short TimeFourier Transform,STFT)，来进行干扰特征的提取。这种方法需要在所有的脉冲内作实时的STFT计算，运算量比较大，对系统的实时性要求高。
为了解决上述LFMCW毫米波雷达的信号干扰问题，本发明实施例提供一种用于LFMCW毫米波雷达的干扰检测的方法10，其中所述LFMCW毫米波雷达接收毫米波信号作为雷达信号，所述毫米波信号包括由所述毫米波雷达发射并被目标物反射的回波，以及其他信号源所产生直接辐射或经过反射/散射而被接收到的电磁波。如图8所示，干扰检测的方法10可包括步骤S101至步骤S104。其中：
在步骤S101中，对所述雷达信号进行二维快速傅里叶变换，得到距离-多普勒谱(RD谱)，其中所述距离-多普勒谱可包括距离维度、速度维度及能量维度。如上文所述，所述LFMCW毫米波雷达发射频率随时间线性变化的连续波，所述雷达信号通过混合所述LFMCW毫米波雷达接收到的毫米波信号与所述LFMCW毫米波雷达发射的连续波信号而生成。通过对所述雷达信号(如经混频后模数转换后的信号)进行二维快速傅里叶变换(FFT)，获得如图5或图7所示的距离-多普勒谱。图5或图7为距离-多普勒谱的一个示例，根据发射调频信号、目标物信息及实时干扰信息的不同，距离-多普勒谱将会呈现不同的分布情况，不同分布情况的距离-多普勒谱均适用于本发明所提供的干扰检测的方法10。
在步骤S102中，在所述距离-多普勒谱中，根据预设的距离门沿速度维度进行能量分布统计，获得多个第一能量值对应的样本数。如图9所示，由于距离-多普勒谱(RD谱)的距离维度和速度维度均具有最小分辨率，即距离维度上具有离散的距离门，速度维度上具有离散的速度门，在一次探测所形成的2D FFT平面(距离维度和速度维度所形成的平面)上，选取一个或多个距离门(图9中选取第k个距离门、第k+1个距离门和第k+2个距离门)，沿速度维度进行能量分布统计，获得多个第一能量值对应的样本数。
根据本发明的一个实施例，本发明所提供的干扰检测的方法10，可采用直方图的形式进行上述统计。其中：
根据预设的距离门，即在2D FFT平面上选取的一个或多个距离门，沿速度维度进行能量区间划分，并统计每个区间的样本数，将所述能量维度上的能量值去除预设的一个或多个有效位后，形成所述第一能量值。例如，为了使能量值的样本数集中，将所述能量维度上的能量值的最后三个低有效位忽略，通过高有效位进行合并。根据多个所述第一能量值对应的样本数，生成统计直方图。也即，统计获得第一能量值相同的样本时，该第一能量值对应的样本数加1。其中，所述统计直方图的横坐标可为所述第一能量值的对数，纵坐标则对应可为所述第一能量值的样本数。
生成统计直方图的一个实施例如图10所示。
在步骤S103中，根据所述多个第一能量值对应的样本数，计算预设能量区间内的能量和。本发明实施例中所提供的干扰检测的方法10，可在生成的统计直方图中，划定预设能量区间。
根据本发明的一个实施例，如图10所示，将样本数最多的第一能量值作为噪底能量值，将第一能量值的最大值作为峰值能量值，将噪底能量值至峰值能量值之间的区间作为所述预设能量区间。作为另一个可续的实施例，还可以将所述统计直方图内第一能量值的中位数值到第一能量值最大值的区间作为上述的预设能量区间。作为另一个可续的实施例，还可以将所述统计直方图内第一能量值的中位数值作为噪底能量值。
根据本发明的一个实施例，如图10所示，其中所述计算预设能量区间内的能量和可包括：
在所述统计直方图的所述预设能量区间内，计算多个所述第一能量值乘以对应的样本数的和。
不妨设图10中所示的噪底能量值为P1，样本数为N1，峰值能量值为Pm，样本数为Nm，期间的多个第一能量值依序排列，则预设能量区间的能量和为：
在步骤S104中，根据所述能量和判断所述雷达信号中是否包括干扰信号。
根据本发明的一个实施例，用于LFMCW毫米波雷达的干扰检测的方法10中，所述根据所述能量和判断所述雷达信号中是否包括干扰信号包括：
当所述能量和大于第一阈值时，判定所述雷达信号中包括干扰信号。
所述第一阈值可以根据无干扰的实验环境测量获得，也可以通过仿真获得。经过二维快速傅里叶变换(FFT)，预设的一个或多个距离门沿速度维度统计获得的能量分布通常符合高斯分布，在大量噪声存在的情况下，噪底能量值至峰值能量值的区间出现噪声频率分量对应的能量，累加后超过所述第一阈值。
根据本发明的一个实施例，针对任一帧所述雷达信号，所述根据所述能量和判断所述雷达信号中是否包括干扰信号可包括：
计算相邻帧与当前帧的所述能量和的差值，当所述差值大于第二阈值时，判定当前帧雷达信号中包括干扰信号。
相邻两次探测中，相同距离门对应的能量分布差异较小。因此，计算当前帧与其相邻帧中，相同预设的距离门的统计能量分布情况，即根据预设的一个或多个距离门，沿速度维度进行能量分布统计，获得多个第一能量值对应的样本数，生成统计直方图，再根据同一计算标准，例如计算噪底能量值至峰值能量值的能量和，将当前帧与相邻帧的所述能量和进行比较，当相邻帧与当前帧的所述能量和的差值大于第二阈值时，判定当前帧雷达信号中包括干扰信号。
图11a-b示出了采用本发明所提供的干扰检测的方法10对LFMCW毫米波雷达的原始数据进行处理的又一个示例。如图11a所示，在LFMCW毫米波雷达的一次探测中，对雷达原始数据进行二维快速傅里叶变换(FFT)，对于FFT数据，选取第59个距离门(预设的距离门)沿速度维度进行能量分布统计，生成如图所示的统计直方图。如图11b所示，将样本数最高值对应的第一能量值作为噪底能量值，将第一能量值的最大值作为峰值能量值，计算噪底能量值至峰值能量值区间的能量和，即能量求和。计算结果该能量和大于为该LFMCW毫米波雷达的第59个距离门设置的检测门限，故判定这一帧原始数据中存在干扰。
本发明所提供的用于毫米波雷达的干扰检测的方法，在探测目标物的距离和速度的同时，使用探测数据(2D FFT数据)进行干扰检测，简化了运算过程，节省了算力，提高了对雷达原始数据进行处理的速度。
如上文所述，由于干扰信号的存在，信号处理单元对混频信号进行二维快速傅里叶变换后，生成的距离-多普勒谱可能呈现存在虚警的情形，针对虚警问题，需要设置合适的检测门限。检测门限如果设置得太高，会造成一些较弱的目标不能被检测到，检测门限如果设置得太低，则可能会让一些噪声能量被检出，产生虚警。检测门限通常根据目标物与LFMCW毫米波雷达的距离进行设置，由于LFMCW毫米波雷达具有距离最小分辨率，即可以根据不同的距离门设置不同的检测门限。
常用的恒虚警率检测算法(Constant False Alarm Rate,CFAR)，包括CA-CFAR、SOGO-CFAR、OS-CFAR算法等。其中OS-CFAR因其检测性能优异，而被广泛使用。但是OS-CFAR需要对输入的数据进行排序操作，耗时较多。在汽车毫米波雷达的应用场景下，对算法处理的实时性有着比较高的要求，随着汽车毫米波雷达分辨率的日益提高，2D-FFT数据量也越来越大，此时，CFAR检测的耗时会成为制约系统实时性的瓶颈。
为了解决上述LFMCW毫米波雷达的恒虚警率问题，本发明还提供一种用于LFMCW毫米波雷达的干扰检测的方法20，其中所述LFMCW毫米波雷达接收毫米波信号并转换为雷达信号，所述毫米波信号包括由所述LFMCW毫米波雷达发射并被目标物反射的回波。如图12所示，干扰检测的方法20包括步骤S101至步骤S104。其中：
在步骤S101中，对所述雷达信号进行二维快速傅里叶变换，得到距离-多普勒谱(RD谱)，其中所述距离-多普勒谱包括距离维度、速度维度及能量维度。如上文所述，所述LFMCW毫米波雷达发射频率随时间线性变化的连续波，所述雷达信号通过混合所述LFMCW毫米波雷达接收到的毫米波信号与所述LFMCW毫米波雷达发射的连续波信号而生成。通过对所述雷达信号(混频信号)进行二维快速傅里叶变换(FFT)，获得如图5或图7所示的距离-多普勒谱。图5或图7为距离-多普勒谱的一个示例，根据发射调频信号、目标物信息及实时干扰信息的不同，距离-多普勒谱将会呈现不同的分布情况，不同分布情况的距离-多普勒谱均适用于本发明所提供的干扰检测的方法20。
在步骤S102中，在所述距离-多普勒谱中，针对预设的距离门，沿速度维度进行能量分布统计，获得多个第一能量值对应的样本数。如图9所示，由于距离-多普勒谱(RD谱)的距离维度和速度维度均具有最小分辨率，即距离维度上具有离散的距离门，速度维度上具有离散的速度门，在一次探测所形成的2D FFT平面(距离维度和速度维度所形成的平面)上，选取一个或多个距离门(图9中选取第k个距离门、第k+1个距离门和第k+2个距离门)，沿速度维度进行能量分布统计，获得多个第一能量值对应的样本数。
根据本发明的一个实施例，当可能存在的探测目标的距离范围和/或速度范围已知的情况下，在所述距离-多普勒谱(RD谱)中，针对可能存在探测目标的距离范围和/或速度范围，进行能量分布统计，获得多个第一能量值对应的样本数。如图13所示，根据可能存在探测目标的距离范围和速度范围，选择预设的距离门和预设的速度门(图13中选取第k个距离门、第k+1个距离门和第k+2个距离门，第l个速度门、第l+1个距离门和第l+2个距离门)。
根据本发明的一个实施例，本发明所提供的干扰检测的方法20，采用直方图的形式进行上述统计。其中：
根据预设的距离门，即在2D FFT平面上选取的一个或多个距离门，沿速度维度进行能量分布统计，将所述能量维度上的能量值去除预设的一个或多个有效位后，形成所述第一能量值。例如，为了使能量值的样本数集中，将所述能量维度上的能量值的最后三个低有效位忽略，通过高有效位进行合并。根据多个所述第一能量值对应的样本数，生成统计直方图。也即，统计获得第一能量值相同的样本时，该第一能量值对应的样本数加1。
可选地，所述统计直方图的横坐标为所述第一能量值的对数，纵坐标为所述第一能量值的样本数。
生成统计直方图的一个实施例如图10所示。
在步骤S103中，根据所述多个第一能量值对应的样本数，在所述统计直方图中，搜索第K个样本，其中K为预设序数。例如：根据所述统计直方图，获知所述第一能量值的样本总数为N，取K＝N/2。
在步骤S104中，根据所述第K个样本的第一能量值设置检测门限。
如图14所示，在预设的距离门对应的统计直方图中共有128个样本，取从小到大的第64个样本。在图14所示的统计直方图中，第64个样本所在的能量区间大约为-13.8dB。可以将该能量值设置为对应的距离门的检测门限。
根据本发明的一个实施例，将上述第K个第一能量值乘以预设倍数，设置为对应的距离门的检测门限。例如：在图14所示的统计直方图中，第64个样本所在的能量区间大约为-13.8dB，将该第一能量值的2倍，即-10.8dB设置为对应的距离门的检测门限。
本发明实施例所提供的干扰检测的方法，在探测目标物的距离和速度的同时，使用探测数据(2D FFT数据)形成统计直方图，进而进行恒虚警处理，相较于现有技术中的OS-CFAR算法，排序操作的时间复杂度从O(N2)或O(Nlog(N))降低到O(N)，可以显著提高信号处理的实时性，更加适用于车载毫米波雷达。
需要说明的是，在本发明实施例中，可以仅对若干个距离门的能量进行直方图统计，用于干扰检测，而不是所有距离门进行直方图统计，以进一步的减小数据的处理量及系统所耗费的处理资源。同时，计算某一距离门的能量和的区间范围时，还可以是峰值区间向直方图中心延伸预设的若干个区间(具体的区间数目可依据实际的应用场景，经过大数据分析总结得到的经验值)，而不必一定选择噪底区间作为干扰检测中特定区域划分的基准或边界。另外，通过比较相邻帧的距离门直方图的区间能量和之间的差别，通过判定区间能量和发生跳变，且跳变幅度超过某一阈值，则可以输出当前信号受到干扰。
总之，在雷达系统中，若发射机每帧发射M个LFMCW波形脉冲，则该接收机接收到的这M个LFMCW波形脉冲对应的回波信号后，可先对每个脉冲进行采样，假设每个脉冲获得N个等间隔采样点。然后对每个N采样点的脉冲进行N点距离维FFT，得到M组距离维N点FFT数据，再从M组N点距离维FFT数据中，取出M个相同索引值(索引值范围维1，2，…n…N)的数据进行M点多普勒维FFT，得到N组M点多普勒维FFT数据，即最终的2D FFT数据，2D FFT数据平面如图7所示。当估计第n个距离门的能量时，取出该距离门沿多普勒维的M个2D FFT能量数据:P1,P2…PM，对这些数据进行直方图统计，得到噪底区间和峰值区间，并计算直方图中两者之间的所有区间的能量总和。
在本发明实施例所提供的干扰检测的方法中，可通过在2D-FFT平面上，对不同的距离门多普勒维分别进行直方图统计，并可将样本频率最高的能量区间，作为该距离门的噪底区间，将直方图的边缘区间作为峰值区间；然后通过统计直方图中噪底区间和峰值区间之间所有区间的能量总和(其中，该能量总和可包括噪底区间和峰值区间的能量和，也可不包括，距离可依据实际的需求而设定)，若该能量总和超过某一阈值，则可确定检测到干扰，即当前的距离门受到干扰，进而便于对该距离门或者该帧信号进行干扰抑制等信号处理。其中，可先通过利用各能量区间代表的能量乘以该区间内的样本数来计算各区间能量和；然后，针对特定区间范围(如直方图中噪底区间和峰值区间之间所有区间)，将所有区间的能量和累加，得到这些区间所有样本的能量总和，以用于后续的干扰检测。在该些实施例中，由于通过直方图统计获得噪底能量估计，不仅能够用于干扰检测，还可用于CFAR的目标检测，从而达到噪底能量共享。同时，基于能量总和作为干扰检测的依据，在实际的应用中，使得干扰检测的鲁棒性较好。
根据本发明的一个实施例，如图15所示，本发明还提供一种干扰检测装置200，应用于对LFMCW毫米波雷达的雷达信号进行处理，干扰检测装置200包括：FFT模块210、直方图生成模块220和干扰判断模块230。其中：FFT模块210配置成对所述雷达信号进行二维快速傅里叶变换，获得距离-多普勒谱，其中所述距离-多普勒谱包括距离维度、速度维度及能量维度。
直方图生成模块220与FFT模块210耦接，配置成：在所述距离-多普勒谱中，根据预设的距离门沿速度维度进行能量分布统计，获得多个第一能量值对应的样本数；根据所述多个第一能量值对应的样本数，生成统计直方图。
干扰判定模块230与直方图生成模块220耦接，配置成：根据所述统计直方图，对所述雷达信号进行干扰检测或恒虚警处理。
根据本发明的一个实施例，干扰检测装置200中，直方图生成模块220进一步配置成：将所述能量维度上的能量值去除预设的一个或多个有效位后，形成所述第一能量值；其中所述统计直方图的横坐标为所述第一能量值的对数，纵坐标为所述第一能量值的样本数。
根据本发明的一个实施例，干扰检测装置200中，干扰判定模块230进一步配置成：根据所述统计直方图，计算预设能量区间内的能量和；根据所述能量和判断所述雷达信号中是否包括干扰信号。
根据本发明的一个实施例，干扰检测装置200中，所述预设能量区间包括：所述统计直方图内样本数最高值对应的第一能量值到第一能量值的最大值的区间；或所述统计直方图内第一能量值的中位数值到第一能量值最大值的区间。
根据本发明的一个实施例，干扰检测装置200中，干扰判定模块230进一步配置成：在所述统计直方图的所述预设能量区间内，计算多个所述第一能量值乘以对应的样本数的和。
根据本发明的一个实施例，干扰检测装置200中，干扰判定模块230进一步配置成：当所述能量和大于第一阈值时，判定所述雷达信号中包括干扰信号。
根据本发明的一个实施例，干扰检测装置200中，所述LFMCW毫米波雷达多次发射频率随时间线性变化的连续波信号，通过多次混合所述LFMCW毫米波雷达接收到的毫米波信号与所述连续波信号生成一帧所述雷达信号，干扰判定模块230进一步配置成：计算相邻帧与当前帧的所述能量和的差值，当所述差值大于第二阈值时，判定当前帧雷达信号中包括干扰信号。
上述用于LFMCW毫米波雷达的干扰检测装置200的具体限定与前述干扰检测的方法10、干扰检测的方法20中的具体限定相似，可以参见上文中关于干扰检测的方法10、干扰检测的方法20的介绍，在此不再赘述。
本发明所提供的用于毫米波雷达的干扰检测装置，结构简单，易于集成，其中的直方图生成模块、干扰检测判定模块对毫米波雷达的FFT数据执行统计和计算操作，运算量较小，干扰检测/恒虚警处理速度快。
根据本发明的一个实施例，如图13所示，本发明还提供一种毫米波雷达300，包括：发射单元310、接收单元320、混频单元330、FFT单元340、直方图生成单元350和干扰判定单元360。其中：发射单元310配置成发射频率随时间线性变化的连续波。接收单元320配置成接收毫米波信号，所述毫米波信号包括由所述发射单元发射并被目标物反射的回波。混频单元330与发射单元310、接收单元320耦接，配置成混合接收单元320接收到的毫米波信号与发射单元310发射的连续波信号，生成雷达信号。FFT单元340与混频单元330耦接，配置成对所述雷达信号进行二维快速傅里叶变换，获得距离-多普勒谱，所述距离-多普勒谱包括距离维度、速度维度及能量维度。直方图生成单元350与FFT单元340耦接，配置成：在所述距离-多普勒谱中，根据预设的距离门沿速度维度进行能量分布统计，获得多个第一能量值对应的样本数；根据所述多个第一能量值对应的样本数，生成统计直方图。干扰判定单元360与直方图生成单元350耦接，配置成：根据所述统计直方图，对所述雷达信号进行干扰检测或恒虚警处理。
根据本发明的一个实施例，如图13所示，毫米波雷达300进一步包括目标检测单元370。其中：目标检测单元370与FFT单元340、干扰判定单元360分别耦接，配置成：当干扰判定单元360判断所述雷达信号中不包括干扰信号时，目标检测单元370根据恒虚警处理后的干扰检测门限，在所述距离-多普勒谱中获得目标物的距离和速度。
本发明所提供的毫米波雷达，集成了包括直方图生成单元及干扰判定单元的干扰检测装置，在进行目标物探测的同时完成干扰检测，当干扰判定单元输出当前帧数据存在干扰的信号时，毫米波雷达舍弃该帧数据或重新发射频率随时间线性变化的连续波信号，再次进行目标物的探测。包括直方图生成单元及干扰判定单元的干扰检测装置结构简单、体积小，易于集成；内部运算程序的运算复杂度较低，能够快速、实时完成干扰信号检测与数据处理。
在一个可选的实施例中，本申请实施例中的集成电路可以为毫米波雷达芯片。集成电路中的数字功能模块的种类可以根据实际需求确定。例如，在毫米波雷达芯片，数据处理模块可以用于诸如距离维多普勒变换、速度维多普勒变换、恒虚警检测、波达方向检测、点云处理等，用于获取目标的距离、角度、速度、形状、尺寸、表面粗糙度及介电特性等信息。
可选的，所述集成电路可为AiP(Antenna-In-Package，封装内天线)芯片结构、AoP(Antenna-On-Package，封装上天线)芯片结构或AoC(Antenna-On-Chip，片上天线)芯片结构。
在一个可选的实施例中，所述集成电路可与本申请任一实施例中所阐述的雷达芯片等同，即其相互之间可具有同样的结构及功能，也可相互结合，以用于形成级联结构，为了阐述简便，在此便不予赘述，但应当理解的是，本领域人员基于本申请所记载的内容应当获悉的技术均应包含在本申请所记载的范围内。
在一个实施例中，本申请还提供一种无线电器件，包括：承载体；如上述任一实施例所述的集成电路，所述集成电路可设置在承载体上；天线，设置在承载体上，或者与所述集成电路集成为一体器件设置在所述承载体上(即此时该天线可为AiP、AoP或AoC结构中所设置的天线)；其中，所述集成电路与天线连接(即此时传感芯片或集成电路未集成有天线，如常规的SoC等)，用于收发无线电信号。其中，承载体可以为印刷电路板PCB，第一传输线可以为PCB走线。
在一个实施例中，本申请还提供一种无线电器件，可包括：承载体；如上述任一实施例所述的集成电路；天线，设置在承载体上，或者与所述传感芯片或所述集成电路集成为一体器件设置在所述承载体上(即此时该天线可为AiP或AoC结构中所设置的天线)；其中，传感芯片或所述集成电路通过第一传输线与天线连接(即此时集成电路中未集成有天线，可为SoC芯片等)，用于收发无线电信号。其中，承载体可以为印刷电路板PCB(如开发板、采数板或设备的主板等)。
在一个实施例中，本申请还提供一种终端设备，包括：设备本体；以及设置于设备本体上的如上述任一实施例中所阐述的无线电器件；其中，该无线电器件可用于实现目标检测和/或无线通信等功能。
具体地，在上述实施例的基础上，在本申请的一个可选的实施例中，无线电器件可以设置在设备本体的外部，或者设置在设备本体的内部，而在本申请的其他可选的实施例中，无线电器件还可以一部分设置在设备本体的内部，一部分设置在设备本体的外部。本申请实施例对此不作限定，具体可视情况而定。
在一个可选的实施例中，上述设备本体可为应用于诸如智慧城市、智能住宅、交通、智能家居、消费电子、安防监控、工业自动化、舱内检测(如智能座舱)、医疗器械及卫生保健等领域的部件及产品。例如，该设备本体可为智能交通运输设备(如汽车、自行车、摩托车、船舶、地铁、火车等)、安防设备(如摄像头)、液位/流速检测设备、智能穿戴设备(如手环、眼镜等)、智能家居设备(如扫地机器人、门锁、电视、空调、智能灯等)、各种通信设备(如手机、平板电脑等)等，以及诸如道闸、智能交通指示灯、智能指示牌、交通摄像头及各种工业化机械臂(或机器人)等，也可为用于检测生命特征参数的各种仪器以及搭载该仪器的各种设备，例如汽车舱内生命特征检测、室内人员监控、智能医疗设备、消费电子设备等。
无线电器件则可为本申请任一实施例中所阐述的无线电器件，无线电器件的结构和工作原理在上述实施例中已经进行了详细说明，此处不再一一赘述。
需要说明的是，无线电器件可通过发射及接收无线电信号实现诸如目标检测和/或通信等功能，以向设备本体提供检测目标信息和/或通讯信息，进而辅助甚至控制设备本体的运行。
例如，当上述的设备本体应用于先进驾驶辅助系统(即ADAS)时，作为车载传感器的无线电器件(如毫米波雷达)则可辅助ADAS系统实现诸如自适应巡航、自动刹车辅助(即AEB)、盲点检测预警(即BSD)、辅助变道预警(即LCA)、倒车辅助预警(即RCTA)、泊车辅助、后方车辆示警、防撞、行人探测等应用场景。
以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本发明的较佳实施例及所运用技术原理，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明专利的保护范围由所附的权利要求范围决定。

Claims (17)

1.一种干扰检测的方法，其特征在于，所述方法包括：
对接收信号进行二维快速傅里叶变换，以获得距离-多普勒谱，所述距离-多普勒谱包括距离维度、速度维度及能量维度；
在所述距离-多普勒谱中，针对预设的距离门，沿速度维度进行能量维度的分布统计，以获得能量统计直方图；以及
根据所述能量统计直方图的统计特性，对所述预设的距离门进行干扰检测。
2.如权利要求1所述的方法，其中所述方法还包括：
根据所述能量统计直方图的统计特性进行恒虚警检测。
3.如权利要求1或2所述的方法，其中所述距离-多普勒谱的距离维度上具有离散的距离门，所述预设的距离门包括至少一个所述距离门。
4.如权利要求1或2所述的方法，其中针对预设的距离门沿速度维度进行能量维度的分布统计，以获得能量统计直方图；包括：
将所述能量维度上的能量值进行离散化处理，以得到按照能量大小等间距连续依次分布的多个能量值区间；
统计所述预设的距离门中位于各个能量值区间的样本数，以生成所述能量统计直方图。
5.如权利要求4所述的方法，其中针对预设的距离门沿速度维度进行能量维度的分布统计，以获得能量统计直方图；还包括：
对能量维度上的能量值进行预处理后，离散化处理以得到等间距连续分布的所述多个能量值区间；
其中，预处理包括归一化处理或对数运算处理。
6.如权利要求4或5所述的方法，其中根据所述能量统计直方图的统计特性，对所述预设的距离门进行干扰检测；包括：
将所述能量统计直方图中样本数最多的能量值区间作为噪底区间；
获取所述噪底区间与所述峰值能量值区间的能量和作为第一能量和；
根据所述第一能量和判断所述预设的距离门中是否受到干扰。
7.如权利要求6所述的方法，其中还包括：
获取位于所述噪底区间与所述峰值能量值区间之间的所有的能量值区间的能量和，并加上所述第一能量和以得到第二能量和；
根据所述第二能量和判断所述预设的距离门中是否受到干扰。
8.如权利要求6所述的方法，其中所述噪底区间还可为所述统计直方图内能量值的中位数值所在的能量值区间。
9.如权利要求6-8中任一项所述的方法，其中还包括：
针对任一能量值区间，确定该能量值区间的有效能量值，将样本数乘以所述有效能量值得到该能量值区间对应的能量和。
10.如权利要求7所述的方法，其中所述根据所述第二能量和判断所述预设的距离门中是否受到干扰包括：
当所述第二能量和大于预设的第一阈值时，判定所述雷达信号中包括干扰信号。
11.如权利要求7所述的方法，其中根据所述第二能量和判断所述预设的距离门中是否受到干扰包括：
计算当前帧与相邻帧的所述能量和的差值，当所述差值大于第二阈值时，判定当前帧雷达信号中受到干扰。
12.一种干扰检测装置，其特征在于，所述干扰检测装置包括：
FFT模块，配置成对对接收信号进行二维快速傅里叶变换，以获得距离-多普勒谱，所述距离-多普勒谱包括距离维度、速度维度及能量维度；
直方图生成模块，与所述FFT模块耦接，配置成：
在所述距离-多普勒谱中，针对预设的距离门，沿速度维度进行能量维度的分布统计，以获得能量统计直方图；
干扰判定模块，与所述直方图生成模块耦接，配置成：
根据所述能量统计直方图的统计特性，对所述预设的距离门进行干扰检测。
13.一种干扰检测的方法，其特征在于，所述方法包括：
对所接收的信号进行离散化频谱分析，以获得包含能量维度的频谱数据；
基于所述频谱数据，针对特定维度上预设数据点，沿另一个维度沿速度维度进行能量维度的分布统计，以获得能量统计直方图；以及
根据所述能量统计直方图的统计特性，对所述所接收的信号进行干扰检测或者恒虚警检测。
14.一种集成电路，其特征在于，包括依次连接的射频模块、模拟信号处理模块和数字信号处理模块；
所述射频模块用于产生射频发射信号和接收射频接收信号；
所述模拟信号处理模块用于对所述射频接收信号进行降频处理以得到中频信号；
所述数字信号处理模块用于对所述中频信号进行模数转换以得到数字信号；以及
数据处理模块，所述数据处理模块用于对所述数字信号进行处理以实现目标探测和/或无线通信；
其中，所述数据处理模块还用基于权利要求1-11、13中任一所述方法进行干扰检测。
15.根据权利要求14所述的集成电路，其特征在于，所述集成电路为毫米波雷达芯片。
16.一种无线电器件，其特征在于，包括：
承载体；
如权利要求14或16项所述的集成电路，设置在所处承载体上；
天线，设置在所述承载体上，或者所述天线与所述集成电路集成为一体器件设置在所述承载体上；
其中，所述集成电路与所述天线连接，用于发射所述射频发射信号和/或接收所述射频接收信号。
17.一种终端设备，其特征在于，包括：
设备本体；以及
设置于所述设备本体上的如权利要求16所述的无线电器件；
其中，所述无线电器件用于目标检测和/或通信，以向所述设备本体的运行提供参考信息。
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