CN116888497A - 用于回声定位数据压缩的系统和方法 - Google Patents

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Abstract

提供了一种用于压缩回声定位数据的方法。该方法包括将回声定位数据划分为多个分区(600)，以及选择第一分区以进行处理(602)。该方法还包括将来自第一分区的回声定位数据与第二分区内的回声定位数据进行组合(604)，以及将来自第一分区的回声定位数据与第三分区内的回声定位数据进行组合(606)。该方法进一步包括将除第一分区之外的所有多个分区的组合回声定位数据存储在存储器中(608)。

Description

用于回声定位数据压缩的系统和方法
背景技术
回声定位设备通过将能量发射到空间中，然后接收来自物体或目标的回波来检测物体，这些物体或目标将发射的能量的一部分反射回给回声定位设备内的接收器。常见的回声定位设备包括RADAR(无线电探测和测距)、LIDAR(光探测和测距)、SONAR(声音导航和测距)、以及超声设备。
所有这些回声定位设备会产生大量的数据，该数据然后被处理以识别回声定位设备的范围内的物体或目标的位置和速度。存储和处理该回声定位数据需要大量的计算机内存和处理器带宽。
发明内容
在实施方式中，提供了一种用于压缩回声定位数据的方法。该方法包括将回声定位数据划分为多个分区，以及选择第一分区以进行处理。该方法还包括将来自第一分区的回声定位数据与第二分区内的回声定位数据进行组合，以及将来自第一分区的回声定位数据与第三分区内的回声定位数据进行组合。该方法进一步包括将除第一分区之外的所有多个分区的组合回声定位数据存储在存储器中。
在另一实施方式中，提供了一种用于压缩回声定位数据的系统。该系统包括被配置为接收回声定位数据的输入端口、被配置为存储回声定位数据的存储器、以及与该输入端口和该存储器耦合的处理器。
该处理器被配置为将回声定位数据划分为多个分区，并且选择第一分区以进行处理。该处理器还被配置为将来自第一分区的回声定位数据与第二分区内的回声定位数据进行组合，并且将来自第一分区的回声定位数据与第三分区内的回声定位数据进行组合。该处理器进一步被配置为将除第一分区之外的所有多个分区的组合回声定位数据存储在存储器中。
附图说明
可以参考以下附图来更好地理解本披露的许多方面。尽管结合这些附图描述了若干实施方式，但本披露不限于本文所披露的实施方式。相反，本披露意图涵盖所有替代方案、修改和等同物。
图1图示了回声定位系统的示例实施例。
图2A图示了在回声定位系统的示例实施例内所发射和接收的数据的示例。
图2B图示了在回声定位系统的示例实施例内接收的回声定位数据。
图3A图示了用于回声定位数据压缩的示例方法。
图3B图示了用于对压缩的回声定位数据内的目标进行消歧的示例方法。
图4A图示了用于回声定位数据压缩的示例方法。
图4B图示了用于对压缩的回声定位数据内的目标进行消歧的示例方法。
图5A图示了用于回声定位数据压缩的示例方法。
图5B图示了用于对压缩的回声定位数据内的目标进行消歧的示例方法。
图6是图示了用于压缩回声定位数据的方法的示例实施例的流程图。
图7图示了回声定位系统内的信号处理器的示例实施例。
具体实施方式
图1图示了回声定位系统100的示例实施例。在该示例实施例中，图示了雷达系统，然而，LIDAR、SONAR和超声回声定位系统以类似的方式操作并且包括类似的部件。
在该示例实施例中，回声定位系统100包括天线系统110、波形发生器120、发射器130、接收器140、控制器150、信号处理器160和存储器170。
控制器150通过链路101向波形发生器120、发射器130、接收器140和信号处理器160提供控制信号，以便指导它们在回声定位系统100内的表现。这些控制信号可以采用本发明的范围内的各种配置中的任何一种配置。
波形发生器120生成射频(RF)“线性调频脉冲(chirp)”，这些线性调频脉冲在示例实施例中是在100μs内从77GHz斜升到78GHz并被重复512次的信号。这些线性调频脉冲通过链路102被提供给发射器130，然后发射器130将线性调频脉冲放大以进行发射。天线系统110包括发射器天线112和接收器天线114。发射器天线112通过链路103从发射器130接收放大的线性调频脉冲，并且将放大的线性调频脉冲发射到空间中，以检测物体或目标。
接收器天线114接收发射的线性调频脉冲的回波，并通过链路104将接收到的信号传送到接收器140。接收器140将接收到的信号转换为数字回声定位数据并通过链路105将数字回声定位数据传送到信号处理器160，以进行处理和压缩。信号处理器160通过链路106将压缩的数据传送到存储器170以进行存储。
图2A图示了在回声定位系统100的示例实施例内所发射和接收的数据的示例。在该示例雷达系统中，类似于图1中所图示的雷达系统，波形发生器120生成一系列512个线性调频脉冲，这里图示了其中的八个。
线性调频脉冲0 210至7 217各自在100μs内从77GHz斜升到78GHz。这些线性调频脉冲被发射器130放大并且由发射器天线112发射到空间中。在该示例实施例中，提供了两个接收器天线114，然而，其他实施例可以使用其他数量的接收器天线114，这都在本发明的范围内。
在该示例实施例中，第一接收器接收包括RX1线性调频脉冲0数据220至线性调频脉冲7数据227的RX1数据，并且第二接收器接收包括RX2线性调频脉冲0数据230至线性调频脉冲7数据237的RX2数据。该模拟RF数据由接收器140转换为数字回声定位数据，该数字回声定位数据然后由信号处理器160进行处理和压缩。
在该示例实施例中，回声定位系统100发射512个线性调频脉冲并接收其反射信号。接收器140将所发射和接收的信号进行混合并用模数转换器(ADC)对其进行数字化。信号处理器160对数字回声定位数据执行三维的快速傅里叶变换(FFT)。
对接收的数据进行距离FFT产生了复数数组(数组索引也称作仓，因此数组具有若干仓)。每个复数(例如，a+jb)具有幅度值(被定义为sqrt(a2+b2))。如果在某个距离处存在物体或目标，那么在对应的仓索引(例如“仓1”)处的接收的数据的幅度就会明显大于在周围的仓索引处的接收的数据的幅度。在该示例中，仓1被称为距离FFT峰值，并且在某个距离仓处出现FFT峰值通常指示在该对应距离处存在物体或目标。在该示例实施例中，对接收的数据进行距离FFT产生了与检测到的目标距离相对应的FFT峰值的距离仓索引。
在回声定位系统被配置为在每个线性调频脉冲内获取256个接收模数转换器(ADC)样本并采用512个线性调频脉冲的示例实施例中，每个线性调频脉冲的这256个样本是提供给距离FFT的输入。然后，距离FFT针对每个线性调频脉冲产生一个具有256个元素的距离FFT输出数组。这会产生512个这样的距离FFT输出数组。
这些数组中的每个数组的第一元素被用作多普勒FFT的输入，以便为第一距离仓产生多普勒FFT输出。这些数组中的每个数组的第二元素被用作多普勒FFT的输入，以便为第二距离仓产生多普勒FFT输出。该过程在每个距离仓中继续进行。现在，每个仓都对应于某个距离和某个多普勒(或速度)。如上所述，每个仓都包含复数。如果任何仓的幅度明显高于周围仓的幅度，那么其被称为多普勒FFT峰值，并且在某个多普勒仓(对于给定的距离仓)处出现FFT峰值通常指示在该对应的多普勒和距离组合处存在目标。
类似于上文关于多普勒FFT的讨论，这些数组中的每个数组的第一元素被用作角度FFT的输入，以便为第一距离仓产生角度FFT输出。这些数组中的每个数组的第二元素被用作角度FFT的输入，以便为第二距离仓产生角度FFT输出。该过程在每个距离仓中继续进行。现在，每个仓都对应于某个距离数值、某个速度和某个角度。如上所述，每个仓都包含复数。如果任何仓的幅度明显高于周围仓的幅度，那么其被称为角度FFT峰值，并且在某个角度仓(对于给定的距离和多普勒仓)处出现FFT峰值通常指示在该对应的距离、速度和角度组合处存在目标。这三次FFT会产生图2B中所图示的以及下文所描述的回声定位数据的三维数据立方体。
图2B图示了在回声定位系统的示例实施例内接收的回声定位数据。由于信号处理器160对从接收器140接收到的数字回声定位数据执行的三次FFT，因此产生了大量的回声定位数据，其可以被可视化为这里所图示的三维数据立方体240。
在该示例实施例中，回声定位数据立方体240具有256个距离仓的维度、512个多普勒仓的维度、和八个角度仓的维度。回声定位数据的每个值都是X+jY形式的复数。通过在该回声定位数据立方体内确定与检测到的目标相对应的峰值的位置，可以确定该目标的距离、速度和角度。
该目标的距离由其在距离轴上的位置决定，其速度由其在多普勒轴上的位置决定，并且其角度由其在角度轴上的位置决定。
如上所述，在回声定位数据立方体240中的调频连续波(FMCW)雷达接收数据需要大量内存来存储。例如，如果(在上述复数中)每个数据点包括用于X的16位数据和用于Y的16位数据，那么包括256个距离仓、512个多普勒仓和8个角度仓的数据立方体将需要4MB的存储。在正常操作期间，产生了大量的这些回声定位数据立方体240并且必须对其进行存储以供处理。
为了优化存储成本，可以对回声定位数据执行各种压缩技术。例如，可以样本的块浮点表示和/或样本的指数哥伦布编码来实现25％至50％的压缩。其他技术包括同时传输操作应用，这些应用为每个发射器引入不同的人工多普勒频移，以在数字信号处理期间实现发射器消歧。这些技术导致了回声定位数据的压缩。注意，除了图3至图5中所图示的以及下文所描述的方法之外，还可以使用这些技术来实现回声定位数据的更大压缩。
图3至图5图示了用于通过以下方式来压缩回声定位数据的示例方法：对回声定位数据进行分区、选择第一分区、将第一分区内的数据与其他两个分区内的数据进行组合、以及存储除第一分区之外的所有分区的数据。由于少存储了一个分区的数据，因此提高了存储效率。
图3A图示了用于回声定位数据压缩的示例方法。在该示例实施例中，信号处理器160从接收器140接收数字回声定位数据，并对回声定位数据执行500点的距离FFT，从而产生500个距离仓。回声定位数据被分为五个分区，每个分区包含100个距离仓。
在该示例中，分区A310包含信号较强的近处目标，而分区E 318包含信号较弱的远处目标。在该示例实施例中，分区C 314被选作第一分区，以便与第二分区B 312和第三分区D 316进行组合。将分区C 314内的100个距离仓中的每一个的内容与分区B 312和D 316内对应的距离仓的内容进行组合。在该示例实施例中，将分区C 314内的100个距离仓中的每一个与分区B 312内对应的距离仓以及与分区D 316内对应的距离仓进行相干叠加(注意，这些是复数(例如，将a+jb与c+jd相加，得到x+jy))。其他方法可以用于将分区C 314与分区B 312和D 316进行组合(下文讨论了两个这样的示例)，这都在本发明的范围内。
分区A310、B+C 320、C+D 322和E 318被存储在存储器中。由于分区C 314未被存储，因此这使存储效率提高了20％。然后，使用对存储的400个距离仓中的每一个进行多普勒FFT的标准2-D雷达处理来处理这四个存储的分区(A310、B+C 320、C+D 322和E 318)，并且使用标准目标检测算法。这产生了图3B中所图示的压缩的回声定位数据。
图3B图示了用于对压缩的回声定位数据内的目标进行消歧的示例方法。在对存储的400个距离仓中的每一个进行多普勒FFT的标准2-D雷达处理之后，回声定位数据中的峰值指示目标。这里以2D图形图示了产生的回声定位数据。图示了存储在存储器中的这四个分区(A 330、B+C 332、C+D 334和E 336)的示例性回声定位数据。横轴图示了存储的400个距离仓，而纵轴图示了(与线性调频脉冲相对应的)512个多普勒仓。
由于已经(通过相干叠加)将分区C 314与分区B 312和D 316进行了组合，因此位于分区C 314内的距离仓中的任何目标现在将在分区B+C 320和C+D 322内被找到，如图3B中的分区B+C 332和C+D 334中的目标所图示的。
在该示例中，目标340在分区B+C 332中的特定距离和速度仓中被找到而在分区C+D 334中的对应的距离和速度仓中未被找到，并且目标346在分区C+D 334中的特定距离和速度仓中被找到而在分区B+C 332中的对应的距离和速度仓中未被找到。这表明这些目标实际上都不是来自分区C，并且目标340属于与分区B 312相对应的距离仓，而目标346属于与分区D 316相对应的距离仓。
目标342在分区B+C 332中的特定距离和速度仓中被找到，并且对应的目标344在分区C+D 334中的对应的距离和速度仓中被找到。由于这两个目标是在分区B+C 332和C+D334中的同一位置(关于距离仓和速度仓)被找到的，因此它们很有可能实际上表示来自与分区B 312和D 316相加的分区C 314的单个目标。
目标342和344可能实际上是具有相同速度并且在分区B 312和D 316内的相同相对距离仓中被找到的两个不同的目标。为了进一步对这种情况进行消歧，可以执行附加的测试，比如将分区B+C 332和C+D 334中的目标的振幅和相位进行比较，以对来自分区C 314的单个目标与来自分区B 312和D 316的两个相似目标进行区分。
虽然这种方法减少了20％的内存，但是在分区的组合中会存在3dB的信噪比损失，并且如上文所讨论的，在确定来自分区C的目标时存在一些残留的模糊性。在静态场景的最坏情况下，所有物体都具有相同的速度(即，都没速度)，这种残留的模糊性会增加。
图4A图示了用于回声定位数据压缩的示例方法。在该示例实施例中，信号处理器160从接收器140接收数字回声定位数据，并对回声定位数据执行500点的距离FFT，从而产生500个距离仓。回声定位数据被分为五个分区，每个分区包含100个距离仓。在发射和接收512个线性调频脉冲的示例实施例中，收集来自相继的线性调频脉冲的距离FFT输出。
在该示例中，分区A410包含信号较强的近处目标，而分区E 418包含信号较弱的远处目标。在该示例实施例中，分区C 414被选作第一分区，以便与第二分区B 412和第三分区D 416进行组合。将分区C 414内的100个距离仓中的每一个的内容与分区B 412和D 416内对应的距离仓中的每一个的内容进行组合。
在该示例实施例中，将区域C 414的每个距离仓内的512个线性调频脉冲中的每一个的数据乘以ejkα(注意，这些是复数)，其中，e是欧拉数，j是-1的平方根，k是从0至511的线性调频脉冲索引，并且α是常数，从而向回声定位数据添加人工复数相位旋转，并且将该结果与分区B 412中的对应的距离仓进行相干叠加(例如，将a+jb与c+jd相加，得到x+jy)，从而得到组合的分区B+Cejkα420。针对这512个线性调频脉冲中的每一个，将区域C414的每个距离仓乘以ejkβ，其中，e是欧拉数，j是-1的平方根，k是从0至511的线性调频脉冲索引，并且β是常数，从而向回声定位数据添加人工复数相位旋转，并且将该结果与分区D 416中的对应的距离仓进行相干叠加，从而得到组合的分区Cejkβ+D 420。
分区A410、B+C 420、C+D 422和E 418被存储在存储器中。由于分区C 414未被存储，因此这使存储效率提高了20％。然后，使用对存储的400个距离仓中的每一个进行多普勒FFT的标准2-D雷达处理来处理这四个存储的分区(A 410、B+Cejkα420、Cejkβ+D 422和E418)，并且使用标准目标检测算法。这产生了图4B中所图示的压缩的回声定位数据。
图4B图示了用于对压缩的回声定位数据内的目标进行消歧的示例方法。在对存储的400个距离仓中的每一个进行多普勒FFT的标准2-D雷达处理之后，回声定位数据中的峰值指示目标。这里以2D图形图示了产生的回声定位数据。图示了存储在存储器中的这四个分区(A 430、B+Cejkα432、Cejkβ+D434和E 436)的示例性回声定位数据。横轴图示了存储的400个距离仓，而纵轴图示了(与线性调频脉冲相对应的)512个多普勒仓。
由于已经将分区C 414与分区B 412和D 416进行了组合，因此位于分区C 414内的距离仓中的任何目标现在将在分区B+Cejkα420和Cejkβ+D 422内被找到，如图4B中的分区B+Cejkα432和Cejkβ+D 434中的目标所图示的。
在该示例中，目标440在分区B+Cejkα432中的特定距离和速度仓中被找到而在分区Cejkβ+D 434中的对应的距离和速度仓中未被找到，并且目标446在分区Cejkβ+D 434中的特定距离和速度仓中被找到而在分区B+Cejkα432中的对应的距离和速度仓中未被找到。这表明这些目标实际上都不是来自分区C，并且目标440属于与分区B 412相对应的距离仓，而目标446属于与分区D 416相对应的距离仓。
目标442在分区B+Cejkα432中的特定距离和速度仓中被找到，并且对应的目标444在分区Cejkβ+D 434中的对应的距离仓中被找到，但是具有等于β-α的速度差。由于这两个目标是在分区B+Cejkα432和Cejkβ+D 434中的同一位置(关于距离仓)被找到的，并且具有预期速度差(β-α)，因此它们很有可能实际上表示来自与分区B 412和D 416相加的分区C 414的单个目标。
目标442和444可能实际上是具有预期速度差(β-α)并且在分区B 412和D 416内的相同相对距离仓中被找到的两个不同的目标。然而，这两个目标只有很小的概率会具有完全符合预期的速度差，并且在一些实施例中，α和β的值在帧之间会发生变化，从而进一步减小了模糊性的可能性。
该解决方案可以很容易地通过多普勒划分将更多数量的距离仓合并为一个来扩展，并且使用甚至更少的存储空间。例如，回声定位数据可以被分为更多个分区，并且可以使用这里所描述的方法来对多个分区进行组合，这都在本发明的范围内。
图5A图示了用于回声定位数据压缩的示例方法。在该示例实施例中，信号处理器160从接收器140接收数字回声定位数据，并对回声定位数据执行500点的距离FFT，从而产生500个距离仓。回声定位数据被分为五个分区，每个分区包含100个距离仓。在利用了八个接收天线的示例实施例中，收集来自相继的接收天线的距离FFT输出。
在该示例中，分区A 510包含信号较强的近处目标，而分区E 518包含信号较弱的远处目标。在该示例实施例中，分区C 514被选作第一分区，以便与第二分区B 512和第三分区D 516进行组合。将分区C 514内的100个距离仓中的每一个的内容与分区B 512和D 516内的对应的距离仓中的每一个的内容进行组合。
在该示例实施例中，将区域C 514的每个距离仓内的八个接收器天线中的每一个的数据乘以ejkα，其中，e是欧拉数，j是-1的平方根，k是从0至7的接收器索引，并且α是常数，从而向回声定位数据添加人工复数相位旋转，并且将该结果与分区B 512中的对应的距离仓进行相干叠加(例如，将a+jb与c+jd相加，得到x+jy)，从而得到组合的分区B+Cejkα520。针对这八个接收器天线中的每一个，将区域C 514的每个距离仓乘以ejkβ，其中，e是欧拉数，j是-1的平方根，k是从0至7的接收器索引，并且β是常数，从而向回声定位数据添加人工复数相位旋转，并且将该结果与分区D 516中的对应的距离仓进行相干叠加，从而得到组合的分区Cejkβ+D 520。
分区A510、B+C 520、C+D 522和E 518被存储在存储器中。由于分区C 514未被存储，因此这使存储效率提高了20％。然后，使用对存储的400个距离仓中的每一个进行多普勒FFT的标准2-D雷达处理来处理这四个存储的分区(A 510、B+Cejkα520、Cejkβ+D 522和E518)，并且使用标准目标检测算法。这产生了图5B中所图示的压缩的回声定位数据。
图5B图示了用于对压缩的回声定位数据内的目标进行消歧的示例方法。在对存储的400个距离仓中的每一个进行角度FFT的标准2-D雷达处理之后，回声定位数据中的峰值指示目标。这里以2D图形图示了产生的回声定位数据。图示了存储在存储器中的这四个分区(A 530、B+Cejkα532、Cejkβ+D 534和E 536)的示例性回声定位数据。横轴图示了存储的400个距离仓，而纵轴图示了(与接收天线相对应的)八个角度仓。
在该示例实施例中，目标的角度或方向由如在B 512或D 516分区中检测到的相对于角度仓的偏移量给出。除了接收天线与线性调频脉冲波长之间的间距之外，该偏移量还对应于参数α或β。在该实施例中，使用FMCW雷达处理技术将每个接收天线的相位变化(比如参数α或β)转换为物体或目标的角度或方向(以度为单位)。
在该示例实施例中，通过到达角(AoA)划分对目标进行消歧。在典型的窄带-前向(narrow-front)雷达应用中，覆盖大约-20°至+20°的角度。不会预期更宽的角度，并且该示例实施例使用它们来扩展范围以及减少存储。这种AoA调制也可以被看作是针对每个接收天线线性地增加相移。
由于已经将分区C 514与分区B 512和D 516进行了组合，因此位于分区C 514内的距离仓中的任何目标现在将在分区B+Cejkα520和Cejkβ+D 522内被找到，如图5B中的分区B+Cejkα532和Cejkβ+D 534中的目标所图示的。
在该示例中，目标540在分区B+Cejkα532中的特定距离和角度仓中被找到而在分区Cejkβ+D 534中的对应的距离和角度仓中未被找到，并且目标546在分区Cejkβ+D 534中的特定距离和角度仓中被找到而在分区B+Cejkα532中的对应的距离和角度仓中未被找到。这表明这些目标实际上都不是来自分区C，并且目标540属于与分区B 512相对应的距离仓，而目标546属于与分区D 516相对应的距离仓。
目标542在分区B+Cejkα532中的特定距离和角度仓中被找到，并且对应的目标544在分区Cejkβ+D 534中的对应的距离仓中被找到，但是具有等于β-α的角度差。由于这两个目标是在分区B+Cejkα532和Cejkβ+D 534中的同一位置(关于距离仓)被找到的，并且具有预期角度差(β-α)，因此它们很有可能实际上表示来自与分区B 512和D 516相加的分区C 514的单个目标。
目标542和544可能实际上是具有预期角度差(β-α)并且在分区B 512和D 516内的相同相对距离仓中被找到的两个不同的目标。然而，这两个目标只有很小的概率会具有完全符合预期的角度差，并且在一些实施例中，α和β的值在帧之间会发生变化，从而进一步减小了模糊性的可能性。
图6是图示了用于压缩回声定位数据的方法的示例实施例的流程图。在该示例方法中，信号处理器160将回声定位数据划分为多个分区(操作600)。
然后，信号处理器160选择第一分区以减小处理(操作602)。信号处理器160将来自第一分区的数据与第二分区内的数据进行组合(操作604)。信号处理器160还将来自第一分区的数据与第三分区内的数据进行组合(操作604)。
信号处理器160将除来自第一分区的数据之外的所有分区的回声定位数据存储在存储器170内(操作608)。
图7图示了回声定位系统100内的信号处理器700的示例实施例。如上文所讨论的，信号处理器700可以采用各种各样的配置中的任何一种配置。这里，为回声定位系统100内被实施为ASIC的信号处理器160提供了一种示例配置。然而，在其他示例中，信号处理器700可以被内置到回声定位系统100或控制器150中，或者主机系统中。
在该示例实施例中，信号处理器700包括输入端口710、处理电路系统720、存储接口730和内部存储系统740。输入端口710包括被配置为接收来自接收器140的数据和来自控制器150的命令的电路系统。存储接口730包括被配置为向外部存储系统或存储器170发送数据和命令、并且接收来自存储系统或存储器170的数据的电路系统。
处理电路系统720包括被配置为执行如上所述的回声定位信号处理器160的任务的电子电路系统。处理电路系统720可以包括检索并执行软件760的微处理器和另一电路系统。在一些实施例中，处理电路系统720可以被嵌入回声定位系统100中。处理电路系统720的示例包括通用中央处理单元、专用处理器和逻辑器件、以及任何其他类型的处理设备、其组合或变体。处理电路系统720可以在单个处理设备内实施，但也可以分布在协作执行程序指令的多个处理设备或子系统上。
内部存储系统740可以包括任何能够存储可由处理电路系统720执行的软件760的非暂态计算机可读存储介质。内部存储系统720还可以包括各种数据结构750，这些数据结构包括一个或多个数据库、表、列表或其他数据结构，包括用于临时存储回声定位数据以进行压缩的数据缓冲器。存储系统740可以包括以用于存储比如计算机可读指令、数据结构、程序模块或其他数据等信息的任何方法或技术实施的易失性和非易失性、可移除和不可移除的介质。
存储系统740可以被实施为单个存储设备，但也可以在共同定位的相对于彼此或分布的多个存储设备或子系统上实施。存储系统740可以包括比如控制器等能够与处理电路系统720通信的附加元件。存储介质的示例包括随机存取存储器、只读存储器、磁盘、光盘、闪存、虚拟存储器和非虚拟存储器、磁带盒、磁带、磁盘存储装置或其他磁存储设备、或者可以用于存储期望的信息并且可以由指令执行系统访问的任何其他介质、及其任何组合或变体。
软件760可以在程序指令中实施，并且除其他功能外，当一般由信号处理器700或特别地由处理电路系统720执行时，可以指导信号处理器700或处理电路系统720如本文关于回声定位系统100内的信号处理器160所描述的那样进行操作。软件760可以包括附加的进程、程序或部件，比如操作系统软件、数据库软件或应用程序软件。软件760还可以包括固件或一些其他形式的可由处理电路系统720的元件执行的机器可读处理指令。
在至少一个示例实施方式中，程序指令包括距离FFT模块770、多普勒FFT模块772、角度FFT模块774、压缩模块776和消歧模块778。
距离FFT模块770向处理电路系统720提供指令，以用于对回声定位数据执行距离FFT运算。多普勒FFT模块772向处理电路系统720提供指令，以用于对回声定位数据执行多普勒FFT运算。角度FFT模块774向处理电路系统720提供指令，以用于对回声定位数据执行角度FFT运算。
压缩模块776向处理电路系统720提供指令，以用于对回声定位数据执行压缩操作。消歧模块778向处理电路系统720提供指令，以用于将压缩的回声定位数据内的物体或目标消歧为其正确的距离仓。
通常，软件760在被加载到处理电路系统720中并被执行时可以将处理电路系统720整体从通用计算系统变换为专用计算系统，该专用计算系统被定制为如本文关于回声定位系统100内的信号处理器160所描述的那样进行操作，以及其他操作。内部存储系统740上的编码软件760可以变换内部存储系统740的物理结构。物理结构的特定变换可以取决于本文的不同实施方式中的各种因素。这些因素的示例可以包括但不限于用于实施内部存储系统740的存储介质的技术，以及计算机存储介质被表征为主存储装置还是辅助存储装置。
例如，如果计算机存储介质被实施为基于半导体的存储器，那么当在其中编码程序时，软件760可以变换半导体存储器的物理状态。例如，软件760可以变换构成半导体存储器的晶体管、电容器或其他分立电路元件的状态。关于磁介质或光学介质，可以发生类似的变换。在不脱离本文的范围的情况下，物理介质的其他变换是可能的，上述示例仅仅是为了便于本讨论而提供的。
所包括的描述和附图描绘了特定实施例，以教导本领域技术人员如何制作和使用最佳模式。出于教导发明原理的目的，已经简化或省略了一些常规方面。本领域技术人员将理解这些实施例的落入本发明的范围内的变体。本领域技术人员还将理解，上述特征可以以各种方式组合以形成多个实施例。因此，本发明不限于上述特定实施例，而是仅由权利要求及其等同物限制。

Claims (20)

1.一种用于压缩回声定位数据的方法，所述方法包括：
将所述回声定位数据划分为多个分区；
选择第一分区以进行处理；
将来自所述第一分区的回声定位数据与第二分区内的回声定位数据进行组合；
将来自所述第一分区的回声定位数据与第三分区内的回声定位数据进行组合；以及
将除所述第一分区之外的所有所述多个分区的组合回声定位数据存储在存储器中。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述回声定位数据包括经距离维的快速傅里叶变换(FFT)处理的数据。
3.根据权利要求2所述的方法，其中：
将来自所述第一分区的回声定位数据与所述第二分区内的回声定位数据进行组合包括将来自所述第一分区的回声定位数据与所述第二分区内的回声定位数据进行相干叠加；并且
将来自所述第一分区的回声定位数据与所述第三分区内的回声定位数据进行组合包括将来自所述第一分区的回声定位数据与所述第三分区内的回声定位数据进行相干叠加。
4.根据权利要求2所述的方法，其中：
将来自所述第一分区的回声定位数据与所述第二分区内的回声定位数据进行组合包括将来自所述第一分区的回声定位数据乘以ejkα，然后将结果与所述第二分区内的回声定位数据进行相干叠加，其中，e是欧拉数，j是-1的平方根，k是线性调频脉冲索引，并且α是常数；并且
将来自所述第一分区的回声定位数据与所述第三分区内的回声定位数据进行组合包括将来自所述第一分区的回声定位数据乘以ejkβ，然后将结果与所述第三分区内的回声定位数据进行相干叠加，其中，β是常数。
5.根据权利要求4所述的方法，进一步包括：
使用多普勒FFT来处理所存储的组合回声定位数据，以产生多普勒FFT数据；
处理所述多普勒FFT数据，以至少部分地基于回声定位目标的距离和速度来检测所述多普勒FFT数据内的与所述回声定位目标相对应的最大值；
将在所述第二分区内检测到而在所述第三分区内未检测到的回声定位目标分类为所述第二分区内的回声定位目标；
将在所述第三分区内检测到而在所述第二分区内未检测到的回声定位目标分类为所述第三分区内的回声定位目标；以及
将在所述第二分区和所述第三分区两者内均检测到的回声定位目标分类为所述第一分区内的回声定位目标，条件是在所述第三分区中检测到的所述回声定位目标与在所述第二分区中检测到的对应回声定位目标之间的速度偏移量等于β-α。
6.根据权利要求2所述的方法，其中：
将来自所述第一分区的回声定位数据与所述第二分区内的回声定位数据进行组合包括将来自所述第一分区的回声定位数据乘以ejkα，然后将结果与所述第二分区内的回声定位数据进行相干叠加，其中，e是欧拉数，j是-1的平方根，k是接收器索引，并且α是常数；并且
将来自所述第一分区的回声定位数据与所述第三分区内的回声定位数据进行组合包括将来自所述第一分区的回声定位数据乘以ejkβ，然后将结果与所述第三分区内的回声定位数据进行相干叠加，其中，β是常数。
7.根据权利要求6所述的方法，进一步包括：
使用角度FFT来处理所存储的组合回声定位数据，以产生角度FFT数据；
处理所述角度FFT数据，以至少部分地基于回声定位目标的距离和角度来检测所述角度FFT数据内的与所述回声定位目标相对应的最大值；
将在所述第二分区内检测到而在所述第三分区内未检测到的回声定位目标分类为所述第二分区内的回声定位目标；
将在所述第三分区内检测到而在所述第二分区内未检测到的回声定位目标分类为所述第三分区内的回声定位目标；以及
将在所述第二分区和所述第三分区两者内均检测到的回声定位目标分类为所述第一分区内的回声定位目标，条件是在所述第三分区中检测到的所述回声定位目标与在所述第二分区中检测到的对应回声定位目标之间的角度偏移量等于β-α。
8.根据权利要求1所述的方法，其中，所述回声定位数据包括雷达数据。
9.根据权利要求1所述的方法，其中，所述回声定位数据按距离排序，并基于所述回声定位数据的距离被划分为多个分区。
10.根据权利要求9所述的方法，其中，基于所述回声定位数据的距离，所述第二分区和所述第三分区与所述第一分区相邻。
11.一种用于压缩回声定位数据的系统，所述系统包括：
输入端口，所述输入端口被配置为接收回声定位数据；
存储器，所述存储器被配置为存储回声定位数据；以及
与所述输入端口和所述存储器耦合的处理器，所述处理器被配置为：
将所述回声定位数据划分为多个分区；
选择第一分区以进行处理；
将来自所述第一分区的回声定位数据与第二分区内的回声定位数据进行组合；
将来自所述第一分区的回声定位数据与第三分区内的回声定位数据进行组合；并且
将除所述第一分区之外的所有所述多个分区的组合回声定位数据存储在所述存储器中。
12.根据权利要求11所述的系统，其中，所述回声定位数据包括经距离维的快速傅里叶变换(FFT)处理的数据。
13.根据权利要求12所述的系统，其中，所述处理器进一步被配置为：
通过将来自所述第一分区的回声定位数据与所述第二分区内的回声定位数据进行相干叠加来对来自所述第一分区的回声定位数据与所述第二分区内的回声定位数据进行组合；并且
通过将来自所述第一分区的回声定位数据与所述第三分区内的回声定位数据进行相干叠加来对来自所述第一分区的回声定位数据与所述第三分区内的回声定位数据进行组合。
14.根据权利要求12所述的系统，其中，所述处理器进一步被配置为：
通过将来自所述第一分区的回声定位数据乘以ejkα、然后将结果与所述第二分区内的回声定位数据进行相干叠加来对来自所述第一分区的回声定位数据与所述第二分区内的回声定位数据进行组合，其中，e是欧拉数，j是-1的平方根，k是线性调频脉冲索引，并且α是常数；并且
通过将来自所述第一分区的回声定位数据乘以ejkβ、然后将结果与所述第三分区内的回声定位数据进行相干叠加来对来自所述第一分区的回声定位数据与所述第三分区内的回声定位数据进行组合，其中，β是常数。
15.根据权利要求14所述的系统，其中，所述处理器进一步被配置为：
使用多普勒FFT来处理所存储的组合回声定位数据，以产生多普勒FFT数据；
处理所述多普勒FFT数据，以至少部分地基于回声定位目标的距离和速度来检测所述多普勒FFT数据内的与所述回声定位目标相对应的最大值；
将在所述第二分区内检测到而在所述第三分区内未检测到的回声定位目标分类为所述第二分区内的回声定位目标；
将在所述第三分区内检测到而在所述第二分区内未检测到的回声定位目标分类为所述第三分区内的回声定位目标；并且
将在所述第二分区和所述第三分区两者内均检测到的回声定位目标分类为所述第一分区内的回声定位目标，条件是在所述第三分区中检测到的所述回声定位目标与在所述第二分区中检测到的对应回声定位目标之间的速度偏移量等于β-α。
16.根据权利要求12所述的系统，其中，所述处理器进一步被配置为：
通过将来自所述第一分区的回声定位数据乘以ejkα、然后将结果与所述第二分区内的回声定位数据进行相干叠加来对来自所述第一分区的回声定位数据与所述第二分区内的回声定位数据进行组合，其中，e是欧拉数，j是-1的平方根，k是接收器索引，并且α是常数；并且
通过将来自所述第一分区的回声定位数据乘以ejkβ、然后将结果与所述第三分区内的回声定位数据进行相干叠加来对来自所述第一分区的回声定位数据与所述第三分区内的回声定位数据进行组合，其中，β是常数。
17.根据权利要求16所述的系统，其中，所述处理器进一步被配置为：
使用角度FFT来处理所存储的组合回声定位数据，以产生角度FFT数据；
处理所述角度FFT数据，以至少部分地基于回声定位目标的距离和角度来检测所述角度FFT数据内的与所述回声定位目标相对应的最大值；
将在所述第二分区内检测到而在所述第三分区内未检测到的回声定位目标分类为所述第二分区内的回声定位目标；
将在所述第三分区内检测到而在所述第二分区内未检测到的回声定位目标分类为所述第三分区内的回声定位目标；并且
将在所述第二分区和所述第三分区两者内均检测到的回声定位目标分类为所述第一分区内的回声定位目标，条件是在所述第三分区中检测到的所述回声定位目标与在所述第二分区中检测到的对应回声定位目标之间的角度偏移量等于β-α。
18.根据权利要求11所述的系统，其中，所述回声定位数据包括雷达数据。
19.根据权利要求11所述的系统，其中，所述回声定位数据按距离排序，并基于所述回声定位数据的距离被划分为多个分区。
20.根据权利要求19所述的系统，其中，基于所述回声定位数据的距离，所述第二分区和所述第三分区与所述第一分区相邻。
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