CN117634531B - 一种数据级联的车载4d毫米波雷达信号处理方法及设备 - Google Patents

一种数据级联的车载4d毫米波雷达信号处理方法及设备 Download PDF

Info

Publication number
CN117634531B
CN117634531B CN202410101236.8A CN202410101236A CN117634531B CN 117634531 B CN117634531 B CN 117634531B CN 202410101236 A CN202410101236 A CN 202410101236A CN 117634531 B CN117634531 B CN 117634531B
Authority
CN
China
Prior art keywords
point cloud
processing chip
data
radar processing
chip
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN202410101236.8A
Other languages
English (en)
Other versions
CN117634531A (zh
Inventor
李从志
梁聪
张我弓
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Nanjing Chuhang Technology Co ltd
Original Assignee
Nanjing Chuhang Technology Co ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Nanjing Chuhang Technology Co ltd filed Critical Nanjing Chuhang Technology Co ltd
Priority to CN202410101236.8A priority Critical patent/CN117634531B/zh
Publication of CN117634531A publication Critical patent/CN117634531A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN117634531B publication Critical patent/CN117634531B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06K—GRAPHICAL DATA READING; PRESENTATION OF DATA; RECORD CARRIERS; HANDLING RECORD CARRIERS
    • G06K17/00—Methods or arrangements for effecting co-operative working between equipments covered by two or more of main groups G06K1/00 - G06K15/00, e.g. automatic card files incorporating conveying and reading operations
    • G06K17/0022—Methods or arrangements for effecting co-operative working between equipments covered by two or more of main groups G06K1/00 - G06K15/00, e.g. automatic card files incorporating conveying and reading operations arrangements or provisions for transferring data to distant stations, e.g. from a sensing device
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S13/00—Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
    • G01S13/02—Systems using reflection of radio waves, e.g. primary radar systems; Analogous systems
    • G01S13/06—Systems determining position data of a target
    • G01S13/42—Simultaneous measurement of distance and other co-ordinates
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S13/00—Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
    • G01S13/02—Systems using reflection of radio waves, e.g. primary radar systems; Analogous systems
    • G01S13/50—Systems of measurement based on relative movement of target
    • G01S13/58—Velocity or trajectory determination systems; Sense-of-movement determination systems
    • G01S13/589—Velocity or trajectory determination systems; Sense-of-movement determination systems measuring the velocity vector
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S13/00—Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
    • G01S13/88—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
    • G06F17/10—Complex mathematical operations
    • G06F17/14—Fourier, Walsh or analogous domain transformations, e.g. Laplace, Hilbert, Karhunen-Loeve, transforms
    • G06F17/141—Discrete Fourier transforms
    • G06F17/142—Fast Fourier transforms, e.g. using a Cooley-Tukey type algorithm
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F18/00—Pattern recognition
    • G06F18/10—Pre-processing; Data cleansing

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Computational Mathematics (AREA)
  • Mathematical Analysis (AREA)
  • Mathematical Optimization (AREA)
  • Pure & Applied Mathematics (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Algebra (AREA)
  • Discrete Mathematics (AREA)
  • Electromagnetism (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Radar Systems Or Details Thereof (AREA)

Abstract

本发明公开了一种数据级联的车载4D毫米波雷达信号处理方法及设备。该方法包括采用主雷达处理芯片和从雷达处理芯片分别采集原始数据，然后依次对原始数据进行距离维快速傅立叶变换、速度维快速傅立叶变换、非相参积累、恒虚警检测，以分别获得具有距离速度信息的点云列表；然后分别根据其获得的点云列表中的点云数据从经速度维快速傅立叶变换后的数据中提取点云通道数据；主雷达处理芯片根据其提取的点云通道数据计算点云水平角，并发送给从雷达处理芯片；从雷达处理芯片根据点云水平角对其点云通道数据的水平俯仰信息进行解耦，并计算点云俯仰角。本发明不需要特别考虑同步问题，采用常规毫米波雷达处理芯片即可，降低芯片选型与开发难度。

Description

一种数据级联的车载4D毫米波雷达信号处理方法及设备
技术领域
本发明涉及信号处理技术领域，具体涉及一种数据级联的车载4D毫米波雷达信号处理方法及设备。
背景技术
随着电子技术的发展，车载毫米波雷达的性能越来越强，技术方案也从单芯片方案进化出了级联方案。目前车载毫米波雷达级联方案通常指射频前端的级联，即多片射频芯片使用同一本振信号，将多组射频资源组合成一个更大的射频前端。例如，大陆公司的ARS540，其将4片3发4收射频前端级联，组合成了一个12发16收的射频前端，拥有多达192虚拟通道，极大提升了测角性能。图1列出了一种常规的2级联方案，两个射频芯片进行级联，射频芯片采集的数据统一传入处理芯片进行处理，目前常用的毫米波雷达处理芯片已不能满足该方案的系统性需求，需要额外选型一颗高性能芯片。鉴于毫米波雷达前端数据的特殊性，信号处理通常需要专用的信号处理核（DSP等），目前符合需求的处理芯片较少。
并且，射频端的级联虽然理论上可以大幅提高测角性能，但是随着通道数的成倍增长，对信号处理算法和芯片的处理能力提出了更高的要求。发射通道数的大量增加导致常规时分复用（TDMA）方法不再适用，多普勒频分多址（DDMA）与码分复用（CDMA）等方法在发射通道数较多时对通道分离算法提出极大挑战。射频端级联后，由于射频端为一个整体，与天线相关的前端数据通常也为一个整体，信号处理需要在一颗处理芯片上进行，对单芯片的处理能力提出了更高的要求，目前常规的车载雷达处理芯片的储存空间以及算力已不能满足雷达所需性能与刷新率等系统性要求。由于常规单芯片方案雷达俯仰角性能难以满足要求，4级联方案成本又偏高，2级联方案是目前车载前向雷达应对常规功能的一种性能够用且成本适中的合适选择。
发明内容
本发明的目的是针对现有技术存在的不足，提供一种数据级联的车载4D毫米波雷达信号处理方法及设备。
为实现上述目的，在第一方面，本发明提供了一种数据级联的车载4D毫米波雷达信号处理方法，包括：
步骤1、采用主雷达处理芯片和从雷达处理芯片分别采集主射频芯片和从射频芯片的原始数据，然后分别对主射频芯片和从射频芯片的原始数据进行距离维快速傅立叶变换；
步骤2、所述主雷达处理芯片和从雷达处理芯片分别对步骤1中经距离维快速傅立叶变换后的数据进行速度维快速傅立叶变换；
步骤3、所述主雷达处理芯片和从雷达处理芯片分别对步骤2中经速度维快速傅立叶变换后的数据进行非相参积累；
步骤4、所述主雷达处理芯片和从雷达处理芯片分别对步骤3中非相参积累后的数据进行恒虚警检测，以分别获得具有距离速度信息的点云列表；
步骤5、所述主雷达处理芯片和从雷达处理芯片分别根据其获得的点云列表中的点云数据从经速度维快速傅立叶变换后的数据中提取点云通道数据；
步骤6、所述主雷达处理芯片根据其提取的点云通道数据计算点云水平角，然后将具有距离、速度和点云水平角的3D点云数据发送给从雷达处理芯片；
步骤7、所述从雷达处理芯片接收主雷达处理芯片发送的3D点云数据，并根据所述3D点云数据中的点云水平角对其点云通道数据的水平俯仰信息进行解耦，并计算点云俯仰角，以获得具有距离、速度、水平角和俯仰角信息的4D点云数据。
进一步的，所述点云水平角的计算方式如下：
其中，为计算出的点云水平角，/>为主射频芯片控制其天线发出的探波的波长，/>为主射频芯片和从射频芯片的接收天线的水平测角阵列的固定间隔，/>为目标的方位信息对应的频率。
进一步的，所述点云俯仰角的计算方式如下：
其中，为计算出的点云仰俯角，/>为目标的仰俯角的相位信息对应的频率，为从雷达处理芯片的接收天线的水平固定间隔，/>为从雷达处理芯片的接收天线的仰俯固定间隔。
在第二方面，本发明提供了一种数据级联的车载4D毫米波雷达信号处理设备，包括主射频芯片、从射频芯片、主雷达处理芯片和从雷达处理芯片；
所述主射频芯片、从射频芯片分别用以获取原始数据；
所述主雷达处理芯片和从雷达处理芯片分别用以采集主射频芯片和从射频芯片获取的原始数据，然后分别对主射频芯片和从射频芯片的原始数据进行距离维快速傅立叶变换，然后对经距离维快速傅立叶变换后的数据进行速度维快速傅立叶变换，再对经速度维快速傅立叶变换后的数据进行非相参积累，所述主雷达处理芯片和从雷达处理芯片分别对非相参积累后的数据进行恒虚警检测，以分别获得具有距离速度信息的点云列表，然后分别根据其获得的点云列表中的点云数据从经速度维快速傅立叶变换后的数据中提取点云通道数据；
所述主雷达处理芯片根据其提取的点云通道数据计算点云水平角，然后将具有距离、速度和点云水平角的3D点云数据发送给从雷达处理芯片；
所述从雷达处理芯片接收主雷达处理芯片发送的3D点云数据，并根据所述3D点云数据中的水平角对其点云通道数据的水平俯仰信息进行解耦，并计算点云俯仰角，以获得具有距离、速度、水平角和俯仰角信息的4D点云数据。
进一步的，所述点云水平角的计算方式如下：
其中，为计算出的点云水平角，/>为主射频芯片控制其天线发出的探波的波长，/>为主射频芯片和从射频芯片的接收天线的水平测角阵列的固定间隔，/>为目标的方位信息对应的频率。
进一步的，所述点云俯仰角的计算方式如下：
其中，为计算出的点云仰俯角，/>为目标的仰俯角的相位信息对应的频率，为从雷达处理芯片的接收天线的水平固定间隔，/>为从雷达处理芯片的接收天线的仰俯固定间隔。
有益效果：本发明通过数据级联的方式实现4D能力，即主射频只进行水平角测量，从射频根据主射频的结果来解耦水平俯仰，最终获取完整水平俯仰信息，不需要射频芯片具备级联功能，不需要特别考虑同步问题，并且采用常规毫米波雷达处理芯片即可，降低芯片选型与开发难度；在信号处理层面，假设使用两颗3发4收芯片，在同样距离速度参数下，常规级联方法需要在一个处理芯片上处理8个通道数据，而本发明两颗处理芯片分别处理4个通道数据，降低了处理芯片算力需求，且现有的级联方案需要对6个发射通道进行分离处理，本发明每个芯片只需要分离3个发射通道，降低了通道分离难度。
附图说明
图1是现有技术中常规的2级联方案的原理图；
图2是一种数据级联的车载4D毫米波雷达信号处理方法的流程示意图；
图3是水平角测量的原理图；
图4是天线耦合阵物理位置示意图；
图5是天线耦合阵虚拟阵列示意图；
图6是一种数据级联的车载4D毫米波雷达信号处理设备的示意图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例，进一步阐明本发明，本实施例在以本发明技术方案为前提下进行实施，应理解这些实施例仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围。
如图2至5所示，本发明实施例提供了一种数据级联的车载4D毫米波雷达信号处理方法，包括：
步骤1、采用主雷达处理芯片和从雷达处理芯片分别采集主射频芯片和从射频芯片的原始数据，然后分别对主射频芯片和从射频芯片的原始数据进行距离维快速傅立叶变换（1DFFT）。其中，主雷达处理芯片和从雷达处理芯片均可采用常规雷达处理芯片SOC（System on chip，系统级芯片）。主射频芯片和从射频芯片的原始数据通过其发射天线（TX）发出探波，再利用接收天线（RX）接收获得。
步骤2、主雷达处理芯片和从雷达处理芯片分别对步骤1中经距离维快速傅立叶变换后的数据进行速度维快速傅立叶变换（2DFFT）。
步骤3、主雷达处理芯片和从雷达处理芯片分别对步骤2中经速度维快速傅立叶变换后的数据进行非相参积累。
步骤4、主雷达处理芯片和从雷达处理芯片分别对步骤3中非相参积累后的数据进行恒虚警检测，以分别获得具有距离速度信息的点云列表。
步骤5、主雷达处理芯片和从雷达处理芯片分别根据其获得的点云列表中的点云数据从经速度维快速傅立叶变换（2DFFT）后的数据中提取点云通道数据。
步骤6、主雷达处理芯片根据其提取的点云通道数据计算点云水平角，然后将具有距离、速度和点云水平角的3D点云数据发送给从雷达处理芯片。具体的，上述点云水平角的计算方式如下：
其中，为计算出的点云水平角，/>为主射频芯片控制其天线发出的探波的波长，/>为主射频芯片和从射频芯片的接收天线的水平测角阵列的固定间隔，/>为目标的方位信息对应的频率。
具体的，参见图3，对于水平测角阵列的固定间隔为的均匀阵列，相邻两根接收天线间获取目标信号的波程差为/>，由此计算出的目标方位信息/>为：
π为圆周率，对于阵列L，第i个阵元到第一个阵元的间隔为，其与第一个阵元的相位差/>为：
其阵列信号为：
其中，为第i个阵元的信号强度，/>为自然常数，/>为虚数单位，/>为目标的初相位，将/>所有阵元的阵列信号根据各阵元位置以固定间隔/>有序填充到数组L1中，L1中无阵元信号位置填充为0，对L1进行设定长度的快速傅立叶变换（FFT）获取信号频谱/>，信号频谱/>中信号最大位置对应频率/>即为目标方位信息/>对应的频率，并可得出：
由此即可推导出上述点云水平角的计算方式。
步骤7、从雷达处理芯片接收主雷达处理芯片发送的3D点云数据，并根据3D点云数据中的点云水平角对其点云通道数据的水平俯仰信息进行解耦，并计算点云俯仰角，以获得具有距离、速度、水平角和俯仰角信息的4D点云数据。至此，当前帧的信号处理完成，计算出的4D点云数据可供后端进行进一步处理。
上述点云俯仰角的计算方式如下：
其中，为计算出的点云仰俯角，/>为目标的仰俯角的相位信息对应的频率，为从雷达处理芯片的接收天线的水平固定间隔，/>为从雷达处理芯片的接收天线的仰俯固定间隔。
具体的，由于俯仰角是从二维阵列中利用水平角信息进行解耦后获取，图4为耦合阵物理位置示意图，图5为耦合阵虚拟后示意图，耦合阵需要根据需求对阵列进行设计，这里只做原理性说明，未给具体布局。对于阵列水平固定间隔为、俯仰固定间隔为的均匀阵列，则对于水平角为/>、俯仰角为/>的目标，水平俯仰各间隔一个固定间隔的两阵元间，可计算出目标俯仰角相位信息/>为：
对图5中二维稀疏阵列，设第k个阵元水平俯仰方向到第一个阵元的间隔分别为和/>，其与第一个阵元相位差/>为：
其阵列信号为：
其中，为第k个阵元的信号强度，将/>所有阵元阵列信号根据各阵元位置以水平固定间隔/>、俯仰固定间隔/>有序填充到数组L2中，L2中无阵元信号位置填充为0，水平俯仰分别进行各自设定长度FFT获取二维频谱/>，这里水平向固定间隔与FFT长度尽量与获取信号频谱/>的水平阵列保持一致，方便解耦。由于点云水平角/>已获取，相位差计算公式中除目标俯仰角/>外均为已知项。对于二维频谱/>，直接从水平维水平角/>对应的频率处提取该角度对应的俯仰维FFT频谱/>，从一维频谱/>中寻找最大值对应的频率/>，进而获取目标俯仰角相位信息/>为：
由此即可推导出上述点云俯仰角的计算方式。
参见图6，基于以上实施例，本领域技术可以轻易理解，本发明还提供了一种数据级联的车载4D毫米波雷达信号处理设备，包括主射频芯片3、从射频芯片4、主雷达处理芯片1和从雷达处理芯片2。
主射频芯片3、从射频芯片4分别用以获取原始数据。具体的，主射频芯片3和从射频芯片4的原始数据通过其发射天线（TX）发出探波，再利用接收天线（RX）接收获得。
主雷达处理芯片1和从雷达处理芯片2均可采用常规雷达处理芯片SOC（System onchip，系统级芯片）。主雷达处理芯片1和从雷达处理芯片2分别用以采集主射频芯片3和从射频芯片4获取的原始数据，然后分别对主射频芯片3和从射频芯片4的原始数据进行距离维快速傅立叶变换，然后对经距离维快速傅立叶变换后的数据进行速度维快速傅立叶变换，再对经速度维快速傅立叶变换后的数据进行非相参积累。主雷达处理芯片1和从雷达处理芯片2分别对非相参积累后的数据进行恒虚警检测，以分别获得具有距离速度信息的点云列表，然后分别根据其获得的点云列表中的点云数据从经速度维快速傅立叶变换后的数据中提取点云通道数据。
主雷达处理芯片1根据其提取的点云通道数据计算点云水平角，然后将具有距离、速度和点云水平角的3D点云数据发送给从雷达处理芯片2。具体的，参见图3，上述点云水平角的计算方式如下：
其中，为计算出的点云水平角，/>为主射频芯片3控制其天线发出的探波的波长，为主射频芯片3和从射频芯片4的接收天线的水平测角阵列的固定间隔，/>为目标的方位信息对应的频率。
具体的，对于水平测角阵列的固定间隔为的均匀阵列，相邻两根接收天线间获取目标信号的波程差为/>，由此计算出的目标方位信息/>为：
π为圆周率，对于阵列L，第i个阵元到第一个阵元的间隔为，其与第一个阵元的相位差/>为：
其阵列信号为：
其中，为第i个阵元的信号强度，/>为自然常数，/>为虚数单位，/>为目标的初相位，将/>所有阵元的阵列信号根据各阵元位置以固定间隔/>有序填充到数组L1中，L1中无阵元信号位置填充为0，对L1进行设定长度的快速傅立叶变换（FFT）获取信号频谱/>，信号频谱/>中信号最大位置对应频率/>即为目标方位信息/>对应的频率，并可得出：
由此即可推导出上述点云水平角的计算方式。
从雷达处理芯片2接收主雷达处理芯片1发送的3D点云数据，并根据3D点云数据中的水平角对其点云通道数据的水平俯仰信息进行解耦，并计算点云俯仰角，以获得具有距离、速度、水平角和俯仰角信息的4D点云数据。
上述点云俯仰角的计算方式如下：
其中，为计算出的点云仰俯角，/>为目标的仰俯角的相位信息对应的频率，为从雷达处理芯片的接收天线的水平固定间隔，/>为从雷达处理芯片的接收天线的仰俯固定间隔。
具体的，由于俯仰角是从二维阵列中利用水平角信息进行解耦后获取，图4为耦合阵物理位置示意图，图5为耦合阵虚拟后示意图，耦合阵需要根据需求对阵列进行设计，这里只做原理性说明，未给具体布局。对于阵列水平固定间隔为、俯仰固定间隔为的均匀阵列，则对于水平角为/>、俯仰角为/>的目标，水平俯仰各间隔一个固定间隔的两阵元间，可计算出目标俯仰角相位信息/>为：
对图5中二维稀疏阵列，设第k个阵元水平俯仰方向到第一个阵元的间隔分别为和/>，其与第一个阵元相位差/>为：
其阵列信号为：
其中，为第k个阵元的信号强度，将/>所有阵元阵列信号根据各阵元位置以水平固定间隔/>、俯仰固定间隔/>有序填充到数组L2中，L2中无阵元信号位置填充为0，水平俯仰分别进行各自设定长度FFT获取二维频谱/>，这里水平向固定间隔与FFT长度尽量与获取信号频谱/>的水平阵列保持一致，方便解耦。由于点云水平角/>已获取，相位差计算公式中除目标俯仰角/>外均为已知项。对于二维频谱/>，直接从水平维水平角/>对应的频率处提取该角度对应的俯仰维FFT频谱/>，从一维频谱/>中寻找最大值对应的频率/>，进而获取目标俯仰角相位信息/>为：
由此即可推导出上述点云俯仰角的计算方式。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，其它未具体描述的部分，属于现有技术或公知常识。在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (2)

1.一种数据级联的车载4D毫米波雷达信号处理方法，其特征在于，包括：
步骤1、采用主雷达处理芯片和从雷达处理芯片分别采集主射频芯片和从射频芯片的原始数据，然后分别对主射频芯片和从射频芯片的原始数据进行距离维快速傅立叶变换；
步骤2、所述主雷达处理芯片和从雷达处理芯片分别对步骤1中经距离维快速傅立叶变换后的数据进行速度维快速傅立叶变换；
步骤3、所述主雷达处理芯片和从雷达处理芯片分别对步骤2中经速度维快速傅立叶变换后的数据进行非相参积累；
步骤4、所述主雷达处理芯片和从雷达处理芯片分别对步骤3中非相参积累后的数据进行恒虚警检测，以分别获得具有距离速度信息的点云列表；
步骤5、所述主雷达处理芯片和从雷达处理芯片分别根据其获得的点云列表中的点云数据从经速度维快速傅立叶变换后的数据中提取点云通道数据；
步骤6、所述主雷达处理芯片根据其提取的点云通道数据计算点云水平角，然后将具有距离、速度和点云水平角的3D点云数据发送给从雷达处理芯片；
步骤7、所述从雷达处理芯片接收主雷达处理芯片发送的3D点云数据，并根据所述3D点云数据中的点云水平角对其点云通道数据的水平俯仰信息进行解耦，并计算点云俯仰角，以获得具有距离、速度、水平角和俯仰角信息的4D点云数据；
所述点云水平角的计算方式如下：
；
其中，为计算出的点云水平角，/>为主射频芯片控制其天线发出的探波的波长，/>为主射频芯片和从射频芯片的接收天线的水平测角阵列的固定间隔，/>为目标的方位信息对应的频率；
所述点云俯仰角的计算方式如下：
；
其中，为计算出的点云仰俯角，/>为目标的仰俯角的相位信息对应的频率，/>为从雷达处理芯片的接收天线的水平固定间隔，/>为从雷达处理芯片的接收天线的仰俯固定间隔。
2.一种数据级联的车载4D毫米波雷达信号处理设备，其特征在于，包括主射频芯片、从射频芯片、主雷达处理芯片和从雷达处理芯片；
所述主射频芯片、从射频芯片分别用以获取原始数据；
所述主雷达处理芯片和从雷达处理芯片分别用以采集主射频芯片和从射频芯片获取的原始数据，然后分别对主射频芯片和从射频芯片的原始数据进行距离维快速傅立叶变换，然后对经距离维快速傅立叶变换后的数据进行速度维快速傅立叶变换，再对经速度维快速傅立叶变换后的数据进行非相参积累，所述主雷达处理芯片和从雷达处理芯片分别对非相参积累后的数据进行恒虚警检测，以分别获得具有距离速度信息的点云列表，然后分别根据其获得的点云列表中的点云数据从经速度维快速傅立叶变换后的数据中提取点云通道数据；
所述主雷达处理芯片根据其提取的点云通道数据计算点云水平角，然后将具有距离、速度和点云水平角的3D点云数据发送给从雷达处理芯片；
所述从雷达处理芯片接收主雷达处理芯片发送的3D点云数据，并根据所述3D点云数据中的水平角对其点云通道数据的水平俯仰信息进行解耦，并计算点云俯仰角，以获得具有距离、速度、水平角和俯仰角信息的4D点云数据；
所述点云水平角的计算方式如下：
；
其中，为计算出的点云水平角，/>为主射频芯片控制其天线发出的探波的波长，/>为主射频芯片和从射频芯片的接收天线的水平测角阵列的固定间隔，/>为目标的方位信息对应的频率；
所述点云俯仰角的计算方式如下：
；
其中，为计算出的点云仰俯角，/>为目标的仰俯角的相位信息对应的频率，/>为从雷达处理芯片的接收天线的水平固定间隔，/>为从雷达处理芯片的接收天线的仰俯固定间隔。
CN202410101236.8A 2024-01-25 2024-01-25 一种数据级联的车载4d毫米波雷达信号处理方法及设备 Active CN117634531B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202410101236.8A CN117634531B (zh) 2024-01-25 2024-01-25 一种数据级联的车载4d毫米波雷达信号处理方法及设备

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202410101236.8A CN117634531B (zh) 2024-01-25 2024-01-25 一种数据级联的车载4d毫米波雷达信号处理方法及设备

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN117634531A CN117634531A (zh) 2024-03-01
CN117634531B true CN117634531B (zh) 2024-04-12

Family

ID=90035814

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202410101236.8A Active CN117634531B (zh) 2024-01-25 2024-01-25 一种数据级联的车载4d毫米波雷达信号处理方法及设备

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN117634531B (zh)

Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111638507A (zh) * 2020-06-05 2020-09-08 森思泰克河北科技有限公司 一种基于雷达的目标对象三维点云生成方法及装置
CN114883819A (zh) * 2022-06-01 2022-08-09 杭州点目标智能科技有限公司 一种4d毫米波成像雷达的微带天线阵列设计
CN115201818A (zh) * 2022-01-24 2022-10-18 苏州元星科技有限公司 最优化车载点云成像雷达二维面阵天线信号处理方法
CN115469998A (zh) * 2022-08-04 2022-12-13 中汽创智科技有限公司 一种雷达数据处理方法、装置、电子设备及存储介质
CN115657020A (zh) * 2022-10-27 2023-01-31 深圳大学 一种mimo毫米波雷达点云成像方法及系统
CN115932740A (zh) * 2022-12-29 2023-04-07 纵目科技（上海）股份有限公司 基于车辆行泊的雷达探测系统、方法、设备及存储介质
CN116224236A (zh) * 2023-02-10 2023-06-06 北京行易道科技有限公司 一种mimo雷达天线阵列及mimo雷达天线阵列的布局方法
CN116466307A (zh) * 2023-03-22 2023-07-21 之江实验室 一种基于深度图的毫米波雷达点云仿真的方法和装置
CN116467848A (zh) * 2023-03-21 2023-07-21 之江实验室 一种毫米波雷达点云仿真的方法和装置

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP7167876B2 (ja) * 2018-08-31 2022-11-09 株式会社デンソー 地図生成システム、サーバ、方法
CN110874926A (zh) * 2018-08-31 2020-03-10 百度在线网络技术（北京）有限公司 智能路侧单元
EP4194885A1 (en) * 2021-12-09 2023-06-14 Aptiv Technologies Limited Method for determining the mobility status of a target object

Patent Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111638507A (zh) * 2020-06-05 2020-09-08 森思泰克河北科技有限公司 一种基于雷达的目标对象三维点云生成方法及装置
CN115201818A (zh) * 2022-01-24 2022-10-18 苏州元星科技有限公司 最优化车载点云成像雷达二维面阵天线信号处理方法
CN114883819A (zh) * 2022-06-01 2022-08-09 杭州点目标智能科技有限公司 一种4d毫米波成像雷达的微带天线阵列设计
CN115469998A (zh) * 2022-08-04 2022-12-13 中汽创智科技有限公司 一种雷达数据处理方法、装置、电子设备及存储介质
CN115657020A (zh) * 2022-10-27 2023-01-31 深圳大学 一种mimo毫米波雷达点云成像方法及系统
CN115932740A (zh) * 2022-12-29 2023-04-07 纵目科技（上海）股份有限公司 基于车辆行泊的雷达探测系统、方法、设备及存储介质
CN116224236A (zh) * 2023-02-10 2023-06-06 北京行易道科技有限公司 一种mimo雷达天线阵列及mimo雷达天线阵列的布局方法
CN116467848A (zh) * 2023-03-21 2023-07-21 之江实验室 一种毫米波雷达点云仿真的方法和装置
CN116466307A (zh) * 2023-03-22 2023-07-21 之江实验室 一种基于深度图的毫米波雷达点云仿真的方法和装置

Also Published As

Publication number Publication date
CN117634531A (zh) 2024-03-01

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN109633568B (zh) 基于光纤接口的全数字阵列雷达波束形成器设计方法
CN111856449A (zh) 雷达设备和用于检测雷达目标的方法
CN111458711A (zh) 星载双波段sar系统和舰船目标的探测方法
CN105572652B (zh) 一种利用外推获得具有多次散射目标远场rcs的方法
WO2011125060A2 (en) Electronic counter measure system
Rankin et al. Millimeter wave array for UAV imaging MIMO radar
CN104793187A (zh) 一种数字阵列雷达的数字赋形波束设计方法
CN104777467B (zh) 基于频率扫描天线的目标检测方法
CN114624656A (zh) 星载多基线双波段雷达系统及其空间目标探测方法
CN116359908A (zh) 点云数据增强方法、装置、计算机设备、系统及存储介质
JP7055903B2 (ja) 情報測定方法および情報測定装置
CN117634531B (zh) 一种数据级联的车载4d毫米波雷达信号处理方法及设备
CN115308707B (zh) 一种室内rcs测试场低频拓展测量装置和方法
CN116718996A (zh) 基于drfm的一维hrrp目标模拟方法及系统
CN109782245B (zh) 波达方向估计方法及装置、雷达、可读存储介质
CN217846611U (zh) 雷达传感器及电子设备
CN113671477B (zh) 一种基于图信号处理的雷达目标距离估计方法
Cho et al. Deep complex-valued network for ego-velocity estimation with millimeter-wave radar
JP3032186B2 (ja) アンテナ分解能を向上させた電波受信装置
CN108802695B (zh) 毫米波3d雷达系统及信号处理流程
Pan et al. An fpga implementation of uav sar real-time imaging algorithm
Tan et al. Improved Sensing and Positioning via 5G and mmWave radar for Airport Surveillance
CN109031353A (zh) 一种基于gps卫星信号的低空目标预警系统及其实现方法
RU149857U1 (ru) Бортовое устройство обнаружения объектов
Karsch et al. Cognitive FMCW-Radar Concept for Ultrafast Spatial Mapping using Frequency Coded Channels

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant