CN118132976A - 信号处理方法、装置、设备、存储介质和程序产品 - Google Patents
信号处理方法、装置、设备、存储介质和程序产品 Download PDFInfo
- Publication number
- CN118132976A CN118132976A CN202211495229.8A CN202211495229A CN118132976A CN 118132976 A CN118132976 A CN 118132976A CN 202211495229 A CN202211495229 A CN 202211495229A CN 118132976 A CN118132976 A CN 118132976A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- signal
- filtering
- width
- spectrum
- frequency
- 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.)
- Pending
Links
- 238000003672 processing method Methods 0.000 title abstract description 28
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 claims abstract description 279
- 238000001914 filtration Methods 0.000 claims abstract description 210
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 80
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 49
- 238000009499 grossing Methods 0.000 claims abstract description 27
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims abstract description 11
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims description 57
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 32
- 230000003595 spectral effect Effects 0.000 claims description 26
- 238000012937 correction Methods 0.000 claims description 20
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims description 15
- 230000000694 effects Effects 0.000 abstract description 10
- 230000009466 transformation Effects 0.000 abstract description 3
- 230000008569 process Effects 0.000 description 11
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 8
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 4
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 3
- 230000010355 oscillation Effects 0.000 description 3
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 3
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 2
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 2
- 230000008859 change Effects 0.000 description 2
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 description 2
- 230000006870 function Effects 0.000 description 2
- 238000010183 spectrum analysis Methods 0.000 description 2
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 2
- OKTJSMMVPCPJKN-UHFFFAOYSA-N Carbon Chemical compound [C] OKTJSMMVPCPJKN-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 230000003044 adaptive effect Effects 0.000 description 1
- 230000033228 biological regulation Effects 0.000 description 1
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 1
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 1
- 229910021389 graphene Inorganic materials 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000010606 normalization Methods 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
Landscapes
- Radar Systems Or Details Thereof (AREA)
Abstract
本申请涉及一种信号处理方法、装置、设备、存储介质和程序产品。该方法包括：获取测距设备采用调频连续波探测目标时的差频信号，并对差频信号进行信号变换处理，得到频谱信号，对频谱信号的信号特征进行分析，确定滤波窗口的宽度，根据滤波窗口的宽度对频谱信号进行平滑滤波处理，得到平滑滤波后的频谱信号。该方法中，通过对差频信号的频谱信号进行信号特征分析，确定滤波窗口的宽度，并根据滤波窗口的宽度对频谱信号进行平滑滤波处理，使得频谱信号在最大程度平滑的同时，还能够保留信号的特征，不淹没主信号，得到更优的滤波效果，减少了测距设备探测到的目标的距离的误差。
Description
技术领域
本申请涉及信号处理技术领域，特别是涉及一种信号处理方法、装置、设备、存储介质和程序产品。
背景技术
在测距设备中，由于噪声的影响，频谱信号上会存在毛刺以及数据左右抖动的问题，不利于后续距离的确定。因此，在利用频谱信号进行测距时，需要对频谱信号进行平滑滤波处理，以消除频谱信号中的毛刺以及数据左右抖动问题。
但是，现有技术中的平滑滤波方法会存在数据过于平滑的问题，导致测距设备探测到的目标的距离会产生极大的误差。
发明内容
基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种信号处理方法、装置、设备、存储介质和程序产品，能够获取更优的滤波效果，减少了测距设备探测到的目标的距离的误差。
第一方面，本申请提供了一种信号处理方法，该方法包括：
获取测距设备采用调频连续波探测目标时的差频信号；
对差频信号进行信号变换处理，得到频谱信号；
对频谱信号的信号特征进行分析，确定滤波窗口的宽度；
根据滤波窗口的宽度对频谱信号进行平滑滤波处理，得到平滑滤波后的频谱信号。
在其中一个实施例中，对频谱信号的信号特征进行分析，确定滤波窗口的宽度，包括：
对频谱信号的信号特征进行分析，确定目标的探测距离；
根据探测距离，以及预设的探测距离与滤波窗口的宽度的对应关系，确定滤波窗口的宽度；或者；
对频谱信号的信号特征进行分析，确定频谱信号的信噪比；
根据信噪比，以及预设的信噪比与滤波窗口的宽度的对应关系，确定滤波窗口的宽度。
在其中一个实施例中，探测距离与滤波窗口的宽度成正比例关系。
在其中一个实施例中，信噪比与滤波窗口的宽度成反比例关系。
在其中一个实施例中，根据滤波窗口的宽度对频谱信号进行平滑滤波处理，得到平滑滤波后的频谱信号，包括：
根据滤波窗口的宽度，确定频谱信号进行平滑滤波时的边界位置；
将边界位置之前的频谱信号进行均值滤波处理，得到第一滤波频谱信号；
将边界位置之后的频谱信号以宽度进行滑动均值滤波处理，得到第二滤波频谱信号；
将第一滤波频谱信号和第二滤波频谱信号确定为平滑滤波后的频谱信号。
在其中一个实施例中，该方法还包括：
在得到平滑滤波后的频谱信号之后，对平滑滤波后的频谱信号进行频率校正，得到频率校正后的频谱信号；
根据频率校正后的频谱信号确定测距设备探测到的目标的距离。
第二方面，本申请还提供了一种信号处理装置，该装置包括：
信号获取模块，用于获取测距设备采用调频连续波探测目标时的差频信号；
信号变换模块，用于对差频信号进行信号变换处理，得到频谱信号；
分析模块，用于对频谱信号的信号特征进行分析，确定滤波窗口的宽度；
信号滤波模块，用于根据滤波窗口的宽度对频谱信号进行平滑滤波处理，得到平滑滤波后的频谱信号。
第三方面，本申请实施例提供一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现上述第一方面中任一实施例提供的方法的步骤。
第四方面，本申请实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述第一方面中任一实施例提供的方法的步骤。
第五方面，本申请实施例还提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述第一方面中任一实施例提供的方法的步骤。
上述信号处理方法、装置、设备、存储介质和程序产品，获取测距设备采用调频连续波探测目标时的差频信号，并对差频信号进行信号变换处理，得到频谱信号，对频谱信号的信号特征进行分析，确定滤波窗口的宽度，根据滤波窗口的宽度对频谱信号进行平滑滤波处理，得到平滑滤波后的频谱信号。该方法中，通过对差频信号的频谱信号进行信号特征分析，确定滤波窗口的宽度，并根据滤波窗口的宽度对频谱信号进行平滑滤波处理，使得频谱信号在最大程度平滑的同时，还能够保留信号的特征，不淹没主信号，得到更优的滤波效果，减少了测距设备探测到的目标的距离的误差。
附图说明
图1为一个实施例中信号处理方法的应用环境图；
图2为一个实施例中信号处理方法的流程示意图；
图3为另一个实施例中信号处理方法的流程示意图；
图4为另一个实施例中信号处理方法的流程示意图；
图5为另一个实施例中信号处理方法的流程示意图；
图6为另一个实施例中信号处理方法的流程示意图；
图7为一个实施例中平滑滤波处理的结果示意图；
图8为另一个实施例中平滑滤波处理的结果示意图；
图9为一个实施例中频谱信号的信号分布示意图；
图10为另一个实施例中信号处理方法的流程示意图；
图11为一个实施例中信号处理装置的结构框图；
图12为一个实施例中计算机设备的内部结构图。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
本申请实施例提供的信号处理方法可以应用于激光雷达等测距设备中，以下实施例为了方便说明，以本申请实施例的一种测距设备为例进行说明，如图1所示，图1为本申请实施例中提供的测距设备100的结构示意图，其中，计算单元101为该测距设备100的计算单元，可以为具有信号处理功能的单元器件。
在测距技术领域中，信号处理是保证测距设备距离测量准确必不可少的一项技术。
在差频信号频谱分析的过程中，由于噪声的影响频谱信号上会有毛刺以及数据左右抖动的问题，其不利于后续的频率校正；通常情况下，会通过加固定窗的滑动均值滤波算法对频谱信号进行处理，以消除频谱信号中的毛刺以及数据左右抖动问题。
但是，如果频谱信号较小，而固定窗过大，会导致频谱信号过于平滑，如果频谱信号较大而固定窗过小，则会回到滤波效果不明显，这两种情况均会在后续计算探测到的目标的距离时产生极大的误差。
基于此，本申请提出了一种信号处理方法、装置、设备、存储介质和程序产品，对频谱信号加自适应窗实现平滑滤波，在最大程度保证平滑的同时，尽可能保留信号的特征，不淹没主信号，获得更优的滤波效果，减少了测距设备探测到的目标的距离的误差。
下面以测距设备中的计算单元为执行主体对信号处理方法进行说明。
在一个实施例中，提供了一种信号处理方法，本申请实施例涉及的是获取测距设备采用调频连续波探测目标时的差频信号，并对差频信号进行信号变换处理，得到频谱信号，对频谱信号的信号特征进行分析，确定滤波窗口的宽度，根据滤波窗口的宽度对频谱信号进行平滑滤波处理，得到平滑滤波后的频谱信号的具体过程，如图2所示，该实施例包括以下步骤：
S201，获取测距设备采用调频连续波探测目标时的差频信号。
测距设备是一种测量探测到目标的距离的一种设备，测距设备发射的探测信号为调频连续波，测距设备可以是调频连续波雷达；目标是测距设备探测到的物体。
在一个实施例中，首先获取测距设备采用调频连续波探测目标时的回波信号，然后根据回波信号和对应的本振信号，得到测距设备采用调频连续波探测目标时的差频信号。可选地，该差频信号也为中频信号。
测距设备在需要探测目标的距离时，首先向目标发出探测信号，探测信号到达目标后经目标反射后，形成回波信号并反射至测距设备；测距设备对回波信号和本振信号进行干涉，得到差频信号，差频信号为时域信号；差频信号的频率可以为回波信号与本振信号的频率之差。
计算单元可以获取测距设备任意时刻的差频信号，根据差频信号确定目标的距离信息。
S202，对差频信号进行信号变换处理，得到频谱信号。
根据差频信号确定目标的距离时，可以采用频谱分析方式解算目标的距离，因此，在对差频信号解算之前，需要将差频信号进行频谱变换，得到差频信号对应的频谱信号。
对差频信号进行N点离散傅里叶变换，得到频谱信号，该频谱信号为离散频谱信号，包括N个点。
其中，N的取值可以根据离散傅里叶变换的点数与差频信号中频率分辨率的关系确定，N≥fs/F，其中fs为采样频率，F为频率分辨率，由于离散傅里叶变换一般要求N是2的整数幂，所以要把N扩大到最接近的2的整数幂；N的取值也可以直接设定为固定值。本申请实施例对N的取值不做限定。
S203，对频谱信号的信号特征进行分析，确定滤波窗口的宽度。
由于差频信号远距离信噪比小，主瓣宽；近距离信噪比大，主瓣窄的特点，动态的选取滤波窗的大小。
对频谱信号的信号特征进行分析，判断频谱信号的主瓣宽度，如果主瓣宽度大，则选取较大的滤波窗口宽度，如果主瓣宽度小，则选取较小的滤波窗口宽度；主瓣宽度越大，滤波窗口越大。
可以是通过预设的检测模型确定频谱信号的主瓣宽度，并将主瓣宽度确定为滤波窗口的宽度，具体地，将频谱信号作为检测模型的输入，通过检测模型对频谱信号的信号特征进行分析，输出频谱信号对应的主瓣宽度，即为滤波窗口的宽度。
S204，根据滤波窗口的宽度对频谱信号进行平滑滤波处理，得到平滑滤波后的频谱信号。
平滑滤波的目的是消除或尽量减少噪声，改善信号的质量，对频谱信号进行平滑滤波处理时，实际上是拟合了信号中的低频成分，而将高频成分平滑出去；因此，对频谱信号进行平滑滤波处理，能够提高后续计算目标的探测距离的准确性。
在一个实施例中，可以通过加权移动平均滤波器对频谱信号进行平滑滤波处理，具体方式为，对频谱信号中的数据进行分析，确定数据对预测值的影响程度，分别对每个数据给予不同的权重，然后再根据每个数据的权重和滤波窗口的宽度进行平均移动，以预测未来值，即平滑滤波后的频谱信号。
上述信号处理方法，获取测距设备采用调频连续波探测目标时的差频信号，并对差频信号进行信号变换处理，得到频谱信号，对频谱信号的信号特征进行分析，确定滤波窗口的宽度，根据滤波窗口的宽度对频谱信号进行平滑滤波处理，得到平滑滤波后的频谱信号。该方法中，通过对差频信号的频谱信号进行信号特征分析，确定滤波窗口的宽度，并根据滤波窗口的宽度对频谱信号进行平滑滤波处理，使得频谱信号在最大程度平滑的同时，还能够保留信号的特征，不淹没主信号，得到更优的滤波效果，减少了测距设备探测到的目标的距离的误差。
下面通过一个实施例对如何确定滤波窗口的宽度进行详细说明，在一个实施例中，如图3所示，对频谱信号的信号特征进行分析，确定滤波窗口的宽度，包括以下步骤：
S301，对频谱信号的信号特征进行分析，确定目标的探测距离。
根据频谱信号计算目标的探测距离，可以用公式(1)表示：
其中，R为目标的探测距离，即测距设备距离目标的距离，c表示光速，T表示测距设备的发射时宽，fm表示频谱信号的谱峰值对应的频率，B表示测距设备的扫频带宽。
若频谱信号中的采样点数为N，采样频率为Fs，则根据T、Fs和N之间的关系，距离和频率关系的公式可进一步简化为：
其中，K为系数，ΔR为测距设备的距离分辨率n为频谱信号中谱峰对应的频点。
因此，确定目标的探测距离时，需要对频谱信号进行分析，获取频谱信号的频率峰值和频点，然后根据峰值所在的频点序号，根据公式(2)得到目标的探测距离。
S302，根据探测距离，以及预设的探测距离与滤波窗口的宽度的对应关系，确定滤波窗口的宽度。
在测距设备探测目标之前，预先在计算单元中存储预设的探测距离与滤波窗口的宽度的对应关系，然后能够根据上述实施例得到的目标的探测距离，在预设的对应关系中，获取目标的探测距离对应的滤波窗口的宽度；探测距离与滤波窗口的宽度存在一一对应的关系。
预设的探测距离与滤波窗口的宽度的对应关系的构建过程可以是，通过实验获取多个探测距离对应的最优的滤波窗口，得到多个对应点；然后可以将多个对应点进行拟合处理，得到拟合曲线，该拟合曲线表示的是探测距离与滤波窗口的宽度之间的对应关系。
在一个实施例中，探测距离与滤波窗口的宽度成正比例关系。由于差频信号远距离主瓣宽，近距离主瓣窄的特点，能够得到探测距离越远，滤波窗口的宽度越大，探测距离越近，滤波窗口的宽度越小。
在一个实施例中，如图4所示，对频谱信号的信号特征进行分析，确定滤波窗口的宽度，包括以下步骤：
S401，对频谱信号的信号特征进行分析，确定频谱信号的信噪比。
信噪比指的是信号的平均功率除以噪声的平均功率，因此，频谱信号的信噪比的计算公式可以为：
其中，SNR表示频谱信号的信噪比，Ps表示频谱信号的功率，Pn表示频谱信号中噪声的功率，lg表示以10为底的对数。
若一个信号x(n)的长度为N，则该信号的功率可以表示为：
因此，可根据公式(4)和频谱信号，确定频谱信号的平均功率和噪声的平均功率。
S402，根据信噪比，以及预设的信噪比与滤波窗口的宽度的对应关系，确定滤波窗口的宽度。
信噪比越大，表示信号质量越好，噪声越小；信噪比越小，表示信号质量越差，噪声越大。因此，目标的探测距离越远，频谱信号的信噪比越小，目标的探测距离越大，频谱信号的信噪比越大。由于差频信号远距离信噪比小，主瓣宽，近距离信噪比大，主瓣窄的特点，能够得到信噪比越小，滤波窗口的宽度越大，信噪比越大，滤波窗口的宽度越小。在一个实施例中，信噪比与滤波窗口的宽度成反比例关系。
因此，可在测距设备探测目标之前，预先在计算单元中存储预设的信噪比与滤波窗口的宽度的对应关系，然后能够根据上述实施例得到的频谱信号的信噪比，在预设的对应关系中，获取频谱信号的信噪比对应的滤波窗口的宽度；信噪比与滤波窗口的宽度存在一一对应的关系。
预设的信噪比与滤波窗口的宽度的对应关系的构建过程可以是，通过实验获取多个信噪比对应的最优的滤波窗口，得到多个对应点；然后可以将多个对应点进行拟合处理，得到拟合曲线，该拟合曲线表示的是信噪比与滤波窗口的宽度之间的对应关系。
上述信号处理方法，对频谱信号的信号特征进行分析，确定目标的探测距离；根据探测距离，以及预设的探测距离与滤波窗口的宽度的对应关系，确定滤波窗口的宽度；或者；对频谱信号的信号特征进行分析，确定频谱信号的信噪比；根据信噪比，以及预设的信噪比与滤波窗口的宽度的对应关系，确定滤波窗口的宽度。该方法中，通过结合差频信号远距离信噪比小，主瓣宽；近距离信噪比大，主瓣窄的特点，自适应选取滤波窗口的大小，使得滤波窗口的大小和主瓣宽度匹配，在最大程度上平滑的同时，尽可能保留信号的特征，不淹没主信号，获得更优的滤波效果，适用于不同距离下的测量，提高了后续频率校正的精度，减少了测量误差。
基于上述得到的滤波窗口的宽度，下面通过一个实施例对如何根据滤波窗口的宽度对频谱信号进行平滑滤波处理进行详细说明，在一个实施例中，如图5所示，根据滤波窗口的宽度对频谱信号进行平滑滤波处理，得到平滑滤波后的频谱信号，包括以下步骤：
S501，根据滤波窗口的宽度，确定频谱信号进行平滑滤波时的边界位置。
根据滤波窗口的宽度，能够确定频谱信号进行平滑滤波时的边界位置，边界位置为滤波窗口的宽度大小对应的位置。
例如，若频谱信号为N个点，滤波窗口的宽度为m，m≤N，则频谱信号进行平滑滤波时的边界位置即为频谱信号第m个点的位置。
S502，将边界位置之前的频谱信号进行均值滤波处理，得到第一滤波频谱信号。
对于边界位置之前的频谱信号，其进行均值滤波处理的方式为，将本位置及本位置之前的数据的平均值作为本位置滤波后的数据。将边界位置之前的频谱信号进行均值滤波处理，也包括将边界位置的频谱信号进行均值滤波处理。
因此，滤波窗口的宽度为m，则第一滤波频谱信号为：
其中，x(k)表示频谱信号，X(k)表示第一滤波频谱信号，k＝1,2，…，m。
S503，将边界位置之后的频谱信号以宽度进行滑动均值滤波处理，得到第二滤波频谱信号。
滑动均值滤波处理方式为通过一个数的取值由当前点及其邻域内点的平均值来代替，周围点的范围为滤波窗口的宽度大小，对每个点做滤波，使得窗口看起来是滑动的。
因此，滤波窗口的宽度为m，将边界位置之后的频谱信号以宽度进行滑动均值滤波处理，获取频谱信号某一点的滑动窗口的方式可以为获取该点及该点之前连续m-1个点的平均值，作为该点滤波处理后的数据；获取频谱信号某一点的滑动窗口的方式可以为获取该点及该点之后连续m-1个点的平均值，作为该点滤波处理后的数据；获取频谱信号某一点的滑动窗口的方式可以为获取该点，及该点之前和该点之后共m-1个点的平均值，作为该点滤波处理后的数据，其中，该点之前获取点的数量以及该点之后获取点的数量并不限定，但总数为m-1。
以获取某一点及该点之前连续m-1个点的平均值作为该点滤波后的数据为例，则得到的第二滤波频谱信号可以表示为：
其中，m为滤波窗口的宽度，k＝m+1,m+2，…，N，N为频谱信号的长度。
S504，将第一滤波频谱信号和第二滤波频谱信号确定为平滑滤波后的频谱信号。
由于第一滤波频谱信号为边界位置之前的频谱信号进行均值滤波处理后得到的频谱信号，第二滤波频谱信号为边界位置之后的频谱信号进行滑动均值滤波处理后得到的，因此，第一滤波频谱信号和第二滤波频谱信号共同组成平滑滤波后的频谱信号。
上述信号处理方法，根据滤波窗口的宽度，确定频谱信号进行平滑滤波时的边界位置，将边界位置之前的频谱信号进行均值滤波处理，得到第一滤波频谱信号，将边界位置之后的频谱信号以宽度进行滑动均值滤波处理，得到第二滤波频谱信号，将第一滤波频谱信号和第二滤波频谱信号确定为平滑滤波后的频谱信号。该方法中，通过上述确定的滤波窗口对频谱信号进行滑动均值滤波处理，能够在很大程度上平滑频谱信号，消除噪声，尽可能地不改变频率信息，提高后续频率估计的精度，减小了后续得到的目标的探测距离的误差。
基于上述得到的平滑滤波后的频谱信号，能够根据平滑滤波后的频谱信号解算目标的探测距离，下面通过一个实施例对此进行详细说明，在一个实施例中，如图6所示，该实施例包括以下步骤：
S601，在得到平滑滤波后的频谱信号之后，对平滑滤波后的频谱信号进行频率校正，得到频率校正后的频谱信号。
由于频谱信号是通过傅里叶变换得到的离散频谱信号，因此，频谱信号的幅值、相位和频率都有可能产生较大的误差，为了保证解算目标的距离的准确性，在将频谱信号进行平滑滤波处理后，需要对频谱信号进行校正。
可以采用比值校正法对频谱信号进行校正，校正的方式主要是利用频率归一化后差值为1的主瓣峰顶附近两条谱线的窗谱函数比值，建立一个以校正频率为变量的方程，解算校正频率，得到频率校正后的频谱信号。其中，通过求解方程得到校正频率的方式可以采用比值公式法，也可以采用比值迭代公式法，也可以采用比值峰值搜索法。
可选地，在得到频率校正后的频谱信号，还可以继续进行幅值和相位的校正。
S602，根据频率校正后的频谱信号确定测距设备探测到的目标的距离。
根据频率校正后的频谱信号确定测距设备探测到的目标的距离的方式与上述实施例中对频谱信号的信号特征进行分析，确定目标的探测距离的方式相同，本申请实施例在此不做赘述。
上述信号处理方法，在得到平滑滤波后的频谱信号之后，对平滑滤波后的频谱信号进行频率校正，得到频率校正后的频谱信号，根据频率校正后的频谱信号确定测距设备探测到的目标的距离。该方法中，通过对平滑滤波处理后的频谱信号进行频率校正，并以频率校正后的频谱信号进行目标的距离的解算，减小了计算目标的探测距离的误差，提高了解算的目标的探测距离的精度。
在一个实施例中，如图7所示，图7为在2.514m距离下对主瓣做不同滤波窗口宽度的滑动均值滤波处理，横坐标为序号，纵坐标为幅值，其序号与频率一一对应，且在2.514m距离下，频谱信号的信噪比为46.757500db。
其中，图7(a)为在2.514m的距离下，对频谱信号进行滤波窗口的宽度为3的滑动均值滤波处理的结果；图7(b)为在2.514m的距离下，对频谱信号进行滤波窗口为7的滑动均值滤波处理的结果；由图7可知，当滤波窗口的宽度为7时，主瓣的峰值完全淹没在均值信号内，这会导致很大的测量误差。
在一个实施例中，如图8所示，图8为在33.245m距离下对主瓣做不同滤波窗口宽度的滑动均值滤波，横坐标为序号，纵坐标为幅值，其序号与频率一一对应，且在33.245m距离下，频谱信号的信噪比为21.301600db。
图8(a)为在33.245m的距离下，对频谱信号进行滤波窗口的宽度为3的滑动均值滤波处理的结果；图8(b)为在33.245m的距离下，对频谱信号进行滤波窗口为7的滑动均值滤波处理的结果；由图8可知，随着滤波窗口的宽度的增大，频谱信号的幅值在减低，曲线变得圆滑。
根据图7和图8可知，大的滤波窗口的宽度对短距离频谱信号做均值滤波会淹没主信号。
实际情况下，频谱信号存在主瓣宽度随着目标距离变大的特性，如图9所示，在图9(a)中，2.514m处目标的频谱信号的主瓣由3根谱线组成，而在图9(b)中，33.245m处目标的频谱信号的主瓣由8根谱线组成。因此，本申请中根据主瓣宽度的特性自适应确定滑动滤波窗口的宽度，其秉持的原则是近距离小窗，远距离大窗；根据不同的距离选取不同的滤波窗口的宽度，或者根据信噪比的不同，选取不同的滤波窗口的宽度。
在一个实施例中，如图10所示，该实施例包括以下步骤：
S1001，获取测距设备采用调频连续波探测目标时的回波信号。
S1002，根据回波信号和对应的本振信号，得到测距设备采用调频连续波探测目标时的差频信号。
S1003，将差频信号进行快速傅里叶变换，得到离散的频谱信号。
S1004，根据频谱信号估算距离，并根据距离，以及预设的距离与滤波窗口的宽度的对应关系，确定滤波窗口的宽度。
S1005，根据频谱信号估算信噪比，并根据信噪比，以及预设的信噪比与滤波窗口的宽度的对应关系，确定滤波窗口的宽度。
S1006，根据滤波窗口的宽度对频谱信号进行滑动均值滤波处理，得到滤波处理后的频谱信号。
应该理解的是，虽然如上所述的各实施例所涉及的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，如上所述的各实施例所涉及的流程图中的至少一部分步骤可以包括多个步骤或者多个阶段，这些步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤中的步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
基于同样的发明构思，本申请实施例还提供了一种用于实现上述所涉及的信号处理方法的信号处理装置。该装置所提供的解决问题的实现方案与上述方法中所记载的实现方案相似，故下面所提供的一个或多个信号处理装置实施例中的具体限定可以参见上文中对于信号处理方法的限定，在此不再赘述。
在一个实施例中，如图11所示，提供了一种信号处理装置，包括：信号获取模块1101、信号变换模块1102、分析模块1103和信号滤波模块1104，其中：
信号获取模块1101，用于获取测距设备采用调频连续波探测目标时的差频信号；
信号变换模块1102，用于对差频信号进行信号变换处理，得到频谱信号；
分析模块1103，用于对频谱信号的信号特征进行分析，确定滤波窗口的宽度；
信号滤波模块1104，用于根据滤波窗口的宽度对频谱信号进行平滑滤波处理，得到平滑滤波后的频谱信号。
在一个实施例中，分析模块1103包括：
第一分析单元，用于对频谱信号的信号特征进行分析，确定目标的探测距离；
第一确定单元，用于根据探测距离，以及预设的探测距离与滤波窗口的宽度的对应关系，确定滤波窗口的宽度；或者；
第二分析单元，用于对频谱信号的信号特征进行分析，确定频谱信号的信噪比；
第二确定单元，用于根据信噪比，以及预设的信噪比与滤波窗口的宽度的对应关系，确定滤波窗口的宽度。
在一个实施例中，探测距离与滤波窗口的宽度成正比例关系。
在一个实施例中，信噪比与滤波窗口的宽度成反比例关系。
在一个实施例中，信号滤波模块1104包括：
第三确定单元，用于根据滤波窗口的宽度，确定频谱信号进行平滑滤波时的边界位置；
第一处理单元，用于将边界位置之前的频谱信号进行均值滤波处理，得到第一滤波频谱信号；
第二处理单元，用于将边界位置之后的频谱信号以宽度进行滑动均值滤波处理，得到第二滤波频谱信号；
第四确定单元，用于将第一滤波频谱信号和第二滤波频谱信号确定为平滑滤波后的频谱信号。
在一个实施例中，该装置1100还包括：
校正模块，用于在得到平滑滤波后的频谱信号之后，对平滑滤波后的频谱信号进行频率校正，得到频率校正后的频谱信号；
解算模块，用于根据频率校正后的频谱信号确定测距设备探测到的目标的距离。
上述信号处理装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是服务器，其内部结构图可以如图12所示。该计算机设备包括处理器、存储器、输入/输出接口(Input/Output，简称I/O)和通信接口。其中，处理器、存储器和输入/输出接口通过系统总线连接，通信接口通过输入/输出接口连接到系统总线。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质和内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的数据库用于存储信号处理数据。该计算机设备的输入/输出接口用于处理器与外部设备之间交换信息。该计算机设备的通信接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种信号处理方法。
本领域技术人员可以理解，图12中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现以下步骤：
获取测距设备采用调频连续波探测目标时的差频信号；
对差频信号进行信号变换处理，得到频谱信号；
对频谱信号的信号特征进行分析，确定滤波窗口的宽度；
根据滤波窗口的宽度对频谱信号进行平滑滤波处理，得到平滑滤波后的频谱信号。
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：
对频谱信号的信号特征进行分析，确定目标的探测距离；
根据探测距离，以及预设的探测距离与滤波窗口的宽度的对应关系，确定滤波窗口的宽度；或者；
对频谱信号的信号特征进行分析，确定频谱信号的信噪比；
根据信噪比，以及预设的信噪比与滤波窗口的宽度的对应关系，确定滤波窗口的宽度。
在一个实施例中，探测距离与滤波窗口的宽度成正比例关系。
在一个实施例中，信噪比与滤波窗口的宽度成反比例关系。
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：
根据滤波窗口的宽度，确定频谱信号进行平滑滤波时的边界位置；
将边界位置之前的频谱信号进行均值滤波处理，得到第一滤波频谱信号；
将边界位置之后的频谱信号以宽度进行滑动均值滤波处理，得到第二滤波频谱信号；
将第一滤波频谱信号和第二滤波频谱信号确定为平滑滤波后的频谱信号。
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：
在得到平滑滤波后的频谱信号之后，对平滑滤波后的频谱信号进行频率校正，得到频率校正后的频谱信号；
根据频率校正后的频谱信号确定测距设备探测到的目标的距离。
本实施例中处理器实现的各步骤，其实现原理和技术效果与上述信号处理方法的原理类似，在此不再赘述。
在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
获取测距设备采用调频连续波探测目标时的差频信号；
对差频信号进行信号变换处理，得到频谱信号；
对频谱信号的信号特征进行分析，确定滤波窗口的宽度；
根据滤波窗口的宽度对频谱信号进行平滑滤波处理，得到平滑滤波后的频谱信号。
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
对频谱信号的信号特征进行分析，确定目标的探测距离；
根据探测距离，以及预设的探测距离与滤波窗口的宽度的对应关系，确定滤波窗口的宽度；或者；
对频谱信号的信号特征进行分析，确定频谱信号的信噪比；
根据信噪比，以及预设的信噪比与滤波窗口的宽度的对应关系，确定滤波窗口的宽度。
在一个实施例中，探测距离与滤波窗口的宽度成正比例关系。
在一个实施例中，信噪比与滤波窗口的宽度成反比例关系。
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
根据滤波窗口的宽度，确定频谱信号进行平滑滤波时的边界位置；
将边界位置之前的频谱信号进行均值滤波处理，得到第一滤波频谱信号；
将边界位置之后的频谱信号以宽度进行滑动均值滤波处理，得到第二滤波频谱信号；
将第一滤波频谱信号和第二滤波频谱信号确定为平滑滤波后的频谱信号。
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
在得到平滑滤波后的频谱信号之后，对平滑滤波后的频谱信号进行频率校正，得到频率校正后的频谱信号；
根据频率校正后的频谱信号确定测距设备探测到的目标的距离。
本实施例中计算机程序被处理器执行时实现的各步骤，其实现原理和技术效果与上述信号处理方法的原理类似，在此不再赘述。
在一个实施例中，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
获取测距设备采用调频连续波探测目标时的差频信号；
对差频信号进行信号变换处理，得到频谱信号；
对频谱信号的信号特征进行分析，确定滤波窗口的宽度；
根据滤波窗口的宽度对频谱信号进行平滑滤波处理，得到平滑滤波后的频谱信号。
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
对频谱信号的信号特征进行分析，确定目标的探测距离；
根据探测距离，以及预设的探测距离与滤波窗口的宽度的对应关系，确定滤波窗口的宽度；或者；
对频谱信号的信号特征进行分析，确定频谱信号的信噪比；
根据信噪比，以及预设的信噪比与滤波窗口的宽度的对应关系，确定滤波窗口的宽度。
在一个实施例中，探测距离与滤波窗口的宽度成正比例关系。
在一个实施例中，信噪比与滤波窗口的宽度成反比例关系。
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
根据滤波窗口的宽度，确定频谱信号进行平滑滤波时的边界位置；
将边界位置之前的频谱信号进行均值滤波处理，得到第一滤波频谱信号；
将边界位置之后的频谱信号以宽度进行滑动均值滤波处理，得到第二滤波频谱信号；
将第一滤波频谱信号和第二滤波频谱信号确定为平滑滤波后的频谱信号。
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
在得到平滑滤波后的频谱信号之后，对平滑滤波后的频谱信号进行频率校正，得到频率校正后的频谱信号；
根据频率校正后的频谱信号确定测距设备探测到的目标的距离。
本实施例中计算机程序被处理器执行时实现的各步骤，其实现原理和技术效果与上述信号处理方法的原理类似，在此不再赘述。
需要说明的是，本申请所涉及的数据(包括但不限于用于分析的数据、存储的数据、展示的数据等)，均为经用户授权或者经过各方充分授权的信息和数据，且相关数据的收集、使用和处理需要遵守相关国家和地区的相关法律法规和标准。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和易失性存储器中的至少一种。非易失性存储器可包括只读存储器(Read-OnlyMemory，ROM)、磁带、软盘、闪存、光存储器、高密度嵌入式非易失性存储器、阻变存储器(ReRAM)、磁变存储器(Magnetoresistive Random Access Memory，MRAM)、铁电存储器(Ferroelectric Random Access Memory，FRAM)、相变存储器(Phase Change Memory，PCM)、石墨烯存储器等。易失性存储器可包括随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)或外部高速缓冲存储器等。作为说明而非局限，RAM可以是多种形式，比如静态随机存取存储器(Static Random Access Memory，SRAM)或动态随机存取存储器(Dynamic RandomAccess Memory，DRAM)等。本申请所提供的各实施例中所涉及的数据库可包括关系型数据库和非关系型数据库中至少一种。非关系型数据库可包括基于区块链的分布式数据库等，不限于此。本申请所提供的各实施例中所涉及的处理器可为通用处理器、中央处理器、图形处理器、数字信号处理器、可编程逻辑器、基于量子计算的数据处理逻辑器等，不限于此。
以上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申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本申请专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请的保护范围应以所附权利要求为准。
Claims (10)
1.一种信号处理方法，其特征在于，所述方法包括：
获取测距设备采用调频连续波探测目标时的差频信号；
对所述差频信号进行信号变换处理，得到频谱信号；
对所述频谱信号的信号特征进行分析，确定滤波窗口的宽度；
根据所述滤波窗口的宽度对所述频谱信号进行平滑滤波处理，得到平滑滤波后的频谱信号。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述频谱信号的信号特征进行分析，确定滤波窗口的宽度，包括：
对所述频谱信号的信号特征进行分析，确定所述目标的探测距离；
根据所述探测距离，以及预设的探测距离与滤波窗口的宽度的对应关系，确定所述滤波窗口的宽度；或者；
对所述频谱信号的信号特征进行分析，确定所述频谱信号的信噪比；
根据所述信噪比，以及预设的信噪比与滤波窗口的宽度的对应关系，确定所述滤波窗口的宽度。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述探测距离与所述滤波窗口的宽度成正比例关系。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述信噪比与所述滤波窗口的宽度成反比例关系。
5.根据权利要求1至4任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述滤波窗口的宽度对所述频谱信号进行平滑滤波处理，得到平滑滤波后的频谱信号，包括：
根据所述滤波窗口的宽度，确定所述频谱信号进行平滑滤波时的边界位置；
将所述边界位置之前的频谱信号进行均值滤波处理，得到第一滤波频谱信号；
将所述边界位置之后的频谱信号以所述宽度进行滑动均值滤波处理，得到第二滤波频谱信号；
将所述第一滤波频谱信号和所述第二滤波频谱信号确定为所述平滑滤波后的频谱信号。
6.根据权利要求1至4任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
在得到所述平滑滤波后的频谱信号之后，对所述平滑滤波后的频谱信号进行频率校正，得到频率校正后的频谱信号；
根据所述频率校正后的频谱信号确定所述测距设备探测到的所述目标的距离。
7.一种信号处理装置，其特征在于，所述装置包括：
信号获取模块，用于获取测距设备采用调频连续波探测目标时的差频信号；
信号变换模块，用于对所述差频信号进行信号变换处理，得到频谱信号；
分析模块，用于对所述频谱信号的信号特征进行分析，确定滤波窗口的宽度；
信号滤波模块，用于根据所述滤波窗口的宽度对所述频谱信号进行平滑滤波处理，得到平滑滤波后的频谱信号。
8.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。
9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。
10.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6任一项所述的方法的步骤。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202211495229.8A CN118132976A (zh) | 2022-11-26 | 2022-11-26 | 信号处理方法、装置、设备、存储介质和程序产品 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202211495229.8A CN118132976A (zh) | 2022-11-26 | 2022-11-26 | 信号处理方法、装置、设备、存储介质和程序产品 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN118132976A true CN118132976A (zh) | 2024-06-04 |
Family
ID=91238184
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202211495229.8A Pending CN118132976A (zh) | 2022-11-26 | 2022-11-26 | 信号处理方法、装置、设备、存储介质和程序产品 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN118132976A (zh) |
-
2022
- 2022-11-26 CN CN202211495229.8A patent/CN118132976A/zh active Pending
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN110531338B (zh) | 基于fpga的多模式sar自聚焦快速处理方法及系统 | |
| WO2022247202A1 (zh) | 基于阵列测量和稀疏先验信息的声源辨识方法、系统 | |
| WO2008141225A1 (en) | Systems and methods for telescopic data compression in sensor networks | |
| CN109444844B (zh) | 一种提取目标散射中心特征的方法和装置 | |
| JP4791239B2 (ja) | 目標物速度測定装置、目標物速度測定プログラム及び目標物速度測定方法 | |
| US20220094516A1 (en) | Phase calibration method and device | |
| JP6261839B1 (ja) | 合成開口レーダ信号処理装置 | |
| JP2020098455A (ja) | 物体識別システム、物体識別方法、並びに、画像識別プログラム | |
| CN114785379A (zh) | 一种水声janus信号参数估计方法及系统 | |
| CN113030962A (zh) | 机载太赫兹合成孔径雷达及成像方法 | |
| Kulik et al. | Multichannel deconvolution with long range dependence: Upper bounds on the Lp-risk (1≤ p<∞) | |
| JP5679406B2 (ja) | 目標物速度特定装置、目標物速度特定プログラム及び目標物速度特定方法 | |
| CN114706075A (zh) | 一种毫米波近场sar图像旁瓣抑制方法、设备及存储介质 | |
| CN114441897A (zh) | 一种配电电缆线路局部放电脉冲到达时间差识别方法 | |
| CN111830481B (zh) | 雷达回波单分量幅度分布模型参数估计方法及装置 | |
| CN118132976A (zh) | 信号处理方法、装置、设备、存储介质和程序产品 | |
| CN118131190A (zh) | 信号频率的校正方法、装置、设备、存储介质和产品 | |
| CN113688655B (zh) | 干扰信号的识别方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
| JP4456571B2 (ja) | 信号分離装置、信号分離方法、信号分離プログラム及び記録媒体 | |
| CN113945917A (zh) | 一种对象的目标速度的确定方法、装置、车辆及存储介质 | |
| CN112630840A (zh) | 基于统计特征参数的随机反演方法及处理器 | |
| US20200408880A1 (en) | Method and apparatus for radar signal processing using convolutional neural network | |
| CN111766559A (zh) | 一种测向方法、装置、系统、计算机设备以及存储介质 | |
| CN112666625A (zh) | 用于毫米波安检的快速成像设备及其方法 | |
| CN112816940B (zh) | 一种基于声压及质点振速的目标距离估计方法及装置 |
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 |