SE506797C2 - Förfarande för störningseliminering i en radar - Google Patents

Description

506 797 2 är parallella, sinsemellan tidsförskjutna en tid lika med gångtiden, blir därför för ett fixt mål skillnadeni frekvens mellan utsänd och mottagen signal konstant. Denna konstanta frekvensskillnad ges av produkten mellan gångtiden till målet och frekvenssvepets lutning uttryckt i frekvens per tidsenhet.

Si gnalbehandlingen i en lineär FMCW-radar består väsentligen i att utsänd och mottagen signal blandas, så att skillnadssignalen (svävningssignalen, engelska: the beat signal) alstras. Denna signal är summan av ett antal sinusvågor, där varje sinusvåg representerar ett radarmål. Sinusvågorna har olika frekvens, amplitud och faslägen enligt principerna att stor amplitud motsvarar starkt mål, hög frekvens motsvarar mål på stort avstånd. Dopplereffekten (inbördes hastigheten) påverkar främst faslägena.

För att bestämma vilka mål inklusive storlek och relativ hastighet som observeras, frekvensanalyseras skillnadssignalen. Frekvensanalysen göres ' med fördel digitalt genom att skillnadssignalen får passera ett anti-alias- filter och samplas med konstant samplingstakt, varefter den samplade signalen multipliceras med en fönsterfunktion med uppgift att reducera signalens amplitud i början och slutet av samplingsperioden och skickas till en signalprocessor, som utför en diskret Fouriertransform, DFI", oftast med en snabb algoritm, s k FFl", Fast Fourier Transform.

Fouriertransformen är i allmänhet komplex men har för en reell tidssignal (skillnadssignal) vissa symmetriegenskaper. För att kunna använda FFT- algoritmer väljs antalet sampel oftast som en tvåpotens (256, 512, l024....). 256 sampel ger 256 FFT-koefficienter, men om signalen är reell ger symmetriegenskaperna att av dessa 256 värden endast 128 (egentligen 129) är oberoende.

Genom Fouriertransformering, t ex genom FFT, delas signalen upp på ett antal diskreta frekvenskomponenter, sinusar. Varje frekvens svarar enligt ovan mot ett avstånd. Beloppet hos en komplex FFT-koefficient är ett mått på radarrnålarean (mottagen effekt) för målet i motsvarande frekvenslucka (avståndslucka). FFf-n gör en s k koherent integration av målsignalen, vilket är fördelaktigt. Den fortsatta'signalbehandlingen i systemet göres digitalt på de beräknade FFf-koefficientema. 3 506 797 Det kan visas att den nominella bredden hos en avståndslucka är omvänt proportionell mot frekvenssvinget hos det linjära FMCW-svepet under samplingstiden. För en - avståndsupplösning på l m krävs frekvenssvinget 150 MHz. För att ändra avståndsupplösningen kan t ex frekvenssvepets lutning ändras under bibehållande av samma konstanta samplingstid.

Samplingstakten begränsar de frekvenser hos svävningssignalen som kan studeras och dänned det totala observerade avståndsområdet. Bredden av detta "nyttoband", som ligger parallellt med det lineära FMCW-svepet, är ofta mindre än I MHz.

En linjär FMCW-radar kan störas om den tar emot andra signaler än egen utsänd signal reflekterad från olika mål. Radarn kan störas av andra radarer. bl a av pulsradarer, pulskompressionsradarer och andra FMCW- radarer. Korta störningar uppkommer bl a då det lineära svepet i FMCW- radam störs av vilofrekvensen eller frekvensåtergången från en annan ' FMCW-radar.

En kort störning (pulsliknande) under samplingstiden har liten utsträckning i tidsdomänen och är därmed mycket bredbandig i frekvensdomänen. En kort men stark störning påverkar endast några få sampel av svävningssignalen men kan totalt maskera många frekvensluckor i Fouriertransformen. "Brusnivån" i Fouriertransformen tycks höjas, varvid små mål kan maskeras av stömingen.

En känd metod för undertryckning av korta störningar är att eliminera stömingen genom att sätta in ett lågt värde _ t ex 0, ("klippa") under den tid störning detekteras. Klippning till 0 kan i och för sig eliminera störningen ur tidssignalen men introducerar i stället störningar i den komplexa FFT-n, genom att även nyttosignalen påverkas. Bl a kommer mål med stor kontrast att breddas ( få sidlober, "skuldror"). Stömingarna i FFT-n kan modifieras, men aldrig elimineras, genom olika kompromisser i "klippningens utförande. Ändamålet med föreliggande uppfinning är att åstadkomma ett förfarande för eliminering av korta störningar ur tidssignalen, vilket förfarande inte uppvisar ovan vid kända metoder påtalade brister. Förfarandet bygger på 506 797 4 att nyttosignalen extrapoleras (predikteras) in över det störda området.

Förfarandet kännetecknas av att stömingar i svävningssignalen detekteras och elimineras i tidsdomänen och att svävningssignalen rekonstrueras under den störda delen genom extrapolation utgående från ostörda sampel .

Enligt ett fördelaktigt förfarande rekonstrueras svävningssignalen under den störda delen genom extrapolation från båda håll utgående från såväl tidigare som senare ostörda sampel.

Enligt ett annat fördelaktigt förfarande extrapoleras svävningssignalen under den störda delen som lineära kombinationer av ostörda sampel. Ett FlR-filter kan därvid utnyttjas för de lineära kombinationema av ostörda sampel. Koefficienterna i de lineära kombinationerna kan med fördel bestämmas medelst adaptiva metoder.

Enligt ytterligare ett fördelaktigt förfarande utnyttjas information från ' föregående FMCW-svep vid extrapolationen. Detta låter sig göras eftersom radarantennen endast har vridit sig ett mindre stycke. bråkdel av antennens lobbredd, sedan föregående FMCW-frekvenssvep. De dominerande sinusvågorna i signalema har därför nästan samma frekvens och nästan samma amplitud. Förfarandet ökar säkerheten i predikteringen av svävningssignalen.

Enligt ännu ett fördelaktigt förfarande förfiltreras svävningssignalen.

Härigenom kan känsligheten i detekteringen av störningen ökas. Vid förfiltreringen utnyttjas med fördel information från föregående FMCW- svep.

Förfarandet enligt uppfinningen kommer nedan att beskrivas närmare under hänvisning till bifogade figurer, där: Figur l schematiskt visar principen för hur en lineär FMCW-radar fungerar.

Figur 2 visar exempel på lämpliga frekvenssvep i ett tids-frekvensdiagram.

Figur 3 visar ett exempel på en verklig samplad svävningssignal vid FMCW-radar.

Figur 4 visar absolutbeloppet av FFI" -n för svävningssignalen enligt figur 3. 5 506 797 Figur 5 visar svävningssignalen enligt figur 3 med en kort adderad störning. i Figur 6 visar absolutbeloppet av FFT-n för den störda svävningssignalen enligt figur 5.

Figur 7 visar den störda svävningssignalen enligt figur 5 i förstoring över det störda området. ' Figur 8 visar den ostörda svävningssignalen enligt figur 3 och en extrapolerad svävningssignal i förstoring över samma störda område som i figur 7.

Figur 9 visar absolutbeloppet av den störda svävningssignalen enligt figur 5 rekonstruerad med extrapolation enligt figur 8.

Den i figur l visade radam innefattar en sändardel l och en mottagardel 2.

En antenn 3 är ansluten till sändardelen och mottagardelen via en cirkulator 4. l sändardelen ingår en oscillatorstyranordning 5 kopplad till en oscillator 6 med variabel frekvens. Frekvenssvep från i oscillatorstyranordningen 5 styr oscillatorn 6 så att en signal med periodiskt varierande frekvens genereras, vilken signal via en riktkopplare 7 och cirkulatorn 4 sänds ut på antennen 3. Perioden hos ett frekvenssvep, se figur 2, har väsentligen tre delar i form av en konstant vilofrekvens 30, ett lineärt frekvenssvep 3l och en snabb återgång 32 till vilofrekvensen.

Oscillatom 6 arbetar med fördel inom Gigahertzområdet, t ex 77 GHz. Av antennen 3 mottagen reflekterad signal förs via cirkulatom till en blandare 8, där den reflekterade signalen blandas med den utsända signalen. Efter förstärkning i förstärkaren 9 och filtrering i filtret 10 erhålls en skillnadsignal eller svävningssignal som ligger till grund för den fortsatta si gnalbearbetningen för detektering och eliminering av störningar och syntes av den ostörda nyttosignalen i ett processorblock l l som även kan innehålla en s k FFT processor ll'.

I figur 3 visas en verklig FMCW-svävningssignal 33. Figur 4 visar absolutbeloppet av motsvarande FFT 34 under användande av Hammingfönster. I figur 5 har en kort pulsformad störning 35 adderats till svävningssignalen 33 enligt figur 3. Figur 6 visar absolutbeloppet för den störda signalen i figur 5. Vid jämförelse mellan den ostörda FFT -n i figur 4 och den störda FFT-n enligt figur 6 framgår att nästan all information dränkts i den störda FFT-n. 506 797 6 I det följande diskuteras närmare principema för nyttosignalens filtrering.

Nyttosignalen i en FMCW-radar, dvs den signal som svarar mot verkliga mål, är en summa av sinusvågor. En signal bestående av en enda sinusvåg, samplad med konstant frekvens, har en enkel lineär relation mellan samplen. Antag att signalen kan skrivas som sin(w*t+q>).

Mellan två sampel ändrar sig alltså sinusvågens fasvinkel med vinkeln wT=6, där T är samplingsintervallet. Enligt den trigonometriska identiteten sin(c1+9) + sin(a-6) = 2 * cos(9) * sin(ot) gäller då för tre successiva sampel av signalen att: x(n+l) +x(n-l) = 2 * cos(6) * x(n) Observera att detta gäller oberoende av si gnalens amplitud. Denna lineära relation kan tolkas på olika sätt: a) Om signalen köres genom ett FlR-filter (Einite lmpulse ßesponse) med koefficientema [l -2*cos(6) ll, kommer filtrets utsignal y att bli identiskt 0: y(n) = x(n) - 2*cos(6) * x(n-l) + x(n-2) Det går alltså att kraftigt undenrycka signalen med ett enkelt FlR-filter med konstanta koefficienter. b) Om sambandet istället skrives: x(n+l) = 2*cos(6) * x(n) - x(n-l) ser man att nästa sampel kan predikteras väl genom en lineärkombination av nännast föregående sampel. Om sambandet istället skrives: x(n-l) = 2*cos(6) * x(n) - x(n+l) Y 1. sne 797 ser man att ett sampel kan rekonstrueras genom prediktion bakåt i tiden, dvs från närmast följande sampel.

För en signal som består av flera sinusvågor med distinkta frekvenser kan motsvarande filter skapas genom multiplikation av andra ordningens FIR- filter. En signal som är summan av fyra olika sinusvågor, dvs en FMCW- signal med fyra starka mål, kan således nollas exakt av ett FlR-filter av ordning 8, och ett sampel kan predikteras lineärt ur de 8 föregående eller 8 efterföljande samplen.

För en allmän FMCW-signal blir dessa samband approximativa, men följande kan sägas gälla: l. Det finns stora möjligheter att kraftigt undertrycka en FMCW-signal genom ett lämpligt lineärt FlR-filter av lämplig ordning. 2. Det finns stora möjligheter att lineärt prediktera en FMCW-signal genom ett lämpligt lineärt samband av lämplig ordning.

Tillämpningen av punkt l är att känsligheten hos en stömingsdetektering ökas kraftigt om nyttosignalen förfiltreras på lämpligt sätt. Detta ger möjlighet till detektering av stömingar vars amplitud är mycket lägre än nyttosignalens, men som-ändå skulle kunna maskera detaljer (svaga mål) i FFT-n.

Punkt 2 ger möjlighet till att interpolera nyttosignalen förbi ett kon stört avsnitt, vilket kommer att beskrivas närmare längre fram.

Ett "lämpligt" filter kan beräknas på olika sätt, eller beräknas som ett adaptivt filter. Båda frågeställningama enligt punkt l och 2 ovan är kända från adaptiv Signalbehandling, se exempelvis Haykin, Adaptive Filter Theory, 3rd Ed., Prentice-Hall 1996. Koefficienterna kan bestämmas med gängse algoritmer, t ex LMS, normerad LMS, RLS etc, se speciellt kapitel 9 och 13 i sistnämnda referens. 506 797 3 Vid adaptiv bestämning av .ett filter kan man ofta utnyttja att radarantennen vrider sig, men endast en bråkdel av en lobbredd, sedan föregående FMCW-frekvenssvep. De dominerande sinusvågoma i signalema från två på varandra följande FMCW-svep har följaktligen nästan samma frekvens och nästan samma amplitud. Information från föregående FMCW-svep kan därför användas då filtret bestämmes. l det följande diskuteras nyttosignalens syntetisering.

Ett mycket fördelaktigt förfarande vid störningseliminering är att följa upp stömingselimineringen med en syntes av nyttosignalen. Här kan punkt 2 enligt ovan med fördel tillämpas. Syntesen kan bestå av en ensidig extrapolation eller extrapolation från två håll (tvåsidig extrapolation eller interpolation) av signalen utgående från ostörda värden. En sådan syntes har visat sig kunna resultera i en stor förbättring av rekonstruktionen av den komplexa FFT-n för den ostörda FMCW-signalen. Genom rekursiv ' användning av ettstegsextrapolationen kan den ostörda signalen rekonstrueras mer än ett steg. Förfarandet är dock huvudsakligen tillämpligt på stömingar som är korta i tiden (några tiotal steg).

Störningselimineringen illustreras närmare med hjälp av signaldiagrammen i figur 7-9. l figur 7 visas en förstoring av det störda avsnittet i svävningssignalen med stömingens tyngdpunkt lokaliserad runt sampel 634. l figur 8 visas den ostörda svävningssignalen 33 tillsammans med en signal 36 som har extrapolerats förbi det störda avsnittet (sampel 620-654) genom en lineär rekursionsformel av samma typ som beskrivits tidigare. Av figur 8 framgår att extrapolationen följer den korrekta si gnalforrnen mycket noggrant över flera maxima och minima i signalen, trots att signalen inte har något enkelt utseende. l figur 9 visas absolutbeloppet av FFT-n för den sålunda rekonstruerade signalen 36. En jämförelse mellan figur 4 och figur 9 visar att absolutbeloppet för FFT-n rekonstruerats med stor precision.

Claims (8)

9 506 797 Patentkrav

1. Förfarande för eliminering av korta störningar, såsom pulsstömingar, i en radar av FMCW-typ med lineärt frekvenssvep, där utsänd och mottagen signal blandas för bildande av en nyttosignal i form av en skillnadssignal, svävningssignal, med en våg för varje mål, vilka vågors frekvens, amplitud och fas innehåller målinformation, och vilken svävningssignal samplas, kännetecknat av att störningar i svävningssignalen detekteras och elimineras i tidsdomänen och att svävningssignalen rekonstrueras under den störda delen genom extrapolation utgående från ostörda sampel.

2. Förfarande enligt patentkravet l, kännetecknat av att svävningssignalen under den störda delen rekonstrueras genom extrapolation från båda håll utgående från såväl tidigare som senare ostörda sampel.

3. Förfarande enligt något av föregående patentkrav. kännetecknat av att svävningssignalen under den störda delen extrapoleras som lineära kombinationer av ostörda sampel.

4. Förfarande enligt patentkravet 3, kännetecknat av att FlR-filter utnyttjas för de lineära kombinationema.

5. Förfarande enligt något av patentkraven 3 eller 4, kännetecknat av att koefficienterna i de lineära kombinationema bestämmes medelst adaptiva metoder.

6. Förfarande enligt något av föregående patentkrav, kännetecknat av att information från föregående FMCW-svep utnyttjas vid extrapolationen.

7. Förfarande enligt något av föregående patentkrav, kännetecknat av att svävningssignalen förfiltreras.

8. Förfarande enligt patentkravet 7, kännetecknat av att information från föregående FMCW-svep utnyttjas vid svävningssignalens förñltrering.