TWI693419B - 訊號處理方法 - Google Patents

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TWI693419B
TWI693419B TW108116291A TW108116291A TWI693419B TW I693419 B TWI693419 B TW I693419B TW 108116291 A TW108116291 A TW 108116291A TW 108116291 A TW108116291 A TW 108116291A TW I693419 B TWI693419 B TW I693419B
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林雨謙
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Abstract

本發明為一種訊號處理方法，首先發出至少一發射訊號於至少一目標物，以反射至少一反射訊號給複數接收天線，複數接收天線分別接收反射訊號，產生複數接收訊號。接著將發射訊號分別與每一接收訊號進行訊號處理，以產生複數處理訊號。將複數處理訊號進行矩陣排列，以產生通道係數矩陣，其
Figure 01_image003
個通道係數矩陣格，並將一通道係數矩陣劃分成

Description

訊號處理方法
本發明係有關一種訊號處理技術，特別是指一種能計算出高解析度及精準度目標物角度參數之訊號處理方法。
雷達(Radar)最早出現在二戰期間，原本雷達是用來偵測空中飛行的物體，如戰鬥機等。但隨著科技日益進步，以及自動化系統日益成熟，目前雷達技術也逐漸被應用在先進駕駛輔助系統(Advanced Driver Assistance Systems，ADAS)中，以作為判斷車輛附近目標物體的資訊，令先進駕駛輔助系統根據目標物體的資訊計算出車輛的行駛路線等。
其中雷達技術是將電磁波發送至空間中，令電磁波打到空間中的目標物體後反射出反射訊號回雷達，使雷達可根據反射訊號分析出該目標物體的方向、高度及速度等資訊，同時亦可探測出目標物體的形狀。因此反射訊號的分析對於讀取目標物體的資料來說，就相當的重要，故如何從反射訊號分析出目標物體的資料，儼然已成為目前雷達技術的一大要點之一。
目前反射訊號分析技術中，多半採用訊號子空間的角度估計演算法分析出目標物體的各項參數，目前研究重點多半僅著重於演算法本身之複雜度的改良以及解決同調訊號的問題，但鮮少針對輸入訊號做預處理以改善估計效能，因此目前針對演算法改良的成果對於反射訊號分析的效果仍然有限。
有鑑於此，本發明遂針對上述習知技術之缺失，提出一種雷達訊號預處理方式以改良雷達參數估計演算法輸入的自相關矩陣之訊號處理方法，以有效克服上述之該等問題。
本發明之主要目的係在提供一種訊號處理方法，其透過特殊的訊號預處理方式產生次通道係數矩陣，提高對反射訊號的分析能力，配合習知雷達參數估計演算法以改善其參數估測演算法，並有效提升裝置對於目標參數之角度的解析度以及精準度。
本發明之另一目的係在提供一種訊號處理方法，其可簡化目標物參數演算方法，且有效提升目標參數之速度、距離以及角度的精準度。
為達上述之目的，本發明係提供一種訊號處理方法，步驟包括，首先，發出至少一發射訊號於至少一目標物，使目標物反射至少一反射訊號。接著透過複數接收天線分別接收反射訊號，使複數接收天線產生複數接收訊號。將發射訊號分別與每一接收訊號進行訊號處理，以產生複數處理訊號。最後將每一接收天線所接收到的複數處理訊號進行矩陣排列，產生至少一通道係數矩陣，其中每一接收天線對應有一通道係數矩陣，通道係數矩陣包括M個幀，並分別在每一個幀依序排列N個處理訊號至通道係數矩陣格中，令通道係數矩陣形成包括有M×N個通道係數矩陣格，並根據通道係數矩陣計算出目標物之移動參數，移動參數包括相對速率參數及相對距離參數。接著將至少一通道係數矩陣格依據頻域及時域分別劃分出N divide個頻域通道矩陣以及M divide個時域通道矩陣，使通道係數矩陣包括N divide×M divide個次通道係數矩陣，且每一次通道係數矩陣包括有N/N divide×M/M divide個通道係數矩陣格，最後將複數次通道係數矩陣與習知之參數估測演算法(例如：基於三維快速傅立葉轉換頻譜的CFAR(Constant False Alarm Rate)目標偵測方式)計算得到的相對速率參數及相對距離參數帶入一快照向量矩陣方程式中，以取得一快照向量矩陣。
其中快照向量矩陣方程式如下所示：
Figure 108116291-A0305-02-0005-22
D i,m
Figure 108116291-A0305-02-0005-73
m=1,2,...,N divide M divide其中s u,i,m 為快照向量矩陣，
Figure 108116291-A0305-02-0005-31
為一相對距離參數，
Figure 108116291-A0305-02-0005-32
為一相對速度參數，d max為目標物的最大可偵測之相對距離參數，v max為目標物的最大可偵測之相對速度參數，i為第i根接收天線，k,l為通道係數矩陣所屬該通道係數矩陣格之座標，d max及v max分別目標物的相對距離及相對速度。
其中在取得快照向量矩陣之步驟後，更包括對快照向量矩陣依序進行空間平滑演算法、頻率平滑演算法以及正反向平均演算法(Forward-Backward Averaging，FBA)，以產生一正反向平均參數；接著將正反向平均參數代入角度估測演算法，如旋轉不變信號參數估測(Estimating Signal Via Rotational Invariance Techniques，ESPRIT)角度估測演算法以估算出目標物為一個的第一特徵值λ u 及其第一標準角度參數q u ，以及估算目標物為二個時，二目標物的第二特徵值λ u,1及第二標準角度參數q u,1，以及第三特徵值λ u,2及其第三標準角度參數q u,2，並根據上述參數帶入判斷方程式，以決定目標個數以及其對應之標準角度參數，當判斷方程式判斷具至少二個目標物，則取第二標準角度參數以及第三標準角度參數為二目標物的標準角度參數；當判斷方程式判斷不具至少二個目標物，則取第一標準角度參數為目標物的標準角度參數。
其中判斷方程式如下所示：(|λ u -λ u,1|
Figure 108116291-A0305-02-0005-37
ε1 and|λ u -λ u,2|
Figure 108116291-A0305-02-0005-34
ε1)or(|λ u -λ u,1|
Figure 108116291-A0305-02-0005-36
ε2 and|λ u -λ u,2|
Figure 108116291-A0305-02-0005-35
ε2)or(∥λ u |-1|
Figure 108116291-A0305-02-0005-38
ε3,∥λ u,1|-1|
Figure 108116291-A0305-02-0005-40
ε3 and∥λ u,2|-1|
Figure 108116291-A0305-02-0005-41
ε3)其中λ u 為第一特徵值；λ u,1為第二特徵值；λ u,2為第三特徵值；ε1、ε2、ε3為預 設閥值。
底下藉由具體實施例詳加說明，當更容易瞭解本發明之目的、技術內容、特點及其所達成之功效。
1:雷達探測系統
10:訊號發射器
20:目標物
30:訊號接收器
32:接收天線
34:訊號處理單元
36:估算單元
40、42、44:通道係數矩陣
402:通道係數矩陣格
50:次通道係數矩陣
第一圖係為本發明方法所應用之系統架構方塊圖。
第二圖係為本發明之步驟流程圖。
第三圖係為本發明之通道係數矩陣示意圖。
第四圖係為本發明之分割通道係數矩陣示意圖
第五圖係為本發明之計算標準角度參數之步驟流程圖。
第六A圖係為本發明方法所產生之訊號分析圖。
第六B圖係為習知方法所產生之訊號分析圖。
請參照第一圖，以說明本發明之方法所應用之系統架構，如圖所示，雷達探測系統1包括一訊號發射器10可為頻率調變連續波(Frequency Modulation Continuous Wave，FMCW)雷達，或正交頻分多工(Orthogonal Frequency Division Modulation，OFDM)雷達，或發射其他種類訊號的雷達，訊號發射器10用以發出至少一發射訊號至至少一目標物20，令目標物20反射一反射訊號。一訊號接收器30用以接收目標物20反射的反射訊號，並針對反射訊號進行訊號的分析，以估算出目標物20與訊號發射器10的相對速率、相對距離以及目標物之相對角度等資訊。
其中訊號接收器30包括有複數根接收天線32、複數訊號處理單元34以及一估算單元36。複數根接收天線32為均勻線性陣列(Uniform Linear Array，ULA)，設置在訊號接收器30的表面，以接收反射訊號，每一根接收天線32之間 的間距d皆相同，且每根接收天線32分別連接一訊號處理單元34，訊號處理單元34中包括有訊號處理單元、低通濾波單元、類比數位轉換單元、通道訊號矩陣計算單元等其他必要之訊號處理單元，令訊號處理單元34可針對接收到的反射訊號進行處理，以產生接收訊號後再進行後續的通道係數矩陣等訊號的處理。複數訊號處理單元34分別連接至估算單元36，令估算單元36可根據訊號處理單元34所處理的訊號，進行目標物20與訊號接收器30的相對速率、相對距離以及相對角度等資訊的估測。
在介紹完本發明方法所應用之系統架構後，接下來請配合參照第一圖與第二圖，以詳細說明本發明方法流程，首先進入步驟S10，訊號發射器10發出至少一發射訊號於目標物20，令目標物20反射至少一反射訊號至訊號接收器30。接著進入步驟S12，由訊號接收器30上的複數接收天線32分別接收反射訊號，使每一接收天線32分別將反射訊號傳遞至訊號處理單元34中，以使每一訊號處理單元34產生一接收訊號，其中接收訊號可表示為以下方程式(1)：
Figure 108116291-A0305-02-0007-24
 其中s R(t)為接收訊號，b 0為接收訊號的衰減，k,l為通道係數矩陣所屬通道係數矩陣格之座標，f D為與目標物的相對速度造成的都普勒偏移，f c為載波頻率，t為時間，T c為一個調頻連續波訊號長度，B為掃頻頻寬，φ0為隨機相位差，Ø(i)為第i根接收天線相對於第一根接收天線的空間相位差。
接著進入步驟S14，每一訊號處理單元34將發射訊號分別與每一接收訊號進行訊號處理，若接收訊號為OFDM訊號時，則施以對應的習知訊號處理方式，但本實施例舉例接收訊號為FMCW訊號，因此在對接收訊號進行訊號處理時，則係對發射訊號進行混波處理，以產生處理訊號，處理訊號可表示為以下方程式(2)：
Figure 108116291-A0305-02-0008-5
 其中s R,i,sample為處理訊號，該N為一個在一個啁啾(chirp)訊號週期中取樣的次數，k,l為通道係數矩陣所屬通道係數矩陣格之座標，b 0為接收訊號的衰減，T c為一個調頻連續波訊號長度，B為掃頻頻寬，
Figure 108116291-A0305-02-0008-42
(t)為發射訊號(transmitted signal)。
進入步驟S16，並請同時配合參照第三圖，每一訊號處理單元34分別將每一接收天線32所接收到的處理訊號進行矩陣排列，產生至少一通道係數矩陣。詳細來說，每一根接收天線32皆會對應產生一張通道係數矩陣40、42、44，每一張通道係數矩陣40、42、44的產生方法皆相同，故本實施例僅以通道係數矩陣40作為舉例說明，訊號處理單元34可將通道係數矩陣劃40分成M個幀(frame)，且每一幀內可依序排列N個處理訊號，令通道係數矩陣形成包括有M×N個通道係數矩陣格402，其中通道係數矩陣格402可表示為以下方程式(3)：
Figure 108116291-A0305-02-0008-25
 其中(F i ) k,l 為通道係數矩陣中第k個頻域及第l個通道係數矩陣格，b 0為接收訊號的衰減，T c為一個調頻的連續波訊號長度，T s為取樣週期，f D為與目標物的相對速度造成的都普勒偏移。
本發明在步驟S16在產生通道係數矩陣後，估算單元36可使用習知的估測方法估測相對速率參數、相對距離參數及參考角度參數，計算過程如下，其可根據其中一接收天線32通道係數矩陣40，進行二維傅立葉轉換形成時頻通道響應矩陣，再將其帶入峰值偵測演算法，以產生目標物20之移動參數，其中移動參數就包括了目標物20的相對速率參數
Figure 108116291-A0305-02-0008-43
及相對距離參數
Figure 108116291-A0305-02-0008-44
，接著估算單元36再根據相對速率參數及相對距離參數對應在不同天線上時頻通道響應矩陣格進行一維傅立葉轉換，以產生目標物之參考角度參數
Figure 108116291-A0305-02-0008-45
。
在產生通道係數矩陣40後，接續進入步驟S18並配合參照第四圖，對相同通道係數矩陣40，以頻域及時域分別劃分出N divide個頻域通道矩陣以及M divide個時域通道矩陣，使通道係數矩陣包括N divide×M divide個次通道係數矩陣50，且每一次通道係數矩陣50包括有N/N divide×M/M divide個通道係數矩陣格402。接著進入步驟S20，將通道係數矩陣40中所劃分的複數次通道係數矩陣50，以及利用上述習知之雷達演算法估測出的相對速率參數
Figure 108116291-A0305-02-0009-46
及相對距離參數
Figure 108116291-A0305-02-0009-47
，帶入一快照向量矩陣方程式中，其中快照向量矩陣方程式(4)如下所示：
Figure 108116291-A0305-02-0009-27
 其中s u,i,m 快照向量矩陣，i為第i根接收天線，k,l為通道係數矩陣所屬通道係數矩陣格之座標，
Figure 108116291-A0305-02-0009-48
為藉由習知之雷達演算法估測出第u個目標物的相對距離參數，
Figure 108116291-A0305-02-0009-49
為對應之相對速度參數，d max為目標物的最大可偵測之相對距離參數，v max為目標物的最大可偵測之相對速度參數，N divide及M divide分別為時域通道矩陣和頻域通道矩陣。快照向量矩陣方程式(4)係舉例對第i根接收天線32之次通道係數矩陣50 D i,m 進行演算，D i,m
Figure 108116291-A0305-02-0009-72
，當m=1+(p-1)M divide,2+(p-1)M divide,...,pM divide時，屬於第p個子頻帶，並藉由習知方式，如二維快速傅立葉轉換演算法找到的第u個估計目標物移動參數帶入快照向量矩陣方程式(4)，可免除使用過去在計算角度時，需使用二維快速傅立葉轉換演算法於各個次通道係數矩陣重新搜尋第u個目標移動參數的複雜計算。對於第u個估計目標物，可產生處理增益(Processing Gain，PG)為10 log((N．M)/(N divide．M divide))dB的N divide×M divide組快照向量
Figure 108116291-A0305-02-0009-53
作為訊號子空間角度估測演算法的輸入訊號，在第p個子頻帶的快照向量矩陣S u,p =
Figure 108116291-A0305-02-0010-54
。
接下來請參照第五圖，以說明如何使用快照向量矩陣計算出目標物相對角度，如步驟S22所示，對快照向量矩陣依序進行空間平滑演算法、頻率平滑演算法以及正反向平均演算法(Forward-Backward Averaging，FBA)，以產生一正反向平均參數，詳細來說，進行空間平滑演算法時，首先找出訊號接收器30上的具有連續N R,sub根接收天線的L(L=N R-N R,sub+1)組不同的陣列，其中N R,sub(N R,sub
Figure 108116291-A0305-02-0010-55
N R)，N R為接收天線32的總數量，接著將各個子頻帶的快照向量矩陣S u,p 分成L個快照向量矩陣，可以表示下列方程式(5)：
Figure 108116291-A0305-02-0010-9
 其中0為零矩陣，I為單位矩陣，ll為子陣列數目的序列，且方程式(5)的矩陣大小為N R,sub×M divide，以再利用快照向量矩陣生成對應之自相關矩陣R u,p,ll =
Figure 108116291-A0305-02-0010-74
，並把第p個子頻帶的自相關矩陣按照數學式排列求出下列方程式(6)：
Figure 108116291-A0305-02-0010-10
 接著進入頻率平滑演算法，將R u,p 帶入頻率平滑演算法，其中頻率平滑演算法可以表示成下列方程式(7)：
Figure 108116291-A0305-02-0010-11
 其中R u 為對於第u個目標經過空間平滑與頻率平滑運算的自相關矩陣，T p (
Figure 108116291-A0305-02-0010-57
)為第p個子頻帶的聚焦矩陣，
Figure 108116291-A0305-02-0010-58
為藉由習知峰值偵測演算法算出對應第u個目標的角度向量。接著再將R u 帶入正反向平均演算法，正反向平均演算法係去除R u 同調訊號的影響，以產生自相關矩陣作為訊號子空間角度估測演算法，方程式(8)如下所示：
Figure 108116291-A0305-02-0010-12
Figure 108116291-A0305-02-0011-13
 其中R u,FBA為正反向平均參數。
最後進入步驟S24，對於第u個估計目標物將R u,FBA帶入角度估測演算法得到估計目標物之精準目標個數以及其對應之標準角度參數，其中角度估測演算法可利用旋轉不變信號參數估測(Estimating Signal Via Rotational Invariance Techniques，ESPRIT)角度估測演算法。
步驟S24的詳細說明如下，首先進入步驟S242將正反向平均參數R u,FBA帶入代入ESPRIT角度估測演算法，以估算出目標物為一個的第一特徵值λ u 及其第一標準角度參數q u ，以及估算目標物為二個時該二目標物的第二特徵值λ u,1及第二標準角度參數q u,1，以及第三特徵值λ u,2及其第三標準角度參數q u,2。接著進入步驟S244將第一特徵值λ u 、第二特徵值λ u,1以及第三特徵值λ u,2帶入一判斷方程式，以判斷目標物是否為二個目標物，其中判斷方程式(9)如下所示：
Figure 108116291-A0305-02-0011-14
 其中λ u 為第一特徵值；λ u,1為第二特徵值；λ u,2為第三特徵值；ε1、ε2、ε3為不同的預設閥值，ε1及ε2可為0.01，ε3可為0.05。
經上述判斷方程式(9)可根據特徵值，判斷出是否為二個目標物，若是，則進入步驟S246，表示有兩個目標物，並將第二標準角度參數q u,1以及第三標準角度參數q u,2為定義為二目標物的標準角度參數；但若否，則進入步驟 S248，表示只有一個目標物，並將第一標準角度參數q u 定義為一目標物的標準角度參數。如此一來，本案即可有效分辨出ESPRIT角度估測演算法所估測出來的二標準角度數值為同一目標物之角度或不同目標物之角度，避免計算出標準角度參數後，產生無法分辨該二角度是否為同一目標物的窘境。
除此之外，關於系統頻域時域分割常數設計，建議(B/N divide)/f c需小於0.01以維持頻率平滑在每個子頻帶的窄頻假設，且N divide×M divide至少需大於接收天線數目的兩倍。可以特別注意到，若系統次通道係數矩陣數目越少，次通道係數矩陣包含的通道係數矩陣格越多，雖然每個快照向量矩陣的品質增加(高處理增益創造高訊雜比)，但是產生過少的快照向量矩陣導致無法建造滿秩的自變異矩陣作為訊號子空間角度估測演算法的輸入，造成找到錯誤的雜訊子空間；反過來看，若次通道係數矩陣數目越多，雖然可產生的快照向量矩陣數目變多，但造成快照向量矩陣品質降低(低處理增益導致低訊雜比)，則會造成訊號子空間角度估測演算法找到錯誤的雜訊子空間導致角度解析度與精準度都下降，因此在時頻上切割之數量需參考實際系統具有之資源數量(矩陣格數量N．M)，建議的選擇方式如下，在考慮系統使用的天線數量下在可接受的快照數目(N divide．M divide)下最大化接收端的處理增益10 log((N．M)/(N divide．M divide))dB。可遵照上述所建議之常數設計方針，選擇適合的常數大小，達到最佳的角度估測能力。
接下來請參照第六A圖與第六B圖，第六A圖為透過本發明之方法，如步驟S10~步驟S20所估測出的訊號分析圖，第六B圖則為過去用習知的估測方法所估測出的訊號分析圖。如圖所示兩者所呈現出來的訊號波形幾乎沒有差異，但本發明之方法計算過程較過去簡單，可簡化目標物參數演算方法，除此之外，更能提升對於目標參數的解析度，以有效提升目標參數之速度、距離以及角度的精準度。
綜上所述，本發明透過特殊的訊號預處理方式產生次通道係數矩陣，可提高對於反射訊號的分析能力，配合習知雷達參數估計演算法以改善其參數估測演算法，並有效提升裝置對於目標參數之角度的解析度以及精準度，藉此簡化目標物參數演算方法，並且有效提升目標參數之速度、距離以及角度的精準度。
唯以上所述者，僅為本發明之較佳實施例而已，並非用來限定本發明實施之範圍。故即凡依本發明申請範圍所述之特徵及精神所為之均等變化或修飾，均應包括於本發明之申請專利範圍內。

Claims (9)

  1. 一種訊號處理方法，包括下列步驟：發出至少一發射訊號於至少一目標物，以反射至少一反射訊號；透過複數接收天線分別接收該反射訊號，使該等接收天線產生複數接收訊號；將該發射訊號分別與每一該接收訊號進行訊號處理，以產生複數處理訊號；將每一該接收天線所接收到的該等處理訊號進行矩陣排列，產生至少一通道係數矩陣，且每一該接收天線對應有一該通道係數矩陣，該通道係數矩陣包括M個幀(frame)，以分別在每一該幀依序排列N個該處理訊號至該通道係數矩陣中，令該通道係數矩陣形成包括有M×N個通道係數矩陣格，並根據該通道係數矩陣計算出該目標物之移動參數，該移動參數包括相對速率參數及相對距離參數；在至少一該通道係數矩陣以頻域及時域分別劃分出N divide個頻域通道矩陣以及M divide個時域通道矩陣，使該通道係數矩陣包括N divide×M divide個次通道係數矩陣，且每一該次通道係數矩陣包括有N/N divide×M/M divide個該通道係數矩陣格；以及將該等次通道係數矩陣與該相對速率參數及該相對距離參數帶入一快照向量矩陣方程式中，以取得一處理增益為10 log((N．M)/(N divide．M divide))dB之快照向量矩陣，該快照向量矩陣方程式如下所示：
    Figure 108116291-A0305-02-0014-17
     D i,m
    Figure 108116291-A0305-02-0014-60
    m=1,2,...,N divide M divide其中該s u,i,m 為該快照向量矩陣，該
    Figure 108116291-A0305-02-0015-61
    為利用習知之雷達參數估測演算法計算出的相對距離參數，該
    Figure 108116291-A0305-02-0015-62
    為該相對速度參數，該d max為該目標物的最大可偵測之該相對距離參數，該v max為該目標物的最大可偵測之該相對速度參數，該i為第i根該接收天線，該k,l為該通道係數矩陣所屬該通道係數矩陣格之座標。
  2. 如請求項1所述之訊號處理方法，其中在取得該快照向量矩陣之步驟後，更包括：對該快照向量矩陣依序進行空間平滑演算法、頻率平滑演算法以及正反向平均演算法(Forward-Backward Averaging，FBA)，以產生一正反向平均參數；及將該正反向平均參數代入角度估測演算法，以估測出該目標物之標準角度參數。
  3. 如請求項2所述之訊號處理方法，其中在將該正反向平均參數代入角度估測演算法，以估測出該目標物之標準角度參數之步驟中，更包括：將該正反向平均參數代入旋轉不變信號參數估測(Estimating Signal Via Rotational Invariance Techniques，ESPRIT)角度估測演算法，以估算該目標物為一個的第一特徵值及其第一標準角度參數，以及估算該目標物為至少二個的第二特徵值及其第二標準角度參數，以及第三特徵值及其第三標準角度參數；以及將該第一特徵值、該第二特徵值以及該第三特徵值帶入一判斷方程式，以判斷該目標物是否為至少二個該目標物：若是，取該第二標準角度參數以及該第三標準角度參數為該二目 標物的該標準角度參數；及若否，取該第一標準角度參數為該目標物的該標準角度參數。
  4. 如請求項3所述之訊號處理方法，其中該判斷方程式如下所示：(|λ u -λ u,1|
    Figure 108116291-A0305-02-0016-63
    ε1 and|λ u -λ u,2|
    Figure 108116291-A0305-02-0016-64
    ε1)or(|λ u -λ u,1|
    Figure 108116291-A0305-02-0016-65
    ε2 and|λ u -λ u,2|
    Figure 108116291-A0305-02-0016-66
    ε2)or(∥λ u |-1|
    Figure 108116291-A0305-02-0016-68
    ε3,∥λ u,1|-1|
    Figure 108116291-A0305-02-0016-69
    ε3 and∥λ u,2|-1|
    Figure 108116291-A0305-02-0016-70
    ε3)其中該λ u 為該第一特徵值；該λ u,1為該第二特徵值；該λ u,2為該第三特徵值；該ε1、該ε2、該ε3為預設閥值。
  5. 如請求項1所述之訊號處理方法，其中在根據該通道係數矩陣計算出該目標物之移動參數之步驟，包括：對至少一通道係數矩陣進行二維傅立葉轉換形成一時頻通道響應矩陣，再將其帶入峰值偵測演算，以產生該目標物之該移動參數，該移動參數包括該相對速率參數及該相對距離參數；及根據該相對速率參數及該相對距離參數對應在不同該接收天線上時頻通道響應矩陣格進行一維傅立葉轉換，以產生該目標物之一參考角度參數。
  6. 如請求項1所述之訊號處理方法，其中該接收訊號可表示為以下方程式：
    Figure 108116291-A0305-02-0016-18
     其中該s R(t)為該接收訊號，該b 0為該接收訊號的衰減，該k,l為該通道係數矩陣所屬該通道係數矩陣格之座標，該f D為與該目標物的相對速度造成的都普勒偏移，該f c為載波頻率，該t為時間，該T c為一個 調頻連續波訊號長度，B為掃頻頻寬，φ0為隨機相位差，Ø(i)為第i根接收天線相對於第一根接收天線的空間相位差。
  7. 如請求項1所述之訊號處理方法，其中該處理訊號可表示為以下方程式：
    Figure 108116291-A0305-02-0017-26
     其中該s R,i,sample為該處理訊號，該N為一個在一個啁啾(chirp)訊號週期中取樣的次數，該k,l為該通道係數矩陣所屬該通道係數矩陣格之座標，該b 0為該接收訊號的衰減，該 B 為掃頻頻寬，該T c為一個調頻連續波訊號長度，該
    Figure 108116291-A0305-02-0017-71
    (t)為該發射訊號(transmitted signal)。
  8. 如請求項1所述之訊號處理方法，其中該通道係數矩陣格可表示為以下方程式：
    Figure 108116291-A0305-02-0017-20
     其中該(F i ) k,l 為該通道係數矩陣中第k個頻域及第l個通道係數矩陣格，該b 0為該接收訊號的衰減，該T c為一個調頻的連續波訊號長度，該T s為取樣週期，該f D為與該目標物的相對速度造成的都普勒偏移。
  9. 如請求項1所述之訊號處理方法，其中在將該發射訊號分別與每一該接收訊號進行訊號處理信號處理之步驟時，當該接收訊號為頻率調變連續波(Frequency Modulation Continuous Wave，FMCW)訊號時，係對每一該接收訊號進行訊混波處理。
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