[发明专利]用于调频连续波雷达中的对象检测的低复杂度超分辨率技术

说明书

在所描述的示例中，对象检测的方法采用低复杂度技术的分层法。初始基于FFT的检测和范围估计(201)给出在瑞利极限内或具有由大幅变化的反射强度造成的不同大小的一组对象的粗略范围估计。对于每组所检测的峰值，该方法将输入解调为近似直流电(203)、过滤掉其它峰值(204)，并且取信号的十分之一(205)以减少数据大小。该方法然后对该有限的数据大小实行超分辨率方法(206)。所得到的精细范围估计(207)使用FFT处理提供相对于粗略估计(202)的距离。

技术领域

本申请涉及雷达对象检测和对应的对象位置确定。

背景技术

在传统对象检测技术中，由所谓的瑞利距离限制用于解析两个附近对象(雷达反射)的最小距离。这些技术经常无法发现在较大对象附近的较小对象。再者，存在被称为超分辨率技术的几种技术，并且这几种技术可以甚至在传统极限之下区分对象，但是超分辨率技术在计算上昂贵，并且很少实施。

发明内容

在所描述的示例中，对象检测的方法采用低复杂度技术的分层法。初始基于FFT的检测和范围估计给出在瑞利极限内或具有由大幅变化的反射强度造成的不同大小的一组对象的粗略范围估计。对于每组所检测的峰值，该方法将输入解调为近似直流电、过滤掉其它峰值，并且取信号的十分之一以减少数据大小。该方法然后对该有限的数据大小实行超分辨率方法。所得到的精细范围估计提供相对于使用FFT处理的粗略估计的距离。

附图说明

图1示出示例实施例适用的常规FMCW雷达。

图2示出示例实施例的信号数据处理。

图3示出在多信号分类算法中涉及的步骤。

图4示出在矩阵束算法中涉及的步骤。

图5示出作为具有相同反射率的不同范围的两个对象的常规处理的结果。

图6示出作为不同范围的两个对象的常规处理的结果，其中一个对象具有少25dB的反射率。

图7示出作为具有相同反射率的不同范围的两个对象的根据示例实施例的处理的结果。

图8示出作为不同范围的两个对象的根据示例实施例的处理的结果，其中一个对象具有少25dB的反射率。

具体实施方式

在所描述的示例中，使用经典方法实行初始对象检测。在FMCW(调频连续波)雷达的上下文中，这通过输入数据的快速傅里叶变换并且然后通过搜索高值幅度来完成。在检测到潜在的对象之后，围绕所检测的对象或反射中的每个实行超分辨率算法。为了减少该搜索的计算复杂度，信号被解调(所以所检测的对象位于近似DC值)，并且然后被子采样(所以减少操作数据点的数量)。然后超分辨率技术对该减少的数据集起作用，从而减少计算复杂度。

FMCW雷达经常用于确定对象的位置及其移动的速度。这些雷达用于汽车、工业测量和其它应用中。图1示出典型FMCW技术。

由斜坡振荡器101和压控振荡器(VCO)102生成的啁啾信号(其中频率被线性改变)由天线103传输，并且从(多个)对象104反射该啁啾信号。由天线105接收该信号，并且在混合器106中该信号与所传输的信号混合，并且如由以下给出的，所得到的拍频107取决于对象的距离：

因此，如果可估计用于多个对象的拍频或多个拍频，则可估计到这些对象的距离。在上面的等式中，R是对象的范围，B是啁啾信号的带宽，T_r是啁啾的持续时间，并且c是光的速度。

在最常用的对象检测和距离估计技术中，使用傅里叶变换估计频率。通常，使用FFT(快速傅里叶变换)。在108中示出的FFT输出的峰值对应于所检测的对象，并且峰值的频率对应于距离。在该技术中，用于求解两个对象并且确定它们的相应的距离的最小距离被称为瑞利极限，并且通过以下给出该最小距离：