[发明专利]一种基于快速迭代插值的FMCW雷达距离估计方法

说明书

本发明涉及一种基于快速迭代插值的FMCW雷达距离估计算法，本发明针对多目标环境中车载防撞雷达的测距精度易受到频谱间干扰的问题，首先利用快速傅里叶变换并结合恒虚警检测算法估计出目标的个数及目标的粗略位置，然后对目标的频谱进行非均匀迭代插值，并在每次迭代的过程中消除频谱间干扰，从而得到更精确的距离。仿真验证所提出的算法在多目标环境中和低信噪比条件下均具有更高的估计精度。最后对该算法进行DSP实现，证明该算法满足实时性的要求，易于工程实现。

技术领域

本发明涉及一种FMCW雷达距离估计算法，特别是一种基于快速迭代插值的FMCW雷达距离估计算法，本发明属于毫米波雷达技术领域和信号处理领域，特别涉及多目标之间的干扰。

背景技术

调频连续波(Frequency Modulated Continuous Wave,FMCW)雷达具有良好的测速测距性能，因此被广泛应用于无人驾驶，医疗监护，信道估计等方面。然而传统的FMCW雷达存在栅栏效应和频谱泄露的问题，导致距离的估计偏差较大。为了更准确的估计目标距离，目前常用的方法有：采样序列直接补零法，基于复调制的局部放大傅里叶变换法(ZoomFast Fourier Transformation,ZFFT)方法、傅里叶变换-离散时间傅里叶变换联合校正法(Fast Fourier Transformation-Discrete-time Fourier Transform,FFT-DTFT)、Chirp-Z变换等。但以上四种方法存在计算量大，估计误差大等缺点。

近些年来，一些基于最大似然估计的频率估计方法被提出，这些方法同样可被用于距离估计。文献(提高LFMCW雷达测距精度的改进型ZFFT算法,2015,(2):1-4.)提出了一种单目标信号下的迭代插值算法，利用插值结果在迭代的过程中逐步修正偏差；文献(Accurate Frequency Estimators,2007,24(1):123-125.)提出了一种基于离散傅里叶变换(Discrete Fourier Transform，DFT)样本的频率偏差校正方法，该算法无需迭代，直接利用与目标的临近的谱峰对偏差进行估计；在此基础上，文献(A Method For FineResolution Frequency Estimation From Three DFT Samples,IEEE Signal ProcessingLetters,2011,18(6):351-354.)增加了偏差校正因子，提高了精度，但存在估计误差不均匀的问题；文献(基于细化频谱的频率迭代插值估计算法,电子与信息学报, 2017,39(9):2141-2147.)提出了利用细化频谱对信号进行插值的方法，从而解决了估计误差不均匀的问题。以上文献提出的方法对单频信号的偏差估计具有良好的效果，但是应用在多目标环境时，频谱间干扰会造成距离估计的偏差增大。为了解决此问题，文献(DFT InterpolationAlgorithm for Kaiser–Bessel and Dolph–Chebyshev Windows,IEEE Transactions onInstrumentationMeasurement,2011,60(3):784-790.)提出了基于高阶多项式插值补偿估计偏差的方法，该方法利用高阶多项式拟合出信号的频谱，获得每个目标的精确频率值，但该算法计算量大，不利于硬件实现。文献(Fine resolution frequency estimationfrom three DFT samples: Case of windowed data,Signal Processing,2015,114(1):245-250.)提出了加窗抑制频谱干扰的方法，利用窗函数抑制旁瓣的干扰,但该文献所提出的方法存在频谱展宽影响估计性能的问题。在DOA估计领域中，文献(Fast iterativeinterpolated beamforming for accurate single-snapshot DOA estimation,IEEEGeoscience and Remote Sensing Letters,2017,14(4):574-578.)提出利用迭代逐步校正角度偏差的方法，可以避免频谱展宽的问题，同时还可以解决多目标角度之间的干扰，但该方法应用在FMCW雷达系统存在以下问题：在粗估的过程中需要把目标个数作为先验信息，且对每个目标谱峰估计时都需要对原始数据修正，增加了算法的复杂度。