[发明专利]一种基于快速斜坡模式LFMCW车载雷达测距测速方法

权利要求书

1.一种基于快速斜坡模式LFMCW车载雷达测距测速方法，该方法包括：

步骤1：将接收信号回波与本振信号，即发射信号进行混频，得到模拟差拍基带信号，忽略回波相对于发射信号的相位变化；假设发射信号中心频率为f₀，光速为c，一个斜坡时长为T_c，调频斜率为k，一帧内共N_V个斜坡，一个斜坡的采样点数N_R＝f_s*T_c，即最大可测距离最大可测速度其中表示发射信号波长；第n个斜坡的目标回波其中多普勒频率v₀表示目标速度；R_n表示目标相对于第n个斜坡的距离，且R_n＝R₀-v₀*nT_c，R₀表示目标相对于第一个斜坡的距离，距离频率f_Rn＝-kτ_n；

步骤2：将模拟差拍基带信号通过采样频率为f_s的低速ADC，输出采样的数字差拍基带信号；

步骤3：对步骤2的数字差拍基带信号进行2D-FFT处理，得到距离-多普勒谱，可将其量化为二维数据，行表示距离维，列表示速度维；

步骤4：根据距离-多普勒图，对结果进行移频，将目标所在的距离或速度频率搬移到频率为零处；假设2D-FFT频谱的距离、速度峰值频率分别为R_f，V_f，则距离移频项R_move＝exp(-j2πnR_f/f_s)，速度移频项V_move＝exp(-j2πV_f/f_s)；

若只在距离维对数据降采样，即一个斜坡的数据量减小，但一帧的斜坡数不变；按距离维将FFT数据与距离移频项对应相乘，此时目标的距离频率移到零频处，多普勒频率不变；

若同时对距离维与速度维数据降采样，即一个斜坡的数据量减小，同时一帧的斜坡数也减少；按距离维将FFT数据与距离移频项相乘，再按速度维将FFT数据与速度移频项相乘，此时目标的距离频率和多普勒频率均被移到零频处；

步骤5：为得到零频部分的细化频谱，可重新低速抽样，为使抽样后不发生频谱混叠，需在抽样前进行低通滤波；设置低通滤波的截止频率为fs/D，其中D为正整数，表示采样比；若只在距离维对数据降采样，按距离维对移频后的数据做低通滤波；若同时对距离维与速度维数据降采样，按距离速度二维对移频后的数据做二维低通滤波；移频信号经低通滤波后得到目标所在频率附近频段的信息，将低速采样的采样频率设为fs/D，则可得到数据量减小为原1/D或1/D²的测量信号；

步骤6：对上述低速采样信号进行基于压缩感知的距离速度二维信号处理；首先设计感知矩阵，令CS模型中距离轴划分点数为M，CS模型中速度轴划分点数为L，则距离轴中第m个距离网格点其中m＝1,2,...,M，速度轴中第l个速度网格点其中l＝1,2,...,L；(N_V'*N_R')*(M*L)维感知矩阵A的第p行第q列元素其中τ表示距离延时，为M维向量，第m个元素a₁＝(p-1)modN_R'+1，表示原低速采样频率下的距离维索引；a₂＝(q-1)modM+1，表示本模型距离维索引；b₁＝floor((p-1)/N_R')+1，表示原低速采样频率下的速度维索引；b₂＝floor((q-1)/M)+1，表示本模型速度维索引；d_f表示差拍频率，为L*M维矩阵，第l行第m列元素df(l,m)＝f_v(l)-f_R(m)，其中f_R表示距离频率，为M维向量，第m个元素f_R(m)＝-k*τ(m)；f_v表示多普勒频率，为L维向量，第l个元素若只在距离维对数据降采样，上述的V_max'＝V_max，N_V'＝N_V；若同时对距离维与速度维数据降采样，上述的

定义距离网格数与实际距离维采样点数的比值，即距离压缩比为σ；在仅基于CS的信号处理方法中，感知矩阵为(N_V*N_R)*(σN_V*σN_R)维，测量信号为1*(N_V*N_R)维；若只在距离维对数据降采样，感知矩阵为(N_V*N_R/D)*(σN_V*σN_R/D)维，减小为原来的1/D²，测量信号为1*(N_V*N_R/D)维，减小为原来的1/D；若同时对距离维与速度维数据降采样，感知矩阵为(N_V/D*N_R/D)*(σN_V/D*σN_R/D)维，减小为原来的1/D⁴，测量信号为1*(N_V/D*N_R/D)维，减小为原来的1/D²；

步骤7：将步骤6输出的感知矩阵与步骤5输出的测量信号输入正交匹配追踪(Orthogonal Matching Pursuit，OMP)重构系统；

步骤8：根据正交匹配追踪重构系统输出的稀疏信号s的非零值索引估计目标的距离、速度信息。