[發明專利]自動駕駛汽車防撞毫米波雷達信號處理方法

有效

• 申請號: 201610728318.0
• 申請日: 2016-08-25
• 公開（公告）號: CN107783091B
• 公開（公告）日: 2021-08-03
• 發明（設計）人: 田雨農;王鑫照
• 申請（專利權）人: 大連樓蘭科技股份有限公司
• 主分類號: G01S7/41
• 分類號: G01S7/41
• 代理公司: 大連智高專利事務所(特殊普通合伙) 21235
• 代理人: 馬慶朝;赫澤坤

1.一種自動駕駛汽車防撞毫米波雷達信號處理方法，其特征在于，包括如下步驟：

S1.對通道1和通道2中的A/D采集到的IQ數據去直流；

S2.對去直流后的通道1和通道2中A/D采集到的IQ數據，進行FFT變換，將時域數據轉換成頻率數據；

S3.將FFT變換后的復數模值做CFAR門限檢測，輸出過門限的第一個峰值點，得到通道1中上掃頻頻率值和下掃頻對應的頻率值，以及通道2中的上掃頻頻率值，并計算通道1和通道2中，根據各自上掃頻分別計算得到相位；

CFAR門限檢測的過門限峰值點的處理的方法，其特征在于：設置一個峰值點閾值因子α，其用于限制檢測出的過門限最大峰值點與上一周期出現的最大峰值點的差值絕對值，使得該差值絕對值不得大于該峰值點閾值因子α：

表達式如下：

|L_max(k)-L_max(k-1)|≤α；

其中：L_max(k)為k周期的過門限最大峰值點坐標，L_max(k-1)為上一周期的最大峰值點坐標，k表示第k時刻；v_max為自動駕駛汽車最大駕駛速度，λ為毫米波雷達波長，fs為采樣率，N為FFT變換的點數，FFT變換的對象是加窗后的鋸齒波數據；

如果k時刻，過門限最大峰值點與k-1時刻過門限最大峰值點的絕對值差值在所設置的峰值點閾值因子α范圍內，則認為第k周期的峰值點有效；如果k時刻，過門限最大峰值點超過所設置的峰值點閾值因子α，則k時刻輸出的峰值點用k-1時刻的峰值點進行替換；

S4.使用步驟S3中得到的通道1中上掃頻頻率值和下掃頻對應的頻率值，計算得到自動駕駛汽車前向障礙物目標的距離；

S5.將步驟S3中得到的通道1和通道2中，根據各自上掃頻分別計算得到的相位計算方位角；所述步驟S3中，

設通道1中上掃頻段第一個過門限點的峰值坐標為p1_up，則該點對應的頻率值為f1_up，對應的FFT變換后的數據為a_p1_up+1j*b_p1_up，相位為

通道2中上掃頻段第一個過門限點的峰值坐標為p2_up，則該點對應的頻率值為f2_up，對應的FFT變換后的數據為a_p2_up+1j*b_p2_up，相位為

設通道1中下掃頻段第一個過門限點的峰值坐標為p1_down，則該點對應的頻率值為f1_down；

其中：a表示I路的數據值，b表示Q路的數據值，a_p1表示在a+j*b組成的數組中，過門限的峰值點對應的坐標為p1，a_p2表示在a+j*b組成的數組中，過門限的峰值點對應的坐標為p2，b_p1表示在a+j*b組成的數組中，過門限的峰值點對應的坐標為p1，b_p2表示在a+j*b組成的數組中，過門限的峰值點對應的坐標為p2。

2.如權利要求1所述的一種自動駕駛汽車防撞毫米波雷達信號處理方法，其特征在于，所述步驟S4，將步驟S3中得到的通道1中上掃頻頻率值f1_up和下掃頻對應的頻率值f1_down，根據公式計算得到自動駕駛汽車前向障礙物目標的距離，其中T為三角波周期，B為調頻帶寬，c為光速；

根據公式計算得到自動駕駛汽車前向障礙物目標的速度，其中f₀為中心頻率。

3.如權利要求1所述的一種自動駕駛汽車防撞毫米波雷達信號處理方法，其特征在于，所述步驟S5，將步驟3中得到的通道1和通道2中，根據各自上掃頻分別計算得到的相位和根據計算公式得到相位差為Δψ；根據公式計算方位角，其中d為天線間距，λ為雷達波長。

4.如權利要求1所述的自動駕駛汽車防撞毫米波雷達信號處理方法，其特征在于，所述步驟S1去直流的方法是：計算通道1中AD采集到的上、下掃頻IQ兩路數據的均值，IQ兩路各數據點分別減掉計算得到的均值；計算通道2中AD采集到的上掃頻IQ兩路數據的均值，IQ兩路各數據點分別減去計算得到的均值。

5.如權利要求1所述的自動駕駛汽車防撞毫米波雷達信號處理方法，其特征在于，所述步驟S2中，還包括加窗的步驟，位于去直流的步驟之后。

6.如權利要求1所述的自動駕駛汽車防撞毫米波雷達信號處理方法，其特征在于，還包括步驟S6.濾波跟蹤，并預測下一測量時刻的距離以及速度值。

7.如權利要求6所述的自動駕駛汽車防撞毫米波雷達信號處理方法，其特征在于，所述濾波，使用α-β濾波器，其常增益濾波器的預測方程為

X(k+1/k)＝ΦX(k/k)；

其濾波方程為：

X(k+1/k+1)＝X(k+1/k)+K[Z(k+1)-H(k+1/k)]；

其中，X(k/k)為k時刻的濾波值，X(k+1/k)為k時刻對下一個時刻的預測值，Z(k)是k時刻的觀測值；

當目標運動方程采用常速度模型時，常數增益矩陣K＝[α,β/T]^T,其狀態轉移矩陣此模型的量測矩陣為H＝[1，0]；

其中：0＜α＜1，0＜β＜1。