[發明專利]提升毫米波雷達檢測估計性能的自適應波形設計方法在審
| 申請號: | 202010870856.X | 申請日: | 2020-08-26 |
| 公開(公告)號: | CN112099015A | 公開(公告)日: | 2020-12-18 |
| 發明(設計)人: | 王洪雁;薛喜揚;周賀;汪祖民 | 申請(專利權)人: | 浙江理工大學 |
| 主分類號: | G01S13/931 | 分類號: | G01S13/931;G01S13/536;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: | 劉斌 |
| 地址: | 310018 浙江省*** | 國省代碼: | 浙江;33 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 提升 毫米波 雷達 檢測 估計 性能 自適應 波形 設計 方法 | ||
提升毫米波雷達檢測估計性能的自適應波形設計方法,屬于信號處理領域,針對自動駕駛中有限平臺空間及發射功率導致毫米波雷達目標檢測性能較低的問題,首先,基于FMCW信號,所提方法建立了毫米波相控陣陣列檢測模型;其次,通過分析距離及速度分辨率與發射波形參數關系,構建考慮距離及速度分辨率的發射波形參數約束;而后,基于最大化輸出SCNR準則,建立具有距離及速度分辨率約束的發射波形參數及接收權值聯合優化模型以改善毫米波雷達目標檢測及距離速度分辨性能;最后,所提方法基于交替迭代方法求解所得復雜非線性優化問題。本發明可自適應調整發射波形參數和接收權以提升目標檢測性能同時滿足距離及速度分辨率需求。
技術領域
本發明屬于雷達信號處理領域,具體涉及一種距離及速度分辨率約束下毫米波雷達波形參數及接收權聯合設計方法,用于提升毫米波雷達目標檢測概率。
背景技術
近年來,隨著汽車行業快速迭代,毫米波雷達因其具有成本低、精度高、穩定性好等優點,逐漸成為自動駕駛不可或缺的傳感器。毫米波雷達通過發射機發射可設計信號至自由空間,并由接收機接收目標及其他物體回波,而后基于相關信號處理方法處理所獲得回波以感知環境信息。由此可知,發射信號貫穿于環境信息獲取全過程。通過設計發射信號可改善參數分辨率、測量精度以及雜波抑制性能從而提升系統目標檢測估計能力進而增強無人駕駛環境感知能力,因此,波形設計近年來一直是毫米波雷達研究領域的熱點問題。
盡管毫米波雷達具有上述感知環境的顯著優勢,然而也面臨諸如參數估計精度較差以及分辨率較低等問題,為滿足自動駕駛應用對毫米波雷達的高精度高分辨率要求,眾多改善自動駕駛雷達檢測估計性能的波形設計方法相繼被提出。傳統調頻連續波(Frequency Modulated Continuous Wave,FMCW)信號具有較高距離速度分辨率,然而多目標情況下由于需要目標配對,因而可能會出現虛假目標。相應地,頻移鍵控(FrequencyShift Keying,FSK)波形可有效避免虛假目標且具有較高速度分辨率,然其無法確定目標距離方向。針對此問題,Rohling等人通過組合FMCW及FSK以消除虛假目標同時提升距離及速度分辨率。基于多頻移鍵控(Multiple Frequency Shift Keying,MFSK)調制方法,Nguyen等人考慮了77GHz汽車雷達波形設計問題以改善多目標檢測能力。然而,相較于純頻率測量,基于頻率相位測量的MFSK信號參數估計精度較低。基于此,Kronauge等人設計一種具有較短掃頻時間的調頻序列波形,該波形基于兩次獨立頻率測量以提高距離及徑向速度估計精度。再者,自動駕駛雷達檢測近距離目標時需要較高距離分辨率,因而需要信號具有大帶寬即較高調制斜率,從而需占用大量存儲資源。針對此問題,Hyun等人提出一種具有較低調制斜率的雙斜率序列,通過組合基于雙斜率序列的檢測結果以獲得較高距離及速度分辨率。此外,帶寬受限情況下,Wang等人提出一種帶寬可調波形設計方法,其基于最大化輸出信雜噪比(Signal-to-Clutter-plus-Noise Ratio,SCNR)準則聯合設計可調帶寬參數及接收權從而提高目標檢測及距離分辨性能。需要注意的是,雷達距離及速度分辨率依賴于發射波形參數,且目標檢測性能又較大程度上取決于波形參數,因而,可通過設計發射波形參數以改善目標檢測及分辨性能進而提升無人駕駛環境感知能力。然而,較少有人考慮同時改善目標檢測及分辨能力的雷達波形參數設計問題。
發明內容
針對自動駕駛中有限平臺空間及發射功率導致毫米波雷達目標檢測性能較低的問題,本發明提出如下技術方案:提升毫米波雷達檢測估計性能的自適應波形設計方法,包括如下步驟:步驟1:基于FMCW信號建立毫米波相控陣陣列檢測模型;步驟2:對距離及速度分辨率與發射波形參數關系分析,構建考慮距離及速度分辨率的發射波形參數約束;步驟3:基于最大化輸出SCNR準則,建立具有距離及速度分辨率約束的發射波形參數及接收權值聯合優化模型,得到關于優化變量的復雜非線性問題;步驟4:交替迭代求解所得復雜非線性問題,獲取最優發射波形參數和接收權,以及相應的輸出SCNR。
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