[發明專利]一種基于快速斜坡模式LFMCW車載雷達測距測速方法有效
| 申請號: | 202110394032.4 | 申請日: | 2021-04-13 |
| 公開(公告)號: | CN113189577B | 公開(公告)日: | 2021-12-03 |
| 發明(設計)人: | 鄒林;張美茹;葉凌溯;王雨正;錢璐;汪學剛;周云 | 申請(專利權)人: | 電子科技大學 |
| 主分類號: | G01S13/58 | 分類號: | G01S13/58;G01S13/60;G01S13/931;G01S7/35 |
| 代理公司: | 電子科技大學專利中心 51203 | 代理人: | 陳一鑫 |
| 地址: | 611731 四川省成*** | 國省代碼: | 四川;51 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 基于 快速 斜坡 模式 lfmcw 車載 雷達 測距 測速 方法 | ||
1.一種基于快速斜坡模式LFMCW車載雷達測距測速方法,該方法包括:
步驟1:將接收信號回波與本振信號,即發射信號進行混頻,得到模擬差拍基帶信號,忽略回波相對于發射信號的相位變化;假設發射信號中心頻率為f0,光速為c,一個斜坡時長為Tc,調頻斜率為k,一幀內共NV個斜坡,一個斜坡的采樣點數NR=fs*Tc,即最大可測距離最大可測速度其中表示發射信號波長;第n個斜坡的目標回波其中多普勒頻率v0表示目標速度;Rn表示目標相對于第n個斜坡的距離,且Rn=R0-v0*nTc,R0表示目標相對于第一個斜坡的距離,距離頻率fRn=-kτn;
步驟2:將模擬差拍基帶信號通過采樣頻率為fs的低速ADC,輸出采樣的數字差拍基帶信號;
步驟3:對步驟2的數字差拍基帶信號進行2D-FFT處理,得到距離-多普勒譜,可將其量化為二維數據,行表示距離維,列表示速度維;
步驟4:根據距離-多普勒圖,對結果進行移頻,將目標所在的距離或速度頻率搬移到頻率為零處;假設2D-FFT頻譜的距離、速度峰值頻率分別為Rf,Vf,則距離移頻項Rmove=exp(-j2πnRf/fs),速度移頻項Vmove=exp(-j2πVf/fs);
若只在距離維對數據降采樣,即一個斜坡的數據量減小,但一幀的斜坡數不變;按距離維將FFT數據與距離移頻項對應相乘,此時目標的距離頻率移到零頻處,多普勒頻率不變;
若同時對距離維與速度維數據降采樣,即一個斜坡的數據量減小,同時一幀的斜坡數也減少;按距離維將FFT數據與距離移頻項相乘,再按速度維將FFT數據與速度移頻項相乘,此時目標的距離頻率和多普勒頻率均被移到零頻處;
步驟5:為得到零頻部分的細化頻譜,可重新低速抽樣,為使抽樣后不發生頻譜混疊,需在抽樣前進行低通濾波;設置低通濾波的截止頻率為fs/D,其中D為正整數,表示采樣比;若只在距離維對數據降采樣,按距離維對移頻后的數據做低通濾波;若同時對距離維與速度維數據降采樣,按距離速度二維對移頻后的數據做二維低通濾波;移頻信號經低通濾波后得到目標所在頻率附近頻段的信息,將低速采樣的采樣頻率設為fs/D,則可得到數據量減小為原1/D或1/D2的測量信號;
步驟6:對上述低速采樣信號進行基于壓縮感知的距離速度二維信號處理;首先設計感知矩陣,令CS模型中距離軸劃分點數為M,CS模型中速度軸劃分點數為L,則距離軸中第m個距離網格點其中m=1,2,...,M,速度軸中第l個速度網格點其中l=1,2,...,L;(NV'*NR')*(M*L)維感知矩陣A的第p行第q列元素其中τ表示距離延時,為M維向量,第m個元素a1=(p-1)modNR'+1,表示原低速采樣頻率下的距離維索引;a2=(q-1)modM+1,表示本模型距離維索引;b1=floor((p-1)/NR')+1,表示原低速采樣頻率下的速度維索引;b2=floor((q-1)/M)+1,表示本模型速度維索引;df表示差拍頻率,為L*M維矩陣,第l行第m列元素df(l,m)=fv(l)-fR(m),其中fR表示距離頻率,為M維向量,第m個元素fR(m)=-k*τ(m);fv表示多普勒頻率,為L維向量,第l個元素若只在距離維對數據降采樣,上述的Vmax'=Vmax,NV'=NV;若同時對距離維與速度維數據降采樣,上述的
定義距離網格數與實際距離維采樣點數的比值,即距離壓縮比為σ;在僅基于CS的信號處理方法中,感知矩陣為(NV*NR)*(σNV*σNR)維,測量信號為1*(NV*NR)維;若只在距離維對數據降采樣,感知矩陣為(NV*NR/D)*(σNV*σNR/D)維,減小為原來的1/D2,測量信號為1*(NV*NR/D)維,減小為原來的1/D;若同時對距離維與速度維數據降采樣,感知矩陣為(NV/D*NR/D)*(σNV/D*σNR/D)維,減小為原來的1/D4,測量信號為1*(NV/D*NR/D)維,減小為原來的1/D2;
步驟7:將步驟6輸出的感知矩陣與步驟5輸出的測量信號輸入正交匹配追蹤(Orthogonal Matching Pursuit,OMP)重構系統;
步驟8:根據正交匹配追蹤重構系統輸出的稀疏信號s的非零值索引估計目標的距離、速度信息。
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