调频序列汽车雷达信号处理方法研究

发布时间：2020-05-20 11:46

【摘要】：汽车雷达工作于毫米波波段,穿透雨、雾能力强,具有全天时、全天候工作能力,在汽车辅助驾驶、自动驾驶领域中得到了广泛应用。调频序列汽车雷达是指采用调频连续波雷达体制,发射调频序列波形,并且在信号处理时采用二维FFT等方法对差频信号进行距离-多普勒联合处理的汽车雷达。该类型的汽车雷达多目标分辨能力强、测量精度高,得到了越来越多的重视。本文基于调频序列汽车雷达的工作原理和信号模型,针对其信号处理方法中的三个难点问题展开研究,主要研究内容如下:(1)针对调频序列汽车雷达目标检测方法中的密集多目标干扰问题,引入截断统计量(Truncated Statistic,TS)恒虚警(Constant False Alarm Rate,CFAR)检测思想,结合调频序列汽车雷达的杂波和噪声特性,提出了基于右截断瑞利分布模型的二维TS-CFAR检测方法。该方法采用二维参考窗在雷达差频信号的二维幅度谱上滑动,首先剔除参考窗内幅度过高的参考单元,然后采用右截断瑞利分布模型描述剩余参考单元,进而采用基于最大似然估计的查表法估计门限参量,最后利用门限参量计算检测门限并进行目标检测。仿真结果表明,该方法的抗多目标干扰能力优于汽车雷达中常用的有序统计量(Ordered Statistics,OS)CFAR方法和单元平均(Cell Average,CA)CFAR方法,能够有效应对密集多目标环境。此外,由于在运算过程中采用了查表法,该方法计算量远小于OS-CFAR方法,具有良好的实用性。实验结果进一步验证了该方法的有效性。(2)针对调频序列汽车雷达多目标测距测速方法中的多普勒模糊问题,提出了交错变间隔调频序列波形以及基于该波形的解多普勒模糊方法。交错变间隔调频序列波形中,调频周期之间的间隔是交错变化的,可以将该波形拆分为两个交错分布的传统调频序列波形,在信号处理时对拆分后的两个调频序列波形对应的两组差频信号分别处理,利用两组差频信号之间的相位差解多普勒模糊。该方法的波形和解模糊算法易实现,而且与经典的中国余数定理解模糊方法相比,该方法的数据刷新率较高。仿真和实验结果验证了该方法的有效性。(3)针对调频序列汽车雷达多目标测距测速方法中的多普勒模糊问题,从另一个角度出发,基于压缩感知理论,提出了随机抖动调频序列波形以及基于稀疏重构的多普勒维处理算法。随机抖动调频序列波形中,每个调频周期的调频起始时刻在均匀间隔的时刻附近进行随机抖动,只要合理设计该波形的参数,就可以采用稀疏重构算法对信号进行多普勒维处理,扩展可测多普勒频率范围,解决多普勒模糊问题。本文基于压缩感知理论,通过分析给出了随机抖动调频序列波形的参数设计准则,并且选取了计算量小、重构性能稳定的稀疏重构算法—子空间追踪(Subspace Pursuit,SP)算法作为多普勒维信号处理算法。与本文提出的基于交错变间隔调频序列波形的解多普勒模糊方法相比,该方法可以达到同样高的数据刷新率。该方法虽然计算量较大,但是具有更强的抗交叉干扰能力。仿真和实验结果验证了该方法的有效性。(4)针对调频序列汽车雷达开关天线阵列(Switched Antenna Array,SAA)测角方法中的角度-速度耦合问题,提出了多周期顺序-逆序-固定位置时分复用SAA测角方法。该方法采用三个开关切换周期,第一个开关周期按顺序切换天线,第二个开关周期按逆序切换天线,第三个开关周期开关停留在固定天线不进行切换。在信号处理时,利用前两个开关周期的信息实现对角度-速度进行解耦,利用第三个开关周期的信息排除虚假目标,最终得到真实目标的角度、速度以及距离参数。与传统的多周期重复顺序时分复用SAA测角方法、多周期顺序-逆序时分复用SAA测角方法相比,该方法大幅度放宽了对目标运动速度的限制,使SAA测角方法成为一种真正实用的测角方法,为调频序列汽车雷达提供了一种可行的低成本、高分辨力测角方案。仿真结果验证了该方法的有效性。
【图文】：

自动驾驶技术蓬勃发展，逐渐成为全球科技热点，越来越多的科研机构逡逑投入到自动驾驶的相关研宄中，大众对自动驾驶的关注度也越来越高。２０１４年，国际逡逑自动机工程师学会（ＳＡＥ）在Ｊ３０１６标准中将自动驾驶分成了六个等级（见图１．１），逡逑随着等级的升高，驾驶的自动化程度也越来越高，到最高的Ｌ５级自动驾驶时，自动驾逡逑驶系统可以在所有的道路和环境条件下实现所有的驾驶操作，不需要人类驾驶员的介逡逑入。固前大部分专家学者认为，自动驾驶是未来汽车发展的趋势，并且随着技术的进逡逑步，终有一天会实现Ｌ５级自动驾驶，取代人类驾驶员，并且重新定义汽车行业和交通逡逑领域。逡逑等级邋名称逦定义逡逑Ｌ０邋Ｉ逡逑图１．１邋ＳＡＥ自动驾驶分级逡逑自动驾驶的关键技术包括环境感知、定位与地图构建、行为决策与路径规划、运逡逑动控制四大部分ｍ，其中环境感知是实现自动驾驶的基础和前提。环境感知ｆ２］，主要逡逑是通过传感器采集汽车行驶环境中的信息并进行处理，为定位、行为决策及路径规划逡逑提供依据。可见，传感器是自动驾驶技术中不可或缺的重要环节，相当于汽午的“眼逡逑睛”和“耳朵”。目前

自动驾驶技术蓬勃发展，逐渐成为全球科技热点，越来越多的科研机构逡逑投入到自动驾驶的相关研宄中，大众对自动驾驶的关注度也越来越高。２０１４年，，国际逡逑自动机工程师学会（ＳＡＥ）在Ｊ３０１６标准中将自动驾驶分成了六个等级（见图１．１），逡逑随着等级的升高，驾驶的自动化程度也越来越高，到最高的Ｌ５级自动驾驶时，自动驾逡逑驶系统可以在所有的道路和环境条件下实现所有的驾驶操作，不需要人类驾驶员的介逡逑入。固前大部分专家学者认为，自动驾驶是未来汽车发展的趋势，并且随着技术的进逡逑步，终有一天会实现Ｌ５级自动驾驶，取代人类驾驶员，并且重新定义汽车行业和交通逡逑领域。逡逑等级邋名称逦定义逡逑Ｌ０邋Ｉ逡逑图１．１邋ＳＡＥ自动驾驶分级逡逑自动驾驶的关键技术包括环境感知、定位与地图构建、行为决策与路径规划、运逡逑动控制四大部分ｍ，其中环境感知是实现自动驾驶的基础和前提。环境感知ｆ２］，主要逡逑是通过传感器采集汽车行驶环境中的信息并进行处理，为定位、行为决策及路径规划逡逑提供依据。可见，传感器是自动驾驶技术中不可或缺的重要环节，相当于汽午的“眼逡逑睛”和“耳朵”。目前
【学位授予单位】：南京理工大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：U463.67

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本文编号：2672575