[发明专利]目标障碍物方位探测方法、装置、车载雷达及存储介质

说明书

本发明适用于车载雷达技术领域，提出一种车载雷达探测目标障碍物的方法、装置、车载雷达及存储介质。通过基于构造的信号子空间和噪声子空间的空间谱函数的特征值与预设的门限值，确定目标数量的准确性，并在目标数量准确时，基于特征值，利用实值求根MUSIC算法确定每个目标的角度，在目标数量不准确时，基于特征值和多项式的根更新目标数量，并重新构建信号子空间和噪声子空间的空间谱函数，进一步来确定目标的准确性。能够减少采样信号较少情况下目标数量误估计，而导致的虚警或者漏检问题。

技术领域

本发明属于车载雷达技术领域，尤其涉及一种目标障碍物方位探测方法、装置、车载雷达及存储介质。

背景技术

随着智能驾驶技术的发展，车辆在行驶过程中对目标物体位置(障碍物)的探测精度要求越来越高。而常见的车载毫米波雷达由于具有环境适应性好，测量精度受雨、雪、雾等恶劣天气环境因素的影响较小，且成本相对较低的优点，而广泛应用于车辆对目标物体位置的探测中。目前，车载毫米波雷达对接收到的目标物体的反射信号，通过傅里叶变换、多重信号分类算法(Multiple Signal Classification，MUSIC)或者求根MUSIC(ROOT-MUSIC)算法等信号处理方式进行处理，根据信号处理结果估计出目标物体的角度值。而傅里叶变换的过程虽然简单高效，但是其分辨率受限于雷达天线的等效孔径大小，因此无法准确识别出目标物体的角度，MUSIC算法或者ROOT-MUSIC算法对目标物体角度估计的准确率依赖于对目标数量的估计，而在采样信号较少的情况下容易发生对目标数量误估的现象，从而导致出现虚警或者漏检的问题。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供了目标障碍物方位探测方法、装置、车载雷达及存储介质，以解决现有技术中在采样信号较少的情况下容易发生对目标数量误估的现象，从而导致出现虚警或者漏检的问题。

本发明实施例的第一方面提供了一种目标障碍物方位探测方法，包括：

当接收到目标障碍物的回波信号时，从所述回波信号中提取包含所述目标障碍物的角度信息的矢量信号；

计算所述矢量信号的协方差矩阵，基于所述协方差矩阵的特征值估计所述目标障碍物的目标数量；

基于所述目标数量以及所述特征值，构造所述回波信号中的信号子空间和噪声子空间的空间谱函数；

当基于所述空间谱函数的特征值与预设的门限值，确定所述目标数量准确时，基于所述特征值确定每个所述目标障碍物的角度；

当基于所述空间谱函数的特征值与预设的门限值，确定所述目标数量不准确时，基于所述特征值的数量更新所述目标数量，并返回执行所述基于所述目标数量以及所述特征值，构造所述回波信号中的信号子空间和噪声子空间的空间谱函数。

可选地，所述当接收到目标障碍物的回波信号时，从所述回波信号中提取包含所述目标障碍物的角度信息的矢量信号，包括：

当接收到目标障碍物的回波信号时，对所述回波信号进行数字信号处理，得到包含所述目标障碍物的距离信息、速度信息以及角度信息的数字信号；

对所述数字信号进行恒虚警检测和峰值检测，确定所述目标障碍物的距离门和多普勒门；

根据所述距离门和所述多普勒门从所述数字信号中提取出所述目标障碍物的角度信息，生成所述角度信息的矢量信号。

可选地，所述计算所述矢量信号的协方差矩阵，基于所述协方差矩阵的特征值估计所述目标障碍物的目标数量，包括：

对所述矢量信号的协方差矩阵进行平滑处理，构建空间平滑协方差矩阵；

对所述空间平滑协方差矩阵进行酉变换，将其从复矩阵变换为实数矩阵；

对所述实数矩阵进行特征值分解，得到所述实数矩阵的特征值以及特征值对应的特征向量；