[发明专利]一种适用于汽车FMCW雷达的低复杂度MUSIC测向方法及装置

权利要求书

1.一种适用于汽车FMCW雷达的低复杂度MUSIC测向方法，其特征在于，包括：

对FMCW雷达阵列信号进行DFT处理；

对DFT处理后的雷达阵列信号进行峰值搜索生成峰值对应的阵列数据；

对每个峰值对应的相邻阵列数据进行维度为2的相关矩阵估算得到N-1个2×2复矩阵，所述复矩阵为2阶Hermite矩阵；N为采样点数；

对所述复矩阵进行特征值分解，求解特征值和特征向量；

利用所述特征值和特征向量进行谱峰搜索得到N-1个对应的方向搜索结果；

对N-1个方向搜索结果进行求和平均，使用CFAR检测得出对应的检测方向输出。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，“对FMCW雷达阵列信号进行DFT处理”之前还包括：对所述FMCW雷达阵列信号依次进行混频、滤波以及A/D转换处理。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，“对所述复矩阵进行特征值分解，求解特征值和特征向量”具体包括：

将复矩阵表示成表达式其中r₁₁、r₂₂、a、b均为实数；

计算出复矩阵的2个特征值λ₁和λ₂，其中，特征值特征值

根据特征值λ₁和λ₂计算出对应的特征向量v₁和v₂，其中特征值λ₁对应的特征向量特征值λ₂对应的特征向量

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述FMCW雷达使用均匀线阵结构。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对DFT处理后的雷达阵列信号进行峰值搜索采用CFAR检测算法。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，利用公式进行相关矩阵估算，其中N是采样点数；X为2×M的矩阵，X表示为第i路和第i+1路天线接收信号经DFT处理后在目标距离上对应的频域峰值矢量。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述“利用所述特征值和特征向量进行谱峰搜索得到N-1个对应的方向搜索结果”具体包括：

将最小特征值对应的特征向量选定为噪声子空间特征向量；

利用MUSIC算法构造空间谱方式，进行目标方位估计；其空间伪谱表达式为：其中，为噪声子空间特征向量；为天线阵列导向向量；H表示共轭转置操作。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述“对N-1个方向搜索结果进行求和平均，使用CFAR检测得出对应的检测方向输出”具体包括：对于MUSIC算出的具体N-1个P_MUi(θ)，进行求和平均，即计算：对P_MUa(θ)结果使用CFAR算法进行方位的检测，得出检测结果。

9.一种适用于汽车FMCW雷达的低复杂度MUSIC测向装置，其特征在于，包括：

离散傅里叶变换模块，用于对FMCW雷达阵列信号进行DFT处理；

阵列数据生成模块，用于对DFT处理后的雷达阵列信号进行峰值搜索生成峰值对应的阵列数据；

相关矩阵估算模块，用于对每个峰值对应的相邻阵列数据进行维度为2的相关矩阵估算得到N-1个2×2复矩阵，所述复矩阵为2阶Hermite矩阵；N为采样点数；

特征值特征向量求解模块，用于对所述复矩阵进行特征值分解，求解特征值和特征向量；

谱峰搜索模块，用于利用所述特征值和特征向量进行谱峰搜索得到N-1个对应的方向搜索结果；

检测方向输出模块，用于对N-1个方向搜索结果进行求和平均，使用CFAR检测得出对应的检测方向输出。