[发明专利]提升毫米波雷达检测估计性能的自适应波形设计方法

说明书

提升毫米波雷达检测估计性能的自适应波形设计方法，属于信号处理领域，针对自动驾驶中有限平台空间及发射功率导致毫米波雷达目标检测性能较低的问题，首先，基于FMCW信号，所提方法建立了毫米波相控阵阵列检测模型；其次，通过分析距离及速度分辨率与发射波形参数关系，构建考虑距离及速度分辨率的发射波形参数约束；而后，基于最大化输出SCNR准则，建立具有距离及速度分辨率约束的发射波形参数及接收权值联合优化模型以改善毫米波雷达目标检测及距离速度分辨性能；最后，所提方法基于交替迭代方法求解所得复杂非线性优化问题。本发明可自适应调整发射波形参数和接收权以提升目标检测性能同时满足距离及速度分辨率需求。

技术领域

本发明属于雷达信号处理领域，具体涉及一种距离及速度分辨率约束下毫米波雷达波形参数及接收权联合设计方法，用于提升毫米波雷达目标检测概率。

背景技术

近年来，随着汽车行业快速迭代，毫米波雷达因其具有成本低、精度高、稳定性好等优点，逐渐成为自动驾驶不可或缺的传感器。毫米波雷达通过发射机发射可设计信号至自由空间，并由接收机接收目标及其他物体回波，而后基于相关信号处理方法处理所获得回波以感知环境信息。由此可知，发射信号贯穿于环境信息获取全过程。通过设计发射信号可改善参数分辨率、测量精度以及杂波抑制性能从而提升系统目标检测估计能力进而增强无人驾驶环境感知能力，因此，波形设计近年来一直是毫米波雷达研究领域的热点问题。

尽管毫米波雷达具有上述感知环境的显著优势，然而也面临诸如参数估计精度较差以及分辨率较低等问题，为满足自动驾驶应用对毫米波雷达的高精度高分辨率要求，众多改善自动驾驶雷达检测估计性能的波形设计方法相继被提出。传统调频连续波(Frequency Modulated Continuous Wave,FMCW)信号具有较高距离速度分辨率，然而多目标情况下由于需要目标配对，因而可能会出现虚假目标。相应地，频移键控(FrequencyShift Keying,FSK)波形可有效避免虚假目标且具有较高速度分辨率，然其无法确定目标距离方向。针对此问题，Rohling等人通过组合FMCW及FSK以消除虚假目标同时提升距离及速度分辨率。基于多频移键控(Multiple Frequency Shift Keying,MFSK)调制方法，Nguyen等人考虑了77GHz汽车雷达波形设计问题以改善多目标检测能力。然而，相较于纯频率测量，基于频率相位测量的MFSK信号参数估计精度较低。基于此，Kronauge等人设计一种具有较短扫频时间的调频序列波形，该波形基于两次独立频率测量以提高距离及径向速度估计精度。再者，自动驾驶雷达检测近距离目标时需要较高距离分辨率，因而需要信号具有大带宽即较高调制斜率，从而需占用大量存储资源。针对此问题，Hyun等人提出一种具有较低调制斜率的双斜率序列，通过组合基于双斜率序列的检测结果以获得较高距离及速度分辨率。此外，带宽受限情况下，Wang等人提出一种带宽可调波形设计方法，其基于最大化输出信杂噪比(Signal-to-Clutter-plus-Noise Ratio,SCNR)准则联合设计可调带宽参数及接收权从而提高目标检测及距离分辨性能。需要注意的是，雷达距离及速度分辨率依赖于发射波形参数，且目标检测性能又较大程度上取决于波形参数，因而，可通过设计发射波形参数以改善目标检测及分辨性能进而提升无人驾驶环境感知能力。然而，较少有人考虑同时改善目标检测及分辨能力的雷达波形参数设计问题。

发明内容

针对自动驾驶中有限平台空间及发射功率导致毫米波雷达目标检测性能较低的问题，本发明提出如下技术方案：提升毫米波雷达检测估计性能的自适应波形设计方法，包括如下步骤：步骤1：基于FMCW信号建立毫米波相控阵阵列检测模型；步骤2：对距离及速度分辨率与发射波形参数关系分析，构建考虑距离及速度分辨率的发射波形参数约束；步骤3：基于最大化输出SCNR准则，建立具有距离及速度分辨率约束的发射波形参数及接收权值联合优化模型，得到关于优化变量的复杂非线性问题；步骤4：交替迭代求解所得复杂非线性问题，获取最优发射波形参数和接收权，以及相应的输出SCNR。