[发明专利]一种毫米波FMCW雷达空间维信源数判断方法和装置

说明书

本发明公开了一种毫米波FMCW雷达空间维信源数判断方法和装置，包括先对通道数据进行空间维超分辨算法测角、然后对超分辨谱进行峰值搜索及排序并记录最大峰值点和次大峰值点索引，根据峰值点索引计算峰值点对应角度，分别按峰值点角度生成采样矩阵、计算采样矩阵的自相关矩阵，自相关矩阵对角加载，自相关矩阵求逆、目标假设对消、对消后信号计算功率值，信源数检验判决。本发明中基于毫米波FMCW雷达应用的实际情况，通过采样矩阵对消的归一化处理，合理设置目标检测门限，克服了环境噪声对目标检测信源数的影响；降低了目标检测的虚警率和漏检率。

技术领域

本发明涉及信号处理技术领域，尤其是一种毫米波FMCW雷达空间维信源数判断方法和装置。

背景技术

毫米波(mi l l imeter wave)是指波长为1～10毫米的电磁波，它位于微波与远红外波相交叠的波长范围，因而兼有两种波谱的特点，如带宽较高、波束较窄等，毫米波的特点使得其在自动驾驶、交通安防等领域有着广泛的应用。

FMCW雷达(Frequency Modulated Continuous Wave Radar，调频连续波雷达)是指发射频率受特定信号调制的连续波雷达。在毫米波FMCW雷达中，雷达通过天线向外发射调频连续毫米波信号，并接收回波信号；进而通过回波信号获取目标的距离、速度、方位、高度等参数信息。

在基于回波信号的目标参数检测过程中，由于空间维2D测角及检测算法存在计算量大的问题，为了保证实时性，传统做法是先进行水平维测角和二次目标检测，再进行高度测量。水平维测角通常分为DBF(Digital Beam Forming，数字波束形成)方法如FFT(FastFourier Transform，快速傅里叶变换)；以及超分辨方法如MUSIC(Multiple SignalClassification，多重信号分类)、ESPRIT(Estimating Signal Parameter viaRotational Invariance Techniques，旋转不变技术)、DML(Deterministic MaximumLikel ihood，确定最大似然法)、WLP(Weighted Laguerre Polynomials，加权拉盖尔多项式法)等。然而受限于雷达尺寸对于孔径的限制，通常的DBF方法的对角度的分辨能力有限，对于角度相近的目标往往存在不能分辨或测量误差大，进一步造成仰角测量错误的问题；超分辨算法虽然避免了角度测量错误的问题，但是超分辨算法需要事先获取雷达准确的信源数信息。

传统的AIC(Akaike Information Criterion，最小信息准则)、MDL(MinimumDescription Length，最小描述长度准则)、GDE(Gerschgorin Disks Estimator盖氏半径准则)等信源数估计方法容易被环境噪声所干扰，无法有效应用于毫米波FMCW雷达的空间维信源数判断中。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供一种毫米波FMCW雷达空间维信源数判断方法和装置。

本发明的第一方面提供了一种毫米波FMCW雷达空间维信源数判断方法，包括以下步骤：

对空间阵列的观测信号进行超分辨测角，得到超分辨谱；

对超分辨谱进行谱峰搜索，并通过排序得到最大峰和次大峰；

根据峰值点索引计算所述最大峰的峰值点所对应的第一角度和次大峰的峰值点所对应的第二角度；

根据第一角度和第二角度分别生成第一采样矩阵和第二采样矩阵；

计算第一采样矩阵的自相关矩阵，为第一自相关矩阵；计算第二采样矩阵的自相关矩阵，为第二自相关矩阵；

对第一自相关矩阵和第二自相关矩阵分别作对角加载处理，得到第一加载自相关矩阵和第二加载自相关矩阵；