一种抑制FMCW雷达回波信号中寄生调幅的方法   0    0

[0001] 本发明属于调频连续波(简称FMCW)雷达探测与应用技术领域，具体涉及一种抑制FMCW雷达回波信号中寄生调幅的方法。

[0002] FMCW雷达是由调制信号发生器、压控振荡器(VCO)、混频器、收发天线等模块组成，主要应用于汽车防撞、无人机等方面，可以获得被测目标与雷达之间的距离和相对速度。FMCW雷达具有结构简单、发射功率低、分辨率和灵敏度高、天线部件尺寸小等优点。调制信号发生器产生的调制信号经过压控振荡器输出调频连续波，通常调制信号为锯齿波或三角波。FMCW从天线发射出去，遇到目标后反射回来与本振信号混频得到差频信号。对差频信号进行频率提取，经典方法是采用傅里叶变换对差频信号直接估计。通过提取的频率计算出雷达和目标间的相对速度和距离。FMCW雷达在工作时，调制电路产生三角波或锯齿波形式的调制信号，调制信号输入至压控振荡器，产生调频信号。通过功分器分为两路信号，一路经天线发射出去，一路传输给接收机用于混频。发射天线将调频信号发射出去，遇到目标后产生散射信号被接收天线接收。接收机将回波信号与发射信号混频，得到差频信号，再通过数据处理方法提取目标的距离和速度参数。理想情况下，压控振荡器输出等幅的调频信号。
实际上，由于压控振荡器的非线性，使得调频信号的幅度不是恒定不变的，而是随频率变化的，即压控振荡器输出的信号是一个调频调幅信号。混频接收的时候，差频信号相当于叠加了一个频率与调制信号相同的寄生信号。由于该信号是FMCW雷达内部电路系统产生的，不随目标的距离速度变化而改变，称该信号为寄生调幅。

[0003] 针对FMCW雷达探测系统中产生的寄生调幅，现有的方法是采用高通滤波器滤除系统中的低频部分。但是，利用双线性变化法及四阶贝塞尔滤波器滤除寄生信号时，由于模拟角频率和数字角频率的非线性关系，滤波效果有限【参考文献：陈丽.面向大型结构的调频连续波雷达位移测量系统VCO及回波的影响.重庆大学，2015】；利用八阶巴特沃斯高通滤波器滤除低频部分，过渡带较长【参考文献：齐国清.FMCW雷达近距离反射性能研究.大连海事大学，2016】；利用CIC‑HB‑FIR滤波器结构顺序滤波，3种滤波器的设计和运算过程较为复杂【参考文献：李朋.LFMCW汽车防撞雷达信号处理及硬件实现.电子科技大学，2016】。总而言之，现有的滤波处理方法，用硬件实现时，滤波器性能通常受外界温度及环境影响，精度难以提高。用软件实现时，计算过程复杂，通常的数字滤波器在四阶以上，运算复杂度较大。

[0004] 鉴于滤波器去除FMCW回波信号中寄生调幅的缺点，有必要设计一种基于FMCW雷达回波信号的时域特征，有效滤除寄生调幅信号的方法。

[0005] 本发明针对现有技术的缺陷，提供一种抑制FMCW雷达回波信号中寄生调幅的方法，可以实现对调频连续波雷达回波信号中寄生调幅的抑制，与传统的基于频域滤波的寄生调幅抑制方法相比，本方法无需复杂的滤波器设计和傅里叶变换计算，计算速度快，效率更高；无需额外硬件条件。

[0006] 一种抑制FMCW雷达回波信号中寄生调幅的方法，包括以下步骤：

[0007] 步骤1：提取原始FMCW雷达回波信号x(n)，n＝0,1,2,…,N‑1的所有局部极值点，由其中的局部极大值点构成一次极大值序列，其中的局部极小值点构成一次极小值序列；其中，N为原始FMCW雷达回波信号中的采样点个数(原始FMCW雷达回波信号的长度)；

[0008] 步骤2：提取一次极大值序列中的所有局部极大值点，得到二次极大值序列；提取一次极小值序列中的所有局部极小值点，得到二次极小值序列；

[0009] 步骤3：求出二次极大值序列的三次样条插值函数，以拟合出上包络u(n)；求出二次极小值序列的三次样条插值函数，以拟合出下包络l(n)；

[0010] 步骤4：计算上下包络的均值 即为寄生信号的骨架；

[0011] 步骤5：计算原始FMCW雷达回波信号x(n)与寄生信号的骨架之差y(n)＝x(n)‑h(n)，得到抑制掉寄生调幅后的信号，实现对寄生调幅的抑制。

[0012] 以下对各个步骤具体说明：

[0013] 进一步地，所述步骤1中，通过差值比较法提取原始FMCW雷达回波信号x(n)，n＝0,1,2,…,N‑1的所有局部极值点，具体处理过程为：遍历原始FMCW雷达回波信号中各个采样点，将每个采样点的采样值分别与该信号中与其相邻的两个采样点的采样值进行比较，以确定该采样点是否为局部极值点；若x(n)‑x(n‑1)>0且x(n)‑x(n+1)≥0，则原始FMCW雷达回波信号中第n个采样点为局部极大值点；若x(n)‑x(n‑1)<0且x(n)‑x(n+1)≤0，则第n个采样点为局部极小值点，其中n＝1…,N‑2。因为步骤3是根据离散的局部极大值/极小值进行三次样条插值，两头的采样值x(0)和x(N‑1)不影响插值后的曲线，所以不需要对x(0)、x(N‑1)进行判断。

[0014] 进一步地，所述步骤2中，通过差值比较法提取一次极大值序列的所有局部极大值点，具体处理过程为：遍历一次极大值序列中的各个采样点，将每个采样点的采样值分别与该序列中与其相邻的两个采样点的采样值进行比较，以确定该采样点是否为局部极大值点；若某一采样点的采样值大于该序列中与其相邻的两个采样点的采样值，则该采样点为局部极大值点。

[0015] 通过差值比较法提取一次极小值序列的所有局部极小值点，具体处理过程为：遍历一次极小值序列中的各个采样点，将每个采样点的采样值分别与该序列中与其相邻的两个采样点的采样值进行比较，以确定该采样点是否为局部极小值点；若某一采样点的采样值小于该序列中与其相邻的两个采样点的采样值，则该采样点为局部极小值点。

[0016] 进一步地，所述步骤3中拟合出上包络u(n)具体包括以下步骤：

[0017] 1)求解二次极大值序列的三次样条插值函数；

[0018] 设二次极大值序列中采样点的个数为L，L个采样点对应的采样时间分别为x1,x2,…,xL，其中x1

[0019] 设三次样条插值函数的表达式为：

[0020]

[0021] 其中，Si(x)表示xi到xi+1的曲线，hi＝xi+1‑xi；Mi＝Si″(x)，Si″(x)为Si(x)的二阶导数，Mi的求解方法为：

[0022] 利用Si(x)的二阶导数可以导出方程：

[0023] μiMi‑1+2Mi+λiMi+1＝di

[0024] 其中，μi、λi和di均为中间参数；以上共得到L‑2个方程；

[0025] 根据Si(x)的边界条件：S1″′(x)＝S2″′(x)，SL‑1″′(x)＝SL″′(x)，其中Si″′(x)为Si(x)的三阶导数，可得：

[0026]

[0027] 将上述条件带入方程中可得方程组：

[0028]

[0029] 其中，a＝μ1/λ1，b＝λL‑1/μL‑1；由此求解得出M1，M2，…，ML。

[0030] 将所得解带入三次样条插值函数表达式，即可求得二次极大值序列的三次样条插值函数；

[0031] 2)根据二次极大值序列的三次样条插值函数计算原始FMCW雷达回波信号中除二次极大值序列中的L个采样点以外的N‑L个采样点对应的函数值；

[0032] 对于每一个采样点，首先判断其对应的采样时间x所在区间，然后将x代入相应区间对应的三次样条插值函数计算该采样点对应的函数值，具体地：

[0033] 若x≤x2，则将其代入S1(x)进行计算；

[0034] 若x∈(xi,xi+1]，则将其代入Si(x)进行计算；i∈[2,L‑2]；

[0035] 若x>xL‑1，则将其代入SL‑1(x)进行计算；

[0036] 3)将计算得到的N‑L个采样点对应的函数值与二次极大值序列中L个采样点对应的采样值，按照采样时间进行排序，得到上包络u(n)，n＝0,1,2,…,N‑1。

[0037] 同样地，所述步骤3中拟合出下包络l(n)具体包括以下步骤：

[0038] ⅰ)求解二次极小值序列的三次样条插值函数；

[0039] 设二次极小值序列中采样点的个数为K，K个采样点对应的采样时间分别为x1,x2,…,xK，其中x1

[0040] 设三次样条插值函数的表达式为：

[0041]

[0042] 其中，hi＝xi+1‑xi；Mi＝Si″(x)，Si″(x)为Si(x)的二阶导数，Mi的求解方法为：

[0043] 利用Si(x)的二阶导数可以导出方程：

[0044] μiMi‑1+2Mi+λiMi+1＝di

[0045] 其中，μi、λi和di均为中间参数；以上共得到K‑2个方程；

[0046] 根据Si(x)的边界条件：S1″′(x)＝S2″′(x)，SK‑1″′(x)＝SK″′(x)，其中Si″′(x)为Si(x)的三阶导数，得到：

[0047]

[0048] 将上述条件带入方程中可得方程组：

[0049]

[0050] 其中， a＝μ1/λ1，b＝λK‑1/μK‑1；

[0051] 由此求解得出M1，M2，…，MK，将所得解带入三次样条插值函数表达式，即可求得二次极小值序列的三次样条插值函数；

[0052] ⅱ)根据二次极小值序列的三次样条插值函数计算原始FMCW雷达回波信号中除二次极小值序列中的K个采样点以外的N‑K个采样点对应的函数值；

[0053] 对于每一个采样点，首先判断其对应的采样时间x所在区间，然后将x代入相应区间对应的三次样条插值函数计算该采样点对应的函数值，具体地：

[0054] 若x≤x2，则将其代入S1(x)进行计算；

[0055] 若x∈(xi,xi+1]，则将其代入Si(x)进行计算；i∈[2,K‑2]；

[0056] 若x>xK‑1，则将其代入SK‑1(x)进行计算；

[0057] ⅲ)将计算得到的N‑K个采样点对应的函数值与二次极小值序列中K个采样点对应的采样值，按照采样时间进行排序，得到下包络l(n)，n＝0,1,2,…,N‑1。

[0058] 有益效果：

[0059] 本发明提出一种抑制FMCW雷达回波中寄生调幅的方法，该方法基于FMCW雷达中频信号的时域表征形态，对寄生信号进行骨架提取，能有效抑制寄生调幅。相对于传统模拟滤波器受环境影响、精度不高、不稳定、高阶数字滤波器设计较为复杂、运算复杂度较大等缺点，本发明无需额外的硬件需求，计算速度快，抑制效果好，可应用于车载雷达，无人机等测速测距雷达系统的寄生调幅抑制中。