专利名称：雷达设备的制作方法
技术领域：
本发明涉及雷达设备，更具体地，涉及这样一种雷达设备，其保持高分辨率地估算来自对象的多个波的角度。
背景技术：
雷达设备基本上需要用于基于来自对象的多个波保持高分辨率地估算对象的角度的处理的大量计算，即，需要用于“高分辨率处理”的大量计算。此外，对角度的分辨率要求越高，需要的信号处理的量越大。在高分辨率处理方法中，以下描述了按分辨率降低的顺序排列的相对公知的处理方法。处理时间也按该顺序缩短。(I)ESPRIT > (2)MUSIO (3)最小模方法(MINIMUM NORM METHOD) > (4)线性估算方法(LINEAR ESTIMATION METHOD) > (5) CAPON 方法> (6) DBF术语“ESPRIT”是借助旋转不变技术的信号参数估算(Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Techniques)的缩写。"MUSIC，，是多信号分类(Multiple Signal Classification)的缩写，“DBF” 是数字波束形成(Digital Beam Forming)的缩写。如果注意处理时间，则处理时间特别地在(1)和(2)之间，以及在(3)和⑷之间极大地不同。这是因为在方法(1)和( 中，应通过本征值分解来处理信号协方差矩阵。具体地，在EsraiT方法(ι)中，需要多个本征值分解处理。图ι是在EraiT方法中如何处理信号的流程图。对于随后的简单描述，假设雷达设备配备有均勻间隔的线性阵列天线，其中在保持相等距离的直线上排列数目L个接收天线。在步骤SlOl，首先，估算到来波(incoming wave)的数目。接下来，在步骤S102， 从数目L个接收天线提取由数目N个接收天线构成的子阵列，同时移动相位参考点， 并且对由这些子阵列的组接收的信号应用空间平滑化方法(参考文献S. U. Pillai和 B. H. Kwon, Forward/Backward Spatial Smoothing Techniques for Coherent Signal Identification, IEEE Trans. Acoust. , Speech, Signal Processing, Vol. ASSP-37, pp. 8-15，January, 1989) 0接下来，在步骤S103，通过本征值分解来处理第Ns维相关矩阵 (the Nsth-dimensional correlation matrix)，并且在步骤 S104，抽出信号子空间向量。在LS (最小二乘)方法的情况下，在步骤S105，依据(rely on)最小二乘法计算正则矩阵Ψ。另一方面，在TLS(总体最小二乘)方法的情况下，在步骤S106，通过本征值分解来处理第2Ns维展开的(expanded)信号子空间矩阵。在步骤S107，形成在步骤S106获得的本征向量的矩阵。接下来，在步骤S108，从本征向量的矩阵计算正则矩阵Ψ。在通过LS方法或TLS方法得到正则矩阵Ψ之后，在步骤S109，计算第Ns维正则矩阵ψ的本征值，并且在步骤S110，计算角度。这里，Ns是通过公知的AIC(Akaike，s Information Criterion)等等估算的到来波的数目，并在最大处理负载时变为Ns = N-I。在基于EsraiT方法的处理中，具有最大处理负载的步骤是本征值分解，并且处理的负载随着矩阵的维数的增加而增加。根据ESPRIT方法进行本征值分解的频数依据处理在计算的道路中出现的正则矩阵Ψ的方法而不同，并且当使用LS方法时是两次(步骤 S103和S109)，而当使用TLS方法时是三次(步骤S103、S106和S109)。根据TLS方法，一般地，通过使用展开的矩阵来使本征向量中的误差最小化，因此，通过进行与LS方法相比增加的本征值分解的频数而获得高精确度。在应用EsraiT方法之前，通常有必要通过使用协方差矩阵的本征值来估算到来信号(incoming signal)(或到来波)的数目(步骤SlOl-因此，SlOl需要隐藏的本征值分解、QR分解或类似分解)。然而，由于其不佳的精确度，已知经常导致不正确的数目。此夕卜，考虑到ESraiT方法的处理时间的增加，基于试错类计算来估算信号的数目。此外，为了加快角度估算处理的运算速度，已知一种方法，其用于通过形成伪空间平滑化协方差矩阵并从所形成的矩阵选择来执行对象估算处理(例如专利文献1)。本发明要解决的问题是通过EsraiT方法需要很长的信号处理时间。具体地，必须在很短的时间段内执行各种处理(包括估算角度)的车载雷达伴有依据传统EsraiT方法而实质上难以估算角度的问题。[专利文献 l]JP-A-2009-210410
发明内容
根据本发明的一种雷达设备包括信号向量形成单元，用于基于从对象反射的、并通过使用多个接收天线接收的波来形成信号向量；协方差矩阵运算单元，用于产生信号协方差矩阵；子矩阵形成单元，用于从所述信号协方差矩阵提取子矩阵；正则矩阵运算单元， 用于从所述子矩阵计算正则矩阵；本征值分解单元，用于对所述正则矩阵应用本征值分解； 以及角度计算单元，用于从所述本征值计算所述对象所存在于的角度。本发明的雷达设备具有如下优点在ESPRIT方法中需要单次本征值分解，并且一次要处理的矩阵的维数为N-1，这使得可以抑制处理时间。
通过阅读以下与附图一起给出的详细说明，本发明的这些和其他特征和优点将被更好地理解，其中图1是传统EPRIT方法中的信号处理方法的流程图；图2是示例根据本发明的实施例1的雷达设备的构成的图；图3是示例信号处理单元中的信号处理的过程的流程图；图4是示例根据本发明的实施例1的雷达设备中的角度检测单元的结构的图；图5是示例根据本发明的实施例1的计算角度的过程的流程图6A示出根据传统TLS-ESPRIT方法的计算角度的结果；图6B示出通过使用本发明的雷达设备计算角度的结果；图7是示例根据本发明的实施例2的雷达设备中的角度检测单元的结构的图；图8是示例根据本发明的实施例2的计算角度的过程的流程图；图9是示例根据本发明的实施例3的雷达设备中的角度检测单元的结构的图；图10是示例根据本发明的实施例3的计算角度的过程的流程图；图11是示出当本征值为1时的到来信号的强度的图；图12是示出当本征值不为1时的到来信号的强度的图；图13是示例根据本发明的实施例4的雷达设备中的角度检测单元的结构的图；图14是根据本发明的实施例4的检验角度的可靠性的方法的流程图；图15是根据本发明的实施例5的检验角度的可靠性的方法的流程图；图16是根据本发明的实施例6的检验角度的可靠性的方法的流程图；以及图17是根据本发明的实施例7的检验角度的可靠性的方法的流程图。
具体实施例方式现在将参照附图描述根据本发明的雷达设备。然而，应注意，本发明的技术范围不受到其实施例的限制，而是还涵盖在权利要求中阐述的发明及其等同物。[实施例1]首先，将参照附图描述根据本发明的实施例1的雷达设备。图2是示例根据本发明的实施例1的雷达设备的构成的图。信号形成单元6通过信号处理单元9中的发送/接收控制单元12来控制，并且从信号形成单元6输出期望的调制信号。振荡器5馈送基于调制信号而调制的发送信号，并且从发送天线1发送电磁波2。发送信号从对象或目标(未示出)反射，并通过接收天线3a至3d作为反射波如至4d而被接收。接收信号通过混合器 7a至7d而与发送信号混合。之后，接收信号通过A/D转换器8a至8d被转换成数字信号， 馈送至信号处理单元9，通过快速傅立叶变换(FFT)单元10来处理，并且通过角度检测单元 11来检测对象的角度。这里，发送/接收天线的具体数目和随后阶段中的电路构成仅是许多实例中的一个。角度检测单元11包括用于执行本发明的信号处理方法的CPU 111和存储用于执行信号处理方法的程序和数据的存储器112。接下来，以下描述用于信号处理单元9中的信号处理的过程。图3是示例信号处理单元9中的信号处理的过程的流程图。在步骤S201，对向信号处理单元9馈送的接收信号进行傅立叶变换，并且在步骤S202，计算对象的角度。稍后将描述计算角度的方法。在步骤S203，计算与角度信息有关的(相对)距离和(相对)速度。在步骤S204，向信号处理单元9外部的单元发送包括其角度、距离和速度的目标/对象数据。信号处理单元9是通过计算机中的算术单元，例如CPU(中央处理单元)执行的程序，或者是其存储单元上的实体。本发明的雷达设备具有角度检测单元11的结构中的特征。图4示例根据本发明的实施例1的雷达设备中的角度检测单元11的结构。本发明的雷达设备中的角度检测单元11包括信号向量形成单元13、协方差矩阵运算单元14、子矩阵形成单元15、正则矩阵运算单元16、本征值分解单元17、和角度计算单元18。
信号向量形成单元13基于从对象反射的、并通过使用多个接收天线如至4d接收的波来形成信号向量。协方差矩阵运算单元14从信号向量计算协方差矩阵。子矩阵形成单元15从协方差矩阵形成子矩阵。当存在许多天线时，可适当地对协方差矩阵进行空间平滑化处理。当将四个接收天线用在随后的实施例中时，空间平滑化的效果很小。如果没有应用空间平滑化，因此，构成接收阵列的天线的总数L变为等于构成子阵列的天线的数目 N。正则矩阵运算单元16从子矩阵计算正则矩阵。本征值分解单元17计算正则矩阵的本征值。稍后将描述这些运算的过程。最后，角度计算单元18从本征值计算角度。接下来，以下描述根据本发明的实施例1的雷达设备中计算角度的方法。图5是示例根据本发明的实施例1的计算角度的过程的流程图。本发明中，将协方差矩阵中的列向量看作跨信号子空间的向量。首先，在步骤S301，信号向量形成单元13基于从对象反射的、并通过多个接收天线如至4d接收的波来形成信号向量。接下来，在步骤S302，协方差矩阵运算单元14从信号向量计算协方差矩阵。如果存在4个接收天线，则将协方差矩阵R 表述为以下的4乘4维的矩阵。一般地，对协方差矩阵进行集平均(或时间平均)处理E □， 以抑制在步骤S201不对接收信号进行傅立叶变换时的噪声，然而，这里并未对其进行描述以简化本发明的算法的描述。
权利要求
1.一种雷达设备，包括信号向量形成单元，用于基于从对象反射的、并通过使用多个接收天线接收的波来形成信号向量；子矩阵形成单元，用于基于所述信号向量形成子矩阵； 正则矩阵运算单元，用于从所述子矩阵计算正则矩阵； 本征值分解单元，用于计算所述正则矩阵的本征值；以及角度计算单元，用于从所述本征值计算所述对象所存在于的角度。
2.根据权利要求1的雷达设备，其中所述子矩阵是从依据所述信号向量计算的协方差矩阵而形成的。
3.根据权利要求1的雷达设备，其中所述子矩阵是通过使用依据所述信号向量形成的列向量而形成的。
4.根据权利要求1的雷达设备，其中所述子矩阵是通过使用依据所述信号向量计算的协方差矩阵而计算出的；且其中还提供以下单元评估函数形成单元，用于使用所述子矩阵形成评估函数；以及最小值计算单元，用于计算所述评估函数的最小值；且其中所述角度计算单元从所述最小值计算所述对象所存在于的角度。
5.根据权利要求1或4的雷达设备，其中所述雷达还包括角度可靠性评估单元，用于评估所述计算的角度的可靠性。
全文摘要
传统的ESPRIT方法伴有信号处理时间很长的问题。本发明的雷达设备包括信号向量形成单元，用于基于从对象反射的、并通过使用多个接收天线接收的波来形成信号向量；子矩阵形成单元，用于基于所述信号向量形成子矩阵；正则矩阵运算单元，用于从所述子矩阵计算正则矩阵；本征值分解单元，用于计算所述正则矩阵的本征值；以及角度计算单元，用于从所述本征值计算所述对象所存在于的角度。
文档编号G01S7/02GK102466794SQ20111035412
公开日2012年5月23日 申请日期2011年11月10日 优先权日2010年11月10日
发明者白川和雄, 黑野泰宽 申请人:富士通天株式会社, 富士通株式会社