本发明涉及交通速度和流量监控领域，是一种雷达天线的倾角感知方法。所涉及的对象包括超声波、微波、激光且不限于这些的空间波传输类型速度或者流量检测装置。
背景技术：
：交通测速和流量检测领域，雷达天线的倾角是指雷达天线辐射面垂直中轴线与重力方向的夹角。实际雷达安装的倾角θ需求，来源于两个参数(示意如图1)：其中雷达安装高度h；雷达检测中心区域与雷达之间的水平距离l；目前交通测速和流量检测领域，天线的倾角是绝大多数是通过雷达安装时机械确定，通过雷达安装高度和雷达检测中心位置到安装位置水平距离两个参数得到具体的倾角值。该种方法需要预先安装高度和水平距离两个参数，工程量比较大。另外在实际运行过程中，由于外如风力作用会出现倾角偏移，该偏移设备是无法知道的，就会导致基于该参数的雷达测量误差。另一种方法就是在天线上内置倾角传感器，可以实时获取倾角值，这是在移动通信基站天线机械倾角自适应获取比较常用的方法，但是在交通测速或者流量检测方面，这种方法几乎没有应用。该方法需要增加倾角传感器，成本略高。因此，需要一种不额外增加倾角传感器的情况下，能得出倾角的装置。技术实现要素：本发明克服了现有技术的不足，提供了不额外增加倾角传感器的情况下，利用雷达本身的特征和原理，获取倾角的一种测速雷达倾角感知方法。为了解决上述技术问题，本发明的技术方案如下：一种测速雷达倾角感知方法，包括测速雷达传感器、倾角处理单元、雷达控制单元，所述测速雷达传感器与倾角处理单元、雷达控制单元电性连接，所述倾角处理单元与雷达控制单元电性连接；具体倾角感知方法包括如下处理步骤：101)获取测速雷达传感器上的数据步骤：提起测速雷达本身设置拥有的本振频率值，并由测速雷达传感器与其拥有的计时器之间获取实时检测多普勒频率vs时间的数据值、多普勒频率分量的信号强度vs时间的数据值；102)获取峰值幅度及其对应的时间的步骤：根据步骤101)中多普勒频率分量的信号强度vs时间的数据值中，通过冒泡对比找到峰值；103)根据多普勒原理得到倾斜角的步骤：根据步骤102)获得的数据参数由多普勒原理得到倾斜角；其中多普勒原理的多普勒频移值为如下公式(a)：fd为多普勒频移值，fc为本振频率值，c为光速，v为朝雷达水平运动的汽车发射雷达信号的向速度；由公式(a)且结合雷达高度h和时间t推导得到公式(b)：将θ＝arcsinx进行结合推导，因0°≤θ≤90°,则0≤x≤1；因此可推导得到公式(c)：由此得出角度值θ；104)获得最终倾斜角的步骤：将步骤103)多次获得的角度值θ，通过统计分析找出倾角分布的中值并将该中值作为最后的倾斜角值。进一步的，所述雷达控制单元发送控制信息给倾角处理单元，倾角处理单元反馈运算后的信息给雷达控制单元。进一步的，所述测速雷达传感器将多普勒频率vs时间的数据值、多普勒频率分量的信号强度vs时间的数据值都传输给倾角处理单元。进一步的，所述雷达控制单元发送控制信息给测速雷达传感器，所述测速雷达传感器将检测信息实时传输给雷达控制单元。本发明相比现有技术优点在于：本发明结构设计简单、合理，制作方便，实用性强，生产成本相对较低，极易推广使用。外壳在更换时，一般是带接口的面，其他几个面基本很少换，故将底板从外壳上拆卸下来，就可以实现替换了，操作方便，十分灵活，同时，该外壳具有良好的通用性，进而降低外壳的制作成本。附图说明图1为天线倾角示意图；图2为本发明的匀速运动的多普勒效应原理图；图3为本发明的模块结构示意图；图4为本发明的流程图。具体实施方式下面结合附图和具体实施方式对本发明进一步说明。如图1至图4所示，一种测速雷达倾角感知方法，包括测速雷达传感器、倾角处理单元、雷达控制单元，所述测速雷达传感器与倾角处理单元、雷达控制单元电性连接，所述倾角处理单元与雷达控制单元电性连接。所述雷达控制单元发送控制信息给倾角处理单元，倾角处理单元反馈运算后的信息给雷达控制单元。所述测速雷达传感器将多普勒频率vs时间的数据值、多普勒频率分量的信号强度vs时间的数据值都传输给倾角处理单元。所述雷达控制单元发送控制信息给测速雷达传感器，所述测速雷达传感器将检测信息实时传输给雷达控制单元。具体倾角感知方法包括如下处理步骤：101)获取测速雷达传感器上的数据步骤：提起测速雷达本身设置拥有的本振频率值，并由测速雷达传感器与其拥有的计时器之间获取实时检测多普勒频率vs时间的数据值、多普勒频率分量的信号强度vs时间的数据值。102)获取峰值幅度及其对应的时间的步骤：根据步骤101)中多普勒频率分量的信号强度vs时间的数据值中，通过冒泡对比找到峰值。即在数据采集时，实时将模数转换采样数据：得到如下数据表…u1u2u…u4095u4096…其中u1-u4096为采样信号得到相对电压值。并通过傅里叶变换得到信号在频域上的对应数据簇：得到如下数据表…fft1fft2fft…fft4095fft4096…其中fft1-fft4096即为采样信号在频域上的对应数据簇。通过多普勒频率来得到由傅里叶变换后的数据的最大值的索引值即最大正弦分量，即得到实时检测多普勒频率vs时间的数据值中的最大值，以及将多普勒频率分量的信号强度vs时间的数据值中得到最大值，并将对应的时间值中找到所在的最大值。103)根据多普勒原理得到倾斜角的步骤：根据步骤102)获得的数据参数由多普勒原理得到倾斜角；其中多普勒原理的多普勒频移值为如下公式(a)：fd为多普勒频移值，fc为本振频率值，c为光速，v为朝雷达水平运动的汽车发射雷达信号的向速度；由公式(a)且结合雷达高度h和时间t推导得到公式(b)：将θ＝arcsinx进行结合推导，因0°≤θ≤90°,则0≤x≤1；即通过检测时间差来获得多普勒频率频移偏差值，并依据已知的参数(光速c、雷达高度h、雷达载波频率fc)，推导得到公式(c)：由此得出角度值θ。即因为公式(c)可得三个根，根据雷达实际倾角分布范围为：0°≤θ≤90,则选择在0≤x≤1的根值，其他舍去，从而得到x解后，求x的反正弦(θ＝arcsinx)，从而得到角度值θ。104)获得最终倾斜角的步骤：将步骤103)多次获得的角度值θ，通过统计分析找出倾角分布的中值并将该中值作为最后的倾斜角值。即为了保证倾角测量结果的可靠性：将剔除多车同时进入雷达感应区的情况，保证每次计算的都是单车运动情况，且可以将一段时间内，将每次单车运动倾角测试结果进行统计分析，找出倾角分布中值，并将该中值为作为最后的倾角值，来大大降低误差可能性。以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本
技术领域：
的普通技术人员，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明保护范围内。当前第1页12