具有干扰抑制的雷达感测的制作方法
本公开涉及雷达传感器领域，尤其涉及具有干扰抑制的雷达感测技术。
背景技术：
雷达传感器可以在许多感测应用中找到，在这些感测应用中要测量对象的距离和速度。在汽车行业，对可用于所谓的高级驾驶员辅助系统(adas)的雷达传感器的需求不断增加。高级驾驶员辅助系统的示例是“自适应巡航控制”(acc)和“雷达巡航控制”系统。这样的系统可用于自动调节汽车的速度，以便与前方行驶的其他汽车保持安全距离。高级驾驶员辅助系统的另一个示例是盲点监测器，其可以使用雷达传感器检测车辆盲点中的其他车辆。特别地，自动驾驶小汽车可以使用诸如雷达传感器的许多传感器，以检测和定位其周围的各种对象。关于自动驾驶小汽车区域中对象的位置和速度的信息用于帮助安全地导航。
现代雷达系统利用高度集成的rf电路，高度集成的rf电路可以在一个单个封装(单芯片收发器)中包含雷达收发器的rf前端的所有核心功能。这样的rf前端通常尤其包括本地rf振荡器(lo)、功率放大器(pa)、低噪声放大器(lna)以及混频器。频率调制连续波(fmcw)雷达系统使用雷达信号，通过使信号频率斜升和斜降来调制该雷达信号的频率。这样的雷达信号通常被称为“啁啾信号”或简称为啁啾。雷达传感器通常使用一个或多个天线来辐射啁啾的序列，并且辐射信号由位于雷达传感器的“视场”中的一个或多个对象(称为雷达目标)背向散射。雷达传感器接收并处理背向散射信号(雷达回波)。通常使用数字信号处理来完成雷达目标的检测。
随着越来越多的汽车配备雷达传感器，干扰正成为一个问题。也就是说，由第一雷达传感器(安装在一辆汽车中)辐射的雷达信号可以散布到第二雷达传感器(安装在另一辆汽车中)的接收天线并且损害第二雷达传感器的操作。
技术实现要素：
本文描述了一种用于处理雷达数据的方法。根据一个实施例，该方法包括基于从雷达接收器接收的数字雷达信号计算范围(range)映射。范围映射包括针对多个离散频率值和多个离散时间值的频谱值，其中每个频谱值由至少第一参数表示。此外，该方法包括针对至少一个离散频率值，平滑范围映射中的至少第一参数。
根据另一实施例，方法包括基于从雷达接收器接收的数字雷达信号计算范围映射。范围映射包括针对多个离散频率值和多个离散时间值的频谱值，其中每个频谱值由至少第一参数表示。方法还包括针对至少一个离散频率值，将操作应用于范围映射中的至少第一参数。此外，基于范围映射计算范围/多普勒映射，并且基于范围/多普勒映射并且使用操作的结果，来完成雷达目标检测。
进一步地，本文描述了雷达设备。根据一个实施例，雷达设备包括配置成提供数字雷达信号的雷达接收器、以及处理器。在该实施例中，处理器被配置为基于数字雷达信号计算范围映射，其中范围映射包括针对多个离散频率值和多个离散时间值的频谱值；每个频谱值由至少第一参数表示。此外，处理器被配置为针对至少一个离散频率值，平滑范围映射中的至少第一参数。
根据另一实施例，雷达设备包括配置成提供数字雷达信号的雷达接收器、以及处理器。在该实施例中，处理器被配置为基于数字雷达信号计算范围映射，其中范围映射包括针对多个离散频率值和多个离散时间值的频谱值；每个频谱值由至少第一参数表示。此外，处理器被配置为针对与至少一个离散频率值对应的范围映射值，将操作应用于范围映射中的至少第一参数，以基于范围映射计算范围/多普勒映射，并且以基于范围/多普勒映射并使用操作的结果来执行雷达目标检测。
附图说明
参考以下附图和描述可以更好地理解本发明。图中的部件不一定按比例；相反，重点在于说明本发明的原理。在附图中，同样的参考数字表示对应的部分。在附图中：
图1是示出用于距离和/或速度测量的fmcw雷达系统的操作原理的草图。
图2包括说明fmcw雷达系统中使用的rf信号的频率调制的两个时序图。
图3是示出fmcw雷达设备的基本结构的框图。
图4是示出模拟rf前端的一个示例的电路图，其可以包括在图3的fmcw雷达设备中。
图5是示出用于雷达传感器中的数据采集的啁啾序列的时序图。
图6示出了通常用于雷达传感器的范围多普勒信号处理的概念。
图7示出了干扰如何散布到雷达传感器的接收器的一个示例。
图8在时序图中示出了雷达传感器的发射信号和来自干扰源的干扰信号，其中这些信号的频率随时间波形至少部分地重叠。
图9示出了包括雷达信号(在下变频到基带之后)的一个示例性波形，该雷达信号包括来自目标的雷达回波和图8中所示的干扰。
图10是示出雷达传感器的模拟rf前端和干扰源的模拟rf前端的一个示例的电路图。
图11是示出用于抑制/减少数字雷达信号中的干扰的方法的一个示例性实现方式的流程图。
图12示出了范围映射的结构。
图13示出了一个示例性波形，该示例性波形示出了针对频率仓的随时间的信号功率，包括仅有噪声、噪声和雷达回波、以及噪声和干扰。
图14示出了包括在图12的范围映射中的幅度的平滑。
图15示出了包括在图12的范围映射中的频谱值的相位如何由于干扰而可能失真的示例。
图16示出了如何可以沿着慢时间轴将滑动窗口操作应用于范围映射以用于检测干扰的存在。
图17是示出使用滑动窗口统计的干扰检测的一个示例性实现方式的流程图。
具体实施方式
图1示出了传统的频率调制连续波(fmcw)雷达传感器1。在本示例中，分开的发射(tx)天线5和接收(rx)天线6被分别使用(双基地或伪单基地雷达配置)。然而，应当注意，可以使用单个天线，使得接收天线和发射天线在物理上将是相同的(单基地雷达配置)。发射天线5连续地辐射rf信号srf(t)，例如通过锯齿信号(周期性线性斜波信号)对rf信号srf(t)进行频率调制。辐射信号srf(t)在对象t处背向散射，对象t位于雷达设备的测量范围内的雷达信道中，并且背向散射信号yrf(t)由接收天线6接收。对象t通常被称为雷达目标。在更一般的示例中，多于一个目标可以在雷达传感器的视场中，并且可以使用天线阵列代替单个rx天线。类似地，可以使用天线阵列代替单个tx天线。使用天线阵列允许对雷达回波的入射角(通常称为到达方向(doa))的测量。到达方向的测量对于许多应用是重要的，并且因此大多数雷达传感器将使用天线阵列。为了使附图简单，图中仅示出了一个tx天线和一个rx天线。应当理解，本文描述的概念可容易地应用于具有天线阵列的雷达传感器。
图2示出了所提到的信号srf(t)的频率调制。如图2的第一图所示，信号srf(t)由一系列“啁啾”组成，“啁啾”即为具有增加(上啁啾)或减小(下啁啾)频率的正弦波形。在本示例中，啁啾的瞬时频率flo(t)在限定的时间跨度tchirp内从起始频率fstart线性地增加到停止频率fstop(参见图2的第二图)。这种啁啾也称为线性频率斜波。图2中示出了三个相同的线性频率斜波。然而，应当注意，参数fstart，fstop，tchirp以及个体频率斜波之间的间歇可以根据雷达设备1的实际实现方式而变化。在实践中，频率变化可以是例如线性的(线性啁啾、频率斜波)、指数的(指数啁啾)或双曲线的(双曲线啁啾)。
图3是示出雷达传感器1的示例性结构的框图。因此，至少一个发射天线5(tx天线)和至少一个接收天线6(rx天线)连接到rf前端10，rf前端10可以集成在半导体芯片中，该半导体芯片通常称为单片微波集成电路(mmic)。rf前端10可以包括用于rf信号处理所需的所有电路部件。这样的电路部件可以包括例如本地振荡器(lo)、rf功率放大器、低噪声放大器(lna)、诸如环形耦合器(rat-race-coupler)和循环器的定向耦合器、以及用于将rf信号(例如接收信号yrf(t)，参见图1)下变频到基带或if带中的混频器。如所提到的，可以使用天线阵列代替单个天线。所描绘的示例示出了双基地(或伪单基地)雷达系统，其具有分开的rx和tx天线。在单基地雷达系统的情况下，单个天线或单个天线阵列可以用于接收和发射电磁(雷达)信号两者。在这种情况下，定向耦合器(例如循环器)可用于将要发射到雷达信道的rf信号与从雷达信道接收的rf信号分开。
在频率调制连续波(fmcw)雷达传感器的情况下，由tx天线5辐射的rf信号可以在大约20ghz(例如24ghz)和81ghz(例如，在汽车应用中大约为77ghz)之间的范围内。如所提到的，由rx天线6接收的rf信号包括雷达回波，即已经在雷达目标处背向散射的信号。接收的rf信号yrf(t)被下变频到基带，并且使用模拟信号处理在基带中进一步处理(参见图3，基带信号处理链20)，这基本上包括基带信号的滤波和放大。最后使用一个或多个模数转换器30对基带信号进行数字化，并且在数字域中进一步处理基带信号(参见图3，例如在数字信号处理器40中实现的数字信号处理链)。整个系统由系统控制器50控制，系统控制器50可以至少部分地使用执行适当固件的处理器来实现。处理器可以被包括在例如微控制器、数字信号处理器等中。数字信号处理器40(dsp)可以是系统控制器50的一部分或与其分开。rf前端10和模拟基带信号处理链20(可选地，以及adc30)可以集成在单个mmic中。然而，部件可以分布在两个或更多个集成电路之中。
图4示出了rf前端10的一个示例性实现方式，其可以包括在图3中所示的雷达传感器中。应当注意，图4是示出rf前端的基本结构的简化电路图。实际的实现方式(其可能在很大程度上取决于应用)当然更复杂。rf前端10包括产生rf信号slo(t)的本地振荡器(lo)101，rf信号slo(t)可以如上文参考图2所解释的那样被频率调制。信号slo(t)也被称为lo信号。在雷达应用中，lo信号通常在shf(超高频)带或ehf(极高频)带中，例如在汽车应用中介于76ghz和81ghz之间。
lo信号slo(t)在发射信号路径中以及在接收信号路径中被处理。由tx天线5辐射的发射信号srf(t)通过例如使用rf功率放大器102放大lo信号slo(t)来产生。例如经由带状线、耦合器、匹配网络等，放大器102的输出耦合到tx天线5。由rx天线6提供的接收信号yrf(t)被提供到混频器104。在本示例中，接收信号yrf(t)(即天线信号)由rf放大器103(例如具有增益g的低噪声放大器)预放大，使得混频器在其rf输入处接收放大信号g·yrf(t)。混频器104在其参考输入处还接收lo信号slo(t)，并且被配置为将放大信号g·yrf(t)下变频到基带中。在混频器输出处得到的基带信号表示为ybb(t)。基带信号ybb(t)由模拟基带信号处理链20(还参见图3)进一步处理，模拟基带信号处理链20基本上包括一个或多个滤波器(例如带通21)以去除不需要的边带和图像频率、以及诸如放大器22的一个或多个放大器。可以提供给模数转换器(参见图3)的模拟输出信号表示为y(t)。
在本示例中，混频器104将rf信号g·yrf(t)(放大的天线信号)下变频到基带中。相应的基带信号(混频器输出信号)由ybb(t)表示。下变频可以在单个阶段(即从rf带到基带中)中完成，或者经由一个或多个中间阶段(从rf带到if带中，随后到基带中)完成。模拟输出信号y(t)可以使用模数转换器30(参见图3，在图4中未示出)被数字化，并且相应的数字输出信号表示为y[n]。该信号也称为数字雷达信号。
图5示意性地示出了在fmcw雷达传感器中通常实现的示例性fm方案。在所描绘的示例中，发射十六个上啁啾的序列，以用于一次数据采集。应当注意，在实践中，啁啾序列通常包括更多的啁啾(例如256个啁啾)，并且本示例仅为了说明目的而被简化。在本文描述的实施例中，表征啁啾序列的个体啁啾的斜波参数(起始和停止频率、频率变化的陡度、啁啾之前的调制间歇等)在序列期间是恒定的。然而，在一些实施例中，斜波参数中的一个或多个斜波参数可以在啁啾序列的啁啾之间变化。用于评估雷达回波的一种示例性信号处理方法在图6中示出。所描绘的信号处理方案通常被称为范围/多普勒处理，并且通常用于雷达传感器中，以在通过所谓的范围/多普勒映射所表示的范围/速度域中检测雷达目标(见图6)。
图6示出了由fmcw雷达传感器使用的测量原理，该fmcw雷达传感器辐射频率调制的雷达信号，该频率调制的雷达信号使用锯齿形调制信号进行调制。图6的图(a)示出了传出雷达信号(实线，参见图4，信号srf(f))和相应的传入雷达信号(虚线，参见图4，信号yrf(t))的随时间的频率。因此，传出雷达信号的频率从起始频率fstart线性增加到停止频率fstop(0号啁啾)，然后回落到fstart并再次增加，直到达到停止频率fstop(1号啁啾)，等等。如前文参考图5所述，传出雷达信号由“频率斜波”(也被称为“啁啾脉冲”或“啁啾”)的序列组成。取决于应用，可以在两个连续的啁啾之间插入限定的调制间歇，其中在间歇期间，雷达信号可以保持在停止频率或起始频率(或者在停止和开始频率之间的任何频率)。一个啁啾的持续时间tchirp可以在从几微秒直到几毫秒(例如20μs至2000μs)的范围内。然而，取决于应用，实际值可以更大或更小。
由于从tx天线到雷达目标(雷达信号在此处背向散射)并且返回rx天线的雷达信号的行进时间，传入雷达信号(由rx天线接收)相对于传出雷达信号(由天线辐射)滞后时滞δt。时滞δt通常被称为往返延迟rtd。雷达目标距离雷达传感器的距离dt是dt＝c·δt/2，即光速c乘以时滞δt的一半。从图6的图(a)可以看出，时滞δt导致频移δf，频移δf可以通过对传入信号进行下混频(参见图4，混频器104，图6的图(b))、数字化基带信号以及执行随后的数字频谱分析来确定；频移在基带信号中表现为拍频。当使用线性啁啾(即锯齿形调制信号)时，时滞δt可以计算为δt＝δf/k，其中因子k是频率斜波的陡度，其可以计算为k＝(fstop-fstart)/tchirp。
尽管上文已经概述了fmcw雷达传感器的基本操作原理，但是应该注意，可以在实践中应用更复杂的信号处理。特别地，由于多普勒效应而产生的传入信号的附加频移fd可能引起距离测量中的误差，因为多普勒频移fd增加了频移δf，如上面所解释的，频移δf是由于雷达信号的行进时间δt(往返延迟rtd)而产生的。取决于应用，也可以从传出和传入雷达信号估算多普勒频移，而在一些应用中，多普勒频移对于距离测量来说可以忽略不计。特别地，这可以是当啁啾持续时间tchirp短时的情况，使得针对雷达传感器的测量范围内的任何距离，与多普勒频移fd相比，频移δf将是高的。在本示例中，雷达信号的频率从fstart增加到fstop，这造成所谓的“上啁啾”。然而，相同的测量技术可以应用于“下啁啾”，即停止频率fstop低于起始频率fstart并且频率在啁啾期间从fstart减小到fstop的时候。在一些雷达系统中，当基于“上啁啾”和基于“下啁啾”计算距离时，可以消除多普勒频移。理论上，雷达目标的实际测量距离dt可以计算为从上啁啾回波获得的距离值和从下啁啾回波获得的距离值的平均值；通过平均的方式，多普勒频移被抵消。
数字fmcw雷达信号的一种示例性标准信号处理技术(参见图3，dsp40)包括计算范围-多普勒映射(也称为范围-多普勒图像)。通常，如图6的图(b)所示的，通过发射线性啁啾序列、并且将来自目标的延迟回波(参见图4，信号yrf(t))与发射信号的副本混频(下变频)(参见图4，混频器104)，线性fmcw雷达获得目标信息(即雷达目标的距离、角度和速度)。目标范围信息(即传感器和雷达目标之间的距离)可以从该下变频信号的频谱中提取。例如，通过如下文更详细描述的两阶段傅里叶变换，可以获得范围-多普勒映射。范围-多普勒映射可以用作各种目标检测、识别和分类算法的基础。
如上文所述，雷达目标距离雷达传感器的距离dt可以被计算为
dt＝c·δf·tchirp/(2·b)，(1)
其中δf表示拍频，并且b表示啁啾的带宽(b＝|fstop-fstart|)。因此，线性fmcw雷达的基本信号处理涉及通过频谱分析确定拍频。当雷达目标移动时，必须考虑多普勒效应，以确定雷达目标的速度(相对于雷达传感器)。这可以基于所提到的范围-多普勒映射来完成，范围-多普勒映射可以使用所谓的范围-多普勒处理来计算。
用于计算范围-多普勒映射的常用方法包括两个步骤，其中每个步骤包括几个傅里叶变换的计算，傅里叶变换通常使用快速傅立叶变换(fft)算法来实现。对于以下示例，假设由adc30(参见图4)提供的数字雷达信号y[n]包括表示m个啁啾的n×m个样本，其中每个啁啾由n个样本(采样时间间隔tsample)组成。这些n×m个样本可以排列成具有n个行和m个列的二维阵列y[n,m](参见图6的图(c))。阵列y[n,m]的每列代表一个啁啾。阵列y[n,m]的第n行包括每个啁啾的第n个样本。行索引n也可以被视为“快”时间轴上的离散时间值n·tsample。类似地，列索引m(啁啾号)可以被视为“慢”时间轴上的离散时间值m·tchirp。
在第一阶段中，将第一fft(通常称为范围fft)应用于每个啁啾。即，针对阵列y[n,m]的m个列中的每一列，计算fft。换句话说，fft沿“快”时间轴应用于矩阵y[n,m]。得到的傅立叶变换也可以排列成二维阵列，称为范围映射r[n,m]，其中m个列包括m个啁啾的傅里叶变换。n个行中的每一行包括针对特定离散频率值(通常称为频率仓)的(复值)频谱值。范围映射r[n,m]在图6的图(c)中示出。来自目标的雷达回波将造成出现在特定频率仓处(或附近)的峰值。通常，峰值将出现在所有列中，即在所有(傅里叶变换的)啁啾中。例如根据等式(1)，频率仓的频率值可以转换成范围信息。
在第二阶段中，将第二fft(通常称为多普勒fft)应用于范围映射r[n,m]的n个行中的每一行。每个行包括针对特定频率仓的m个啁啾的m个频谱值，其中每个频率仓对应于雷达目标的特定范围/距离。换句话说，fft沿“慢”时间轴应用于范围映射r[n,m]。得到的傅里叶变换也可以排列成二维阵列，称为范围/多普勒映射x[n,m]。来自目标的雷达回波将造成出现在范围/多普勒映射x[n,m]的特定位置中的峰值。出现峰值的行号n∈[0，...，n-1]表示频率仓，并且相应的频率值可以例如根据等式(1)被转换为范围信息。峰值出现的列号m∈[0，...，m-1]表示可以转换为速度信息的多普勒频率(由于多普勒效应引起的频移)。在多于一个rx天线的情况下，可以针对每个天线计算范围/多普勒映射xa[n,m]，其中a表示相应rx天线的索引(a＝0，1，...a-1，a表示rx天线的数量)。范围/多普勒映射xa[n,m]可以堆叠成三维阵列，有时称为“雷达数据立方”。应当理解，参数n和m可以相等，但通常将是不同的。
如所提到的，范围映射r[n,m]、范围-多普勒映射x[n,m]或雷达数据立方可用作用于各种信号处理技术的输入数据，以检测在雷达传感器的周围(视场)中的雷达目标。例如，已知各种峰值检测算法，以检测由雷达信道中的对象(雷达目标)引起的范围映射或范围/多普勒映射中的峰值(即局部极大值、fft峰值)。即，如果范围映射或范围多普勒映射中的值超过特定阈值，则目标可以被检测到。然而，也可以使用更复杂的检测算法。执行附加的信号处理步骤，以从检测到的fft峰值获得雷达目标列表。
与任何测量数据一样，范围/多普勒映射中的频谱值包括噪声。因此，fft峰值的可检测性和检测到的峰值的可靠性取决于噪声基底。各种噪声源可以贡献于噪声基底，特别是本地振荡器(参见图4，振荡器101)的相位噪声。当相同或相似类型的更多雷达传感器在相同环境(例如，道路的相同部分)中操作时发生的另一现象是干扰。在这种情况下，雷达传感器的rx天线接收的信号不仅包括雷达回波和噪声，还包括由在相同频率范围内操作的一个或多个其他雷达传感器辐射并且散布到rx天线的信号。当考虑特定的雷达传感器时，在相同环境中操作的任何其他雷达传感器是潜在的干扰源，并且由一个或多个干扰源辐射的雷达信号被称为干扰信号。由雷达传感器的rf前端接收的干扰信号叠加在由真实目标引起的雷达回波上，并且可以至少暂时将总的噪声基底增加到如此高的值，使得雷达目标的检测变得不可能或者至少容易出错。
图7示出了一个简单示例，示出了干扰源可以如何干扰所接收的雷达回波。因此，图7示出了具有三条车道和四个车辆v1、v2、v3和v4的道路。至少车辆v1和v4配备有雷达传感器。车辆v1的雷达传感器辐射rf雷达信号srf(t)，并且接收信号yrf(t)包括从前方行驶的车辆v2和v3以及从接近交通的车辆v4背向散射的雷达回波。此外，由车辆v1的雷达传感器接收的信号yrf(t)包括由接近车辆v4的雷达传感器(对于车辆v1的雷达传感器来说，其是干扰源)辐射的雷达信号(干扰信号)。
由车辆v1的雷达传感器接收的信号yrf(t)可以被写为
yrf(t)＝yrf，t(t)+yrf，i(t).，其中(2)
在上面的等式(2)至(4)中，信号yrf，t(t)和yrf，i(t)是分别由于真实雷达目标和干扰而引起的接收信号yrf(t)的信号分量。在实践中，可能存在多于一个雷达回波和多于一个干扰源。等式(3)表示由u个不同雷达目标引起的雷达回波的总和，其中at，i是雷达信号的衰减，并且δtt，i是由第i个雷达目标引起的往返延迟。类似地，等式(4)表示由v个干扰源引起的干扰信号的总和，其中ai，i表示辐射干扰信号srf，i′(t)的衰减，并且δti，i表示相关联的延迟(对于每个干扰源i＝0，1，......v-1)。应当注意，由车辆v1的雷达传感器辐射的雷达信号srf(t)以及例如由车辆v4的雷达传感器辐射的干扰雷达信号srf，0′(t)(干扰信号，索引i＝0)通常将包括具有不同啁啾参数(起始/停止频率、啁啾持续时间、重复率等)的不同啁啾序列。应当注意，由于干扰引起的信号分量yrf，i(t)的振幅通常显著高于由于雷达回波引起的信号分量yrf，t(t)的振幅。
通过示例的方式，图8和图9示出了干扰源可以如何干扰由雷达传感器接收的信号yrf(t)中包括的雷达回波。图8示出了由雷达传感器辐射的一个啁啾(啁啾持续时间60μs)随时间的频率。辐射信号srf(t)的起始频率约为76250mhz，并且停止频率约为76600mhz。从另一个雷达传感器产生的干扰信号yrf,i(t)包括上啁啾以及随后的下啁啾，该上啁啾在大约76100mhz处开始并且在76580mhz处停止(啁啾持续时间为30μs)，该随后的下啁啾在前一个上啁啾的停止频率(76580mhz)处开始并且在下一个上啁啾的起始频率(76100mhz)处停止，该随后的下啁啾的啁啾持续时间为10μs。雷达传感器的基带信号的带宽b在图8中用虚线表示，带宽b基本上由基带信号处理链20(特别是由图4中所示的滤波器21)确定。图9示出了从在雷达传感器中下变频到基带的干扰信号yrf,i(t)得到的(预处理的)基带信号y(t)的示例性波形。可以看出，在干扰信号的频率在雷达传感器的带宽b内的那些时间间隔中(参见图8)，由于干扰引起的信号分量具有显著的振幅。在本示例中，干扰在60μs的啁啾持续时间期间发生三次，即大约在7μs、28μs和42μs处。如所提到的，干扰信号的功率通常高于来自真实目标的雷达回波的功率。此外，干扰信号和特定雷达传感器的发射信号通常是不相关的，因此干扰可以被视为噪声并且增加了总的噪声基底。
图10通过框图的方式示出了干扰信号yrf,i(t)如何被下变频到基带并且叠加在来自真实雷达目标的雷达回波yrf,t(t)上(参见等式(2)至(4))。图10示出了之前参考图4描述的雷达传感器的rf前端10。本地振荡器101被配置为生成振荡器信号slo(t)，其包括啁啾序列，啁啾序列被放大(放大器102)并且作为发射信号srf(t)经由tx天线5被辐射。在目标t处背向散射并且由rx天线6接收的信号表示为yrf,t(t)(参见等式(3)，目标的数量u为1)。此外，图10示出了另一雷达传感器的rf前端10'，其包括用于产生振荡器信号slo'(t)的lo振荡器101'。振荡器信号slo'(t)也包括啁啾序列(不同于信号slo(t))，该啁啾序列被放大(放大器102')并且由tx天线6'辐射为干扰信号srf'(t)。到达第一雷达传感器的天线6的干扰信号表示为yrf,i(t)(参见等式(4)，干扰源的数量v为1)。
雷达回波yrf,t(t)和干扰信号yrf,i(t)两者均由天线6接收并叠加在混频器104的rf输入处。从图10可以看出，以与接收信号yrf(t)中包括的雷达回波yrf,t(t)相同的方式，接收信号yrf(t)的干扰信号分量yrf,i(t)被下变频到基带中。因此，当发射信号的瞬时频率flo与接收的干扰信号yrf,i(t)的瞬时频率之间的频率差位于基带信号处理链20的带宽b内时，干扰也将存在于数字信号y[n]中。剩余选项是丢弃受影响的啁啾的样本，或者通过采用数字信号处理技术来(至少部分地)抑制剩余的干扰。
旨在消除数字域中的干扰的两种方法是时域阈值化(tdt)和频域阈值化(fdt)。两种方法都自适应地计算阈值，该阈值用于区分来自真实目标的雷达回波与干扰。然而，在现实世界的情况下，找到允许在雷达回波和干扰之间进行可靠区分的阈值可能是困难的。此外，当使用fdt时，如果超过阈值，则在进一步处理期间将丢弃并忽略受影响的啁啾(或者受影响的样本)。使用tdt的方法仅丢弃啁啾的受影响部分。下文描述的信号处理方法的示例允许(至少部分的)干扰抑制，而不需要阈值来区分雷达回波与干扰。
图11是示出用于抑制或减少数字域中的干扰的一种示例性方法的流程图，该方法特别是基于通过对数字(基带)雷达信号y[n](参见图4和图10)进行采样而获得的范围-映射r[n,m]。在第一步骤s1中，从数字雷达信号y[n]计算范围映射r[n]，数字雷达信号y[n]表示特定数量的啁啾的序列。在不失一般性的情况下，啁啾的数量表示为m，并且选择采样率，使得每个啁啾由n个样本表示。因此，处理数字雷达信号y[n]的n×m个样本。如图6的图(b)和图(c)所示，这些样本可以排列在n×m矩阵中，该n×m矩阵在此表示为y[n,m]。可以通过对m个列中的每一列应用fft来获得范围映射r[n,m]。范围映射r[n,m]的行索引n表示离散频率值(频率仓)，并且列索引m表示啁啾号(或慢时间轴上的时间值)。
如上文参考图6所解释的，范围映射r[n,m]的m个列包括数字雷达信号y[n]的m个段的频谱，数字雷达信号y[n]表示由包括在发射的rf信号srf(t)中的啁啾引起的雷达回波。也就是说，范围映射r[n,m]的矩阵元素是复值频谱值
其中，an，m表示幅度，
再次参考图11的流程图，对于范围映射的至少一个、一些或所有频率仓n，将平滑操作应用在第一参数的序列(例如，幅度(an，0，an，1，...，an，m，...，an，m-1))上(图11，步骤s2，n＝0，...，n-1)。换句话说，平滑操作被应用于范围映射r[n,m]的至少一行(或逐行地应用于每个行)，其中平滑操作可以是非线性操作，并且仅影响幅度值an，m，而相位值
在步骤s3中，可以以传统方式从平滑的范围映射计算范围多普勒映射x[n,m](参见图6)，并且可以使用任何已知的算法基于范围多普勒映射x[n,m]完成目标检测(距离、速度)(步骤s4)。如所提到的，每个频率仓n对应于特定范围/距离值。在以下示例中，第一参数是范围映射中的频谱值的幅度，并且相位可以被视为第二参数。然而，应当注意，本公开不限于幅度的平滑。
在下文中，更详细地讨论平滑操作。图12示出了范围映射r[n,m]，其行包括用于平滑操作的输入数据。应当注意，在图12中仅示出了幅度an，m，以便使图示简单。在更详细地讨论平滑操作之前，针对已通过仿真获得的特定示例，分析范围映射r[n,m]中的幅度值an，m。图13中所示的波形分别表示针对三个不同的频率仓n1、n2和n3(即，r[n,m]的三个不同的行)的幅度值an，m、an2，m和an2，m。在本示例中，啁啾数量m是256(m＝0，...，255)。
在图13中，虚线表示与频率仓n3相关联的序列r[n3,m]＝(an30，an3，1，...，an3，255)。该频率仓n3中的幅度(对应于信号功率)基本上仅包括噪声而没有雷达回波并且没有干扰。因此，序列r[n3,m]基本上表示噪声基底(即，是只有噪声的信号的一种实现)。实线表示与频率仓n1相关联的序列r[n1,m]＝(an1，0，an1，1，...，an1，255)；这个频率仓n1中的幅度基本上包括噪声和来自真实雷达目标的雷达回波。目标的距离dt可以根据等式(1)确定，其中拍频信息δf由频率仓n1给出。从图13中可以看出，由雷达目标引起的信号幅度(功率)显著高于噪声基底，并且对于所有255个啁啾而言大致相同。也就是说，序列r[n1,m]基本上是平坦的水平线，仅具有由于噪声和干扰而产生的小波动。虚线表示序列与频率仓n2相关联的r[n2,m]＝(an2，0，an2，1...，an2，255)；该频率仓n2中的幅度基本上包括噪声和干扰，而没有雷达回波。从图13中可以看出，由干扰引起的信号幅度(功率)可能显著高于噪声基底，但通常会在255个啁啾之上发生很大变化。对于某些啁啾(例如m≈0至9，或m≈120，m≈150至160等)，信号功率可能接近噪声基底，而对于其他啁啾，信号功率可能类似于雷达回波的信号功率，或者甚至更高。
综上所述，图13的图中的三条曲线在特定的离散频率值(频率仓)处通过范围映射的列将“部分”可视化；这些部分示出了在慢时间轴(啁啾号)之上的相应频率仓中的信号幅度/功率。雷达回波将其自身表现为(局部)峰值，其沿着慢时间轴不会显著变化。也就是说，在相关频率仓处的所有啁啾中，将出现基本相同的峰值功率。不同的是，干扰信号也会将其自身表现为峰值；然而，该峰值沿着慢时间轴变化很大。也就是说，由于干扰引起的信号功率通常不会均匀地出现在相关频率仓处的所有啁啾声中。
图14示出了如何可以通过将上述平滑操作应用于范围映射r[n,m]的行来抑制或至少减少干扰的两个示例。根据图14的图(a)，对于每个频率仓，平滑操作沿着慢时间轴应用于频谱值的幅度。换句话说，对于每个频率仓，对与m个连续啁啾相关联的频谱值的幅度进行平滑，以减少由于干扰引起的强烈波动(参见图13，虚线曲线)。平滑操作可以是非线性操作，其被配置为减少沿着慢时间轴的(由于干扰引起的)强烈波动，但是不会显著影响来自真实目标的雷达回波，因为这些雷达回波通常导致局部信号最大值，局部信号最大值沿慢时间轴基本恒定(参见图13，实线曲线)。
因此，平滑操作可以写为函数
其将在特定频率仓n处的幅度值(an，0，an，1，...，an，m-1)映射到平滑的幅度值(a′n，0，a′n，1，...，a′n，m-1)。在一个简单示例中，平滑操作可以是最小值操作min(·)。在这种情况下，平滑操作可以写为：
其中an，min＝min(an，，an，1，...，an，m-1)。换句话说，在每个频率仓n＝0，1，...n-1处，幅度an，m被最小值an，min代替。该示例在图14的图(b)中示出。
如上所述，结合本文描述的实施例使用的平滑操作不使用阈值(幅度值可以与该阈值进行比较)，并且因此避免了如何适当地设置阈值的问题。如果通过平滑操作修改特定幅度值an，m，则对应修改(即平滑)的幅度值a′n，m取决于在相同频率仓n中的幅度值中的一个或多个幅度值，并且不被修改为固定值或预设值(例如，如果满足阈值条件，则将值设置为零)。在等式(7)的示例中，使用当前频率仓中的最小值。此外，通过基于相同频率仓n中的幅度值中的一个或多个幅度值修改特定幅度值an，m，可以实现：特定幅度值an，m是可变的，并且未被设置为诸如零的预限定的恒定值。因此，如上所述的平滑操作可以导致噪声的减少和更好的干扰减轻。
要理解，尽管最小值操作在应用于仿真数据(包括仿真雷达回波和干扰的仿真范围映射)时产生良好的结果，但当应用于来自真实雷达目标和干扰的测量数据时，其他平滑操作可能产生更好的结果。其他合适的平滑操作尤其可以是平均、移动平均滤波器、中值滤波器、滑动窗口中的最小值操作(移动最小值)等。可以组合两个或更多个平滑操作，以获得更加合适的平滑操作。在中值滤波器的情况下，等式(6)中的值a′n，m可以被计算为，
a′n，m＝median(an，m-w，an，m-w+1，...，an，m-1，an，m，an，m+1，...an，m+w)，(8)
其中，2w+1是中值滤波器的窗口大小，并且其中低于0且大于m-1的索引分别被0和m-1代替。利用示例性窗口大小7(w＝3)，等式(8)产生
a′n，m＝median(an，m-3，an，m-2，an，m-1，an，m，an，m+1，an，m+2，an，m+3).(9)
从等式(8)和(9)可以看出，非线性平滑滤波器通常修改所考虑的频率仓中的所有幅度值。即使在最小值滤波器的情况下，实际上所有幅度值都被修改(除了最小的频率仓中的单个值之外)。
如所提到的，平滑操作不会影响相位值
平滑的范围映射r'[n,m]可以以任何传统方式进一步处理，例如，通过将第二阶段的fft应用于范围映射r'[n,m]的行，以便获得范围-多普勒映射x[n,m]，这尤其允许检测目标速度。可以使用传统算法基于范围-多普勒映射x[n,m]来完成目标检测和分类。在每个fft阶段之前，可以应用窗口化操作。因为这种窗口化是本领域技术人员已知的，所以在这方面不再讨论进一步的细节。
根据本文描述的示例，仅平滑范围映射r[n,m]中的幅度an，m，而相位项
然而，干扰不仅影响幅度an，m，还影响相位值。对于相对低的干扰信号功率(例如，当干扰功率不显著超过雷达回波的功率时)，由于干扰导致的相位项
如上所述，平滑操作沿着慢时间轴逐行地应用于范围映射(或者如果使用转置表示，则逐列地应用)，即对于每个啁啾，平滑操作应用于特定频率仓中的频谱值的幅度。因此，特定频率仓中的频谱值的幅度可以被视为时间离散信号，并且所提及的平滑操作中的至少一些平滑操作可以被视为诸如时间离散滤波器(例如，中值滤波器)的数学运算。沿着慢时间轴的时间离散滤波的概念可以被推广，并且因此，诸如滤波的数学运算不是(或不仅)用于平滑信号，而是还用于分析范围映射(或其至少一部分)，例如以检测干扰的存在。特别地，可以采用使用滑动窗口的滤波器，诸如例如(一维)方差滤波器。类似于等式(6)，这样的滑动窗口操作swo可以被写为
其中，在方差滤波器的情况下，滤波值a′n，m可以计算为
在等式(12)中，滑动窗口的长度再次是2w+1，并且
可以在平滑操作之前完成该干扰检测，并且可以将已经检测到干扰的那些啁啾数字地传送到上级(更高级别)控制器，以用信号通知基于那些啁啾的测量可能是不可靠的。应该理解，可以在没有后续平滑的情况下完成干扰检测。尽管根据等式(11)的滑动窗口操作swo是实值操作，但是可以应用其他滑动窗口操作，针对复数输入值来限定该其他滑动窗口操作。在那种情况下，滑动窗口操作不仅可以应用于幅度，而且可以应用于范围映射r[n,m]中的复值频谱值。
方差滤波器仅是所谓的滑动窗口统计的一个示例。滑动窗口统计的其他示例是上文提到的移动最小值操作、移动均方根操作、标准偏差滤波器等。应当理解，一些滑动窗口操作(例如中值滤波器、移动最小值操作等)可以用于如上所述的平滑，并且其他滑动窗口操作可以用于检测干扰的存在。在图16中示出了向范围映射r[n,m]应用滑动窗口操作的一般示例，其中滑动窗口由虚线示出，并且滑动窗口的移动方向用箭头指示。应当理解，可以以相同的方式针对每个频率仓应用相同的滑动窗口操作，例如，根据等式(11)和等式(12)。
图17是示出上文解释的干扰检测的流程图。如在图11的先前示例中那样，在第一步骤s1中，从数字雷达信号y[n]计算(例如，使用fft算法)范围映射r[n]，数字雷达信号y[n]表示特定数量的啁啾的序列。在该步骤中处理数字雷达信号y[n]的n×m个样本。如图16的示例所示，范围映射r[n,m]的行索引n表示离散频率值(频率仓)，其对应于范围值，并且列索引m表示啁啾号(即慢速时间轴上的离散时间值)。可以沿着慢时间轴，针对每个频率仓，向范围映射r[n,m]应用诸如例如滑动窗口操作的操作(步骤s2')。滑动窗口操作的输出可以是例如滑动窗口统计，基于该统计可以检测干扰的存在。在一个示例中，滑动窗口操作可以包括：计算针对特定窗口位置的统计参数，将统计参数与阈值进行比较，并且输出指示统计参数是否超过阈值(由于干扰)的值。此时应注意，就像上面进一步讨论的平滑一样，(例如，滑动窗口)操作是无阈值的。可以仅将操作的结果与阈值进行比较，以便检测干扰的存在。因此，滑动窗口操作的输出可以是布尔值(例如0和1)的序列，布尔值指示针对特定频率仓(范围)和特定啁啾(或啁啾组)是否已检测到干扰。可选地(以虚线绘制)，如上所述，可以应用平滑操作以平滑范围映射(步骤s2)，其中将滑动窗口操作应用于未平滑的范围映射。最后，可以从范围映射或平滑的范围映射计算范围/多普勒映射x[n,m](步骤s3)，并且可以基于范围/多普勒映射执行目标检测(例如距离、速度、角度的检测)(步骤s4)。干扰检测(步骤s2')的结果可以用于目标检测，例如，以评估目标检测以及相关位置(距离和角度)和速度测量的可靠性。
最后要注意的是，本文使用的范围映射r[n,m]的数学表示必须被视为示例，并且可以在其他实现方式中被不同地选择。例如，可以转置范围映射r[n,m]以及范围/多普勒映射x[n,m]的矩阵表示。此外，取决于用于实现本文描述的示例的系统(处理器、软件开发工具等)，二维表示可以被转换在一维表示中。执行上述fft操作和平滑操作的处理器可以集成在mmic中或者布置在分开的芯片中，该分开的芯片可以布置在与包括hf前端的mmic相同的电路板上或相同的雷达模块中。
尽管已经关于一个或多个实施方式说明和描述了本发明，但是在不脱离所附权利要求的精神和范围的情况下，可以对所示的示例进行改变和/或修改。特别是关于由上述部件或结构(单元、组件、设备、电路、系统等)执行的各种功能，用于描述这些部件的术语(包括对“装置”的引用)旨在(除非另有说明)对应于执行所描述的部件的指定功能(例如，功能上等同的)的任何部件或结构，即使该任何部件或结构在结构上不等同于执行本文所示的发明示例性实施方式中的功能的公开结构。
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