【附图说明】
[0016]现在将参考附图借助示例来描述本发明，在附图中:
[0017]图1是根据一个实施例的雷达系统的示图；
[0018]图2是根据一个实施例的存在于图1的系统中的信号的曲线图；
[0019]图3是根据一个实施例的存在于图1的系统中的信号的曲线图；
[0020]图4是根据一个实施例的存在于图1的系统中的数据的曲线图；
[0021]图5是根据一个实施例的存在于图1的系统中的数据的曲线图；以及
[0022]图6是根据一个实施例的由图1的系统所执行的方法的流程图。
【具体实施方式】
[0023]图1示出了雷达系统(下文称为系统10)的非限制性示例。系统10包括天线阵列12，该天线阵列12可包括发射元件14和接收元件的阵列(下文称为多个天线16)。认识到，构成天线阵列12的天线元件中的一个或多个可被用于发射雷达信号18并且输出指示由系统10的视场22中的第一物体24A或第二物体24B所反射的反射雷达信号20的检测信号30。在此示例中，将发射元件14和多个天线16示为不同的元件仅是为了简化系统10的解释。
[0024]系统10还可包括控制器26，该控制器26被配置为将发射信号28输出至发射元件14，并且被配置为从每个天线接收检测信号30，例如从第一天线16A接收第一信号30A和从第二天线16B接收第二信号30B。检测信号30中的每个对应于由多个天线16中的一个所检测的反射雷达信号20。控制器26可包括用于处理数据的处理器27，诸如微处理器、数字信号处理器或其它控制/信号调节电路，诸如包括专用集成电路(ASIC)的模拟和/或数字控制电路，如对本领域技术人员而言应当显而易见的。控制器26可包括用于储存一个或多个例程、阈值和捕获的数据的存储器(未示出)，包括非易失性存储器，诸如电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)。该一个或多个例程可由处理器27执行以执行用于确定由控制器26所接收的检测信号30是否指示第一物体24A或第二物体24B的存在的步骤，如本文中所描述的那样。
[0025]为了满足汽车雷达系统的顾客指定的角分辨率要求，这样的系统通常使用具有相对窄的发射和接收束宽的天线来针对物体扫描视场。在此非限制性示例中，发射元件14向视场22中的第一物体24A和/或第二物体24B辐射或发射雷达信号18，并且多个天线16各自检测由系统10的视场22中的第一物体24A和/或第二物体24B所反射的反射雷达信号。反射雷达信号20的特性取决于第一物体24A或第二物体24B的背向散射性质或雷达截面(RCS)。该特性同样取决于第一物体24A和/或第二物体24B相对于天线阵列12的距离、方向和相对运动，其影响了反射雷达信号20的多普勒频移。依赖于所使用的信号波形和调制系统，控制器26可将时域信号(检测信号30)转变至频域，例如，所以这些频谱可使用例如非相干累积(NCI)被组合。一些汽车雷达系统将此非相干累积的频谱数据用作物体检测的基础，并且评估频谱数据以确定位置和具有比所限定的检测阈值高的频谱大小的多普勒参数估计。通常优选NCI以抑制噪声引起的变化并由此将噪声引起的误警报率保持在最小值。
[0026]如果多个物体存在于视场22中，那么取决于物体相对于接收天线(多个天线16)之间的相对位置差异和/或距离变化率差异，反射雷达信号20可能彼此干涉。在第一物体24A和第二物体24B之间的相对位置差被示为△ rx和△ ry并且可以以天线16从这些散射中心所检测的反射雷达信号20之间的相对相位差的形式来呈现。归因于相对相位差在多个天线16上变化的事实，这可能导致检测信号30对于来自物体的散射中心的信号呈现不相似的干涉特性。这导致在多个天线16上的不同的距离分布和多普勒分布，并且增加得到瞬时的多个频谱峰值和零点的概率，如果检测策略是基于单信道或各个信号的“或逻辑”比较的话。取决于多个天线16中的元件的数量，此检测理念改善了多个邻近散射中心的检测和区分。相比之下，基于NCI的检测通过平均掉在检测信号30上的频谱差来抑制散射中心的位置差异效应，该位置差异效应使得邻近的散射中心分辨与区分更为困难。
[0027]在2014年5月15日提交的美国专利申请14/277，894中所述的申请者的现有系统应用基于NCI频谱连同使用“或逻辑”的单个接收信道频谱分析一起的复合检测策略以改善汽车雷达距离、距离变化率和角测量分辨率，并且增强系统性能以供邻近目标区分、目标成像和横向距离变化率估计。发射的和接收的信号之间的时间延迟以及归因于多普勒效应的频移被用于分别地计算径向距离(例如，图1中的rl或r2)和所检测物体(例如第一物体24A或第二物体24B)的相对速度。检测信号30的所接收信号-相位差被用于通过应用各种角度查找技术或算法(诸如单脉冲、数字波束形成或超分辨率)估计所检测物体的角度(方向)。
[0028]由现有系统的物体检测可在将2D-FFT算法应用至检测信号30之后，首先在距离-多普勒(RD)域中被完成，并接着非相干地对所得的距离-多普勒频谱累积。使用并处理所得的NCI RD图像的局部最大值和其紧邻的邻近频谱以检测物体并在对检测的原始频谱数据应用期望的角度查找算法之后，确定其包括该物体的横向和纵向位置的相应RD坐标。
[0029]在某些情况下，多个物体可具有几乎相同的距离和多普勒参数。在这些物体之间的距离和多普勒差异可以小于RD测量分辨率，该RD测量分辨率主要从类似扫频和停留时间的信号波形参数中被预先确定。因此，这些物体可呈现为NCI RD图像的一个局部最大值，并且它们的区分将仅依赖于角度，如果它们拥有与所应用的角度查找技术(即，天线模式束宽、配置和角度评估算法)的测量分辨率一致的横向跨度的话。这意味着，对于具有不充足的多普勒、纵向和横向间隔的相对邻近的目标，多个目标区分的性能对于仅基于NCIRD图像的检测策略是有限的。
[0030]对于特定雷达系统设计，如果检测策略不仅评估复合的NCI RD图像，而且评估单独基础上的天线信号中的每一个，即单个接收信道RD图像，则可显著地改善分辨率和区分性能中的如此限制。如上所述，来自物体的两个邻近的散射中心的信号可取决于在这些散射中心之间的信号相对相位差而在接收天线元件处干涉。此相对相位差是这两个散射中心之间的横向和纵向距离间隔(例如，Arx.Ary)的函数，并且在多个天线16上可能不是相等的。这对于以毫米波(例如3.92_)工作的汽车雷达尤其如此，该毫米波在现实世界中远小于散射中心之间的预期位置差。因此，来自这些散射中心的信号干涉的频谱应当在接收天线阵列元件之间拥有不相似的分布，并且针对不同的天线阵列元件在不同的距离和多普勒频率处显示峰值和零点。经改善的方式以确定目标24是否包括多于一个物体或由多于一个物体构成，例如第一物体24A和第二物体24B。
[0031]本文中所描述的系统10可被用作自动化驱动系统的一部分，该自动化驱动系统控制车辆的各个方面，诸如车速和/或自动化刹车。如果安装在主车辆中的雷达系统不能通过将摩托车与由NCI检测到的较大的、渐远的物体、在邻近主车辆的车道的行车道中的半拖车区分开而检测邻近的物体，诸如在主车辆正前方的摩托车，则速度控制系统可能非预期地使主车辆朝着摩托车加速。就是说，从拖车反射的较大信号可遮蔽从摩托车反射的较小信号，如果它们在距离上靠近彼此和/或具有相似的距离变化率的话。在这样的情况下，NCI在广谱内仅检测到一个峰值。由于这两个物体处于相邻车道中，归因于所使用的角度查找技术的有限的角分辨率，系统10可能仅确定趋向于较大信号的一个角而不能将一个物体的角与另一物体的角区分开，尤其是在较长距离处。这是为什么距离分布和/或多普勒分布或距离-多普勒图像上的邻近目标区分有利于可靠地跟踪主车辆车道上的物体的示例。
[0032]再次参见图1，系统10的非限制性示例包括多个天线16，该多个天线16被配置为检测由系统10的视场22中的物体(24A、24B)所反射的反射雷达信号20，其中该多个天线中的每个天线(