毫米波雷达天气检测的方法、毫米波雷达和可移动平台与流程

本申请涉及计算机技术，尤其涉及一种毫米波雷达天气检测的方法、毫米波雷达和可移动平台。

背景技术：

近年来，辅助驾驶、自动驾驶成为汽车行业的研究的热点。传感器系统是实现辅助驾驶与自动驾驶的必要器件，其中，传感器系统中的传感器可为毫米波雷达、激光雷达、超声波雷达或摄像头。

天气为影响传感器系统性能的重要因素，其中，在雨雪等非正常天气下，传感器系统的性能会降低。比如摄像头在雨天所拍摄的视频或图像由于雨的存在，使得该视频或图像中的部分物体无法被传感器系统检测出来。因此，如何确定当前的天气状态，从而保证传感器系统在雨雪等非正常天气下的工作性能是亟待解决的技术问题。

技术实现要素：

本申请实施例提供一种毫米波雷达天气检测的方法、毫米波雷达和可移动平台，可以确定当前的天气状态，提高传感器系统在雨雪等非正常天气下的工作性能。

第一方面，本申请实施例提供一种毫米波雷达天气检测的方法，所述方法包括：获取周围环境的全局观测信息，其中，所述全局观测信息包括如下至少一项：全局观测速度、全局观测距离或全局观测能量；通过所述全局观测信息，确定所述周围环境的特征信息；通过所述特征信息，确定天气状态。

结合第一方面，在第一方面的一种可能的实现方式中，所述通过所述全局观测信息，确定所述周围环境的特征信息，包括：通过所述全局观测信息，获取快速傅氏变换fft图谱；通过所述fft图谱，确定所述周围环境的特征信息。

结合第一方面，在第一方面的一种可能的实现方式中，所述全局观测信息包括所述全局观测速度；所述通过所述fft图谱，确定所述周围环境的特征信息，包括：对所述fft图谱处理，得到处理后的fft图谱，所述处理后的fft图谱所对应的观测速度的取值为第一预设范围内的值；通过所述处理后的fft图谱，确定所述周围环境的特征信息。

结合第一方面，在第一方面的一种可能的实现方式中，所述第一预设范围内存在零观测速度。

结合第一方面，在第一方面的一种可能的实现方式中，所述对所述fft图谱处理，得到处理后的fft图谱，包括：去除所述fft图谱的第一部分，得到所述处理后的fft图谱，所述第一部分所对应的观测速度的取值为所述第一预设范围之外的值。

结合第一方面，在第一方面的一种可能的实现方式中，所述对所述fft图谱处理，得到处理后的fft图谱，包括：对所述fft图谱进行增强处理，得到增强fft图谱；去除所述增强fft图谱的第一部分，得到所述处理后的fft图谱，所述第一部分所对应的观测速度的取值为所述第一预设范围之外的值。

结合第一方面，在第一方面的一种可能的实现方式中，所述增强处理为二值化处理。

结合第一方面，在第一方面的一种可能的实现方式中，所述全局观测信息包括所述全局观测能量；对所述fft图谱进行增强处理，得到增强fft图谱，包括：将所述fft图谱大于预设门限能量的取值更新为第一值，将所述fft图谱小于预设门限能量的取值更新为第二值，得到所述增强fft图谱。

结合第一方面，在第一方面的一种可能的实现方式中，所述预设门限能量基于全局观测信息能量统计分布确定。

结合第一方面，在第一方面的一种可能的实现方式中，所述预设门限能量为全局观测信息能量统计分布中强度处于8％～15％处的任一能量。

结合第一方面，在第一方面的一种可能的实现方式中，所述对所述fft图谱处理，得到处理后的fft图谱，包括：去除所述fft图谱的第一部分，得到第一fft图谱，所述第一部分所对应的观测速度的取值为所述第一预设范围之外的值；对所述第一fft图谱进行增强处理，得到所述处理后的fft图谱。

结合第一方面，在第一方面的一种可能的实现方式中，所述增强处理为二值化处理。

结合第一方面，在第一方面的一种可能的实现方式中，所述全局观测信息包括所述全局观测能量；所述对所述第一fft图谱进行增强处理，得到处理后的fft图谱，包括：将所述第一fft图谱大于预设门限能量的取值更新为第一值，将所述第一fft图谱小于预设门限能量的取值更新为第二值，得到所述处理后的fft图谱。

结合第一方面，在第一方面的一种可能的实现方式中，所述全局观测信息包括所述全局观测距离；所述通过所述处理后的fft图谱，确定所述周围环境的特征信息，包括：对所述处理后的fft图谱中的数据点进行聚类，得到至少一个点簇；其中，所述点簇包括的数据点属于同一类，所述fft图谱中的一个数据点对应所述全局观测信息中的一个观测信息；获取所述至少一个点簇中的点簇的点簇信息，所述点簇信息为周围环境的特征信息。

结合第一方面，在第一方面的一种可能的实现方式中，所述获取所述至少一个点簇中的第一点簇的第一点簇信息，包括：获取所述第一点簇所对应的最大观测距离的取值和最小观测距离的取值之间的差值，所述第一点簇信息包括所述差值。

结合第一方面，在第一方面的一种可能的实现方式中，所述通过所述周围环境的特征信息，确定天气状态，包括：在所述点簇信息中存在目标信息的情况下，确定所述天气状态为非正常状态，所述目标信息包括的差值大于或等于预设阈值；在所述点簇信息中不存在目标信息的情况下，确定所述天气状态为正常状态。

结合第一方面，在第一方面的一种可能的实现方式中，所述通过所述全局观测信息，确定所述周围环境的特征信息，通过所述特征信息，确定天气状态，包括：周期性地通过相应周期对应的所述周围环境的全局观测信息，确定相应周期对应的所述周围环境的特征信息，通过相应周期对应的所述周围环境的特征信息，确定相应周期对应的天气状态。

结合第一方面，在第一方面的一种可能的实现方式中，确定天气状态的周期为1～5s之间的任一值。

结合第一方面，在第一方面的一种可能的实现方式中，所述获取周围环境的全局观测信息，包括：对所述周围环境对应的回波信号进行采样，得到多个采样数据；对所述多个采样数据进行快速傅氏变换fft，得到所述周围环境的所述全局观测信息。

第二方面，本申请实施例提供一种可移动平台，包括：毫米波雷达，用于获取周围环境的全局观测信息；其中，所述毫米波雷达搭载于所述可移动平台，所述全局观测信息包括如下至少一项：全局观测速度、全局观测距离或全局观测能量；处理器，与所述毫米波雷达通信连接，用于执行如下操作：通过所述全局观测信息，确定所述周围环境的特征信息；通过所述特征信息，确定天气状态。

结合第二方面，在第二方面的一种可能的实现方式中，所述处理器在用于执行通过所述全局观测信息，确定所述周围环境的特征信息的操作时，具体用于：通过所述全局观测信息，获取快速傅氏变换fft图谱；通过所述fft图谱，确定所述周围环境的特征信息。

结合第二方面，在第二方面的一种可能的实现方式中，所述全局观测信息包括所述全局观测速度；所述处理器在用于执行通过所述fft图谱，确定所述周围环境的特征信息的操作时，具体用于：对所述fft图谱处理，得到处理后的fft图谱，所述处理后的fft图谱所对应的观测速度的取值为第一预设范围内的值；通过所述处理后的fft图谱，确定所述周围环境的特征信息。

结合第二方面，在第二方面的一种可能的实现方式中，所述第一预设范围内存在零观测速度。

结合第二方面，在第二方面的一种可能的实现方式中，所述处理器在用于执行对所述fft图谱处理，得到处理后的fft图谱的操作时，具体用于：去除所述fft图谱的第一部分，得到所述处理后的fft图谱，所述第一部分所对应的观测速度的取值为所述第一预设范围之外的值。

结合第二方面，在第二方面的一种可能的实现方式中，所述处理器在用于执行对所述fft图谱处理，得到处理后的fft图谱的操作时，具体用于：对所述fft图谱进行增强处理，得到增强fft图谱；去除所述增强fft图谱的第一部分，得到所述处理后的fft图谱，所述第一部分所对应的观测速度的取值为所述第一预设范围之外的值。

结合第二方面，在第二方面的一种可能的实现方式中，所述增强处理为二值化处理。

结合第二方面，在第二方面的一种可能的实现方式中，所述全局观测信息包括所述全局观测能量；所述处理器在用于执行对所述fft图谱进行增强处理，得到增强fft图谱的操作时，具体用于：将所述fft图谱大于预设门限能量的取值更新为第一值，将所述fft图谱小于预设门限能量的取值更新为第二值，得到所述增强fft图谱。

结合第二方面，在第二方面的一种可能的实现方式中，所述预设门限能量基于全局观测信息能量统计分布确定。

结合第二方面，在第二方面的一种可能的实现方式中，所述预设门限能量为全局观测信息能量统计分布中强度处于8％～15％处的任一能量。

结合第二方面，在第二方面的一种可能的实现方式中，所述处理器在用于执行对所述fft图谱处理，得到处理后的fft图谱的操作时，具体用于：去除所述fft图谱的第一部分，得到第一fft图谱，所述第一部分所对应的观测速度的取值为所述第一预设范围之外的值；对所述第一fft图谱进行增强处理，得到所述处理后的fft图谱。

结合第二方面，在第二方面的一种可能的实现方式中，所述增强处理为二值化处理。

结合第二方面，在第二方面的一种可能的实现方式中，所述全局观测信息包括所述全局观测能量；所述处理器在用于执行对所述第一fft图谱进行增强处理，得到处理后的fft图谱的操作时，具体用于：将所述第一fft图谱大于预设门限能量的取值更新为第一值，将所述第一fft图谱小于预设门限能量的取值更新为第二值，得到所述处理后的fft图谱。

结合第二方面，在第二方面的一种可能的实现方式中，所述全局观测信息包括所述全局观测距离；所述处理器在用于执行通过所述处理后的fft图谱，确定所述周围环境的特征信息的操作时，具体用于：对所述处理后的fft图谱中的数据点进行聚类，得到至少一个点簇；其中，所述点簇包括的数据点属于同一类，所述fft图谱中的一个数据点对应所述全局观测信息中的一个观测信息；获取所述至少一个点簇中的点簇的点簇信息，所述点簇信息为周围环境的特征信息。

结合第二方面，在第二方面的一种可能的实现方式中，所述处理器在用于执行获取所述至少一个点簇中的第一点簇的第一点簇信息的操作时，具体用于：获取所述第一点簇所对应的最大观测距离的取值和最小观测距离的取值之间的差值，所述第一点簇信息包括所述差值。

结合第二方面，在第二方面的一种可能的实现方式中，所述处理器在用于执行通过所述周围环境的特征信息，确定天气状态的操作时，具体用于：在所述点簇信息中存在目标信息的情况下，确定所述天气状态为非正常状态，所述目标信息包括的差值大于或等于预设阈值；在所述点簇信息中不存在目标信息的情况下，确定所述天气状态为正常状态。

结合第二方面，在第二方面的一种可能的实现方式中，所述处理器在用于执行通过所述全局观测信息，确定所述周围环境的特征信息，通过所述特征信息，确定天气状态的操作时，具体用于：周期性地通过相应周期对应的所述周围环境的全局观测信息，确定相应周期对应的所述周围环境的特征信息，通过相应周期对应的所述周围环境的特征信息，确定相应周期对应的天气状态。

结合第二方面，在第二方面的一种可能的实现方式中，确定天气状态的周期为1～5s之间的任一值。

结合第二方面，在第二方面的一种可能的实现方式中，所述毫米波雷达在用于获取周围环境的全局观测信息时，具体用于：对所述周围环境对应的回波信号进行采样，得到多个采样数据；对所述多个采样数据进行快速傅氏变换fft，得到所述周围环境的所述全局观测信息。

第三方面，本申请实施例提供一种毫米波雷达，包括：存储器和处理器；所述存储器和所述处理器通信连接；所述存储器，用于存储程序命令；所述处理器，用于在程序命令被执行时，实现权利要求1-19中任一项所述的方法。

第四方面，本申请实施例提供一种可移动平台，所述可移动平台上搭载有第三方面所述的毫米波雷达。

第五方面，本申请实施例提供一种计算机可读存储介质，包括程序或指令，当所述程序或指令在计算机上运行时，第一方面以及第一方面任一可能的方式中所述的方法被执行。

第六方面，本发明实施例提供一种计算机程序，当所述计算机程序被计算机执行时，用于执行上述第一方面以及第一方面任一可能的方式中所述的方法。所述程序可以全部或者部分存储在与处理器封装在一起的存储介质上，也可以部分或者全部存储在不与处理器封装在一起的存储介质上。存储介质例如为存储器。

本申请中，通过周围环境的全局观测信息，得到周围环境的特征信息，进而根据周围环境的特征信息得到天气状态，可以准确地确定天气状态，从而可以保证辅助驾驶或自动驾驶等系统中的传感器系统在雨雪等非正常天气下的工作性能。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本申请实施例提供的应用场景示意图；

图2为本申请实施例提供的毫米波雷达天气检测的方法的流程图；

图3为正常状态的天气对应的fft图谱的示意图；

图4为非正常状态的天气对应的fft图谱的示意图；

图5为对图3所示的fft图谱增强处理后的示意图；

图6为对图4所示的fft图谱增强处理后的示意图；

图7为对图5所示的增强fft图谱裁剪后的示意图；

图8为对图6所示的增强fft图谱裁剪后的示意图；

图9为本申请实施例提供的毫米波雷达的结构示意图；

图10为本申请实施例提供的另一可移动平台的结构示意图。

具体实施方式

为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

下面结合附图，对本申请实施例进行说明。

图1为本申请实施例提供的应用场景示意图，参见图1，可移动平台11上搭载有一个或多个毫米波雷达12。例如，安装于车前的毫米波雷达12可以用于探测车辆前方的情况，实现跟车、预警等功能，安装于车后的毫米波雷达12可以用于探测车辆后方的情况，实现倒车、泊车指示等功能。毫米波雷达12用于获取周围环境的全局观测信息，需要理解的是，全局观测信息指的是毫米波雷达12能够探测到的全部范围内的观测信息，而不直接指车辆周围所有环境的观测信息；如果毫米波雷达12的探测范围能够覆盖车辆周围的所有环境，则全局观测信息也可以是车辆周围所有环境的观测信息。

其中，可移动平台可为车辆。毫米波雷达在获取周围环境的全局观测信息时，可移动平台可处于静止状态，也可处于运动状态，本申请实施例中并不限制。毫米波雷达具体地可以为调频连续波(frequencymodulatedcontinuouswave，fmcw)毫米波雷达，即对外发射连续变化的频率波形的信号，通过发射信号与回波信号之间的关系进行测量的毫米波雷达。

首先采用具体的实施例对本申请的毫米波雷达天气检测的方法进行说明。图2为本申请实施例提供的毫米波雷达天气检测的方法的流程图。参见图2，本实施例的方法包括：

步骤si01、获取周围环境的全局观测信息，其中，全局观测信息包括如下至少一项：全局观测速度、全局观测距离或全局观测能量。

其中，本实施例中获取的周围环境的全局观测信息为毫米波雷达采集的周围环境的全局观测信息。可以理解的是，本实施例中的周围环境可为毫米波雷达探测范围内的周围环境。

在一种方式中，获取周围环境的全局观测信息，包括：对周围环境对应的回波信号进行采样，得到多个采样数据；对多个采样数据进行快速傅氏变换(fastfouriertransform，简称fft)，得到周围环境的全局观测信息。在调频连续波毫米波雷达中，可以对发射信号与回波信号进行二维的fft处理从而得到二维fft图谱，该二维fft图谱中两个方向分别代表了观测速度与观测距离，而每个单元的颜色深度则代表了观测能量。周围环境的全局观测信息可以是毫米波雷达的全部探测范围内通过处理后的全部二维fft图谱的信息。其中，周围环境对应的回波信号也就是对周围环境的物体对毫米波反射产生的回波信号；多个采样数据可为ad采样数据。

下面对全局观测信息进行说明。

对于全局观测速度：全局观测速度可包括周围环境中各物体的观测速度。周围环境中物体的观测速度为该物体相对于毫米波雷达的速度。由于周围环境的一个物体上至少存在一处反射了毫米波的区域，每个反射了毫米波的区域均对应一个观测速度(即该区域相对于毫米波雷达的速度)，因此，周围环境的一个物体对应有一个或多个观测速度。具体的与毫米波雷达的分辨率相关，当毫米波雷达分辨率高时，一个物体上可能存在更多的反射区域，从而有更多的观测速度结果。

对于全局观测距离：全局观测距离可包括周围环境中各物体的观测距离，周围环境中物体的观测距离为该物体与毫米波雷达之间的距离。由于周围环境的一个物体上至少存在一处反射了毫米波的区域，每个反射了毫米波的区域均对应一个观测距离(即该区域与毫米波雷达之间的距离)，因此，周围环境的一个物体对应有一个或多个观测距离。具体的与毫米波雷达的分辨率相关，当毫米波雷达分辨率高时，一个物体上可能存在更多的反射区域，从而有更多的观测距离结果。

对于全局观测能量：全局观测能量可包括周围环境中各物体的观测能量，周围环境中物体的观测能量为该物体对毫米波的反射强度。由于周围环境的一个物体上至少存在一处反射了毫米波的区域，每个反射了毫米波的区域均对应一个观测能量(即该区域对毫米波的反射强度)，因此，周围环境的一个物体对应有一个或多个观测能量。具体的与毫米波雷达的分辨率相关，当毫米波雷达分辨率高时，一个物体上可能存在更多的反射区域，从而有更多的观测能量结果。

步骤s102、通过周围环境的全局观测信息，确定周围环境的特征信息。

其中，周围环境的特征信息，可以是全部二维fft图谱中的具有特征性的部分二维fft图谱信息，或者是全部二维fft图谱中的具有特征性的部分目标点信息。

在一种方式中，通过周围环境的全局观测信息，确定周围环境的特征信息可通过如下的a1～a2实现：

a1、通过周围环境的全局观测信息，获取fft图谱。

在全局观测信息包括全局观测距离、全局观测速度和全局观测能量的情况下，通过周围环境的全局观测信息，可获取到二维fft图谱，该二维fft图谱中两个方向分别代表了观测速度与观测距离，而每个单元的颜色深度则代表了观测能量。比如周围环境中的物体a上的区域a对应的观测距离为s，区域a对应的观测速度为v，那么s和v确定的fft图谱上的数据点处的颜色深度是由区域a对应的观测能量确定的。

a2、通过fft图谱，确定周围环境的特征信息。

在对通过fft图谱，确定周围环境的特征信息进行阐述之前，首先对能够采用fft图谱确定周围环境的特征信息的原理进行说明。

图3为正常状态的天气对应的fft图谱的示意图。正常状态的天气是指周围环境中不存在与天气对应的固态流体，比如晴朗天气、多云、阴天。在正常状态的天气下，毫米波雷达的周围环境中存在的一些离散分布的物体，比如一些移动的车辆。根据这些离散分布的物体的观测速度、观测距离和观测能量得到的fft图上会存在一些离散分布的点簇，如图3中所示(为了便于理解，离散分布的点簇中的部分点簇在图3中被圈出)。

继续参见图3，图3中的水平的横线31为雷达相对于地面速度为0的基准线。若在正常状态的天气下，雷达采集数据时雷达相对地面移动，那么雷达相对于地面速度为0的基准线会从fft谱图的中央位置向下平移或向上平移。图3中的横线31没有位于fft谱图的中央位置，说明雷达在移动。

可以理解的是，若雷达正向移动(正着开)，定义雷达相对于地面速度为0的基准线以上的速度为正值，则雷达相对于地面速度为0的基准线会向下平移；若雷达反向移动(倒着开)，定义雷达相对于地面速度为0的基准线以上的速度为正值，则雷达相对于地面速度为0的基准线会向上平移。

图4为非正常状态的天气对应的fft图谱的示意图。

非正常状态的天气是指周围环境中存在与天气对应的固态流体，比如雨天或雪天或雨雪天或冰雹或沙尘暴。以雨天为例，在雨天下，毫米波雷达的周围环境中存在大量的雨滴，这些雨滴往往是连续的。根据这些连续的雨滴的观测速度、观测距离和观测能量得到的fft图上会存在一些连续分布的点簇，如图4所示(为了便于理解，连续分布的点簇在图4中被圈出)。

继续参见图4，图4中的水平的横线41为相对于地面速度为0的基准线。横线41在fft图谱的中央水平位置，说明图4示出的是在非正常状态的天气下雷达处于静止状态时所对应的fft图谱。

综上，由于正常状态的天气和非正常状态的天气所对应的周围环境的特征不相同，造成了正常状态的天气下的fft图谱和非正常状态的天气的fft图谱特征具有很大的区别。也就是说周围环境的特征不相同，对应的fft图谱的特征就不相同，因此，可以根据fft图谱确定周围环境的特征信息。

下面基于上述原理，对“通过fft图谱，确定周围环境的特征信息”进行阐述。通过fft图谱，确定周围环境的特征信息可通过步骤b1～b2实现：

b1、对fft图谱处理，得到处理后的fft图谱，处理后的fft图谱所对应的观测速度的取值为第一预设范围内的值。

可以理解的是，此处的fft图谱为步骤a1中获取到的fft图谱。

其中，第一预设范围的确定可根据需要检测的天气所对应的流体的速度确定。

例如：需检测当前天气是否为具有如下特征的天气：天气所对应的流体的速度相对于毫米波雷达的速度比较小，此时，第一预设范围对应的最大观测速度的取值的绝对值可以比较小。具有上述特征的天气例如可以为雨天或者雪天或者雨夹雪天气。此时，第一预设范围内可存在零观测速度。

又例如：至少需检测当前天气是否为具有如下特征的天气：天气所对应的流体的速度相对于毫米波雷达的速度比较大，此时，第一预设范围对应的最大观测速度的绝对值的取值的绝对值可以比较大。具有上述特征的天气例如可以为沙尘暴天气。此时，第一预设范围内可存在零观测速度，也可不存在零观测速度。

由于第一预设范围的确定可根据需要检测的天气所对应的流体的速度确定，也就是说，第一预设范围是根据周围环境的特征确定的，因此，周围环境中的特征信息即为fft图谱中对应的观测速度的取值为第一预设范围内的值的部分fft图谱的信息。

其中，对fft图谱处理，使得处理后的fft图谱所对应的观测速度的取值为第一预设范围内的值，一是可以减少确定天气状态的设备的功耗，二是可以避免除了天气对应的流体以外的物体对确定天气状态的影响。

可选地，处理后的fft图谱所对应的观测速度的范围也可以同步骤a1中得到的fft图谱所对应的观测速度的范围。

下面对处理后的fft图谱的具体获取过程进行说明。

对fft图谱处理，得到处理后的fft图谱，可通过但不限于如下三种实施方式实现。

第一种实施方式：对fft图谱处理，得到处理后的fft图谱，包括：

b11、去除fft图谱的第一部分，得到处理后的fft图谱，第一部分所对应的观测速度的取值为第一预设范围之外的值。

即将fft图谱中所对应的观测速度的取值为第一预设范围之外的值的部分裁剪掉，得到理后的fft图谱，处理后的fft图谱所对应的观测速度的取值为第一预设范围内的值。

第二种实施方式：对fft图谱处理，得到处理后的fft图谱，包括：

b121、对fft图谱进行增强处理，得到增强fft图谱。

其中，对fft图谱进行的增强处理可为二值化处理。

对fft图谱进行增强处理，得到增强fft图谱，具体可为：将fft图谱大于或等于预设门限能量的取值更新为第一值，将fft图谱小于预设门限能量的取值更新为第二值，得到增强fft图谱。其中，第一值可为1，第二值可为0。

其中，预设门限能量基于全局观测信息中的观测能量统计分布确定。比如，预设门限能量为全局观测信息能量中的观测能量统计分布中强度处于8％～15％处的任一能量。

对fft图谱进行增强处理，可以使得fft图谱中对应的观测能量较大的区域和对应的观测能量小的区域对比更加明显，即可使得fft图谱中对应的观测能量大的区域更加清晰的呈现在fft图谱上。由于雨、雪等非正常状态的天气中雨滴或雪块对应的观测能量一般较大，对fft图谱进行增强处理后，可以使得雨、雪等非正常状态的天气的fft图谱的特征更加明显，提高了确定天气状态的准确性。

图5为对图3所示的fft图谱增强处理后的示意图，图6为对图4所示的fft图谱增强处理后的示意图。

参见图5和图6，可知增强处理后的fft图谱中相对于地面速度为0的基准线和对应的观测能量大的区域可以更加清晰的呈现出来。

b121、去除增强fft图谱的第一部分，得到处理后的fft图谱，第一部分所对应的观测速度的取值为第一预设范围之外的值。

即将增强fft图谱中所对应的观测速度的取值为第一预设范围之外的值的部分裁剪掉，得到理后的fft图谱，处理后的fft图谱所对应的观测速度的取值为第一预设范围内的值。

图7为对图5所示的增强fft图谱裁剪后的示意图，图8为对图6所示的增强fft图谱裁剪后的示意图。

第三种实施方式：对fft图谱处理，得到处理后的fft图谱，包括：

b131、去除fft图谱的第一部分，得到第一fft图谱，第一部分所对应的观测速度的取值为第一预设范围之外的值。

该步骤的具体实现参见c1中的阐述，此处不再赘述。

b131、对第一fft图谱进行增强处理，得到处理后的fft图谱。

其中，对第一fft图谱进行的增强处理可为二值化处理。

对第一fft图谱进行增强处理，得到增强fft图谱的过程可参照d1中对fft图谱进行增强处理，得到增强fft图谱的过程，此处不再赘述。

b2、通过处理后的fft图谱，确定周围环境的特征信息。

其中，通过处理后的fft图谱，确定周围环境的特征信息，包括：

b21、对处理后的fft图谱中的数据点进行聚类，得到至少一个点簇；其中，至少一个点簇中的每个点簇包括的数据点属于同一类，fft图谱中的一个数据点对应全局观测信息中的一个观测信息。

b22、获取至少一个点簇中的点簇的点簇信息，该点簇信息为周围环境的特征信息。

该点簇信息为上述得到的fft图谱中具有特征性的部分目标点信息或者上述得到的fft图谱中具有特征性的部分fft图谱信息，也就是周围环境的特征信息。

其中，获取至少一个点簇中的第一点簇的第一点簇信息，包括：获取第一点簇所对应的最大观测距离的取值和最小观测距离的取值之间的差值，第一点簇信息包括该差值。

步骤s103、通过周围环境的特征信息，确定天气状态。

在得到了周围环境的特征信息后，便可通过周围环境的特征信息，确定天气状态。

其中，在点簇的点簇信息为该点簇对应的最大观测距离的取值和最小观测距离的取值之间的差值的情况下，通过周围环境的特征信息，确定天气状态，包括：

(1)在点簇信息中存在目标信息的情况下，确定天气状态为非正常状态，目标信息包括的差值大于或等于预设阈值。

对于目标信息：如上所述，某一点簇的点簇信息包括该点簇中包括的数据点所对应的最大观测距离与最小观测距离的差值，若该差值大于或等于预设阈值，则该差值即为目标信息。

可以理解的是，在至少一个点簇中存在一个点簇的点簇信息中包括目标信息即可确定天气状态为非正常状态。

(2)在点簇信息中不存在目标信息的情况下，确定天气状态为正常状态。

本实施例中，通过周围环境的全局观测信息，得到周围环境的特征信息，进而根据周围环境的特征信息得到天气状态，可以准确的确定天气状态，且简单易实现。

进一步地，若确定的天气状态为非正常状态，则可根据非正常天气的状态调整恒虚警率(constantfalsealarmrate，简称cfar)的检测门限和方法，以使检测门限和方法适应于非正常状态的天气，保证在非正常状态的天气下的目标识别的可靠性；还可以用于调整跟踪(tracking)的轨迹生灭门限，以使跟踪(tracking)的轨迹生灭门限适应于非正常状态的天气，保证在非正常状态的天气下对目标跟踪的可靠性；还可以在具有多个传感器的情况下，用于调整多个传感器的检测结果在融合时的权重，以使多个传感器的检测结果在融合时的权重适应于非正常状态的天气，保证检测目标的可靠性。例如，当检测到天气处于如雨雪等特殊天气时，可以降低传感器系统中视觉传感器或激光雷达等的融合权重而提升毫米波雷达的融合权重，从而可以更好地利用毫米波雷达在异常天气下的稳定性，降低视觉传感器或激光雷达在异常天气下受到的干扰对传感器融合的影响。也就是说，准确的确定的天气状态可以保证辅助驾驶或自动驾驶等系统中的传感器系统在雨雪等非正常天气下的工作性能。

此外，为了能够实时保证自动驾驶等领域的传感器系统的性能，通过全局观测信息，确定周围环境的特征信息，通过周围环境的特征信息，确定天气状态，可包括：周期性地通过相应周期对应的所述周围环境的全局观测信息，确定相应周期对应的所述周围环境的特征信息，通过相应周期对应的所述周围环境的特征信息，确定相应周期对应的天气状态。

也就是说每间隔预设时长进行一次天气状态的确定，预设时长即为确定天气状态的周期。其中，确定天气状态的周期可为1～5s之间的任一值。

本实施例的方法，可以准确的确定天气状态，且简单易实现，从而可以保证辅助驾驶或自动驾驶等系统中的传感器系统在雨雪等非正常天气下的工作性能。

以上对本申请实施例提供的毫米波雷达天气检测的方法进行了的说明，下面对本申请实施例提供的设备进行说明。

图9为本申请实施例提供的毫米波雷达的结构示意图，如图9所示，该毫米波雷达包括：处理器91和存储器92，所述存储器92存储有指令，所述处理器91用于调用所述指令，执行如下的操作：获取周围环境的全局观测信息；所述全局观测信息包括如下至少一项：全局观测速度、全局观测距离或全局观测能量；通过所述全局观测信息，确定所述周围环境的特征信息；通过所述特征信息，确定天气状态。

可选地，所述处理器91在用于执行通过所述全局观测信息，确定所述周围环境的特征信息的操作时，具体用于：通过所述全局观测信息，获取快速傅氏变换fft图谱；通过所述fft图谱，确定所述周围环境的特征信息。

可选地，所述全局观测信息包括所述全局观测速度；处理器91在用于执行通过所述fft图谱，确定所述周围环境的特征信息的操作时，具体用于：对所述fft图谱处理，得到处理后的fft图谱，所述处理后的fft图谱所对应的观测速度的取值为第一预设范围内的值；通过所述处理后的fft图谱，确定所述周围环境的特征信息。

可选地，所述第一预设范围内存在零观测速度。

可选地，所述处理器91在用于执行对所述fft图谱处理，得到处理后的fft图谱的操作时，具体用于：去除所述fft图谱的第一部分，得到所述处理后的fft图谱，所述第一部分所对应的观测速度的取值为所述第一预设范围之外的值。

可选地，所述处理器91在用于执行对所述fft图谱处理，得到处理后的fft图谱的操作时，具体用于：对所述fft图谱进行增强处理，得到增强fft图谱；去除所述增强fft图谱的第一部分，得到所述处理后的fft图谱，所述第一部分所对应的观测速度的取值为所述第一预设范围之外的值。

可选地，所述增强处理为二值化处理。

可选地，所述全局观测信息包括所述全局观测能量；所述处理器91在用于执行对所述fft图谱进行增强处理，得到增强fft图谱的操作时，具体用于：将所述fft图谱大于预设门限能量的取值更新为第一值，将所述fft图谱小于预设门限能量的取值更新为第二值，得到所述增强fft图谱。

可选地，所述预设门限能量基于全局观测信息能量统计分布确定。

可选地，所述预设门限能量为全局观测信息能量统计分布中强度处于8％～15％处的任一能量。

可选地，所述处理器91在用于执行对所述fft图谱处理，得到处理后的fft图谱的操作时，具体用于：去除所述fft图谱的第一部分，得到第一fft图谱，所述第一部分所对应的观测速度的取值为所述第一预设范围之外的值；对所述第一fft图谱进行增强处理，得到所述处理后的fft图谱。

可选地，所述增强处理为二值化处理。

可选地，所述全局观测信息包括所述全局观测能量；所述处理器91在用于执行对所述第一fft图谱进行增强处理，得到处理后的fft图谱的操作时，具体用于：将所述第一fft图谱大于预设门限能量的取值更新为第一值，将所述第一fft图谱小于预设门限能量的取值更新为第二值，得到所述处理后的fft图谱。

可选地，所述全局观测信息包括所述全局观测距离；所述处理器91在用于执行通过所述处理后的fft图谱，确定所述周围环境的特征信息的操作时，具体用于：对所述处理后的fft图谱中的数据点进行聚类，得到至少一个点簇；其中，所述点簇包括的数据点属于同一类，所述fft图谱中的一个数据点对应所述全局观测信息中的一个观测信息；获取所述至少一个点簇中的点簇的点簇信息，所述点簇信息为周围环境的特征信息。

可选地，所述处理器91在用于执行获取所述至少一个点簇中的第一点簇的第一点簇信息的操作时，具体用于：获取所述第一点簇所对应的最大观测距离的取值和最小观测距离的取值之间的差值，所述第一点簇信息包括所述差值。

可选地，所述处理器91在用于执行通过所述周围环境的特征信息，确定天气状态的操作时，具体用于：在所述点簇信息中存在目标信息的情况下，确定所述天气状态为非正常状态，所述目标信息包括的差值大于或等于预设阈值；在所述点簇信息中不存在目标信息的情况下，确定所述天气状态为正常状态。

可选地，所述处理器91在用于执行通过所述全局观测信息，确定所述周围环境的特征信息，通过所述特征信息，确定天气状态的操作时，具体用于：周期性地通过相应周期对应的所述周围环境的全局观测信息，确定相应周期对应的所述周围环境的特征信息，通过相应周期对应的所述周围环境的特征信息，确定相应周期对应的天气状态。

可选地，确定天气状态的周期为1～5s之间的任一值。

可选地，所述处理器91在用于获取周围环境的全局观测信息时，具体用于：对所述周围环境对应的回波信号进行采样，得到多个采样数据；对所述多个采样数据进行快速傅氏变换fft，得到所述周围环境的所述全局观测信息。

本实施例的毫米波雷达，可以用于执行上述各方法实施例中的技术方案，其实现原理和技术效果类似，此处不再赘述。

本申请实施例还提供一种可移动平台，可移动平台上搭载有图9所示的实施例中的毫米波雷达。

图10为本申请实施例提供的另一可移动平台的结构示意图，如图10所示，该可移动平台包括：毫米波雷达101，用于获取周围环境的全局观测信息；其中，所述毫米波雷达搭载于所述可移动平台，所述全局观测信息包括如下至少一项：全局观测速度、全局观测距离或全局观测能量；处理器102，与所述毫米波雷达通信连接，用于执行如下操作：通过所述全局观测信息，确定所述周围环境的特征信息；通过所述特征信息，确定天气状态。

可选地，所述处理器102在用于执行通过所述全局观测信息，确定所述周围环境的特征信息的操作时，具体用于：通过所述全局观测信息，获取快速傅氏变换fft图谱；通过所述fft图谱，确定所述周围环境的特征信息。

可选地，所述全局观测信息包括所述全局观测速度；所述处理器102在用于执行通过所述fft图谱，确定所述周围环境的特征信息的操作时，具体用于：对所述fft图谱处理，得到处理后的fft图谱，所述处理后的fft图谱所对应的观测速度的取值为第一预设范围内的值；通过所述处理后的fft图谱，确定所述周围环境的特征信息。

可选地，所述第一预设范围内存在零观测速度。

可选地，所述处理器102在用于执行对所述fft图谱处理，得到处理后的fft图谱的操作时，具体用于：去除所述fft图谱的第一部分，得到所述处理后的fft图谱，所述第一部分所对应的观测速度的取值为所述第一预设范围之外的值。

可选地，所述处理器102在用于执行对所述fft图谱处理，得到处理后的fft图谱的操作时，具体用于：对所述fft图谱进行增强处理，得到增强fft图谱；去除所述增强fft图谱的第一部分，得到所述处理后的fft图谱，所述第一部分所对应的观测速度的取值为所述第一预设范围之外的值。

可选地，所述增强处理为二值化处理。

可选地，所述全局观测信息包括所述全局观测能量；所述处理器102在用于执行对所述fft图谱进行增强处理，得到增强fft图谱的操作时，具体用于：将所述fft图谱大于预设门限能量的取值更新为第一值，将所述fft图谱小于预设门限能量的取值更新为第二值，得到所述增强fft图谱。

可选地，所述预设门限能量基于全局观测信息能量统计分布确定。

可选地，所述预设门限能量为全局观测信息能量统计分布中强度处于8％～15％处的任一能量。

可选地，所述处理器102在用于执行对所述fft图谱处理，得到处理后的fft图谱的操作时，具体用于：去除所述fft图谱的第一部分，得到第一fft图谱，所述第一部分所对应的观测速度的取值为所述第一预设范围之外的值；对所述第一fft图谱进行增强处理，得到所述处理后的fft图谱。

可选地，所述增强处理为二值化处理。

可选地，所述全局观测信息包括所述全局观测能量；所述处理器102在用于执行对所述第一fft图谱进行增强处理，得到处理后的fft图谱的操作时，具体用于：将所述第一fft图谱大于预设门限能量的取值更新为第一值，将所述第一fft图谱小于预设门限能量的取值更新为第二值，得到所述处理后的fft图谱。

可选地，所述全局观测信息包括所述全局观测距离；所述处理器102在用于执行通过所述处理后的fft图谱，确定所述周围环境的特征信息的操作时，具体用于：对所述处理后的fft图谱中的数据点进行聚类，得到至少一个点簇；其中，所述点簇包括的数据点属于同一类，所述fft图谱中的一个数据点对应所述全局观测信息中的一个观测信息；获取所述至少一个点簇中的点簇的点簇信息，所述点簇信息为周围环境的特征信息。

可选地，所述处理器102在用于执行获取所述至少一个点簇中的第一点簇的第一点簇信息的操作时，具体用于：获取所述第一点簇所对应的最大观测距离的取值和最小观测距离的取值之间的差值，所述第一点簇信息包括所述差值。

可选地，所述处理器102在用于执行通过所述周围环境的特征信息，确定天气状态的操作时，具体用于：在所述点簇信息中存在目标信息的情况下，确定所述天气状态为非正常状态，所述目标信息包括的差值大于或等于预设阈值；在所述点簇信息中不存在目标信息的情况下，确定所述天气状态为正常状态。

可选地，所述处理器102在用于执行通过所述全局观测信息，确定所述周围环境的特征信息，通过所述特征信息，确定天气状态的操作时，具体用于：周期性地通过相应周期对应的所述周围环境的全局观测信息，确定相应周期对应的所述周围环境的特征信息，通过相应周期对应的所述周围环境的特征信息，确定相应周期对应的天气状态。

可选地，确定天气状态的周期为1～5s之间的任一值。

可选地，所述毫米波雷达在用于获取周围环境的全局观测信息时，具体用于：对所述周围环境对应的回波信号进行采样，得到多个采样数据；对所述多个采样数据进行快速傅氏变换fft，得到所述周围环境的所述全局观测信息。

本实施例的可移动平台，可以用于执行上述各方法实施例中的技术方案，其实现原理和技术效果类似，此处不再赘述。

本领域普通技术人员可以理解：实现上述各方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成。前述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中。该程序在执行时，执行包括上述各方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：rom、ram、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的范围。