毫米波雷达的信号处理方法、系统、车辆和存储介质与流程

本申请实施例涉及自动驾驶领域，尤其涉及一种毫米波雷达的信号处理方法、系统、车辆和存储介质。

背景技术：

随着自动驾驶技术的发展，自动驾驶技术和自动驾驶设备开始得到应用。其中，自动驾驶设备例如有自动驾驶车辆、自动飞行设备等等。

现有技术中，可以在自动驾驶设备上设置雷达，雷达可以发出信号，然后自动驾驶设备获取到回波信号；进而，自动驾驶设备对回波信号进行分析，以确定周围环境的目标，其中，目标例如有障碍物、指示路标、等等。

然而现有技术中，在自动驾驶设备的行驶过程中，其他的自动驾驶设备上的雷达也会发出信号，进而，自动驾驶设备所发出的信号与其他的自动驾驶设备所发出的信号，两者之间会发生信号重叠等情况；从而自动驾驶设备所获取的回波信号，会具有干扰信号，造成根据回波信号确定出的目标有误，或者会造成漏检、错检等问题。

技术实现要素：

本申请实施例提供一种毫米波雷达的信号处理方法、系统、车辆和存储介质，以实现消除回波信号中的信号干扰的目的，可以准确的检测行驶环境中的目标。

第一方面，本申请实施例提供一种毫米波雷达的信号处理方法，所述方法包括：

获取所述毫米波雷达的初始发射信号，其中，所述初始发射信号包括多个频率周期，每个频率周期包括多个频率特征参数；

对至少一个所述频率周期内的发射频率的至少一个频率特征参数进行调整，得到频率调整后的调整发射信号；

发射所述频率调整后的调整发射信号。

第二方面，本申请实施例提供一种毫米波雷达的信号处理方法，所述方法包括：

获取所述毫米波雷达的干扰状态；

根据所述干扰状态，确定所述毫米波雷达的抗干扰模式，其中，所述干扰状态与所述抗干扰模式相对应；

根据所述抗干扰模式，对所述毫米波雷达的发射信号进行调整；

其中，所述抗干扰模式至少包括第一抗干扰模式和第二抗干扰模式。

第三方面，本申请实施例提供一种毫米波雷达的信号处理系统，所述系统包括：处理器、存储器和毫米波雷达；

所述存储器用于存储程序代码；

所述处理器，调用所述程序代码，当程序代码被执行时，用于执行以下操作：

获取所述毫米波雷达的初始发射信号，其中，所述初始发射信号包括多个频率周期，每个频率周期包括多个频率特征参数；

对至少一个所述频率周期内的发射频率的至少一个频率特征参数进行调整，得到频率调整后的调整发射信号；

通过所述毫米波雷达发射所述频率调整后的调整发射信号。

第四方面，本申请实施例提供一种毫米波雷达的信号处理系统，所述系统包括：处理器、存储器和毫米波雷达；

所述存储器用于存储程序代码；

所述处理器，调用所述程序代码，当程序代码被执行时，用于执行以下操作：

获取所述毫米波雷达的干扰状态；

根据所述干扰状态，确定所述毫米波雷达的抗干扰模式，其中，所述干扰状态与所述抗干扰模式相对应；

根据所述抗干扰模式，对所述毫米波雷达的发射信号进行调整；

其中，所述抗干扰模式至少包括第一抗干扰模式和第二抗干扰模式。

第五方面，本申请实施例提供一种自动驾驶车辆，包括：车辆本体以及如第一方面本申请实施例所述的毫米波雷达的信号处理系统，其中，所述毫米波雷达的信号处理系统安装于所述车辆本体上。

第六方面，本申请实施例提供一种自动驾驶车辆，包括：车辆本体以及如第二方面本申请实施例所述的毫米波雷达的信号处理系统，其中，所述毫米波雷达的信号处理系统安装于所述车辆本体上。

第七方面，本申请实施例提供一种可读存储介质，所述可读存储介质上存储有计算机程序；所述计算机程序在被执行时，实现如第一方面本申请实施例所述的毫米波雷达的信号处理方法。

第八方面，本申请实施例提供一种可读存储介质，所述可读存储介质上存储有计算机程序；所述计算机程序在被执行时，实现如第二方面本申请实施例所述的毫米波雷达的信号处理方法。

第九方面，本申请实施例提供一种程序产品，所述程序产品包括计算机程序，所述计算机程序存储在可读存储介质中，毫米波雷达的信号处理系统或自动驾驶车辆的至少一个处理器可以从所述可读存储介质读取所述计算机程序，所述至少一个处理器执行所述计算机程序使得毫米波雷达的信号处理方法或自动驾驶车辆实施如第一方面本申请实施例所述的毫米波雷达的信号处理方法。

第十方面，本申请实施例提供一种程序产品，所述程序产品包括计算机程序，所述计算机程序存储在可读存储介质中，毫米波雷达的信号处理系统或自动驾驶车辆的至少一个处理器可以从所述可读存储介质读取所述计算机程序，所述至少一个处理器执行所述计算机程序使得毫米波雷达的信号处理方法或自动驾驶车辆实施如第二方面本申请实施例所述的毫米波雷达的信号处理方法。

本申请实施例提供的毫米波雷达的信号处理方法、系统、车辆和存储介质，通过获取毫米波雷达的初始发射信号，其中，初始发射信号包括多个频率周期，每个频率周期包括多个频率特征参数；对至少一个频率周期内的发射频率的至少一个频率特征参数进行调整，得到频率调整后的调整发射信号；发射频率调整后的调整发射信号。通过对毫米波雷达的初始发射信号的频率特征参数进行调整，得到并发射频率调整后的调整发射信号，从而将初始发射信号的频率进行调整；进而，在获取到与调整发射信号对应的回波信号的时候，此时接收到的回波信号上的干扰信号的能力被进行了扩散，进而抑制住回波信号中的干扰信号，可以准确的根据所获取到的回波信号进行目标检测，避免了目标的漏检、错检等问题。

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为本申请提供的应用场景示意图一；

图2为本申请提供的应用场景示意图二；

图3为本申请提供的应用场景示意图三；

图4为本申请一实施例提供的毫米波雷达的信号处理方法的流程图；

图5为本申请提供的毫米波雷达的信号图一；

图6为本申请提供的毫米波雷达的信号图二；

图7为本申请另一实施例提供的毫米波雷达的信号处理方法的流程图；

图8为本申请提供的应用场景示意图四；

图9为本申请提供的回波信号的示意图；

图10为本申请提供的调整发射信号的示意图；

图11为本申请又一实施例提供的毫米波雷达的信号处理方法的流程图；

图12为本申请提供的应用场景示意图五；

图13为本申请再一实施例提供的毫米波雷达的信号处理方法的流程图；

图14为本申请其他一实施例提供的毫米波雷达的信号处理方法的流程图；

图15为本申请提供的底噪强度的计算过程的示意图；

图16为本申请其他另一实施例提供的毫米波雷达的信号处理方法的流程图；

图17为本申请其他又一实施例提供的毫米波雷达的信号处理方法的流程图；

图18为本申请一实施例提供的毫米波雷达的信号处理系统的结构示意图；

图19为本申请另一实施例提供的毫米波雷达的信号处理系统的结构示意图；

图20为本申请一实施例提供的自动驾驶车辆的结构示意图；

图21为本申请另一实施例提供的自动驾驶车辆的结构示意图。

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。

需要说明的是，当组件被称为“固定于”另一个组件，它可以直接在另一个组件上或者也可以存在居中的组件。当一个组件被认为是“连接”另一个组件，它可以是直接连接到另一个组件或者可能同时存在居中组件。

除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本申请的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本申请的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本申请。本文所使用的术语“及/或”包括一个或多个相关的所列项目的任意的和所有的组合。

下面结合附图，对本申请的一些实施方式作详细说明。在不冲突的情况下，下述的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

本申请的实施例提供了毫米波雷达的信号处理方法、系统、车辆和存储介质。图1为本申请提供的应用场景示意图一，图2为本申请提供的应用场景示意图二，图3为本申请提供的应用场景示意图三，如图1-图3所示，毫米波雷达的信号处理方法可以应用到毫米波雷达的信号处理系统上，毫米波雷达的信号处理系统包括但不限于以下设备中的任意一种：网络设备1、终端设备2、车辆3。

其中，网络设备1包括但不限于：传输点(transmissionreceptionpoint，简称trp)、基站(如，gnb)、无线网络控制器(radionetworkcontroller，简称rnc)、节点b(nodeb，简称nb)、基站控制器(basestationcontroller，简称bsc)、bts(basetransceiverstation)、henb(homeevolvednodeb)，或hnb(homenodeb)、基带单元(basebanduit，简称bbu)等。

终端设备2包括但不限于车辆终端、车载终端、车辆设备、移动终端、公共终端等，其中，车载终端包括但不限于车载导航仪等，移动终端包括但不限于手机、可穿戴设备、平板电脑等。

车辆3包括但不限于普通车辆、辅助驾驶车辆、自动驾驶车辆等等。

毫米波雷达的信号处理方法还可以应用到任意设备或者系统上，进而完成本申请提供的毫米波雷达的信号处理方法。

应理解，上述对于设备的各组成部分的命名仅是出于标识的目的，并不应理解为对本申请的实施例的限制。

自动驾驶设备开始得到较多的研究和应用。在自动驾驶设备的行驶过程中，为了完成自动行驶过程，需要自动的获取和识别出周围环境的目标，例如，目标为障碍物、指示路标、其他行驶设备等等；从而，可以在自动驾驶设备上设置雷达，雷达可以发出信号，然后自动驾驶设备获取到回波信号；进而，自动驾驶设备对回波信号进行分析，以确定和识别出周围环境的目标。

但是，在自动驾驶设备的行驶过程中，其他的自动驾驶设备上的雷达也会发出信号，进而，自动驾驶设备所发出的信号与其他的自动驾驶设备所发出的信号，两者之间会发生信号重叠等情况；从而自动驾驶设备所获取的回波信号，会具有干扰信号，造成根据回波信号确定出的目标有误，或者会造成漏检、错检等问题。

本实施例提供的毫米波雷达的信号处理方法、系统、车辆和存储介质，可以解决上述问题。

图4为本申请一实施例提供的毫米波雷达的信号处理方法的流程图，如图4所示，本实施例的方法可以包括：

s101、获取毫米波雷达的初始发射信号，其中，初始发射信号包括多个频率周期，每个频率周期包括多个频率特征参数。

本实施例中，本实施例的执行主体可以是毫米波雷达的信号处理系统、或者是毫米波雷达的信号处理设备、或者是其他可以执行本实施例方法的系统或设备。本实施例以执行主体为毫米波雷达的信号处理系统进行说明，以下对毫米波雷达的信号处理系统，简称为信号处理系统。

在信号处理系统上设置有毫米波雷达；毫米波雷达是一种传感器，毫米波雷达具有价格低、稳定性较好等优点，即，毫米波雷达的成本低、并且不受雨雪等极端恶劣天气影响、不受光线温度影响。

信号处理系统上的毫米波雷达可以发出初始发射信号；其中，初始发射信号中具有多个频率周期，其中，频率周期也可以称为脉冲重复周期。

在没有其他信号的干扰的情况下，毫米波雷达发出初始发射信号，然后，信号处理系统获取到与初始发射信号对应的回波信号，图5为本申请提供的毫米波雷达的信号图一，如图5所示，图5的横轴为时间，纵轴为信号的频率，初始发射信号具有频率周期，频率周期也称为脉冲重复周期(pulserepetitiontime，简称prt)；初始发射信号与回波信号之间具有时间差δt，初始发射信号与回波信号之间具有频率差δf；从而，在没有其他信号的干扰的情况下，基于此时所涉及的初始发射信号与回波信号之间的时间差δt、频率差δf，可以确定出目标。

但是，若其他的设备上的毫米波雷达也会发出信号，进而，当前的毫米波雷达所发出的发射信号与其他毫米波雷达所发出的发射信号，两者之间会发生重叠的情况；从而当前的信号处理系统所获取的回波信号，会具有干扰信号。从而，图6为本申请提供的毫米波雷达的信号图二，如图6所示，图6的横轴为时间，纵轴为信号的频率，在有其他信号的干扰的情况下，即在信号处理系统所获取的回波信号中具有干扰信号的情况下，初始发射信号与回波信号之间的时间差δt，与图5中的时间差δt相比较而言是有差异的，并且，初始发射信号与回波信号之间的频率差δf，与图5中的频率差δf相比较而言是有差异的，从而，无法准确的确定出目标，进而造成对目标的误检、漏检等等情况。

本实施例中，为了可以准确的根据回波信号确定出目标，在信号处理系统上的毫米波雷达向外部环境发出初始发射信号之前，信号处理系统需要对初始发射信号进行调整，信号处理系统首先获取上述初始发射信号。

例如，由于在信号处理系统上设置有毫米波雷达，信号处理系统与毫米波雷达连接，从而信号处理系统可以首先获取毫米波雷达会发出怎样的初始发射信号；或者，在信号处理系统中已经预先存储了初始发射信号的参数，进而信号处理系统是可以获知初始发射信号的相关信息的。

并且，初始发射信号包括r个频率周期，r为大于等于1的正整数；初始发射信号的每个频率周期，具有多个频率特征参数。例如，频率特征参数为初始发射信号的起始频点，频率特征参数为初始发射信号的相位。

s102、对至少一个频率周期内的发射频率的至少一个频率特征参数进行调整，得到频率调整后的调整发射信号。

本实施例中，信号处理系统可以针对r个频率周期中的t个频率周期，将t个频率周期的发射频率的一个或多个频率特征参数进行调整，进而，就可以得到频率调整后的调整发射信号。其中，t为大于等于1、且小于等于r的正整数。

例如，初始发射信号包括3个频率周期，信号处理系统可以对其中的2个频率周期内各自的起始频点和/或相位进行调整；或者，初始发射信号包括3个频率周期，信号处理系统可以对其中的1个频率周期内的起始频点和/或相位进行调整；或者，初始发射信号包括3个频率周期，信号处理系统可以对这3个频率周期内各自的起始频点和/或相位进行调整。

s103、发射频率调整后的调整发射信号。

本实施例中，信号处理系统在对初始发射信号进行了步骤s102中的调整之后，得到频率调整后的调整发射信号；然后，信号处理系统通过毫米波雷达发出上述调整发射信号，或者，信号处理系统直接发出上述调整发射信号。

本实施例，通过获取毫米波雷达的初始发射信号，其中，初始发射信号包括多个频率周期，每个频率周期包括多个频率特征参数；对至少一个频率周期内的发射频率的至少一个频率特征参数进行调整，得到频率调整后的调整发射信号；发射频率调整后的调整发射信号。通过对毫米波雷达的初始发射信号的频率特征参数进行调整，得到并发射频率调整后的调整发射信号，从而将初始发射信号的频率进行调整；进而，在获取到与调整发射信号对应的回波信号的时候，此时接收到的回波信号上的干扰信号的能力被进行了扩散，进而抑制住回波信号中的干扰信号，可以准确的根据所获取到的回波信号进行目标检测，避免了目标的漏检、错检等问题。

图7为本申请另一实施例提供的毫米波雷达的信号处理方法的流程图，如图7所示，本实施例的方法可以包括：

s201、根据初始发射信号的频率范围中的最小频率，预设频率差值和预设整数数组，确定多个起始频点。

本实施例中，本实施例的执行主体可以是毫米波雷达的信号处理系统、或者是毫米波雷达的信号处理设备、或者是其他可以执行本实施例方法的系统或设备。本实施例以执行主体为毫米波雷达的信号处理系统进行说明，以下对毫米波雷达的信号处理系统，简称为信号处理系统。

在自动驾驶设备的行驶过程中，常常会发生以下的情况：当前自动驾驶设备上的毫米波雷达发出发射信号，发射信号经过前方的目标的反射之后被毫米波雷达接收，进而当前自动驾驶设备接收到与当前自动驾驶设备对应的回波信号；同时，其他自动驾驶设备上的毫米波雷达也会发出发射信号，发射信号经过前方的目标的反射之后被当前自动驾驶设备上的毫米波雷达接收，进而当前自动驾驶设备接收到其他的回波信号；此时，当前自动驾驶设备所接收到的回波信号是双程干扰的信号，即，当前自动驾驶设备所接收到的与当前自动驾驶设备对应的回波信号的功率、当前自动驾驶设备所接收到与其他自动驾驶设备对应的回波信号的功率，两者是相当的。

举例来说，图8为本申请提供的应用场景示意图四，如图8所示，自动驾驶车辆a上的毫米波雷达发出发射信号，发射信号经过前方的目标的反射之后被毫米波雷达接收，进而自动驾驶设备a接收到与自动驾驶设备a对应的回波信号；同时，自动驾驶车辆b上的毫米波雷达也会发出发射信号，发射信号经过前方的目标的反射之后被自动驾驶设备a上的毫米波雷达接收，进而自动驾驶设备a接收到与自动驾驶设备b对应的回波信号；从而，与自动驾驶设备b对应的回波信号，会对自动驾驶设备a造成干扰，此时的干扰为双程干扰的干扰模式。

对于上述双程干扰的干扰模式，可以对频率特征参数进行调整。本发明中在对频率特征参数进行调整的时候，可以采用到随机码，即，首先生成一个随机码数组。

首先，信号处理系统可以获取到信号处理系统上的毫米波雷达的初始发射信号，从而，信号处理系统可以确定初始发射信号的频率范围为[b，d]，则b为初始发射信号的频率范围中的最小频率，d为初始发射信号的频率范围中的最大频率；并且，信号处理系统可以配置一个预设频率差值c，一个预设整数数组[1，p]，p为大于1的正整数；信号处理系统就可以根据上述最小频率b、预设频率差值c以及预设整数数组[0，s)，选择出多个起始频点。

s202、根据预设参数、多个起始频点中的每一个起始频点、以及预设随机数组中的每一个随机数，确定每一个随机码，以得到随机码数组。

本实施例中，信号处理系统还配置有一个预设随机数组[0，s)，s是预设频率值，该预设随机数组中具有多个随机数joffset；可知，joffset∈[0，s)，并且joffset是0与s之间的随机数。

信号处理系统在得到多个起始频点之后，就可以根据每一个起始频点、一个预设参数a、以及每一个随机数joffset，计算出每一个随机码。进而，信号处理系统将计算出的多个随机码，构成一个随机码数组；并且，在构成随机码数组的时候，可以将计算出的多个随机码中的一个或多个随机码，构成随机码数组，并且随机码数组中的相邻的随机码之间可以相同或不同。

可选的，第k个起始频点fstart(k)＝b+c*k，其中，b为初始发射信号的频率范围中的最小频率，k∈[0，x)，k为整数，x为大于等于1的正整数，c为预设频率差值；进而，得到随机码数组中的任一随机码为f(t)＝fstart(k)+a*joffset，其中，随机码数组中包括n个随机码，n为大于等于1的正整数，t∈[1，n]，t为正整数；a为预设参数，joffset∈[0，s)，s是预设频率值，并且joffset是0与s之间的随机数。

举例来说，信号处理系统上的毫米波雷达的工作频段为76ghz-77ghz，从而毫米波雷达所发出的初始发射信号的频率范围为[76，77]，其中，初始发射信号的频率范围的最小频率为76.05ghz；可以将76ghz-77ghz频段资源以每隔90兆赫(megahertz，简称mhz)分割出一个起始频点，即，每隔0.09g分割出一个起始频点；可以得到p个起始频点，第k个起始频点为fstart(k)＝76.05+0.09*k，可选的，p＝8，k∈[0，8)；然后，就可以得到第t个随机码f(t)＝fstart(k)+0.0005*joffset，其中，随机数joffset总是从如下的集合选取{j|0≤j＜64}，其中，随机数joffset的单位ghz。

并且，不同的毫米波雷达所采用的随机码不同。例如，不同的毫米波雷达的工作频段不同，从而不同的毫米波雷达的初始发射信号的最小频率是不同的，进而不同的毫米波雷达所采用的随机码不同。或者，再例如，不同的毫米波雷达所基于上述整数数组和/或预设参数，是不同的，从而，不同的毫米波雷达所采用的随机码不同。或者，再例如，随机码可以与毫米波雷达的标识(identity，简称id)相关，不同的毫米波雷达的id不同，从而，不同的毫米波雷达所采用的随机码不同。

s203、获取毫米波雷达的初始发射信号，其中，初始发射信号包括多个频率周期，每个频率周期包括多个频率特征参数。

可选的，频率特征参数为初始发射信号的起始频点和/或相位。

本步骤可以参见图4所示的步骤s101，不再赘述。

s204、根据预设的随机码数组中的各随机码，依次对至少一个频率周期内的发射频率的至少一个频率特征参数进行偏移处理，得到偏移处理后的各频率特征参数，以得到频率调整后的调整发射信号，其中，随机码数组中包括至少一个随机码，随机码数组中的相邻的随机码之间相同或不同。

可选的，与起始频点对应的随机码、与相位对应的随机码，两者之间相同或不同。

本实施例中，信号处理系统可以从步骤s202中所得到的随机码数组中，随机的选取一个随机码，然后信号处理系统根据选取的随机码，对一个频率特征参数进行偏移处理，得到偏移处理后的频率特征参数。并且，信号处理系统可以针对r个频率周期中的t个频率周期，随机从随机码数组选取一个或多个随机码，对t个频率周期的发射频率的一个或多个频率特征参数进行调整，进而，就可以得到频率调整后的调整发射信号；其中，t为大于等于1、且小于等于r的正整数。

在本实施例中，信号处理系统在对频率特征参数进行偏移处理的时候，分为以下几种处理方式。

第一种处理方式、在调整的频率特征参数为初始发射信号的起始频点的时候，可以从随机码数组中选取一个随机码，对初始发射信号的起始频点进行偏移处理，进而得到偏移处理后的起始频点；信号处理系统对毫米波雷达的初始发射信号的起始频点进行偏移处理之后，得到并发射频率调整后的调整发射信号；然后，频率调整后的调整发射信号经过目标之后被反射，信号处理系统接收到回波信号；同时，其他信号处理系统也对其他毫米波雷达的初始发射信号的起始频点进行偏移处理，得到频率调整后的调整发射信号，其他毫米波雷达所发射的频率调整后的调整发射信号被同一个目标反射，然后，信号处理系统接收到干扰信号；此时，由于不同的毫米波雷达所采用的随机码不同，信号处理系统接收到的回波信号与干扰信号之间可以具有差异，可知，经过上述偏移处理之后，可以将干扰功率平摊到不同的区间(range)维度上。

举例来说，基于图8所示的场景，自动驾驶车辆a对自动驾驶车辆a上的毫米波雷达a的初始发射信号的一个或多个起始频点进行偏移处理，得到频率调整后的调整发射信号；然后，自动驾驶车辆a的毫米波雷达a发出频率调整后的调整发射信号，调整发射信号经过前方的目标的反射之后被毫米波雷达a接收，进而自动驾驶设备a接收到与自动驾驶设备a对应的回波信号；同时，自动驾驶车辆b对自动驾驶车辆b上的毫米波雷达a的初始发射信号的一个或多个起始频点进行偏移处理，得到频率调整后的调整发射信号；然后，自动驾驶车辆b的毫米波雷达b发出频率调整后的调整发射信号；毫米波雷达b发出的频率调整后的调整发射信号前方的目标的反射之后，被自动驾驶设备a上的毫米波雷达a接收，进而自动驾驶设备a接收到与自动驾驶设备b对应的回波信号，此时，与自动驾驶设备b对应的回波信号为干扰信号。由于自动驾驶车辆a基于随机码对自动驾驶车辆a上的毫米波雷达的初始发射信号的起始频点进行了偏移处理，自动驾驶车辆b基于随机码对自动驾驶车辆b上的毫米波雷达的初始发射信号的起始频点进行了偏移处理，但是自动驾驶车辆a所采用的随机码与自动驾驶车辆b所采用的随机码之间是不同的，图9为本申请提供的回波信号的示意图，如图9所示，当毫米波雷达a和毫米波雷达b的第n个鸟声信号(chirp)的中频频差为f1的时候，第n+1个chirp的中频频差为f2，可知，第n个chirp的中频频差f1与第n+1个chirp的中频频差f2之间的差异较大，从而，干扰不会聚集在同一个中频频差上，可以将干扰功率平摊到不同的range维度上。并且，range维度具有128个样点，对应的干扰抑制能力为40db。

第二种处理方式、在调整的频率特征参数为初始发射信号的相位的时候，信号处理系统可以从随机码数组中选取一个随机码，对初始发射信号的相位进行偏移处理，进而得到偏移处理后的相位；信号处理系统对毫米波雷达的初始发射信号的相位进行偏移处理之后，得到并发射频率调整后的调整发射信号；然后，频率调整后的调整发射信号经过目标之后被反射，信号处理系统接收到回波信号；同时，其他信号处理系统也对其他毫米波雷达的初始发射信号的相位进行偏移处理，得到频率调整后的调整发射信号，其他毫米波雷达所发射的频率调整后的调整发射信号被同一个目标反射，然后，信号处理系统接收到干扰信号；此时，由于不同的毫米波雷达所采用的随机码不同，信号处理系统接收到的回波信号与干扰信号之间可以具有差异，可知，经过上述偏移处理之后，可以将干扰的能量可以被扩散到不同的多普勒仓(dopplerbin)维度上。

举例来说，基于图8所示的场景，自动驾驶车辆a基于随机码，对自动驾驶车辆a上的毫米波雷达a的初始发射信号的一个或多个相位进行偏移处理，得到频率调整后的调整发射信号，得到的调整发射信号的一个或多个chrip上的相位被调整了；图10为本申请提供的调整发射信号的示意图，如图10所示，一帧内的chrip的相位被随机化，例如，chrip-0、chrip-1、chrip-2、chrip-3、chrip-4，这5个chrip的相位是各不相同的，chrip-0相位为phi_0，chrip-1相位为phi_1，chrip-2相位为phi_2，chrip-3相位为phi_3，chrip-4相位为phi_4。然后，自动驾驶车辆a的毫米波雷达a发出调整发射信号，调整发射信号经过前方的目标的反射之后被毫米波雷达a接收，进而自动驾驶设备a接收到与自动驾驶设备a对应的回波信号；同时，自动驾驶车辆b基于随机码，对自动驾驶车辆b上的毫米波雷达a的初始发射信号的一个或多个相位进行偏移处理，得到频率调整后的调整发射信号；然后，自动驾驶车辆b的毫米波雷达b发出频率调整后的调整发射信号；毫米波雷达b发出的频率调整后的调整发射信号前方的目标的反射之后，被自动驾驶设备a上的毫米波雷达a接收，进而自动驾驶设备a接收到与自动驾驶设备b对应的回波信号，此时，与自动驾驶设备b对应的回波信号为干扰信号。由于自动驾驶车辆a基于随机码对自动驾驶车辆a上的毫米波雷达的初始发射信号的相位进行了偏移处理，自动驾驶车辆b基于随机码对自动驾驶车辆b上的毫米波雷达的初始发射信号的相位进行了偏移处理，但是自动驾驶车辆a所采用的随机码与自动驾驶车辆b所采用的随机码之间是不同的，自动驾驶车辆a在对接收到的信号进行离散傅氏变换(fastfouriertransformation，简称fft)的时候，可以将干扰能量扩散到不同的dopplerbin维度上，进而起到抑制干扰的作用。并且，dopplerbin维度具有128个样点，对应的干扰抑制能力为40db。

并且，对于同一个毫米波雷达来说，上述第一种处理方式与第二种处理方式中，所采用随机码可以相同或不同。

第三种处理方式、在调整的频率特征参数为初始发射信号的起始频点和相位的时候，信号处理系统可以从随机码数组中选取同一个随机码，对初始发射信号的起始频点和相位进行偏移处理，进而得到偏移处理后的起始频点、偏移处理后的相位，得到频率调整后的调整发射信号；或者，信号处理系统采用不同的随机码，对初始发射信号的起始频点和相位进行偏移处理，进而得到偏移处理后的起始频点、偏移处理后的相位，得到频率调整后的调整发射信号。信号处理系统发射频率调整后的调整发射信号；然后，频率调整后的调整发射信号经过目标之后被反射，信号处理系统接收到回波信号；同时，其他信号处理系统也对其他毫米波雷达的初始发射信号的起始频点和相位进行偏移处理，得到频率调整后的调整发射信号，其他毫米波雷达所发射的频率调整后的调整发射信号被同一个目标反射，然后，信号处理系统接收到干扰信号。基于上述第一种处理方式的介绍，由于不同的毫米波雷达所采用的随机码不同，可以将干扰功率平摊到不同的range维度上；并且，基于上述第二种处理方式的介绍，可以将干扰的能量可以被扩散到不同的dopplerbin维度上。

上述各个处理方式对于双程干扰的干扰模式，具有较好的抗干扰效果。

s205、发射频率调整后的调整发射信号。

本实施例中，本步骤可以参见图4所示的步骤s103，不再赘述。

并且，在步骤s205之后，信号处理系统可以获取回波信号，然后对回波信号的起始频点和/或相位进行补偿处理，得到补偿处理后的回波信号，进而基于补偿处理后的回波信号，进行目标的确认和识别。

本实施例，通过获取毫米波雷达的初始发射信号，其中，初始发射信号包括多个频率周期，每个频率周期包括多个频率特征参数；根据预设的随机码数组中的各随机码，依次对至少一个频率周期内的发射频率的至少一个频率特征参数进行偏移处理，得到偏移处理后的各频率特征参数，以得到频率调整后的调整发射信号，其中，随机码数组中包括至少一个随机码，随机码数组中的相邻的随机码之间相同或不同。基于随机码对频率特征参数进行偏移处理，不同的毫米波雷达所采用的随机码不同，从而，信号处理系统接收到的回波信号与干扰信号之间可以具有差异，可以对干扰信号进行抑制；例如，基于随机码对初始发射信号的起始频点进行偏移处理，从而，可以将干扰功率平摊到不同的range维度上；再例如，基于随机码对初始发射信号的相位进行偏移处理，从而，可以将干扰的能量可以被扩散到不同的dopplerbin维度上。进而，可以准确的根据所获取到的回波信号进行目标检测，避免了目标的漏检、错检等问题。

图11为本申请又一实施例提供的毫米波雷达的信号处理方法的流程图，如图11所示，本实施例的方法可以包括：

s301、获取毫米波雷达的初始发射信号，其中，初始发射信号包括多个频率周期，每个频率周期包括多个频率特征参数。

本实施例中，本实施例的执行主体可以是毫米波雷达的信号处理系统、或者是毫米波雷达的信号处理设备、或者是其他可以执行本实施例方法的系统或设备。本实施例以执行主体为毫米波雷达的信号处理系统进行说明，以下对毫米波雷达的信号处理系统，简称为信号处理系统。

本实施例中，本步骤可以参见图4所示的步骤s101，不再赘述。

s302、对至少一个频率周期内的发射频率的至少一个频率特征参数进行调整，得到频率调整后的调整发射信号。

可选的，频率特征参数为初始发射信号的起始频点和/或相位。

可选的，步骤s302具体包括：根据预设的随机码数组中的各随机码，依次对至少一个频率周期内的发射频率的至少一个频率特征参数进行偏移处理，得到偏移处理后的各频率特征参数，以得到频率调整后的调整发射信号，其中，随机码数组中包括至少一个随机码，随机码数组中的相邻的随机码之间相同或不同。

可选的，与起始频点对应的随机码、与相位对应的随机码，两者之间相同或不同。

本实施例中，本步骤可以参见图4所示的步骤s102和图7所示的步骤s204，不再赘述。

s303、发射频率调整后的调整发射信号。

本实施例中，本步骤可以参见图4所示的步骤s103，不再赘述。

可选的，在步骤s301之前，还可以执行以下步骤：根据初始发射信号的频率范围中的最小频率，预设频率差值和预设整数数组，确定多个起始频点；根据预设参数、多个起始频点中的每一个起始频点、以及预设随机数组中的每一个随机数，确定每一个随机码，以得到随机码数组。此步骤，可以参见图7所示步骤s201和步骤s202，不再赘述。

s304、获取回波信号，对回波信号进行干扰检测，得到回波信号的干扰强度。

本实施例中，信号处理系统在对初始发射信号的频率特征参数进行调整之后，得到并发射频率调整后的调整发射信号；然后，信号处理系统可以通过毫米波雷达接收到回波信号，信号处理系统对回波信号进行分析，以确定步骤s302所进行的调整是否有效的抑制了干扰问题。

此时，信号处理系统可以对回波信号进行干扰检测，得到回波信号的干扰强度。具体的，信号处理系统接收回波信号，此时的回波信号中包括了当前的信号处理系统上的毫米波雷达所发出的调整发射信号经过反射之后的回波信号、其他毫米波雷达所发出的发射信号经过反射之后的回波信号，可知，此时的回波信号中具有干扰信号；信号处理系统将接收到的回波信号的接收功率，转换为信号能量；然后，信号处理系统再将信号能量转换为底噪强度，进而得到回波信号的干扰强度。

并且，信号处理系统可以将步骤s304中所确定出的干扰强度与一个预设阈值进行比较，若确定干扰强度大于预设阈值，则确定所接收到回波信号中依然具有较强的干扰信号，步骤s302所进行的调整并没有去有效的抑干扰问题。

这是因为，在自动驾驶设备的行驶过程中，常常会发生以下的情况：当前自动驾驶设备与其他自动驾驶设备之间进行相向的行驶，即，当前自动驾驶设备朝向其他自动驾驶设备在进行行驶；当前自动驾驶设备上的毫米波雷达发出发射信号，发射信号经过前方的目标或其他自动驾驶设备的反射之后被毫米波雷达接收，进而当前自动驾驶设备接收到与当前自动驾驶设备对应的回波信号；同时，其他自动驾驶设备上的毫米波雷达也会发出发射信号，发射信号会直接被当前自动驾驶设备上的毫米波雷达接收，进而当前自动驾驶设备接收到其他毫米波雷达所发出的发射信号，其他毫米波雷达所发出的发射信号是干扰信号；此时，当前自动驾驶设备所接收到的回波信号是单程干扰的信号；此时，当前自动驾驶设备所接收到的回波信号中干扰信号的功率很高，对当前自动驾驶设备确认目标具有较强的干扰。

具体的，当前自动驾驶设备所接收到的与当前自动驾驶设备对应的回波信号的功率为pr＝(ptgtgrλ²rcs)/((4π)³r⁴)，其中，pt为当前自动驾驶设备上的毫米波雷达所发出的发射信号的功率，gt为发射信号的功率增益，gr为与当前自动驾驶设备对应的回波信号的功率增益，λ为毫米波雷达所发出的发射信号的微波波长，rcs为毫米波雷达散射面积(radar-crosssection，简称rcs)，r为当前自动驾驶设备与目标之间的距离，π为圆周率。对于上述单程干扰的干扰模式来说，当前自动驾驶设备所接收到的回波信号，其实是与当前自动驾驶设备对应的回波信号、与其他自动驾驶设备对应的回波信号，两者的叠加；此时，当前自动驾驶设备所接收到的回波信号的功率为pr′＝(ptgtgrλ²)/((4π)²r²)。根据以上介绍可知，在相同距离r的地方，对应的干扰功率比上信号功率为p′r/pr＝4πr²/rcs。其中，在rcs为100平方米、r＝100米的地方，当前自动驾驶设备对应的回波信号、其他自动驾驶设备的毫米波雷达所发出的发射信号，两者之间的干扰能量差异约为40db，如果其他自动驾驶设备与当前自动驾驶设备之间的距离较近，但是目标在远处，例如，其他自动驾驶设备与当前自动驾驶设备之间的距离10米之内，当前自动驾驶设备与目标之间的距离大于100米，则上述干扰能量差异比目标的能量高于60db。

举例来说，图12为本申请提供的应用场景示意图五，如图12所示，自动驾驶设备a与自动驾驶设备b之间进行相向的行驶；自动驾驶设备a上的毫米波雷达发出发射信号，发射信号经过自动驾驶设备b的反射之后被自动驾驶设备a的毫米波雷达接收，进而自动驾驶设备a接收到与自动驾驶设备a对应的回波信号；同时，自动驾驶设备b上的毫米波雷达也会发出发射信号，发射信号会直接被自动驾驶设备a上的毫米波雷达接收。这时，会对自动驾驶设备a造成双程干扰。

s305、若干扰强度大于预设阈值，则将频率调整后的调整发射信号的起始频点调整为预设起始频点，得到再次调整后的调整发射信号，其中，预设起始频点上不具有干扰信号。

可选的，步骤s305具体包括以下各个步骤：

第一步骤：根据预设起始频点集合，确定预设起始频点集合中的最高优先级的预设起始频点，其中，预设起始频点集合中包括多个预设起始频点，相邻的预设起始频点之间具有预设频率差值，每一个预设起始频点具有优先级。

第二步骤：频率调整后的调整发射信号的起始频点，调整为最高优先级的预设起始频点，以得到再次调整后的调整发射信号。

可选的，在上述第一步骤之前，还可以执行以下各个步骤：

第三步骤：每一个预设起始频点的初始的优先级为零，重复执行以下步骤，直至为每一个预设起始频点配置优先级。

第四步骤：若确定每一个预设起始频点上有干扰信号，则确定每一个预设起始频点的优先级为第一预设数值。

第五步骤：在预设时间间隔之后，若确定每一个预设起始频点上没有干扰信号，则确定每一个预设起始频点的优先级为零与第二预设数值之间的最大值。

本实施例中，信号处理系统若确定步骤s304中所确定出的干扰强度大于预设阈值，则信号处理系统可以对频率调整后的调整发射信号进行跳频处理，即，信号处理系统将调整发射信号的起始频点调整为预设起始频点，并且该预设起始频点上不会具有干扰信号，进而得到再次调整后的调整发射信号。并且，在进行上述跳频处理的时候，信号处理系统总是将频率调整后的调整发射信号的起始频点，调整到一个优先级较高的预设起始频点上。

具体的，在进行上述跳频处理之前，信号处理系统预先设置了多个预设起始频点，以供进行跳频处理；各预设起始频点，构成一个预设起始频点集合，并且，该预设起始频点集合的相邻的预设起始频点之间具有预设频率差值。

并且，信号处理系统为各预设起始频点进行优先级的配置处理。首先，信号处理系统将各预设起始频点的初始的优先级设置为零。然后，信号处理系统开始为每一个预设起始频点配置优先级，信号处理系统依次对每一个预设起始频点进行下述处理过程：信号处理系统若确定第m个预设起始频点上有干扰信号，则信号处理系统确定第m个预设起始频点的优先级为第一预设数值，从而降低第m个预设起始频点的优先级；每间隔一个预设时间间隔之后，信号处理系统若确定第m个预设起始频点上没有干扰信号，则信号处理系统将第m个预设起始频点的优先级，变更为零与第二预设数值之间的最大值，从而，提高第m个预设起始频点的优先级。

举例来说，信号处理系统预先配置了一个预设起始频点集合，预设起始频点集合中包括w个预设起始频点，相邻的预设起始频点之间具有预设频率差值，w为大于等于2的正整数。在初始的时候，信号处理系统确定每一个预设起始频点的初始的优先级为零，即，第m个预设起始频点的初始的优先级为p(m)＝0，m∈[1，w]，m为正整数。然后，信号处理系统若确定第m个预设起始频点上有干扰信号，则确定第m个预设起始频点的优先级为p(m)＝u，其中，u为正整数，从而降低第m个预设起始频点的优先级；在预设时间间隔delta_t之后，信号处理系统若确定第m个预设起始频点上没有干扰信号，则确定第m个预设起始频点的优先级为p(m)＝max(0，p(m)-1)，从而降低第m个预设起始频点的优先级。

然后，信号处理系统在确定步骤s304中所得到的干扰强度大于预设阈值的时候，可以从上述预设起始频点集合中，选择出最高优先级的一个预设起始频点；然后，信号处理系统将步骤s302中所得到的频率调整后的调整发射信号的起始频点，调整为最高优先级的预设起始频点，进而对调整发射信号进行跳频处理，将调整发射信号的整体频率调整到另一个频段上，得到再次调整后的调整发射信号。

举例来说，基于图12所示的场景，自动驾驶设备a与自动驾驶设备b之间进行相向的行驶；自动驾驶设备a可以基于随机码，对自动驾驶设备a上的毫米波雷达a进行频率特征参数进行偏移处理，得到频率调整后的调整发射信号；自动驾驶设备a上的毫米波雷达a发出频率调整后的调整发射信号，频率调整后的调整发射信号经过自动驾驶设备b的反射之后被自动驾驶设备a的毫米波雷达a接收，进而自动驾驶设备a接收到与自动驾驶设备a对应的回波信号；同时，自动驾驶设备b上的毫米波雷达b也会发出发射信号或频率调整后的调整发射信号，发射信号或频率调整后的调整发射信号会直接被自动驾驶设备a上的毫米波雷达a接收。自动驾驶设备a的毫米波雷达a接收到的回波信号包括了与自动驾驶设备a对应的回波信号、毫米波雷达b所发出的信号；自动驾驶设备a对接收到的回波信号进行干扰强度的分析，自动驾驶设备a可以从预设起始频点集合中，选择出最高优先级的一个预设起始频点；然后，自动驾驶设备a将频率调整后的调整发射信号的起始频点，调整为最高优先级的预设起始频点，得到再次调整后的调整发射信号；自动驾驶设备a通过毫米波雷达a，发射再次调整后的调整发射信号。

本实施例，通过在对初始发射信号的频率特征参数进行调整之后，得到并发射频率调整后的调整发射信号；然后，接收到回波信号，对回波信号进行分析；在确定回波信号的干扰强度大于预设阈值时，确定所接收到回波信号中依然具有较强的干扰信号，所进行的频率调整并没有去有效的抑干扰；然后，对频率调整后的调整发射信号进行跳频处理，将频率调整后的调整发射信号的整体频率调整到另一个频段上，可以有效的避免干扰频段，进而抑制干扰。进而，可以准确的根据所获取到的回波信号进行目标检测，避免了目标的漏检、错检等问题。

图13为本申请再一实施例提供的毫米波雷达的信号处理方法的流程图，如图13所示，本实施例的方法可以包括：

s401、获取毫米波雷达的干扰状态。

本实施例中，本实施例的执行主体可以是毫米波雷达的信号处理系统、或者是毫米波雷达的信号处理设备、或者是其他可以执行本实施例方法的系统或设备。本实施例以执行主体为毫米波雷达的信号处理系统进行说明，以下对毫米波雷达的信号处理系统，简称为信号处理系统。

在信号处理系统上设置有毫米波雷达；毫米波雷达是一种传感器，毫米波雷达具有价格低、稳定性较好等优点，即，毫米波雷达的成本低、并且不受雨雪等极端恶劣天气影响、不受光线温度影响。

信号处理系统可以获取毫米波雷达的干扰状态。例如，信号处理系统可以根据毫米波雷达的工作参数，确定出毫米波雷达的干扰状态。再例如，信号处理系统可以根据接收到的回波信号，确定出毫米波雷达的干扰状态。

其中，干扰状态包括了多种状态，例如，干扰状态为单程干扰模式下的干扰状态，或者，干扰状态为双程干扰模式下的干扰状态。

s402、根据干扰状态，确定毫米波雷达的抗干扰模式，其中，干扰状态与抗干扰模式相对应。

本实施例中，由于信号处理系统已经预先设置了干扰状态与抗干扰模式之间的对应关系，从而，信号处理系统可以直接确定出与步骤s401中的干扰状态对应的抗干扰模式。

举例来说，干扰状态与抗干扰模式之间的对应关系为：干扰状态a与抗干扰模式a对应，干扰状态b与抗干扰模式b对应，干扰状态c与抗干扰模式c对应。

s403、根据抗干扰模式，对毫米波雷达的发射信号进行调整；其中，抗干扰模式至少包括第一抗干扰模式和第二抗干扰模式。

本实施例中，针对于不同的抗干扰模式，采用不同的信号调整方式。在本实施例中提供了两种抗干扰模式，分别为第一抗干扰模式和第二抗干扰模式。

若步骤s402中确定毫米波雷达的抗干扰模式为第一抗干扰模式，则信号处理系统在对毫米波雷达的发射信号进行调整的时候，采用与第一抗干扰模式对应的信号调整方式。例如，第一抗干扰模式为针对于上述实施例中所提及的双程干扰的抗干扰模式，则信号处理系统需要对毫米波雷达的发射信号的频率特征参数进行调整。

若步骤s402中确定毫米波雷达的抗干扰模式为第二抗干扰模式，则信号处理系统在对毫米波雷达的发射信号进行调整的时候，采用与第二抗干扰模式对应的信号调整方式。例如，第二抗干扰模式为针对于上述实施例中所提及的单程干扰的抗干扰模式，则信号处理系统需要对毫米波雷达的发射信号进行跳频处理。

本实施例，通过获取毫米波雷达的干扰状态；根据干扰状态，确定毫米波雷达的抗干扰模式，其中，干扰状态与抗干扰模式相对应；根据抗干扰模式，对毫米波雷达的发射信号进行调整。从而根据毫米波雷达的干扰状态，采用不同的信号调整方式，可以抑制住回波信号中的干扰信号，可以准确的根据所获取到的回波信号进行目标检测，避免了目标的漏检、错检等问题。

图14为本申请其他一实施例提供的毫米波雷达的信号处理方法的流程图，如图14所示，本实施例的方法可以包括：

s501、获取毫米波雷达的回波信号，并确定回波信号的第一底噪强度。

本实施例中，本实施例的执行主体可以是毫米波雷达的信号处理系统、或者是毫米波雷达的信号处理设备、或者是其他可以执行本实施例方法的系统或设备。本实施例以执行主体为毫米波雷达的信号处理系统进行说明，以下对毫米波雷达的信号处理系统，简称为信号处理系统。

在信号处理系统上设置有毫米波雷达；毫米波雷达是一种传感器，毫米波雷达具有价格低、稳定性较好等优点，即，毫米波雷达的成本低、并且不受雨雪等极端恶劣天气影响、不受光线温度影响。

信号处理系统上的毫米波雷达可以发出初始发射信号；然后，信号处理系统通过毫米波雷达接收到毫米波雷达的回波信号。

然后，信号处理系统可以对回波信号进行干扰检测，得到回波信号的干扰强度，即，得到回波信号的第一底噪强度。

具体的，信号处理系统接收回波信号，此时的回波信号中包括了当前的信号处理系统上的毫米波雷达所发出的调整发射信号经过反射之后的回波信号、干扰信号。图15为本申请提供的底噪强度的计算过程的示意图，如图15所示，图15中横轴为信号处理系统与目标之间的距离，纵轴的为目标的速度，“零频”指的是目标的速度为零，图中示出了信号底噪区；如图15所示，在毫米波雷达进行工作的时候，由于周围的静止物较多，在零频附近会存在较多的目标，从而信号处理系统所接收到的回波信号的强度高，如上图中的圆点所示，圆点为强目标的反射的信号；而高速运动的目标较少。从而，因此在进行信号底噪区的计算的时候，可以选择高频通道区域，利用统计学平均的方法计算出底噪强度。从而，信号处理系统可以根据接收到的回波信号，确定出高频通道区域；然后，信号处理系统根据高频通道区域，确定出回波信号的第一底噪强度nc。上述处理方式，也可以总结为：信号处理系统将接收到的回波信号的接收功率，转换为信号能量；然后，信号处理系统再将信号能量转换为底噪强度，进而得到回波信号的第一底噪强度nc。

s502、在确定第一底噪强度与预设的底噪阈值之间的差值，小于预设阈值时，确定毫米波雷达的干扰状态为第一状态；在确定第一底噪强度与预设的底噪阈值之间的差值，大于等于预设阈值时，确定毫米波雷达的干扰状态为第二状态。

可选的，在步骤s501之后，并且在步骤s502之前，还可以包括以下步骤：对初始数据进行统计分析，得到第二底噪强度，其中，初始数据为采集到的多个无干扰信号的回波信号；对毫米波雷达的启动数据进行统计分析，得到第三底噪强度，其中，启动数据为雷达启动时初始获取的至少一帧的回波信号；确定第二底噪强度与第三底噪强度之间的平均值，为底噪阈值。

本实施例中，信号处理系统可以将第一底噪强度与一个预设的底噪阈值进行比较，以确定出毫米波雷达的干扰状态。在比较之前，需要首先确定出上述底噪阈值。

信号处理系统首先采集实际应用场景中的路测数据。具体的，在无干扰信号的情况下，自动驾驶设备进行行驶或飞行；然后，信号处理系统采集各个自动驾驶设备所接收到的回波信号，这些回波信号为无干扰信号的回波信号，进而信号处理系统得到初始数据。

然后，信号处理系统对初始数据中的各回波信号，进行统计分析和统计测试，以得到一个第二底噪强度n0_t。例如，信号处理系统确定出初始数据中的每一回波信号的高频通道区域；然后，信号处理系统根据每一回波信号的高频通道区域，确定出每一回波信号的底噪强度；然后，信号处理系统求取各回波信号的底噪强度的均值，进而得到第二底噪强度n0_t。

然后，信号处理系统启动信号处理系统上的毫米波雷达；在毫米波雷达启动时，毫米波雷达会发出发射信号，进而信号处理系统获取到回波信号；从而，信号处理系统获取到一帧或多帧的回波信号，优选的，信号处理系统获取毫米波雷达的开机启动后的前20帧的回波信号；然后，信号处理系统此时所获取到的回波信号进行统计分析和统计测试，以得到一个第三底噪强度n0_u。例如，信号处理系统确定出此时所获取到的每一回波信号的高频通道区域；然后，信号处理系统根据每一回波信号的高频通道区域，确定出每一回波信号的底噪强度；然后，信号处理系统求取各回波信号的底噪强度的均值，进而得到第三底噪强度n0_u。

然后，信号处理系统将第二底噪强度n0_t与第三底噪强度n0_u之间的平均值，作为上述底噪阈值n0。

然后，信号处理系统求取第一底噪强度nc与底噪阈值n0之间的差值；信号处理系统若确定差值小于预设阈值δthresh，则信号处理系统确定毫米波雷达收到的回波信号收到的干扰的强度较小，则信号处理系统确定毫米波雷达的干扰状态为第一状态，第一状态与第一抗干扰模式相对应；信号处理系统若确定差值大于等于预设阈值δthresh，则信号处理系统确定毫米波雷达收到的回波信号收到的干扰的强度较大，则信号处理系统确定毫米波雷达的干扰状态为第二状态，第二状态与第二抗干扰模式相对应。

s503、根据干扰状态，确定毫米波雷达的抗干扰模式，其中，干扰状态与抗干扰模式相对应。

本实施例中，本步骤可以参见图13所示的步骤s402，不再赘述。

s504、根据抗干扰模式，对毫米波雷达的发射信号进行调整；其中，抗干扰模式至少包括第一抗干扰模式和第二抗干扰模式。

本实施例中，本步骤可以参见图13所示的步骤s403，不再赘述。

本实施例，获取毫米波雷达的回波信号，并确定回波信号的第一底噪强度；根据第一底噪强度与底噪阈值，确定毫米波雷达的干扰状态，其中，干扰状态与抗干扰模式相对应；根据抗干扰模式，对毫米波雷达的发射信号进行调整。从而根据毫米波雷达的干扰状态，采用不同的信号调整方式，可以抑制住回波信号中的干扰信号，可以准确的根据所获取到的回波信号进行目标检测，避免了目标的漏检、错检等问题。

图16为本申请其他另一实施例提供的毫米波雷达的信号处理方法的流程图，如图16所示，本实施例的方法可以包括：

s601、获取毫米波雷达的干扰状态。

本实施例中，本实施例的执行主体可以是毫米波雷达的信号处理系统、或者是毫米波雷达的信号处理设备、或者是其他可以执行本实施例方法的系统或设备。本实施例以执行主体为毫米波雷达的信号处理系统进行说明，以下对毫米波雷达的信号处理系统，简称为信号处理系统。

本步骤可以参见图13所示的步骤s401，或者，本步骤可以参见图14所示的步骤s501-s502，不再赘述。

s602、根据干扰状态，确定毫米波雷达的抗干扰模式，其中，干扰状态与抗干扰模式相对应。

本实施例中，本步骤可以参见图13所示的步骤s402，或者，本步骤可以参见图14所示的步骤s503，不再赘述。

s603、在抗干扰模式为第一抗干扰模式时，获取毫米波雷达的初始发射信号，其中，初始发射信号包括多个频率周期，每个频率周期包括多个频率特征参数。

本实施例中，信号处理系统上的毫米波雷达可以发出初始发射信号；其中，初始发射信号中具有多个频率周期，其中，频率周期也可以称为脉冲重复周期。

在没有其他信号的干扰的情况下，毫米波雷达发出初始发射信号，然后，信号处理系统获取到与初始发射信号对应的回波信号，基于对图5的分析可知，在没有其他信号的干扰的情况下，基于此时所涉及的初始发射信号与回波信号之间的时间差δt、频率差δf，可以确定出目标。

但是，若其他的设备上的毫米波雷达也会发出信号，进而，当前的毫米波雷达所发出的发射信号与其他毫米波雷达所发出的发射信号，两者之间会发生信号重叠等情况；从而当前的信号处理系统所获取的回波信号，会具有干扰信号。基于对图6的分析可知，在有其他信号的干扰的情况下，初始发射信号与回波信号之间的频率差δf，与图5中的频率差δf相比较而言是有差异的，从而，无法准确的确定出目标，进而造成对目标的误检、漏检等等情况。

信号处理系统在确定毫米波雷达收到的回波信号收到的干扰的强度较小的时候，确定毫米波雷达的干扰状态为第一状态，抗干扰模式为第一抗干扰模式；此时，信号处理系统可以对毫米波雷达的初始发射信号的频率特征参数进行调整。此时的第一抗干扰模式为针对于双程干扰的抗干扰模式。

为了可以准确的根据回波信号确定出目标，在信号处理系统上的毫米波雷达向外部环境发出初始发射信号之前，信号处理系统需要对初始发射信号进行调整，信号处理系统首先获取上述初始发射信号。

并且，初始发射信号包括r个频率周期，r为大于等于1的正整数；初始发射信号的每个频率周期，具有多个频率特征参数。例如，频率特征参数为初始发射信号的起始频点，频率特征参数为初始发射信号的相位。

s604、对至少一个频率周期内的发射频率的至少一个频率特征参数进行调整，得到频率调整后的调整发射信号。

可选的，频率特征参数为初始发射信号的起始频点和/或相位。

可选的，步骤s604具体包括以下步骤：根据预设的随机码数组中的各随机码，依次对至少一个频率周期内的发射频率的至少一个频率特征参数进行偏移处理，得到偏移处理后的各频率特征参数，以得到频率调整后的调整发射信号，其中，随机码数组中包括至少一个随机码，随机码数组中的相邻的随机码之间相同或不同。

可选的，在步骤s604所示的过程之前，还可以包括以下各步骤：根据初始发射信号的频率范围中的最小频率，预设频率差值和预设整数数组，确定多个起始频点；根据预设参数、多个起始频点中的每一个起始频点、以及预设随机数组中的每一个随机数，确定每一个随机码，以得到随机码数组。

可选的，与起始频点对应的随机码、与相位对应的随机码，两者之间相同或不同。

本实施例中，信号处理系统可以针对r个频率周期中的t个频率周期，将t个频率周期的发射频率的一个或多个频率特征参数进行调整，进而，就可以得到频率调整后的调整发射信号。其中，t为大于等于1、且小于等于r的正整数。

具体的，基于图8所示的场景，自动驾驶车辆a上的毫米波雷达发出发射信号，发射信号经过前方的目标的反射之后被毫米波雷达接收，进而自动驾驶设备a接收到与自动驾驶设备a对应的回波信号；同时，自动驾驶车辆b上的毫米波雷达也会发出发射信号，发射信号经过前方的目标的反射之后被自动驾驶设备a上的毫米波雷达接收，进而自动驾驶设备a接收到与自动驾驶设备b对应的回波信号；从而，与自动驾驶设备b对应的回波信号，会对自动驾驶设备a造成干扰，此时的干扰模式为针对于双程干扰的抗干扰模式。

为了解决上述双程干扰，提供了第一抗干扰模式。信号处理系统可以对频率特征参数进行调整。本发明中在对频率特征参数进行调整的时候，可以采用到随机码，即，首先生成一个随机码数组。

首先，信号处理系统可以获取到信号处理系统上的毫米波雷达的初始发射信号，从而，信号处理系统可以确定初始发射信号的频率范围为[b，d]，则b为初始发射信号的频率范围中的最小频率，d为初始发射信号的频率范围中的最大频率；并且，信号处理系统可以配置一个预设频率差值c，一个预设整数数组[1，p]，p为大于1的正整数；信号处理系统就可以根据上述最小频率b、预设频率差值c以及预设整数数组[0，s)，选择出多个起始频点。

信号处理系统还配置有一个预设随机数组[0，s)，s是预设频率值，该预设随机数组中具有多个随机数joffset；可知，joffset∈[0，s)，并且joffset是0与s之间的随机数。

信号处理系统在得到多个起始频点之后，就可以根据每一个起始频点、一个预设参数a、以及每一个随机数joffset，计算出每一个随机码。进而，信号处理系统将计算出的多个随机码，构成一个随机码数组；并且，在构成随机码数组的时候，可以将计算出的多个随机码中的一个或多个随机码，构成随机码数组，并且随机码数组中的相邻的随机码之间可以相同或不同。

可选的，第k个起始频点fstart(k)＝b+c*k，其中，b为初始发射信号的频率范围中的最小频率，k∈[0，x)，k为整数，x为大于等于1的正整数，c为预设频率差值；进而，得到随机码数组中的任一随机码为f(t)＝fstart(k)+a*joffset，其中，随机码数组中包括n个随机码，n为大于等于1的正整数，t∈[1，n]，t为正整数；a为预设参数，joffset∈[0，s)，s是预设频率值，并且joffset是0与s之间的随机数。

举例来说，信号处理系统上的毫米波雷达的工作频段为76ghz-77ghz，从而毫米波雷达所发出的初始发射信号的频率范围为[76，77]，其中，初始发射信号的频率范围的最小频率为76.05ghz；可以将76ghz-77ghz频段资源以每隔90兆赫(megahertz，简称mhz)分割出一个起始频点，即，每隔0.09g分割出一个起始频点；可以得到p个起始频点，第k个起始频点为fstart(k)＝76.05+0.09*k，可选的，p＝8，k∈[0，8)；然后，就可以得到第t个随机码f(t)＝fstart(k)+0.0005*joffset，其中，随机数joffset总是从如下的集合选取{j|0≤j＜64}，其中，随机数joffset的单位ghz。

并且，不同的毫米波雷达所采用的随机码不同。例如，不同的毫米波雷达的工作频段不同，从而不同的毫米波雷达的初始发射信号的最小频率是不同的，进而不同的毫米波雷达所采用的随机码不同。或者，再例如，不同的毫米波雷达所基于上述整数数组和/或预设参数，是不同的，从而，不同的毫米波雷达所采用的随机码不同。或者，再例如，随机码可以与毫米波雷达的标识(identity，简称id)相关，不同的毫米波雷达的id不同，从而，不同的毫米波雷达所采用的随机码不同。

然后，信号处理系统可以随机码数组中，随机的选取一个随机码，然后信号处理系统根据选取的随机码，对一个频率特征参数进行偏移处理，得到偏移处理后的频率特征参数。并且，信号处理系统可以针对r个频率周期中的t个频率周期，随机从随机码数组选取一个或多个随机码，对t个频率周期的发射频率的一个或多个频率特征参数进行调整，进而，就可以得到频率调整后的调整发射信号；其中，t为大于等于1、且小于等于r的正整数。

在本实施例中，信号处理系统在对频率特征参数进行偏移处理的时候，分为以下几种处理方式。

第一种处理方式、在调整的频率特征参数为初始发射信号的起始频点的时候，可以从随机码数组中选取一个随机码，对初始发射信号的起始频点进行偏移处理，进而得到偏移处理后的起始频点；信号处理系统对毫米波雷达的初始发射信号的起始频点进行偏移处理之后，得到并发射频率调整后的调整发射信号；然后，频率调整后的调整发射信号经过目标之后被反射，信号处理系统接收到回波信号；同时，其他信号处理系统也对其他毫米波雷达的初始发射信号的起始频点进行偏移处理，得到频率调整后的调整发射信号，其他毫米波雷达所发射的频率调整后的调整发射信号被同一个目标反射，然后，信号处理系统接收到干扰信号；此时，由于不同的毫米波雷达所采用的随机码不同，信号处理系统接收到的回波信号与干扰信号之间可以具有差异，可知，经过上述偏移处理之后，可以将干扰功率平摊到不同的range维度上。

举例来说，基于图8所示的场景，自动驾驶车辆a对自动驾驶车辆a上的毫米波雷达a的初始发射信号的一个或多个起始频点进行偏移处理，得到频率调整后的调整发射信号；然后，自动驾驶车辆a的毫米波雷达a发出频率调整后的调整发射信号，调整发射信号经过前方的目标的反射之后被毫米波雷达a接收，进而自动驾驶设备a接收到与自动驾驶设备a对应的回波信号；同时，自动驾驶车辆b对自动驾驶车辆b上的毫米波雷达a的初始发射信号的一个或多个起始频点进行偏移处理，得到频率调整后的调整发射信号；然后，自动驾驶车辆b的毫米波雷达b发出频率调整后的调整发射信号；毫米波雷达b发出的频率调整后的调整发射信号前方的目标的反射之后，被自动驾驶设备a上的毫米波雷达a接收，进而自动驾驶设备a接收到与自动驾驶设备b对应的回波信号，此时，与自动驾驶设备b对应的回波信号为干扰信号。由于自动驾驶车辆a基于随机码对自动驾驶车辆a上的毫米波雷达的初始发射信号的起始频点进行了偏移处理，自动驾驶车辆b基于随机码对自动驾驶车辆b上的毫米波雷达的初始发射信号的起始频点进行了偏移处理，但是自动驾驶车辆a所采用的随机码与自动驾驶车辆b所采用的随机码之间是不同的，图9为本申请提供的回波信号的示意图，如图9所示，当毫米波雷达a和毫米波雷达b的第n个chirp的中频频差为f1的时候，第n+1个chirp的中频频差为f2，可知，第n个chirp的中频频差f1与第n+1个chirp的中频频差f2之间的差异较大，从而，干扰不会聚集在同一个中频频差上，可以将干扰功率平摊到不同的range维度上。并且，range维度具有128个样点，对应的干扰抑制能力为40db。

第二种处理方式、在调整的频率特征参数为初始发射信号的相位的时候，信号处理系统可以从随机码数组中选取一个随机码，对初始发射信号的相位进行偏移处理，进而得到偏移处理后的相位；信号处理系统对毫米波雷达的初始发射信号的相位进行偏移处理之后，得到并发射频率调整后的调整发射信号；然后，频率调整后的调整发射信号经过目标之后被反射，信号处理系统接收到回波信号；同时，其他信号处理系统也对其他毫米波雷达的初始发射信号的相位进行偏移处理，得到频率调整后的调整发射信号，其他毫米波雷达所发射的频率调整后的调整发射信号被同一个目标反射，然后，信号处理系统接收到干扰信号；此时，由于不同的毫米波雷达所采用的随机码不同，信号处理系统接收到的回波信号与干扰信号之间可以具有差异，可知，经过上述偏移处理之后，可以将干扰的能量可以被扩散到不同的dopplerbin维度上。

举例来说，基于图8所示的场景，自动驾驶车辆a基于随机码，对自动驾驶车辆a上的毫米波雷达a的初始发射信号的一个或多个相位进行偏移处理，得到频率调整后的调整发射信号，得到的调整发射信号的一个或多个chrip上的相位被调整了；并且，如图10所示，一帧内的chrip的相位被随机化，例如，chrip-0、chrip-1、chrip-2、chrip-3、chrip-4，这5个chrip的相位是各不相同的，chrip-0相位为phi_0，chrip-1相位为phi_1，chrip-2相位为phi_2，chrip-3相位为phi_3，chrip-4相位为phi_4。然后，自动驾驶车辆a的毫米波雷达a发出调整发射信号，调整发射信号经过前方的目标的反射之后被毫米波雷达a接收，进而自动驾驶设备a接收到与自动驾驶设备a对应的回波信号；同时，自动驾驶车辆b基于随机码，对自动驾驶车辆b上的毫米波雷达a的初始发射信号的一个或多个相位进行偏移处理，得到频率调整后的调整发射信号；然后，自动驾驶车辆b的毫米波雷达b发出频率调整后的调整发射信号；毫米波雷达b发出的频率调整后的调整发射信号前方的目标的反射之后，被自动驾驶设备a上的毫米波雷达a接收，进而自动驾驶设备a接收到与自动驾驶设备b对应的回波信号，此时，与自动驾驶设备b对应的回波信号为干扰信号。由于自动驾驶车辆a基于随机码对自动驾驶车辆a上的毫米波雷达的初始发射信号的相位进行了偏移处理，自动驾驶车辆b基于随机码对自动驾驶车辆b上的毫米波雷达的初始发射信号的相位进行了偏移处理，但是自动驾驶车辆a所采用的随机码与自动驾驶车辆b所采用的随机码之间是不同的，自动驾驶车辆a在对接收到的信号进行离散傅氏变换的时候，可以将干扰能量扩散到不同的dopplerbin维度上，进而起到抑制干扰的作用。并且，dopplerbin维度具有128个样点，对应的干扰抑制能力为40db。

并且，对于同一个毫米波雷达来说，上述第一种处理方式与第二种处理方式中，所采用随机码可以相同或不同。

第三种处理方式、在调整的频率特征参数为初始发射信号的起始频点和相位的时候，信号处理系统可以从随机码数组中选取同一个随机码，对初始发射信号的起始频点和相位进行偏移处理，进而得到偏移处理后的起始频点、偏移处理后的相位，得到频率调整后的调整发射信号；或者，信号处理系统采用不同的随机码，对初始发射信号的起始频点和相位进行偏移处理，进而得到偏移处理后的起始频点、偏移处理后的相位，得到频率调整后的调整发射信号。信号处理系统发射频率调整后的调整发射信号；然后，频率调整后的调整发射信号经过目标之后被反射，信号处理系统接收到回波信号；同时，其他信号处理系统也对其他毫米波雷达的初始发射信号的起始频点和相位进行偏移处理，得到频率调整后的调整发射信号，其他毫米波雷达所发射的频率调整后的调整发射信号被同一个目标反射，然后，信号处理系统接收到干扰信号。基于上述第一种处理方式的介绍，由于不同的毫米波雷达所采用的随机码不同，可以将干扰功率平摊到不同的range维度上；并且，基于上述第二种处理方式的介绍，可以将干扰的能量可以被扩散到不同的dopplerbin维度上。

然后，信号处理系统就可以通过毫米波雷达，发射频率调整后的调整发射信号。之后，信号处理系统可以获取回波信号，然后对回波信号的起始频点和/或相位进行补偿处理，得到补偿处理后的回波信号，进而基于补偿处理后的回波信号，进行目标的确认和识别。

本实施例，通过基于随机码对频率特征参数进行偏移处理，不同的毫米波雷达所采用的随机码不同，从而，信号处理系统接收到的回波信号与干扰信号之间可以具有差异，可以对干扰信号进行抑制；例如，基于随机码对初始发射信号的起始频点进行偏移处理，从而，可以将干扰功率平摊到不同的range维度上；再例如，基于随机码对初始发射信号的相位进行偏移处理，从而，可以将干扰的能量可以被扩散到不同的dopplerbin维度上。进而，可以准确的根据所获取到的回波信号进行目标检测，避免了目标的漏检、错检等问题。

图17为本申请其他又一实施例提供的毫米波雷达的信号处理方法的流程图，如图17所示，本实施例的方法可以包括：

s701、获取毫米波雷达的干扰状态。

本实施例中，本实施例的执行主体可以是毫米波雷达的信号处理系统、或者是毫米波雷达的信号处理设备、或者是其他可以执行本实施例方法的系统或设备。本实施例以执行主体为毫米波雷达的信号处理系统进行说明，以下对毫米波雷达的信号处理系统，简称为信号处理系统。

本步骤可以参见图13所示的步骤s401，或者，本步骤可以参见图14所示的步骤s501-s502，不再赘述。

s702、根据干扰状态，确定毫米波雷达的抗干扰模式，其中，干扰状态与抗干扰模式相对应。

本实施例中，本步骤可以参见图13所示的步骤s402，或者，本步骤可以参见图14所示的步骤s503，不再赘述。

s703、在抗干扰模式为第二抗干扰模式时，获取毫米波雷达的初始发射信号。

本实施例中，信号处理系统在确定毫米波雷达收到的回波信号收到的干扰的强度较大的时候，确定毫米波雷达的干扰状态为第二状态，抗干扰模式为第二抗干扰模式；此时，信号处理系统可以对毫米波雷达的初始发射信号进行跳频处理。此时的第一抗干扰模式为针对于单程干扰的抗干扰模式。

在确定毫米波雷达收到的回波信号收到的干扰的强度较大时，是因为在自动驾驶设备的行驶过程中，常常会发生以下的情况：当前自动驾驶设备与其他自动驾驶设备之间进行相向的行驶，即，当前自动驾驶设备朝向其他自动驾驶设备在进行行驶；当前自动驾驶设备上的毫米波雷达发出发射信号，发射信号经过前方的目标或其他自动驾驶设备的反射之后被毫米波雷达接收，进而当前自动驾驶设备接收到与当前自动驾驶设备对应的回波信号；同时，其他自动驾驶设备上的毫米波雷达也会发出发射信号，发射信号会直接被当前自动驾驶设备上的毫米波雷达接收，进而当前自动驾驶设备接收到其他毫米波雷达所发出的发射信号，其他毫米波雷达所发出的发射信号是干扰信号；此时，当前自动驾驶设备所接收到的回波信号是单程干扰的信号；此时，当前自动驾驶设备所接收到的回波信号中干扰信号的功率很高，对当前自动驾驶设备确认目标具有较强的干扰。

基于图12所示的场景，自动驾驶设备a与自动驾驶设备b之间进行相向的行驶；自动驾驶设备a上的毫米波雷达发出发射信号，发射信号经过自动驾驶设备b的反射之后被自动驾驶设备a的毫米波雷达接收，进而自动驾驶设备a接收到与自动驾驶设备a对应的回波信号；同时，自动驾驶设备b上的毫米波雷达也会发出发射信号，发射信号会直接被自动驾驶设备a上的毫米波雷达接收。这时，会对自动驾驶设备a造成双程干扰。

此种情况下，抗干扰模式为第二抗干扰模式，第二抗干扰模式为针对于双程干扰的抗干扰模式；信号处理系统首先，获取毫米波雷达的初始发射信号。

s704、将初始发射信号的起始频点调整为预设起始频点，得到频率调整后的调整发射信号，其中，预设起始频点上不具有干扰信号。

可选的，步骤s704具体包括以下各步骤：

第一步骤：根据预设起始频点集合，确定预设起始频点集合中的最高优先级的预设起始频点，其中，预设起始频点集合中包括多个预设起始频点，相邻的预设起始频点之间具有预设频率差值，每一个预设起始频点具有优先级。

第二步骤：初始发射信号的起始频点，调整为最高优先级的预设起始频点，以得到频率调整后的调整发射信号。

可选的，在上述第一步骤之前，还可以包括以下步骤、每一个预设起始频点的初始的优先级为零，重复执行以下步骤，直至为每一个预设起始频点配置优先级：若确定每一个预设起始频点上有干扰信号，则确定每一个预设起始频点的优先级为第一预设数值；在预设时间间隔之后，若确定每一个预设起始频点上没有干扰信号，则确定每一个预设起始频点的优先级为零与第二预设数值之间的最大值。

在本实施例中，信号处理系统可以对初始发射信号进行跳频处理，即，信号处理系统将初始发射信号的起始频点调整为预设起始频点，并且该预设起始频点上不会具有干扰信号，进而得到频率调整后的调整发射信号。并且，在进行上述跳频处理的时候，信号处理系统总是将初始发射信号的起始频点，调整到一个优先级较高的预设起始频点上。

具体的，在进行上述跳频处理之前，信号处理系统预先设置了多个预设起始频点，以供进行跳频处理；各预设起始频点，构成一个预设起始频点集合，并且，该预设起始频点集合的相邻的预设起始频点之间具有预设频率差值。

并且，信号处理系统为各预设起始频点进行优先级的配置处理。首先，信号处理系统将各预设起始频点的初始的优先级设置为零。然后，信号处理系统开始为每一个预设起始频点配置优先级，信号处理系统依次对每一个预设起始频点进行下述处理过程：信号处理系统若确定第m个预设起始频点上有干扰信号，则信号处理系统确定第m个预设起始频点的优先级为第一预设数值，从而降低第m个预设起始频点的优先级；每间隔一个预设时间间隔之后，信号处理系统若确定第m个预设起始频点上没有干扰信号，则信号处理系统将第m个预设起始频点的优先级，变更为零与第二预设数值之间的最大值，从而，提高第m个预设起始频点的优先级。

举例来说，信号处理系统预先配置了一个预设起始频点集合，预设起始频点集合中包括w个预设起始频点，相邻的预设起始频点之间具有预设频率差值，w为大于等于2的正整数。在初始的时候，信号处理系统确定每一个预设起始频点的初始的优先级为零，即，第m个预设起始频点的初始的优先级为p(m)＝0，m∈[1，w]，m为正整数。然后，信号处理系统若确定第m个预设起始频点上有干扰信号，则确定第m个预设起始频点的优先级为p(m)＝u，其中，u为正整数，从而降低第m个预设起始频点的优先级；在预设时间间隔delta_t之后，信号处理系统若确定第m个预设起始频点上没有干扰信号，则确定第m个预设起始频点的优先级为p(m)＝max(0，p(m)-1)，从而降低第m个预设起始频点的优先级。

然后，信号处理系统可以从上述预设起始频点集合中，选择出最高优先级的一个预设起始频点；然后，信号处理系统初始发射信号的起始频点，调整为最高优先级的预设起始频点，进而对初始发射信号进行跳频处理，将初始发射信号的整体频率调整到另一个频段上，得到频率调整后的调整发射信号。

举例来说，基于图12所示的场景，自动驾驶设备a与自动驾驶设备b之间进行相向的行驶；自动驾驶设备a可以基于随机码，对自动驾驶设备a上的毫米波雷达a进行频率特征参数进行偏移处理，得到初始发射信号；自动驾驶设备a上的毫米波雷达a发出初始发射信号，初始发射信号经过自动驾驶设备b的反射之后被自动驾驶设备a的毫米波雷达a接收，进而自动驾驶设备a接收到与自动驾驶设备a对应的回波信号；同时，自动驾驶设备b上的毫米波雷达b也会发出发射信号或初始发射信号，发射信号或初始发射信号会直接被自动驾驶设备a上的毫米波雷达a接收。自动驾驶设备a的毫米波雷达a接收到的回波信号包括了与自动驾驶设备a对应的回波信号、毫米波雷达b所发出的信号；自动驾驶设备a对接收到的回波信号进行干扰强度的分析，自动驾驶设备a可以从预设起始频点集合中，选择出最高优先级的一个预设起始频点；然后，自动驾驶设备a将初始发射信号的起始频点，调整为最高优先级的预设起始频点，得到频率调整后的调整发射信号；自动驾驶设备a通过毫米波雷达a，发射频率调整后的调整发射信号。

然后，信号处理系统就可以通过毫米波雷达，发射频率调整后的调整发射信号。之后，信号处理系统可以获取回波信号，然后对回波信号的起始频点和/或相位进行补偿处理，得到补偿处理后的回波信号，进而基于补偿处理后的回波信号，进行目标的确认和识别。

本实施例，通过在对初始发射信号进行跳频处理，将频率调整后的调整发射信号的整体频率调整到另一个频段上，可以有效的避开干扰频段，进而抑制干扰。进而，可以准确的根据所获取到的回波信号进行目标检测，避免了目标的漏检、错检等问题。

图18为本申请一实施例提供的毫米波雷达的信号处理系统的结构示意图，图18所示，本实施例提供的毫米波雷达的信号处理系统800可以包括：处理器801、存储器802和毫米波雷达803。

在一些实施方式中，毫米波雷达的信号处理系统800可以是一个集成的设备，即在一个设备上包含有本实施例提供的信号处理系统800；在另一些实施方式中，毫米波雷达的信号处理系统800还可以是分布式设置在自动驾驶设备上的，如信号处理系统800中的毫米波雷达803作为接收和发送毫米波信号的传感器设置在自动驾驶设备特定的位置，而处理器801和存储器802可以是自动驾驶设备的计算平台和存储系统，并且设置在另外的位置。

存储器802用于存储程序代码。

处理器801，调用程序代码，当程序代码被执行时，用于执行以下操作：获取毫米波雷达803的初始发射信号，其中，初始发射信号包括多个频率周期，每个频率周期包括多个频率特征参数；对至少一个频率周期内的发射频率的至少一个频率特征参数进行调整，得到频率调整后的调整发射信号；通过毫米波雷达803发射频率调整后的调整发射信号。

在一些实施例中，频率特征参数为初始发射信号的起始频点和/或相位。

在一些实施例中，处理器801在对至少一个频率周期内的发射频率的至少一个频率特征参数进行调整，得到频率调整后的调整发射信号时，用于：根据预设的随机码数组中的各随机码，依次对至少一个频率周期内的发射频率的至少一个频率特征参数进行偏移处理，得到偏移处理后的各频率特征参数，以得到频率调整后的调整发射信号，其中，随机码数组中包括至少一个随机码，随机码数组中的相邻的随机码之间相同或不同。

在一些实施例中，与起始频点对应的随机码、与相位对应的随机码，两者之间相同或不同。

在一些实施例中，处理器801在对至少一个频率周期内的发射频率的至少一个频率特征参数进行调整，得到频率调整后的调整发射信号之前，还用于：根据初始发射信号的频率范围中的最小频率，预设频率差值和预设整数数组，确定多个起始频点；根据预设参数、多个起始频点中的每一个起始频点、以及预设随机数组中的每一个随机数，确定每一个随机码，以得到随机码数组。

在一些实施例中，处理器801，在通过毫米波雷达803发射频率调整后的调整发射信号之后，还用于：通过毫米波雷达803获取回波信号，对回波信号进行干扰检测，得到回波信号的干扰强度；若干扰强度大于预设阈值，则将频率调整后的调整发射信号的起始频点调整为预设起始频点，得到再次调整后的调整发射信号，其中，预设起始频点上不具有干扰信号。

在一些实施例中，处理器801在将频率调整后的调整发射信号的起始频点调整为预设起始频点，得到再次调整后的调整发射信号时，用于：根据预设起始频点集合，确定预设起始频点集合中的最高优先级的预设起始频点，其中，预设起始频点集合中包括多个预设起始频点，相邻的预设起始频点之间具有预设频率差值，每一个预设起始频点具有优先级；频率调整后的调整发射信号的起始频点，调整为最高优先级的预设起始频点，以得到再次调整后的调整发射信号。

在一些实施例中，处理器801在根据预设起始频点集合，确定预设起始频点集合中的最高优先级的预设起始频点之前，还用于：每一个预设起始频点的初始的优先级为零，重复执行以下步骤，直至为每一个预设起始频点配置优先级：若确定每一个预设起始频点上有干扰信号，则确定每一个预设起始频点的优先级为第一预设数值；在预设时间间隔之后，若确定每一个预设起始频点上没有干扰信号，则确定每一个预设起始频点的优先级为零与第二预设数值之间的最大值。

本实施例的毫米波雷达的信号处理系统800，可以用于执行图4、图7、图11所提供的方法实施例的技术方案，其实现原理和技术效果类似，此处不再赘述。

图19为本申请另一实施例提供的毫米波雷达的信号处理系统的结构示意图，图19所示，本实施例提供的毫米波雷达的信号处理系统900可以包括：处理器901、存储器902和毫米波雷达903。

在一些实施方式中，毫米波雷达的信号处理系统900可以是一个集成的设备，即在一个设备上包含有本实施例提供的信号处理系统900；在另一些实施方式中，毫米波雷达的信号处理系统900还可以是分布式设置在自动驾驶设备上的，如信号处理系统900中的毫米波雷达903作为接收和发送毫米波信号的传感器设置在自动驾驶设备特定的位置，而处理器901和存储器902可以是自动驾驶设备的计算平台和存储系统，并且设置在另外的位置。

存储器902用于存储程序代码。

处理器901，调用程序代码，当程序代码被执行时，用于执行以下操作：获取毫米波雷达903的干扰状态；根据干扰状态，确定毫米波雷达903的抗干扰模式，其中，干扰状态与抗干扰模式相对应；根据抗干扰模式，对毫米波雷达903的发射信号进行调整；其中，抗干扰模式至少包括第一抗干扰模式和第二抗干扰模式。

在一些实施例中，处理器901在获取毫米波雷达903的干扰状态时，用于：通过毫米波雷达903获取毫米波雷达的回波信号，并确定回波信号的第一底噪强度；在确定第一底噪强度与预设的底噪阈值之间的差值，小于预设阈值时，确定干扰状态为第一状态；在确定第一底噪强度与预设的底噪阈值之间的差值，大于等于预设阈值时，确定干扰状态为第二状态。

在一些实施例中，处理器901在确定回波信号的第一底噪强度之后，还用于：

对初始数据进行统计分析，得到第二底噪强度，其中，初始数据为采集到的多个无干扰信号的回波信号；对毫米波雷达903的启动数据进行统计分析，得到第三底噪强度，其中，启动数据为雷达启动时初始获取的至少一帧的回波信号；确定第二底噪强度与第三底噪强度之间的平均值，为底噪阈值。

在一些实施例中，处理器901在抗干扰模式为第一抗干扰模式时，根据抗干扰模式，对毫米波雷达903的发射信号进行调整时，用于：

获取毫米波雷达903的初始发射信号，其中，初始发射信号包括多个频率周期，每个频率周期包括多个频率特征参数；对至少一个频率周期内的发射频率的至少一个频率特征参数进行调整，得到频率调整后的调整发射信号。

在一些实施例中，频率特征参数为初始发射信号的起始频点和/或相位。

在一些实施例中，处理器901在对至少一个频率周期内的发射频率的至少一个频率特征参数进行调整，得到频率调整后的调整发射信号时，用于：根据预设的随机码数组中的各随机码，依次对至少一个频率周期内的发射频率的至少一个频率特征参数进行偏移处理，得到偏移处理后的各频率特征参数，以得到频率调整后的调整发射信号，其中，随机码数组中包括至少一个随机码，随机码数组中的相邻的随机码之间相同或不同。

在一些实施例中，与起始频点对应的随机码、与相位对应的随机码，两者之间相同或不同。

在一些实施例中，处理器901在对至少一个频率周期内的发射频率的至少一个频率特征参数进行调整，得到频率调整后的调整发射信号之前，还用于：根据初始发射信号的频率范围中的最小频率，预设频率差值和预设整数数组，确定多个起始频点；根据预设参数、多个起始频点中的每一个起始频点、以及预设随机数组中的每一个随机数，确定每一个随机码，以得到随机码数组。

在一些实施例中，处理器901在抗干扰模式为第二抗干扰模式时，根据抗干扰模式，对毫米波雷达903的发射信号进行调整时，用于：获取毫米波雷达903的初始发射信号；将初始发射信号的起始频点调整为预设起始频点，得到频率调整后的调整发射信号，其中，预设起始频点上不具有干扰信号。

在一些实施例中，处理器901在将初始发射信号的起始频点调整为预设起始频点，得到频率调整后的调整发射信号时，用于：根据预设起始频点集合，确定预设起始频点集合中的最高优先级的预设起始频点，其中，预设起始频点集合中包括多个预设起始频点，相邻的预设起始频点之间具有预设频率差值，每一个预设起始频点具有优先级；初始发射信号的起始频点，调整为最高优先级的预设起始频点，以得到频率调整后的调整发射信号。

在一些实施例中，处理器901在根据预设起始频点集合，确定预设起始频点集合中的最高优先级的预设起始频点之前，还用于：每一个预设起始频点的初始的优先级为零，重复执行以下步骤，直至为每一个预设起始频点配置优先级：若确定每一个预设起始频点上有干扰信号，则确定每一个预设起始频点的优先级为第一预设数值；在预设时间间隔之后，若确定每一个预设起始频点上没有干扰信号，则确定每一个预设起始频点的优先级为零与第二预设数值之间的最大值。

本实施例的毫米波雷达的信号处理系统900，可以用于执行图13、图14、图16和图17所提供的方法实施例的技术方案，其实现原理和技术效果类似，此处不再赘述。

图20为本申请一实施例提供的自动驾驶车辆的结构示意图，图20所示，本实施例提供的自动驾驶车辆1000可以包括：车辆本体1001以及毫米波雷达的信号处理系统1002。

其中，毫米波雷达的信号处理系统1002安装于车辆本体1001上。毫米波雷达的信号处理系统1002可以是独立于车辆本体1001的系统。

其中，毫米波雷达的信号处理系统1002可以采用图18所示系统实施例的结构，其对应地，可以执行图4、图7及其对应方法实施例的技术方案，其实现原理和技术效果类似，此处不再赘述。

图21为本申请另一实施例提供的自动驾驶车辆的结构示意图，图21所示，本实施例提供的自动驾驶车辆1100可以包括：车辆本体1101以及毫米波雷达的信号处理系统1102。

其中，毫米波雷达的信号处理系统1102安装于车辆本体1101上。毫米波雷达的信号处理系统1102可以是独立于车辆本体1101的系统。

其中，毫米波雷达的信号处理系统1102可以采用图19所示系统实施例的结构，其对应地，可以执行图13、图14、图16、图17及其对应方法实施例的技术方案，其实现原理和技术效果类似，此处不再赘述。

本申请实施例中还提供了一种计算机存储介质，该计算机存储介质中存储有程序指令，程序执行时可包括如图4、图7及其对应实施例中的毫米波雷达的信号处理方法的部分或全部步骤，或者，程序执行时可包括如图4、图7及其对应实施例中的毫米波雷达的信号处理方法的部分或全部步骤。

本申请实施例中还提供了另一种计算机存储介质，该计算机存储介质中存储有程序指令，程序执行时可包括如图13、图14、图16、图17及其对应实施例中的毫米波雷达的信号处理方法的部分或全部步骤，或者，程序执行时可包括如图13、图14、图16、图17及其对应实施例中的毫米波雷达的信号处理方法的部分或全部步骤。

本领域普通技术人员可以理解：实现上述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，执行包括上述方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：只读内存(read-onlymemory，rom)、随机存取存储器(randomaccessmemory，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。