频率调制连续波雷达、数字信号处理方法与表征信息检测方法与流程

1.本发明关于雷达信号处理技术，特别是一种频率调制连续波雷达、数字信号处理方法与表征信息检测方法。


背景技术：

2.雷达技术可用于许多室外场域应用，例如测速、测距。然而，在室内场域中，具有许多环境干扰因素，造成量测结果不准确。例如：地板、墙壁、橱柜造成信号反射干扰，窗帘摆动、风扇转动等物体移动也会造成信号扰动。


技术实现要素：

3.有鉴于此，依据一些实施例，频率调制连续波雷达包括发射单元及接收单元。发射单元用于发送多个啁啾信号。接收单元接收反射的啁啾信号，产生对应啁啾信号的多个数字信号。接收单元再叠加数字信号而得到输出信号，并依据输出信号计算检测目标的表征信息。
4.依据一些实施例，接收单元将位于同一帧中的啁啾信号所对应的数字信号叠加而得到输出信号。
5.依据一些实施例，接收单元将相邻的多个帧中的啁啾信号所对应的数字信号叠加而得到输出信号。
6.依据一些实施例，接收单元先对位数字信号再对其叠加。
7.依据一些实施例，发射单元包括至少一发射天线。接收单元叠加来自同一发射天线的啁啾信号所对应的数字信号。
8.依据一些实施例，接收单元包括多个接收天线。接收单元将其中一个接收天线所收到的来自同一发射天线的啁啾信号所对应的数字信号进行叠加而得到输出信号。
9.依据一些实施例，接收单元包括多个接收天线。接收单元叠加所述多个接收天线所收到的来自同一发射天线的啁啾信号所对应的数字信号而得到输出信号。
10.依据一些实施例，发射单元包括多个发射天线。接收单元叠加来自所述多个发射天线中的至少二者的啁啾信号所对应的数字信号。
11.依据一些实施例，接收单元包括多个接收天线。接收单元将其中一个接收天线所收到的来自所述多个发射天线中的至少二者的啁啾信号所对应的数字信号进行叠加而得到输出信号。
12.依据一些实施例，接收单元包括多个接收天线。接收单元叠加所述多个接收天线所收到的来自所述多个发射天线中的至少二者的啁啾信号所对应的数字信号而得到输出信号。
13.依据一些实施例，接收单元还根据输出信号产生统计信息，并依据统计信息修正输出信号。
14.依据一些实施例，统计信息为绝对平方和、绝对最大值、标准偏差或方差。
15.依据一些实施例，接收单元根据输出信号及机器学习模型判断检测区域中是否存在检测目标。
16.依据一些实施例，接收单元在判断到检测目标存在时，依据输出信号计算检测目标的表征信息。
17.依据一些实施例，数字信号处理方法由信号处理装置中的处理器执行，包括：叠加对应于多普勒雷达的接收端收到的多个啁啾信号的多个数字信号而得到输出信号；以及依据输出信号计算检测目标的表征信息。
18.依据一些实施例，所叠加的啁啾信号所对应的数字信号是位于同一帧中或位于相邻的多个帧中。
19.依据一些实施例，在叠加数字信号之前，先对位待叠加的数字信号。
20.依据一些实施例，数字信号处理方法还包括：根据输出信号产生统计信息；以及依据统计信息修正输出信号。
21.依据一些实施例，数字信号处理方法还包括：根据输出信号及机器学习模型判断检测区域中是否存在检测目标。
22.依据一些实施例，依据该输出信号计算检测目标的表征信息的步骤是在判断到检测目标存在时执行的。
23.依据一些实施例，表征信息检测方法包括：接收对应于多普勒雷达的多个数字检测信号；对数字检测信号进行频域分析，以得到多个频域检测信号；依据频域检测信号产生多个统计信息；依据统计信息修正频域检测信号；根据修正后的频域检测信号及机器学习模型判断检测区域中是否存在检测目标；以及响应于存在检测目标，依据修正后的频域检测信号计算检测目标的表征信息。
24.综上所述，依据一些实施例的频率调制连续波雷达、数字信号处理方法与表征信息检测方法，能解决静态与动态环境干扰造成的信号不佳的问题，并可减少数据处理量而可加快处理速度。依据一些实施例的频率调制连续波雷达、数字信号处理方法与表征信息检测方法，能识别检测目标存在与否，以增进处理效率并过滤误判错误。
附图说明
25.图1为依据一些实施例的频率调制连续波雷达的使用状态示意图；
26.图2为依据一些实施例的频率调制连续波雷达的方块示意图；
27.图3为例示雷达信号的示意图；
28.图4为依据一些实施例的频率调制连续波雷达的详细方块示意图；
29.图5为例示发送与接收的雷达信号的示意图；
30.图6为依据一些实施例的信号处理示意图；
31.图7为依据一些实施例的信号处理装置的方块示意图；
32.图8为依据一实施例的数字信号处理方法的流程图；
33.图9为例示信号叠加的示意图；
34.图10为例示啁啾信号的示意图；
35.图11为例示接收图10信号的示意图；
36.图12为另一例示信号叠加的示意图；
37.图13为又一例示信号叠加的示意图；
38.图14为例示在静态环境中没有进行信号叠加的数字信号进行距离傅立叶变换后的示意图；
39.图15为例示在静态环境中数字信号经过如图13所示的信号叠加并进行距离傅立叶变换后的示意图；
40.图16为依据另一实施例的数字信号处理方法的流程图；
41.图17为依据一实施例的计算检测目标的信息的流程图；
42.图18为例示统计信息的产生示意图；
43.图19a～图19e为例示不同环境干扰的频域信号的示意图；
44.图20a～图20e为例示不同环境干扰的修正后频域信号的示意图；
45.图21a为例示检测目标侧躺的频域信号的示意图；
46.图21b为例示检测目标侧躺的修正后频域信号的示意图；
47.图22为依据另一实施例的计算检测目标的信息的流程图；
48.图23为例示不存在检测目标的直方统计图；
49.图24为例示存在检测目标的直方统计图；以及
50.图25为依据一些实施例的表征信息检测方法的流程图。
具体实施方式
51.参照图1，其为依据一些实施例的频率调制连续波(frequency modulated continuous wave，fmcw)雷达10的使用状态示意图。频率调制连续波雷达10可对一检测区域40进行检测。检测结果可供计算检测目标50的一种或多种信息，例如：距离、方位、移动速度、生理信息(如心跳、呼吸)等。检测目标50可以是例如但不限于生物体(如人体)。
52.参照图2，其为依据一些实施例的频率调制连续波雷达10的方块示意图。频率调制连续波雷达10包括发射单元20及接收单元30。发射单元20发送雷达信号，接收单元30接收反射的雷达信号。
53.参照图3，图3为例示雷达信号的示意图，上半部呈现雷达信号的振幅对时间的变化，下半部呈现雷达信号的频率对时间的变化。发射单元20发送的雷达信号包括多个啁啾(chirp)信号sc。为了附图清晰，图3仅呈现一个啁啾信号sc。在此，啁啾信号sc为线性调频脉冲信号，指频率随时间以线性方式增加的正弦波。在一些实施例中，啁啾信号sc的频率是以非线性方式增加。为了方便说明，后续以线性方式来说明。如图3所示，在一持续时间tc(如40微秒)内，啁啾信号sc根据一斜率s由一起始频率(如77ghz)线性增加至一终止频率(如81ghz)。起始频率与终止频率可选自毫米波频段(即30ghz至300ghz)。起始频率与终止频率之差为脉冲带宽b。
54.合并参照图4及图5。图4为依据一些实施例的频率调制连续波雷达10的详细方块示意图。图5为例示发送与接收的雷达信号的示意图。发射单元20包括发射天线22和雷达发射器24。雷达发射器24包括信号合成器，用于产生啁啾信号ct，并经由发射天线22发射。接收单元30包括接收天线32、雷达接收器34及处理单元36。接收天线32接收反射的雷达信号(啁啾信号cr)。啁啾信号cr可视为啁啾信号ct的延迟版本。雷达接收器34包括混频器、低通
滤波器及模拟数字转换器。混频器将来自雷达发射器24的啁啾信号ct和接收到的啁啾信号cr耦合，可产生两啁啾信号ct、cr的频率之和以及频率之差等两种耦合信号。低通滤波器将耦合后的信号进行低通滤波而获得两啁啾信号ct、cr的频率之差的耦合信号，在后称“中频(intermediate frequency)信号si”。模拟数字转换器将中频信号si转换为数字信号，以利处理单元36进行数字信号处理。处理单元36可以例如是中央处理单元(central processing unit，cpu)、图形处理器(graphics processing unit，gpu)，或是其他可编程的一般用途或特殊用途的微处理器(microprocessor)、数字信号处理器(digital signal processor，dsp)、可编程控制器、特殊应用集成电路(application specific integrated circuits，asic)、可编程逻辑设备(programmable logic device，pld)或其他类似装置、芯片、集成电路及其组合。
55.在本公开的另一实施例中，频率调制连续波雷达10还包括一传输模块，连接至处理单元36。该传输模块用于将处理单元36进行数字信号处理的结果传送至另一端的边缘装置或是云端服务器。
56.在本公开的另一实施例中，频率调制连续波雷达10的处理单元36仅对来自模拟数字转换器的数字信号进行部分处理，而通过频率调制连续波雷达10的一传输模块将部分处理的结果传送至另一端的边缘装置或是云端服务器上进行后续数字信号处理及运算。
57.在本公开的另一实施例中，频率调制连续波雷达10的处理单元36不对来自模拟数字转换器的数字信号进行任何处理，而通过频率调制连续波雷达10的一传输模块直接将来自模拟数字转换器的数字信号传送至另一端的边缘装置或是云端服务器上进行数字信号处理及运算。
58.参照图5，中频信号si的频率f0可表示为式1，s为斜率，τ为雷达信号发送至接收之间的延迟时间。因此，τ可表示为式2，d为频率调制连续波雷达10的发射天线与待测对象间的距离，c为光速。将式2代入式1可获得式3。由式3可以知道，中频信号si的频率f0隐含有距离信息(即频率调制连续波雷达10与检测目标50之间的距离)。
59.f0＝s
·
τ
ꢀꢀꢀꢀ…
式1
60.τ＝2d/c
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀ…
式2
61.f0＝2sd/c
ꢀꢀꢀꢀ…
式3
62.参照图6，其为依据一些实施例的信号处理示意图。在此，将啁啾信号sc分别依序编号为c1、c2、c3、
…
、cn，n为正整数。雷达接收器34将所收到的对应各啁啾信号c1～cn的中频信号si转换为数字信号sd(分别表示为d1、d2
…
、dn，n为正整数)。各数字信号sd的数值可表示为一维数组(横列(row)矩阵)。将所述多个横列矩阵依序纵向排列而可成为二维数组a1。可以理解的是，也可以将数字信号sd排列成直行(column)矩阵并依序横向排列，同样可以得到二维数组。二维数组a1的值代表信号强度(振幅)。二维数组a1的直行的索引值(index)对应于啁啾信号sc(数字信号sd)的次序。二维数组a1的横列的索引值具有时间的含义，也就是说二维数组a1的横列矩阵为时域信号。
63.处理单元36对二维数组a1(即数字信号sd)的各个横列矩阵执行快速傅立叶变换(fast fourier transform，fft)(后称“距离傅立叶变换”)而可取得频域信号sf(分别表示为f1、f2
…
、fn，n为正整数)，即二维数组a2。因此，二维数组a2的横列矩阵相当于频谱分布。如前所述，中频信号si的频率隐含有距离信息。也就是说，二维数组a2的横列的索引值具有
wave，cw)雷达或超宽带(ultra-wideband，uwb)雷达。在一些实施例中，信号处理装置60为边缘装置或是云端服务器，也就是说频率调制连续波雷达10获得数字信号sd之后，数字信号sd将被传送至边缘装置或云端服务器，由边缘装置或云端服务器进行数字信号处理。
71.合并参照图7至图9，图9为例示信号叠加的示意图。多普勒雷达(频率调制连续波雷达10)的接收端将所收到的对应各啁啾信号c1～cn的中频信号si转换为数字信号p1～pn。在流程s200中，叠加对应于啁啾信号sc的数字信号sp，而得到输出信号se(如图9所示，分别表示为e1～ek，k为正整数)。以图9所示的例来说明，数字信号sp中每两个相邻者进行叠加而成为输出信号se。例如，数字信号p1、p2叠加为输出信号e1，数字信号p3、p4叠加为输出信号e2。通过叠加信号可将环境造成的随机噪声平均化，而可提高信噪比(signal-to-noise ratio，snr)。此外，信号叠加后，可将多个一维数组合并为一个一维数组，将可大幅减少数据处理量，而可加快处理速度。在此，虽是以相邻的两个数字信号sp进行叠加为例，然而本发明实施例非限于此，还可以是将相邻的两个以上的数字信号sp进行叠加。
72.在一些实施例中，相互叠加的数字信号sp对应于同一帧(frame)中的多个啁啾信号sc。在另一些实施例中，相互叠加的数字信号sp对应于相邻的多个帧中的多个啁啾信号sc。所述相邻的多个帧可以是两个以上的帧。
73.流程s300：依据叠加后的输出信号se，可执行前述的距离傅立叶变换和多普勒傅立叶变换，而可计算检测目标50的距离信息及表征信息(运动信息及生理信息)等信息。
74.前述说明虽以发射单元20具有一个发射天线22，接收单元30具有一个接收天线32的情形为例。然而，在一些实施例中，发射单元20可具有多个发射天线22。相似地，在一些实施例中，接收单元30可具有多个接收天线32。
75.参照图10，其为例示啁啾信号sc的示意图。在此，是以发射单元20具有二个发射天线22的情形为例。在此，啁啾信号sc分别标示为tx1及tx2，分别表示由第一个发射天线22和第二个发射天线22发出的啁啾信号sc。雷达信号定义有多个帧m(分别表示为m1～mp，p为正整数)。每个帧m中包括多个啁啾信号sc。在此，是以各个发射天线22交替发送啁啾信号tx1、tx2，共发送四个啁啾信号sc为例。帧m的期间可例如为20毫秒。在每一帧m的期间内，处理器61依据各帧m内的啁啾信号sc执行前述数字信号处理方法。也就是说，处理器61将位于同一帧m中的啁啾信号sc所对应的数字信号sp叠加而得到输出信号se，并执行流程s300。例如，在帧m1期间内，依据帧m1内二个啁啾信号tx1及二个啁啾信号tx2执行一次数字信号处理方法；在帧m2期间内，依据帧m2内二个啁啾信号tx1及二个啁啾信号tx2执行一次数字信号处理方法。以下说明不同的信号叠加方式。
76.参照图11，其为例示接收图10信号的示意图。在此，是以具有四个接收天线rx1、rx2、rx3、rx4的接收单元30接收图10所示的雷达信号的情形为例。啁啾信号tx1、tx2经过各个接收天线rx1、rx2、rx3、rx4接收，并由雷达接收器34转换为数字信号sp(在此仅以一个帧m的四个数字信号p1～p4来说明)。第一个数字信号p1对应于第一个发射天线22发送的第一个啁啾信号tx1；第二个数字信号p2对应于第二个发射天线22发送的第一个啁啾信号tx2；第三个数字信号p3对应于第一个发射天线22发送的第二个啁啾信号tx1；第四个数字信号p4对应于第二个发射天线22发送的第二个啁啾信号tx2。
77.参照图12，其为另一例示信号叠加的示意图。处理器61可以叠加各接收天线rx1～rx4分别接收的来自同一发射天线22的啁啾信号sc所对应的数字信号sp。举例来说，第一个
数字信号p1与第三个数字信号p3均对应于来自第一个发射天线22的啁啾信号tx1，两者叠加而成为叠加信号sg(分别表示为g1～g4)。处理器61进一步将叠加信号sg中对应各接收天线rx1～rx4的信号(g1～g4)叠加，而得到输出信号se。也就是说，处理器61叠加接收天线rx1～rx4所收到的来自同一发射天线22的啁啾信号sc所对应的数字信号sp而得到输出信号se。在一些实施例中，处理器61是叠加来自其他发射天线22的啁啾信号sc(如第二个发射天线22的啁啾信号tx2)所对应的数字信号sp。
78.在一些实施例中，处理器61不将对应各接收天线rx1～rx4的叠加信号sg进行叠加，而是选择对应于其中一个接收天线rx1～rx4的叠加信号g1、g2、g3或g4作为输出信号se。也就是说，选择所述多个接收天线rx1～rx4的其中一个所收到的来自同一发射天线22的啁啾信号sc所对应的数字信号sp进行叠加来获得输出信号se。
79.参照图13，其为又一例示信号叠加的示意图。区别于如图12所示仅叠加来自同一发射天线22的啁啾信号sc所对应的数字信号sp，处理器61也可以叠加来自不同的发射天线22(即至少两个发射天线22)的啁啾信号sc所对应的数字信号sp。举例来说，虽然数字信号p1～p4来自不同的发射天线22，处理器61将各接收天线rx1～rx4分别接收的啁啾信号sc所对应的数字信号p1～p4叠加而成为叠加信号sg(分别表示为g1～g4)。处理器61进一步将叠加信号sg中对应各接收天线rx1～rx4的信号(g1～g4)叠加，而得到输出信号se。也就是说，处理器61叠加接收天线rx1～rx4所收到的来自不同发射天线22(即至少两个发射天线22)的啁啾信号sc所对应的数字信号sp而得到输出信号se。
80.参照图14及图15。图14为例示在静态环境中没有进行信号叠加的数字信号sp进行距离傅立叶变换后的示意图。图15为例示在静态环境中数字信号sp经过如图13所示的信号叠加并进行距离傅立叶变换后的示意图。横轴为经过距离傅立叶变换后的距离信息，纵轴为信号强度，竖轴为时间。可以看到经过信号叠加后，左侧的静态环境干扰噪声明显减少了。
81.在一些实施例中，处理器61不将对应各接收天线rx1～rx4的叠加信号sg进行叠加，而是选择对应于其中一个接收天线rx1～rx4的叠加信号g1、g2、g3或g4作为输出信号se。也就是说，选择所述多个接收天线rx1～rx4的其中一个所收到的来自不同发射天线22(即至少两个发射天线22)的啁啾信号sc所对应的数字信号sp进行叠加来获得输出信号se。
82.在一些实施例中，虽然前述是以叠加位于同一帧m中的啁啾信号sc来说明，然而处理器61也可以是将相邻的两个帧m中的啁啾信号sc所对应的数字信号sp叠加而得到输出信号se。在一些实施例中，处理器61也可以是将相邻的至少三个帧m中的啁啾信号sc所对应的数字信号sp叠加而得到输出信号se。如前所述，相邻至少两个帧m中的数字信号sp的叠加方式，可以是将来自同一发射天线22的啁啾信号sc所对应的数字信号sp进行叠加；或者是将来自不同发射天线22的啁啾信号sc所对应的数字信号sp进行叠加，在此不重复赘述。如前所述，可以选择叠加后的信号(叠加信号sg)中的其中一个作为输出信号se；也可以是将叠加信号sg叠加而得到输出信号se，在此不重复赘述。在此，由于是叠加至少两个相邻帧m中的啁啾信号sc所对应的数字信号sp，因而每至少两个帧m执行一次数字信号处理方法。
83.参照图16，其为依据另一实施例的数字信号处理方法的流程图。与图8的差异在于，在流程s200之前，还先执行流程s100，对位待叠加的数字信号sp。由此，可修正所述多个数字信号sp之间的相位延迟。在一些实施例中，若待叠加的数字信号sp之间的相位延迟在
允许范围内，可不执行流程s100。例如，若处理器61是叠加位于同一帧m的啁啾信号sc，其相位延迟一般在允许范围内，而可不执行流程s100。若处理器61是叠加相邻的至少两个帧m中的啁啾信号sc，且其相位延迟超出允许范围，则在流程s200之前，还先执行流程s100。
84.参照图17，其为依据一实施例的计算检测目标的信息的流程图。流程s300除包括前述的距离傅立叶变换(步骤s310)、多普勒傅立叶变换(步骤s370)和计算检测目标50的信息(步骤s390)之外，还包括步骤s330及s350。
85.合并参照图17及图18，图18为例示统计信息的产生示意图。经过前述步骤s310而得到频域信号sf(横轴为经过距离傅立叶变换后的距离信息，纵轴为信号强度，竖轴为时间，如以二维表示即相当于图6所示的二维数组a2)之后，进入步骤s330。在步骤s330中，处理器61可先根据频域信号sf产生统计信息sv。具体来说，依据时间轴对频域信号sf进行统计信息sv计算。通过统计信息sv，可以分析信号特性，以利于区别环境中的动态干扰与目标信号源。统计信息sv可例如为绝对平方和、绝对最大值、标准偏差(standard deviation)或方差(variance)。具体地，处理器61是对于二维数组a2的各个直行矩阵cl计算统计信息sv，也就是说对于每一个距离的时间序列信号强度进行统计。例如，每一个直行矩阵cl都计算出一个标准偏差p。如图18所示，显示按照所述多个标准偏差p所描绘出的分布曲线w，能作为屏蔽，以供后续步骤s350修正信号。
86.在步骤s350中，处理器61依据统计信息sv修正信号。也就是说，依据统计信息sv正规化频域信号sf。例如，对于每个距离的时间序列上的信号乘以对应的统计信息sv(如标准偏差p)，即对于二维数组a2的各个直行矩阵cl分别乘以对应各个直行矩阵cl对应的统计信息sv(如标准偏差p)。如图18所示，其显示修正后的频域信号sf’。此后，便可依据修正后的频域信号sf’来计算更精确的检测目标50的距离信息、表征信息(如运动信息、生理信息)等信息(步骤s390)。
87.合并参照图19a～图19e及图20a～图20e。图19a～图19e为例示不同环境干扰的频域信号sf的示意图。图20a～图20e为例示不同环境干扰的修正后频域信号sf’的示意图。图19a及图20a为风扇转动但不摆头的环境干扰。图19b及图20b为风扇转动且摆头的环境干扰。图19c及图20c为布帘静止的环境干扰。图19d及图20d为布帘摆动的环境干扰。图19e及图20e为其他人移动的环境干扰。清楚可见，通过前述的信号修正，确实可消除动态环境干扰。
88.合并参照图21a及图21b。图21a为例示检测目标50侧躺的频域信号sf的示意图。图21b为例示检测目标50侧躺的修正后频域信号sf’的示意图。通过前述的信号修正，还可消除检测目标50的不同姿势(如侧躺)所造成的床反射信号干扰，因而对于不同的睡姿所造成的影响也有很好的抑制效果。
89.合并参照图7及图22。图22为依据另一实施例的计算检测目标的信息的流程图。储存装置62还储存有机器学习模型64，经过不同情形下所获得的前述修正后信号进行训练。所述不同情形包括：各种环境条件(如前所述风扇转动、布帘摆动等)下，检测区域40中存在检测目标50时；以及各种环境条件(如前所述风扇转动、布帘摆动等)下，检测区域40中不存在检测目标50。图22与图17的差异在于，还包括步骤s360，根据修正后的信号，利用机器学习模型64判断检测区域40中是否存在检测目标50。若存在检测目标50，则继续进行步骤s370、s390，以计算检测目标50的距离信息、表征信息(如运动信息、生理信息)等信息；若
否，则结束流程。通过机器学习技术，可学习检测目标50存在与否的特征，用于判断检测目标50是否存在。由此，除了可在不存在检测目标50的情形下节省运算资源外，还可过滤误判错误(例如避免发生不存在检测目标50却计算出表征信息的情形)。
90.在一些实施例中，当要训练机器学习模型64与利用机器学习模型64进行判断时，可预先对于修正后的信号进行特征获取处理，再将获取到的特征输入至机器学习模型64。所述特征获取处理可以是统计直方图、计算平均值、标准偏差、方差、偏度(skewness)、峰度(kurtosis)等。以统计直方图为例，可以将修正后的频域信号sf’的二维数组a2数值归一化，并依照归一化后的数值统计各个信号强度区间的元素数量。合并参照图23及图24所示，其分别例示不存在检测目标50及存在检测目标50的直方统计图，以分为10个信号强度区间为例，可以看到两种情形的直方图具有不同的分布。
91.参照图25，其为依据一些实施例的表征信息检测方法的流程图。所述表征信息检测方法可由前述信号处理装置60的处理器61执行。在步骤s410中，接收对应于多普勒雷达的多个数字检测信号(即前述数字信号sp)。在步骤s420中，对数字检测信号进行频域分析，以得到多个频域检测信号(即前述频域信号sf)。在步骤s430中，依据频域检测信号产生多个统计信息(即前述统计信息sv)。在步骤s440中，依据统计信息sv修正频域检测信号。具体地，步骤s440依据统计信息sv正规化频域检测信号。统计信息sv是频域检测信号对应于一统计周期下的绝对平方和、绝对最大值、标准偏差、或是方差。在步骤s450中，根据修正后的频域检测信号(即前述修正后频域信号sf’)及机器学习模型64判断检测区域40中是否存在检测目标50。在步骤460中，响应于存在检测目标50，依据修正后的频域检测信号sf’计算检测目标50的表征信息。各步骤的相关说明已在前详细说明，在此不再重复赘述。
92.在一些实施例中，机器学习模型64储存在边缘装置或是云端服务器之中，频率调制连续波雷达10将前述获取到的特征通过其传输模块传送给该边缘装置或是该云端服务器，以进行后续的机器模型训练或是检测判断。或是，频率调制连续波雷达10将前述修正后信号通过其传输模块传送给该边缘装置或是该云端服务器，以进行后续的数字信号处理、机器模型训练、和/或是检测判断。
93.综上所述，依据一些实施例的频率调制连续波雷达与数字信号处理方法，能解决静态与动态环境干扰造成的信号不佳的问题，并可减少数据处理量而可加快处理速度。依据一些实施例的频率调制连续波雷达与数字信号处理方法，能识别检测目标50存在与否，以增进处理效率并过滤误判错误。
94.[符号说明]
[0095]
10:频率调制连续波雷达
[0096]
20:发射单元
[0097]
22:发射天线
[0098]
24:雷达发射器
[0099]
30:接收单元
[0100]
32:接收天线
[0101]
34:雷达接收器
[0102]
36:处理单元
[0103]
40:检测区域
[0104]
50:检测目标
[0105]
60:信号处理装置
[0106]
61:处理器
[0107]
62:储存装置
[0108]
63:程序
[0109]
64:机器学习模型
[0110]
m,m1,m2,mp:帧
[0111]
a1,a2,a3:二维数组
[0112]
b:脉冲带宽
[0113]
cl:直行矩阵
[0114]
ct,cr:啁啾信号
[0115]
c1,c2,c3,cn:啁啾信号
[0116]
d1,d2,d3,d4,dn:数字信号
[0117]
d:传输距离
[0118]
e1,e2,ek:输出信号
[0119]
f1,f2,fn:频域信号
[0120]
g1,g2,g3,g4:叠加信号
[0121]
rx1,rx2,rx3,rx4:接收天线
[0122]
p1,p2,p3,p4,pn:数字信号
[0123]
p:标准偏差
[0124]
q1,q2,qm:相位频域信号
[0125]
s:斜率
[0126]
sc:啁啾信号
[0127]
sd:数字信号
[0128]
se:输出信号
[0129]
sg:叠加信号
[0130]
si:中频信号
[0131]
sp:数字信号
[0132]
sf,sf’:频域信号
[0133]
sq:相位频域信号
[0134]
sv:统计信息
[0135]
w:分布曲线
[0136]
s100:对位待叠加的数字信号
[0137]
s200:叠加啁啾信号所对应的数字信号而得到输出信号
[0138]
s300:依据输出信号计算检测目标的信息
[0139]
s310:距离傅立叶变换
[0140]
s330:产生统计信息
[0141]
s350:依据统计信息修正信号
[0142]
s360:根据机器学习模型判断检测区域中是否存在检测目标
[0143]
s370:多普勒傅立叶变换
[0144]
s390:计算检测目标的信息
[0145]
s410:接收对应于多普勒雷达的多个数字检测信号
[0146]
s420:对数字检测信号进行频域分析，以得到多个频域检测信号
[0147]
s430:依据频域检测信号产生多个统计信息
[0148]
s440:依据统计信息修正频域检测信号
[0149]
s450:根据修正后的频域检测信号及机器学习模型判断检测区域中是否存在检测目标
[0150]
s460:响应于存在检测目标，依据修正后的频域检测信号计算检测目标的表征信息
[0151]
tx1,tx2:啁啾信号
[0152]
tc:持续时间
[0153]
τ:延迟时间