CN107907878B - 高精度获取fmcw雷达距离测量值的方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开的一种高精度获取FMCW雷达距离测量值的方法，旨在提出一种测距精度高，能够减少频谱误差距离测量值方法。本发明通过下述技术方案予以实现：将已经完成模数转换的目标差拍信号送入四个并行的时间域抽取模块，将分别获得的数字差拍信号和采样率数据，分别送入数据补零模块中进行时域补零填充，四路时间域抽取模块得到长度为Ns的时域信号，通过各自对应的DFT模块进行离散傅立叶变换，得到长度为Ns的离散频域信号，四个DFT模块将离散频域信号共端送入数据截取与拼接模块进行频域数据的拼接运算，将基于数学插值运算结果通过距离测量值获取模块，获得FMCW雷达距离测量值。

Description

高精度获取FMCW雷达距离测量值的方法

技术领域

本发明涉及一种适用于FMCW雷达系统，在目标由远及近的运动过程中获取精度逐渐提高的距离测量值的方法。

背景技术

雷达系统根据波形可以分为连续波雷达和脉冲雷达，FMCW雷达因其具有较高的优良的距离分辨率和测距精度，低功率以及无测量距离盲区等特点被大量用于各种测距系统中。FMCW雷达测距系统中的测距精度问题是所有采用FMCW体制的测距系统所共有的。在FMCW雷达测距中,最简单的方法是直接测量发射波和回波信号的差频、获得距离,但测距精度不高。目前，FMCW雷达测距一般采用FFT法来获得回波在距离轴上的功率谱曲线(距离谱)，通过对信号进行采样和FFT算法分析进而提取距离测量值，达到获取高距离分辨率和高测量精度的目的。但是由于FFT本身的“栅栏效应”，使得直接采用FFT所获得的距离谱具有固定的采样间隔，从而产生较大的测距误差，并且在近距测量场合相对误差会更大。在FMCW雷达信号中，测频误差决定测距误差。假设在连续测量(对差频信号的测量值连续变化，实际中不可能做到)的情况下，对差频信号做傅里叶变换后，差频信号的频谱幅度峰值可以精确找到，所以测量精度主要由信噪比决定。但是实际中，一般对差频信号进行离散采样，然后对采样信号进行FFT变换，这样导致了频谱离散化，找不准频谱幅度峰值，引起频率量化误差。调频连续波测距系统组成分为非线性调频和线性调频，前者优点是容易实现，缺点是每个目标产生的差频信号与信息处理频率不是单一的，因此不能区分不同距离的目标，一般适用于单目标的场合；而后者每个目标所产生的差频信号是单一频率的(不考虑多普勒频移)，因此很容易区分不同距离的目标。根据傅里叶变换理论，对于单一频率的正弦信号，其傅里叶变换(FT)后的幅度最大值对应的频率即为信号的频率，找到傅里叶变换后的幅度最大值便可观测出信号的频率。只要有足够高的信噪比，利用傅里叶变换后的幅度来估计信号频率就可以达到足够高的精度。而调频连续波雷达的距离分辨率将取决于频率测量分辨率，一般频率测量是通过对差频信号进行FFT处理实现的。利用FFT技术对信号进行频谱分析时，分析精度主要受制于混叠效应、量化误差、泄漏效应和栅栏效应。量化误差和混叠效应是模拟信号数字化过程引起的，泄漏效应和栅栏效应是离散傅里叶变换所固有的。由于FFT的“栅栏效应”，使得直接采用FFT所获得的距离谱具有固定的采样间隔ΔR，从而产生的测距误差，这使得测距雷达在近距离下测量的相对误差较大。分析表明，增加FFT谱线数量、提高频谱分辨率可削弱泄漏效应和栅栏效应的影响，但由于增加了采样长度，将增加时间开销。要想提高频率分辨率，如用常规的FFT方法分析，就只有增加变换点数。如此，计算机的运算量和存储容量都将大大增加，这给硬件结构带来很大的困难。因此，在内存和采样长度有限的情况下，既要不损失上限频率，又要增加分辨率是矛盾的。由于FMCW雷达的距离固定误差受扫频带宽的限定,FFT(DFT)频谱估计精度受FFT谱线之间的间隔频率量化的限制.在测量精度要求较高的场合,直接利用FFT频谱估计显然无法达到精度要求。

FMCW雷达在理论上有很高的测距精度,但在实际系统中,都是通过数字信号处理的方法对其回波信号进行处理,从而获得回波功率谱,进而获取其距离信息,因而受到采样与处理字长的限制。在实际系统中，由于离散傅立叶变换DFT变换的栅栏效应,使得其距离分辨力和测距精度处于同一数量级,满足不了近距离测距时高精度的要求。造成调频连续波雷达测距误差的根本原因在于其距离谱上的采样间隔,其实质是DFT在单位圆上进行点等间隔采样造成的。为提高调频连续波雷达的测距精度,最直接的办法就是提高距离谱上的采样密度,即增加DFT点数，此时DFT的运算量由Nlog2N增加到MNlog2MN,可见运算量增加的幅度很大,在处理器速度一定时,会增加信号处理的运算时间,从而影响调频连续波雷达系统的实时性。

在FMCW雷达中，为了得到与距离相对应的差拍频率和多普勒频率，通过雷达系统的收发装置获得发射和接收信号进而得到差频信号，通过差频信号的主频来提取距离信息。使用模拟数字转换器ADC对差拍信号完成模拟与数字信号的转换，通过方程(1)和(2)获得目标的距离R和速度V，

上式中c为电磁波在均匀介质里传输速度，T为扫频周期，B为信号带宽，F_r为距离差拍信息，F_c为系统的工作频率

从上式可以看出，在扫频周期与信号带宽一定的条件下，要获得目标高精度的距离信息，必须获得准确的差拍频率。工程上获取差拍频率是使用离散傅里叶变换DFT来获得其频率的，离散傅里叶变换DFT对经过加窗截断的数字信号完成在时域和频域上的数学变换，而这些离散点之间存在着间隔，会受到栅栏效应的影响，所以DFT处理后采样点之间的间隔△f使得信号处理后的峰值会相对理论峰值偏左或者偏右，所以通过最大采样点的频率值计算出来的距离会产生△R/2的测距误差。

通常频率测量的误差可以表示为差拍信号理想连续频率域与离散的频率域的差值。最大频率测量误差表示为，距离的步长和速度的步长大小分别等于方程(3)和(4)。

通常频率测量的误差可以表示为差拍信号理想连续频率域与离散的频率域的差值。最大频率测量误差表示为

距离的步长和速度的步长大小分别等于方程(3)和(4)。

上式中，c为电磁波在均匀介质里传输速度，T为扫频周期，B为信号带宽，F_s为系统采样率，N_s为离散数据点数等于Fs*T,可以看出，距离精度不能通过改变F_s或时间长度T来提高的，只有提高系统的带宽B或者增加DFT的点数，让频域采样间隔变小才能获得。雷达系统带宽B的提高会对整个系统的硬件提出更高的要求，计算机的运算量和存储容量都将大大增加，这给硬件结构带来很大的困难对一个现有的雷达系统，其硬件资源一般是不能改变的。为了提高FMCW雷达距离测量精度现有技术提出了基于复调制的ZFFT采样序列补零法、Chirp-Z变换法和FFT-DTFT结合法。ZFFT的缺点是细化倍数不能太大。ZFFT由于要在第2步进行FIR滤波，而且FIR滤波器的通带设计得太窄会导致阶数过大，设计难度加大，所以一般采取多次滤波抽取，以多次小倍数的细化实现大的细化倍数，但多次滤波抽取导致了计算量的增大，所以ZFFT的细化倍数不能取得太高。而在细化倍数较大时，Chirp-Z变换法占有优势，但是因Chirp-Z变换法在细化倍数较大时计算量明显FFT-DTFT结合法小，而且Chirp-Z的计算量与细化倍数有关系。由于FMCW差频信号有噪声干扰，细化倍数提高到一定限度时对测距精度的提高效果已经不明显，所以基于复调制的ZFFT法较适合于FMCW雷达实时信号处理。

发明内容

本发明基于FMCW雷达系统的回波信号的频率值与距离值成正比的关系，根据奈奎斯特定律，目标距离越远其采样率越高，目标距离越近其采样率越低，提出一种测距精度高，能够减少频谱误差的获取调频连续波距离测量值的方法。

本发明的上述目的可以通过以下措施来达到，一种高精度获取FMCW雷达距离测量值的方法，其特征在于包括如下步骤：

在实际的回波信号处理中,采用模拟数字转换器ADC对目标差拍信号进行采样，获得原始ADC采样数据；然后将已经完成模数转换的目标差拍信号送入四个并行的时间域抽取模块，其中，第1～3时间域抽取模块在时间域内对回波数据进行抽取；然后将分别获得的数据率为1/8、1/4、1/2的数字差拍信号和对应的采样率为Fs/8、Fs/4、Fs/2的数据，分别送入对应上述时间域抽取模块的数据补零模块中进行时域补零填充，三路相同的时间域抽取模块和第四路时间域抽取模块得到Ns个样本点长度为采样间隔的时域信号；上述四路时间域抽取模块通过各自对应的DFT模块进行连续离散傅立叶变换，得到Ns个样本点频域采样间隔的离散频域信号，四个DFT模块将离散频域信号共端送入数据截取与拼接模块进行频域数据的拼接运算，将基于数学插值运算结果直接通过距离测量值获取模块，获得FMCW雷达调频连续波距离测量值。

本发明相比于现有技术具有如下有益效果。

测距精度高。本发明模拟数字转换器ADC对目标差拍信号进行采样，将完成模数转换的目标差拍信号送入四个并行的时间域抽取模块，其中，第1～3时间域抽取模块对回波数据在时间域进行抽取，分别获得的数据率为1/8、1/4、1/2的数字差拍信号，其对应的采样率为Fs/8、Fs/4、Fs/2，并送入数据补零模块补零填充,得到离散的Ns点时域信号。DFT中，补零不会改变频谱的样子，也就是不会改变频率分辨率，但会减弱栅栏效应，提高频谱分辨率，也就是频谱采样点会增大，时域补零相当于对频率插值,补零相当于以不同的采样率对连续谱进行采样，进而减小了频谱采样间隔。在不改变系统ADC采样率与系统其余参数的条件下，通过式(3)可以看出，距离越近，通过抽取达到降低数据率，通过补零达到Ns不变，又不违背奈奎斯特采样定理，充分利用现有的资源，通过数学插值运算软件运算来提高距离精度，处理更精细，提高了雷达系统对运动目标高精度的距离测量。基于时域和频域间的反交错方法，在频域内进行插值，提高了系统的测量精度，获得更精确的距离测量值，在近区可以将粘连的多个目标回波分辨，提高了系统防御的成功概率。

多目标分辨能力加强。本发明基于时域和频域间的反交错方法，在不改变ADC采样率的条件下，三路进过抽取和补零处理后长度为Ns点时域数据信号和第四路时间域抽取模块获取的长度为Ns点时域数据信号，通过对应的DFT模块完成频域间的反交错，在频域内进行插值和数学插值运算，运算结果通过距离测量值获取模块获得FMCW雷达距离测量值。不改变雷达工作模式，不重新分配有效的资源的情况下，不进行系统的任何资源重构，充分利用了FMCW雷达距离与频率的特定关系，合理充分的利用有限的资源，提供了高密度的频谱，更逼近真实的频谱，提高了系统的多目标分辨能力。基于时域和频域间的反交错方法，在频域内进行插值，提高了系统的测量精度，获得更精确的距离测量值，在近区可以将粘连的多个目标回波分辨，目标距离越近，测距精度越高,多目标分辨能力加强，提高了系统防御的成功概率。

减少频谱误差。在不改变ADC采样率的条件下，对回波数据在时间域使用抽取的方法获得1/8的数据率、1/4的数据率、1/2的数据率；基于时域和频域间的反交错方法，在时域补零填充完成在频域内进行插值运算。仿真实验的结果表明,在频域内进行插值，提高了系统的测量精度，获得更精确的距离测量值，在近区可以将粘连的多个目标回波分辨，提高了系统防御的成功概率。

本发明特别适用于近距离、高精度的调频连续波FMCW雷达系统，在目标相对雷达由远及近的运动过程中，获取精度逐渐提高的距离测量值。

附图说明

下面结合附图和具体实施方式对本发明做进一步的具体说明，本发明的上述或者其他方面的优点将会变得更加清楚。

图1本发明高精度获取FMCW雷达距离测量值的原理流程图。

图2本发明处理前后的精度对比图。

图3本发明处理前后得到精度越来越高的仿真图。

具体实施方式

参阅图1。根据本发明，在实际的回波信号处理中,采用模拟数字转换器ADC对目标差拍信号进行采样，获得原始ADC采样数据；然后将已经完成模数转换的目标差拍信号送入四个并行的时间域抽取模块，其中，第1～3时间域抽取模块在时间域内对回波数据进行抽取；然后将分别获得的数据率为1/8、1/4、1/2的数字差拍信号和对应的采样率为Fs/8、Fs/4、Fs/2的数据，分别送入对应上述时间域抽取模块的数据补零模块中进行时域补零填充，数据补零模块根据采样定理得到Ns个样本点离散信号。三路相同的时间域抽取模块和第四路时间域抽取模块得到Ns个样本点长度为采样间隔的时域信号；上述四路时间域抽取模块通过各自对应的DFT模块进行连续离散傅立叶变换，得到Ns个样本点频域采样间隔的离散频域信号。三路Ns个样本点数据离散信号与第四路上的时间域抽取模块4直接获取的Ns个样本点数据离散信号进行离散傅立叶变换DFT，DFT的组合变换式进行一次次的解分，使其成为若干小点数。四个DFT模块将解分成的若干小点数离散频域信号共端送入数据截取与拼接模块进行频域数据的拼接运算，将基于数学插值运算结果直接通过距离测量值获取模块，获得FMCW雷达调频连续波距离测量值。

数据补零模块补零填充得到4组Ns个样本点数据离散信号,4组Ns点数据离散信号通过DFT模块变换得到四组数据频域采样间隔分别为

的离散频域信号，其中，Fs为采样率，Ns为样本点数。

在目标相对雷达由远及近的运动过程中，四个并行的时间域抽取模块将FMCW雷达的探测范围分为远、中、近、超近段四个距离段，当目标在远距离段内，距离被粗略大致提取；当目标位于近距离段内，4组数据补零模块通过对应的4组DFT模块将提高FFT的点数送入数据截取与拼接模块进行频域间的反交错，在频域内进行插值和数学插值运算，获取精度逐渐提高的距离测量值。

步骤1：雷达系统设计师根据雷达系统不同的应用场景，提出雷达对目标最大的探测距离Rmax和探测速度Vmax，根据设定的最大探测距离Rmax和探测速度Vmax，计算出相应的距离频率Fbmax和多普勒Fdmax；

步骤2：信号处理工程师根据奈奎斯特定律设定接收系统ADC的采样率Fs≥2*(Fbmax+Fdmax)；ADC根据已设定的采样频率Fs完成一个调制周期T的模数转换，得到Ns＝Fs*T个回波样本点,得到离散数据Z；

步骤3：时域抽取模块1对Z进行1/8抽取后，得到Ns/8个样本点；数据补零模块1对Ns/8个样本点进行补零，将数据长度提高到Ns点,DFT模块1对数据补零模块1的输出数据进行傅里叶变化得到得到频率数据A；时域抽取模块2对离散数据Z进行1/4抽取后，得到Ns/4个样本点；数据补零模块2对Ns/4个样本点进行补零，将数据长度提高到Ns点,DFT模块2对数据补零模块2的输出数据进行傅里叶变化得到得到频率数据B；时域抽取模块3对离散数据Z进行1/2抽取后，得到Ns/2个样本点；数据补零模块3对Ns/2个样本点进行补零，将数据长度提高到Ns点,DFT模块3对数据补零模块3的输出数据进行傅里叶变化得到得到频率数据C；时域抽取模块4对离散数据Z进行1/1抽取后，得到Ns个样本点；DFT模块4对Ns个样本点进行傅里叶变化得到得到频率数据D；

步骤4：数据截取与拼接模块分别截取A(Ns/4:Ns/2)、B(Ns/4:Ns/2)、C(Ns/4:Ns/2)、(Ns/4:Ns/2)，拼接成新的数据Y＝[A(Ns/4:Ns/2),B(Ns/4:Ns/2)C(Ns/4:Ns/2)D(Ns/4:Ns/2)]；

步骤5：距离值测量值获取模块对数据Y完成检测，就可在不改变雷达系统的任何工作参数的情况下，在目标由远及近的过程中，获得目标精度越来越高的距离测量值。

如图2所示。基于本发明的方法，对处理前后的结果进行了仿真，结果如图3所示。系统在目标逐渐靠近的过程中，精度越来越高。

本发明基于数学插值运算，提高了调频连续波FMCW雷达距离测量精度，具体实现该技术方案的方法和途径很多，以上仅是本发明的一种实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本方面原理的前提下，可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (6)

1.一种高精度获取FMCW雷达距离测量值的方法，其特征在于包括如下步骤：

在实际的回波信号处理中，采用模拟数字转换器ADC对目标差拍信号进行采样，获得原始ADC采样数据；然后将已经完成模数转换的目标差拍信号送入四个并行的时间域抽取模块，其中，第1～3时间域抽取模块在时间域内对回波数据进行抽取；然后将分别获得的数据率为1/8、1/4、1/2的数字差拍信号和对应的采样率为Fs/8、Fs/4、Fs/2的数据，分别送入对应上述时间域抽取模块的数据补零模块中进行时域补零填充，得到4组Ns个样本点的离散数据，其中，数据补零模块1对Ns/8个样本点进行补零，将数据长度提高到Ns点，DFT模块1对数据补零模块1的输出数据进行傅里叶变化得到得到频率数据A；时域抽取模块2对离散数据Z进行1/4抽取后，得到Ns/4个样本点；数据补零模块2对Ns/4个样本点进行补零，将数据长度提高到Ns点，DFT模块2对数据补零模块2的输出数据进行傅里叶变化得到得到频率数据B；时域抽取模块3对离散数据Z进行1/2抽取后，得到Ns/2个样本点；数据补零模块3对Ns/2个样本点进行补零，将数据长度提高到Ns点，DFT模块3对数据补零模块3的输出数据进行傅里叶变化得到得到频率数据C；时域抽取模块4对离散数据Z进行1/1抽取后，得到Ns个样本点；DFT模块4对Ns个样本点进行傅里叶变化得到得到频率数据D；三路长度为Ns个样本点的离散信号与第四路上的时间域抽取模块4直接获取的Ns点数据离散信号进行离散傅立叶变换DFT，DFT的组合变换式进行一次次的分解，使其成为若干小点数；三路时间域抽取模块和第四路时间域抽取模块得到长度为Ns个样本点的时域信号；上述四路时间域抽取模块通过各自对应的DFT模块进行离散傅立叶变换，得到长度为Ns个样本点的离散频域信号，四个DFT模块将离散频域信号共端送入数据截取与拼接模块进行频域数据的拼接运算，将基于数学插值运算结果直接通过距离测量值获取模块，获得FMCW雷达距离测量值。

2.如权利要求1所述的高精度获取FMCW雷达距离测量值的方法，其特征在于：4组Ns点数据离散信号通过DFT模块变换得到四组数据频域采样间隔分别为

的离散频域信号，其中，Fs为采样率，Ns为样本点数。

3.如权利要求1所述的高精度获取FMCW雷达距离测量值的方法，其特征在于：在目标相对FMCW雷达由远及近的运动过程中，四个并行的时间域抽取模块将FMCW雷达的探测范围分为远、中、近、超近段四个距离段，当目标在远距离段内，距离被粗略提取；当目标位于近距离段内，4组数据补零模块通过对应的4组DFT模块将提高FFT的点数送入数据截取与拼接模块进行频域间的反交错，在频域内进行插值和数学插值运算，获取精度逐渐提高的距离测量值。

4.如权利要求1所述的高精度获取FMCW雷达距离测量值的方法，其特征在于：根据奈奎斯特定律设定接收系统ADC的采样率Fs≥2*(Fbmax+Fdmax)；ADC根据已设定的采样频率Fs完成一个调制周期T的模数转换，得到Ns＝Fs*T个回波样本点，得到离散数据Z，其中，Fbmax、Fdmax是根据设定的最大探测距离Rmax和探测速度Vmax，计算出相应的距离频率Fbmax和多普勒Fdmax。

5.如权利要求1所述的高精度获取FMCW雷达距离测量值的方法，其特征在于：时域抽取模块1对离散数据Z进行1/8抽取后，得到Ns/8个样本点。

6.如权利要求1所述的高精度获取FMCW雷达距离测量值的方法，其特征在于：数据截取与拼接模块分别截取A(Ns/4:Ns/2)、B(Ns/4:Ns/2)、C(Ns/4:Ns/2)、(Ns/4:Ns/2)，拼接成新的数据Y＝[A(Ns/4:Ns/2)，B(Ns/4:Ns/2)C(Ns/4:Ns/2)D(Ns/4:Ns/2)]。

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