[发明专利]一种基于毫米波雷达的超分辨角度估计方法

权利要求书

1.一种基于毫米波雷达的超分辨角度估计方法，其特征在于：包括以下步骤：

步骤1：设置发射天线发射锯齿波信号的参数，利用接收天线分别接收发射天线的回波信号获得多阵元采样数据；

步骤2：将多阵元采样数据重排得到三维矩阵数据，分别为距离维度数据、速度维度数据和角度维度数据，分别在距离维度和速度维度加入汉宁窗；

步骤3：根据采样点和脉冲数将加入汉宁窗三维距离维度数据和速度维度数据作二维FFT变换得到二维矩阵数据，进行多通道非相干积累提升信噪比；

步骤4：对经过非相干积累的二维矩阵数据作二维CFAR检测，分别在距离维度进行CA-CFAR检测，在速度维度进行OS-CFAR检测，获取包含目标的矩阵数据；

步骤5：由于目标的矩阵数据仍以点云形式存在，使用点迹凝聚方式对目标点进行分辨与聚合，从而形成唯一的目标点迹，将目标所在的距离单元信息和速度单元信息保存；

步骤6：对目标所在的速度单元进行多普勒补偿，对补偿之后的多阵元数据使用改进前后向Root-MUSIC算法估计目标所在方位角。

2.根据权利要求1所述的一种基于毫米波雷达的超分辨角度估计方法，其特征在于：所述发射天线与接收天线均为等距线阵；

等效的天线阵元数为M，假设有K个不同方位的目标，接收信号表示为：

X(t)＝[X₁(t),X₂(t),...X_i(t),...X_M(t)]^T,i＝1,2,...M          (1)

其中，x_i(t)＝A×S(t)+n(t),A＝[α₁(θ₁),α₂(θ₂),...α_K(θ_K)]为M×K维的接收阵列导向矢量矩阵，S＝[S₁(t),S₂(t),...S_K(t)]为K个复包络形式的接收信号的K×1维矢量,N＝[n₁(t),n₂(t),...n_k(t)]为阵列信号中的M×1维噪声矢量。

3.根据权利要求1所述的一种基于毫米波雷达的超分辨角度估计方法，其特征在于：所述将多阵元采样数据重排得到三维矩阵数据具体如下：根据阵元数、采样点数、脉冲数对采样数据进行数据重排得到三维矩阵数据。

4.根据权利要求1所述的一种基于毫米波雷达的超分辨角度估计方法，其特征在于：所述二维CFAR检测具体过程为：

设置参考单元数、保护单元数和尺度因子，在距离维度上使用CA-CFAR算法，在速度维度上使用OS-CFAR算法，判断待检测单元是否为目标点；

其中CA-CFAR算法具体为：对待检测单元的距离维FFT数据进行均值化处理后，进行背景噪声功率计算，噪声功率与尺度因子相乘后得到检测门限估计值，比较检测门限估计值与待检测单元数据的大小，

如果待检测单元的数据大于等于检测门限估计值则表示存在目标，如果待检测单元的数据小于检测门限估计值则表示存在目标，否则表示没有有目标；

OS-CFAR算法具体为：对待检测单元的速度维FFT数据进行排序操作后，取第k个值作为背景噪声功率值，背景噪声功率值与尺度因子相乘后得到检测门限估计值并与待检测单元数据比较大小，如果待检测单元的数据大于等于检测门限估计值则表示存在目标，如果待检测单元的数据小于检测门限估计值则表示没有目标；

最终输出包含目标的二维矩阵数据。