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具有干扰 信号抑制的FMCW雷达

阅读：54发布：2020-05-08

专利汇可以提供具有干扰信号抑制的FMCW雷达专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本发明涉及可以在雷达系统中使用的方法。根据实施例，该方法包括计算表示复基带信号的节段的频谱的第一频谱。该节段能够与被包含在第一HF雷达信号中的啁啾序列的特定啁啾相关联。该方法还包括基于与负频率相关联的第一频谱的一部分来估计表示复基带信号中包含的干扰信号的频谱的第二频谱。，下面是具有干扰信号抑制的FMCW雷达专利的具体信息内容。

权利要求

1.一种方法，所述方法包括：
计算表示复基带信号(y*[n])的节段的频谱的第一频谱(Y*[k])，其中所述节段与被包含在第一HF雷达信号(sLO(t))中的啁啾序列的特定啁啾相关联；
基于所述第一频谱(Y*[k])的与负频率相关联部分，估计表示被包含在所述复基带信号(y*[n])中的干扰信号(yI*[n])的频谱的第二频谱(YI*[k])。
2.根据权利要求1所述的方法，所述方法还包括：
发射包含所述啁啾序列的第一HF雷达信号(sLO(t))；
接收第二HF雷达信号(yRF(t))；并且
借助于IQ混频器将来自HF频带的所述第二HF雷达信号向下混频到基带中，以获得所述复基带信号(y*[n])。
3.根据权利要求1或2所述的方法，
其中所述第一频谱(Y*[k])包括第一幅度谱(|Y*[k]|)和第一相位谱(arg{Y*[k]})，并且其中所述第二频谱(YI*[k]))包括第二幅度谱(|YI*[k]|)和第二相位谱(arg{YI*[k]})，并且
其中估计所述第二频谱(YI*[k])包括：
使用所述第一幅度谱(|Y*[k]|)的所述与负频率相关联部分作为所述第二幅度谱(|YI*[k]|)的与正频率相关联部分的估计值。
4.根据权利要求3所述的方法，
其中通过确定与所述第一幅度谱(|Y*[k]|)的所述与负频率相关联部分的镜像对应的幅度谱，生成所述第二幅度谱(|YI*[k]|)的所述与正频率相关联部分的估计值。
5.根据权利要求3或4所述的方法，
其中估计所述第二频谱(YI*[k])还包括：
通过外推所述第一相位谱(arg{Y*[K]})的所述与负频率相关联部分来计算所述第二相位谱(arg{YI*[k]})的所述与正频率相关联部分。
6.根据权利要求1至5中任一项所述的方法，所述方法还包括：
从所述第一频谱(YI*[k])的所述与正频率相关联部分减去所估计的第二频谱(YI*[k])，以获得经修改节段。
7.根据权利要求6所述的方法，所述方法还包括：
使用所述经修改节段来检测雷达目标。
8.一种雷达装置，所述雷达装置具有：
雷达收发器，具有振荡器，所述振荡器被构造成产生包含啁啾序列的第一HF雷达信号(sLO(t))，并且所述雷达收发器具有接收信道，所述接收信道被构造成产生复基带信号(y*(t))，其中所述复基带信号(y*(t))包括多个节段，并且每个节段与所述啁啾序列的特定啁啾相关联；和
计算单元(40)，所述计算单元被构造成：
计算表示所述复基带信号(y*(t))的节段的频谱的第一频谱(Y*[k])；并且基于所述第一频谱(Y*[k])的与负频率相关联部分，估计表示被包含在所述复基带信号中的干扰信号(yI*(t))的频谱的第二频谱(YI*[k])。
9.根据权利要求8所述的雷达装置，
其中所述计算单元(40)还被构造成执行从所述第一频谱(YI*[k])的与正频率相关联部分中减去所估计的所述第二频谱(YI*[k])，以获得具有经减小的干扰信号分量的经修改节段。
10.根据权利要求9所述的雷达装置，
其中所述计算单元(40)还被构造成使用所述经修改节段来检测雷达目标。
11.一种方法，所述方法包括：
计算表示基带信号(y[n])的节段的频谱的第一频谱(Y[k])，其中所述节段与被包含在第一HF雷达信号(sLO(t))中的啁啾序列的特定啁啾相关联；
识别能够与雷达回波相关联的谱线(Y[kp])；
基于所述第一频谱(Y[k])确定表示被包含在所述基带信号(y[n])中的干扰信号(yI[n])的频谱的估计值的第二频谱(YI[k])，其中所述能够与雷达回波相关联的谱线(Y[kp])保持不被考虑。
12.根据权利要求11所述的方法，其中识别能够与雷达回波相关联的谱线(Y[kp])包括：
确定所述第一频谱中幅度超过阈值(YTH)的谱线。
13.根据权利要求11或12所述的方法，
其中所述第一频谱(Y[k])包括第一幅度谱(|Y[k]|)和第一相位谱(arg{Y[k]})，并且其中所述第二频谱(YI[k]))包括第二幅度谱(|YI[k]|)和第二相位谱(arg{YI[k]})，并且
其中确定第二频谱(YI[k])还包括：使用所述第一幅度谱(|Y[k]|)作为所述第二幅度谱(|YI[k]|)的近似，其中所述能够与雷达回波相关联的谱线(Y[kp])被内插值代替。
14.根据权利要求13所述的方法，其中确定所述第二频谱(YI[k])还包括：
通过线性内插到所述第一相位谱(arg{Y[k]}中确定所述第二相位谱(arg{YI[k]})，其中不考虑所述能够与雷达回波相关联的谱线(Y[kp])的相位。
15.根据权利要求11至14中任一项所述的方法，
其中在确定所述第二频谱(YI[k])时，能够与零位相关联的那些谱线(Y[kx])还保持不被考虑。
16.一种雷达装置，所述雷达装置包括：
雷达收发器，具有振荡器，所述振荡器被构造成产生包含啁啾序列的第一HF雷达信号(sLO(t))，并且所述雷达收发器具有接收信道，所述接收信道被构造成产生基带信号(y*(t))，其中所述基带信号(y*(t))包括多个节段，并且每个节段与所述啁啾序列的特定啁啾相关联；和
计算单元(40)，所述计算单元被构造成：
计算表示所述基带信号(y[n])的节段的频谱的第一频谱(Y[k])；
识别能够与雷达回波相关联的谱线(Y[kp])；以及
基于所述第一频谱(Y[k])来确定第二频谱(YI[k])，所述第二频谱表示对所述基带信号(y[n])中所包含的干扰信号(yI[n])的频谱的估计值，其中所述能够与雷达回波相关联的谱线(Y[kp])保持不被考虑。

说明书全文

具有干扰信号抑制的FMCW雷达

技术领域

[0001] 本说明书涉及雷达传感器的领域，特别是雷达传感器中使用的信号处理方法，该信号处理方法实现了抑制干扰的干涉。

背景技术

[0002] 雷达传感器用于检测物体的多个应用中，其中检测通常包括测量所检测物体的距离和速度。特别是在汽车领域中，对雷达传感器的需求日益增长，雷达传感器此外能够使用在诸如车距调节速度控制(自适应巡航控制Advanced driver assistance systems，ACC、或雷达巡航控制Adaptive Cruise Control)系统中的高级驾驶员辅助系统(Advanced driver assistance systems，ADAS)中。这样的系统可以自动调节汽车的速度，以遵循与其他先行汽车(以及与其他物体和行人)的安全距离。汽车领域中的其他应用例如是盲点检测(blind spot detection)、车道变换辅助(lane change assist)等。在自动驾驶领域中，雷达传感器将对于自动车辆的控制发挥重要作用。

[0003] 随着汽车越来越多地配备雷达传感器，干涉的可能性也会增加。也就是说，从(安装在第一车辆中的)第一雷达传感器发射的雷达信号可以散播到(安装在第二车辆中的)第二雷达传感器的接收天线中。在第二雷达传感器中，第一雷达信号可能干涉第二雷达信号的回波，并且从而损害第二雷达传感器的运行。发明内容

[0004] 以下描述可以在雷达系统中使用的方法。根据实施例，该方法包括计算表示复基带信号的节段的频谱的第一频谱。该节段能够与被包含在第一HF雷达信号中的啁啾序列的特定啁啾相关联。该方法还包括基于第一频谱的与负频率相关联的一部分来估计表示复基带信号中包含的干扰信号的频谱的第二频谱。

[0005] 根据另一实施例，该方法包括计算表示基带信号的节段的频谱的第一频谱。该节段与被包含在第一HF雷达信号中的啁啾序列的特定啁啾相关联。该方法还包括识别可以与雷达回波相关联的谱线，以及基于第一频谱来确定表示被包含在基带信号中的干扰信号的频谱的估计值的第二频谱。在此，可以与雷达回波相关联的谱线保持不被考虑。

[0006] 此外，描述了一种雷达装置。根据实施例，雷达装置具有带有振荡器和接收信道的雷达收发器。振荡器被构造成生成包含啁啾序列的第一HF雷达信号。接收信道被构造成生成包括多个节段的复基带信号，其中每个节段分别与啁啾序列的啁啾相关联。该装置还包括计算单元，计算单元被构造成计算表示复基带信号的节段的频谱的第一频谱，以及基于第一频谱的与负频率相关联的一部分来估计表示被包含在复基带信号中的干扰信号的频谱的第二频谱。

[0007] 根据另一实施例，雷达装置具有带有振荡器和带有接收信道的雷达收发器。振荡器被构造成生成包含啁啾序列的第一HF雷达信号。接收信道被构造成生成基带信号，其中基带信号包括多个节段，并且每个节段与啁啾序列的特定啁啾相关联。该装置还包括计算单元，计算单元被构造成：计算表示基带信号的节段的频谱的第一频谱，识别可以与雷达回波相关联的谱线，以及基于第一频谱来确定第二频谱，该第二频谱表示对基带信号中所包含的干扰信号的频谱的估计值。在此，可以与雷达回波相关联的谱线保持不被考虑。附图说明

[0008] 在下文中，借助附图更详细地解释实施例。附图不一定按比例绘制，并且实施例不只是限于所示的方面。其实，重点在于展示实施例的基础原理。在附图中示出了：

[0009] 图1是示出用于距离测量和/或速度测量的FMCW雷达系统的功能原理的图示。

[0010] 图2包括两个时间图，用于说明由FMCW系统产生的HF信号的频率调制(FM)。

[0011] 图3是说明FMCW雷达系统的基本结构的框图。

[0012] 图4是说明如何将干扰信号散播到雷达传感器的接收天线中的示例的图示。

[0013] 图5是说明雷达收发器和引起干涉的另一雷达收发器的简化示例的电路图。

[0014] 图6以时间图(频率对时间)示出了利用多个芯片序列发射的雷达信号的示例，其中每个序列具有一定数量的用于测量的啁啾。

[0015] 图7示出了一个雷达传感器的发送信号关于另一雷达传感器(干扰器)的引起干涉的发送信号(干扰信号)的时间图，其中这些信号的信号变化曲线(频率对时间)部分重叠。

[0016] 图8示出了雷达信号的示例性的信号变化曲线(在混合到基带中之后)的时间图，雷达信号包括来自雷达目标(目标)的雷达回波和干扰信号(干涉)。

[0017] 图9以示例的方式示出了距离多普勒分析中的雷达信号的数字信号处理。

[0018] 图10示出了图5中的示例的改型方案，其中在接收信道中使用IQ混频器以获得复基带信号。

[0019] 图11示意性地示出了实际雷达信号的频谱和基带中的复雷达信号的频谱。

[0020] 图12示意性地示出了干涉的干扰信号的幅度谱的估计。

[0021] 图13示意性地示出了干涉的干扰信号的相位谱的估计。

[0022] 图14示出了基带信号中的干涉的干扰信号的消除(在频域中)。

[0023] 图15是本文描述的用于消除基带雷达信号中的干涉的方案的概述的流程图。

[0024] 图16至18示出了实际基带信号的幅度谱中的干扰信号估计和减少。

[0025] 图19至21示出了实际基带信号的相位谱中的干扰信号估计和减少。

[0026] 图22示出了对于实际基带信号的相位谱中的零位的检测。

具体实施方式

[0027] 图1以示意图示出了使用调频连续波雷达系统(Freqeuncy-Modulated Continuous-Wave Radar System)-通常称为FMCW雷达系统-作为用于测量通常被称为雷达目标(Radar-Targets)的物体的距离和速度的传感器。在本示例中，雷达装置1具有单独的发送(TX)和接收(RX)天线5和6(双基地或伪单基地雷达配置)。然而要注意的是，也可以使用单个天线，该天线同时用作发送天线和用作接收天线(单基地雷达配置)。发送天线5发射连续的HF信号sRF(t)，其例如利用一种类型的锯齿信号(周期性的线性频率斜坡)被频率调制。所发射的信号sRF(t)在雷达目标T处反向散射，并且反向散射/反射的信号yRF(t)(回波信号)由接收天线6接收。图1显示了简化的示例；在实践中，雷达传感器是具有多个发送(TX)信道和接收(RX)信道的系统，以能够确定反向散射/反射的信号yRF(t)的入射角(到达方向Direction of Arrival，DoA)，并且从而可以更精确地定位雷达目标T。

[0028] 图2以示例的方式示出了信号sRF(t)的上述频率调制。如图2(上图表)所示，发射的HF信号sRF(t)由“啁啾”的集合组成，即信号sRF(t)包括具有增加频率(上啁啾Up-Chirp)或下降频率(下啁啾Down-Chirp)的正弦信号变化曲线(波形waveforms)的序列。在本示例中，在起始频率f开始处开始的啁啾的瞬时频率f(t)在时间段TRAMP(T啁啾)内线性地增加到停止频率f停止(参见图2中的下图表)。这种啁啾也称为线性频率斜坡。在图2中示出了三个相同的线性频率斜坡。然而要注意的是，参数f开始，f停止，TRAMP(T啁啾)以及单个频率斜坡之间的暂停可以改变。频率变化也不一定必须是线性的(线性啁啾)。取决于实施方案，例如也可以使用具有指数频率变化或双曲线频率变化(指数啁啾或双曲线啁啾)的发送信号。

[0029] 图3是示例性展示雷达装置1(雷达传感器)的可能结构的框图。因此，至少一个发送天线5(TX天线)和至少一个接收天线6(RX天线)连接到集成在芯片中的HF前端10，HF前端可以包括所有那些HF信号处理所需的电路组件。这些电路组件例如包括本地振荡器(LO)、HF功率放大器、低噪声放大器(LNA，low-noise amplifier)，定向耦合器(例如环行耦合器，循环器等)以及用于将HF信号向下混频(下变频down-conversion)到基带或中频带(ZF频带)中的混频器。HF前端10可以-必要时与其他电路组件一起-集成在芯片中，该芯片通常被称为单片微波集成电路(monolithically microwave integrated circuit，MMIC)。在下文中，在基带和ZF频带之间不进一步区分，并且仅使用术语基带。基带信号是基于其来执行雷达目标的检测的那些信号。

[0030] 所示的示例示出了具有单独的RX和TX天线的双基地(或伪单基地)雷达系统。在单基地雷达系统的情况下，相同的天线将用于发射和接收电磁(雷达)信号。在这种情况下，定向耦合器(例如循环器)可用于将待发射的HF信号与所接收的HF信号(雷达回波信号)分离。如上所述，在实践中，雷达系统通常具有带有多个发射天线或接收天线的多个发射信道和接收信道，这此外实现了测量接收雷达回波的方向(DoA)。在这种MIMO系统中，单个TX信道和RX信道通常分别是相同或相似构造的。

[0031] 例如，在FMCW雷达系统的情况下，经过TX天线5发射的HF信号例如可以在从大约20GHz到100GHz的范围中(例如，在一些应用中大约77GHz)。如所提到的那样，由RX天线6所接收到的HF信号包括雷达回波(啁啾回波信号)，即，被反向散射到一个或多个雷达目标处的那些信号分量。所接收的HF信号yRF(t)例如向下混频到基带(或者ZF频带)中，并在基带中借助于模拟信号处理进一步处理(参见图3，模拟基带信号处理链20)。所提到的模拟信号处理基本上包括滤波和可能的基带信号放大。最后将基带信号数字化(参见图3，模拟数字转换器30)并且在数字域中进一步处理。数字信号处理链可以至少部分地实现为软件，软件可以在处理器、例如微控制器或数字信号处理器上被执行(参见图3，计算单元40)。总系统通常借助于系统控制器50被控制，系统控制器同样可以至少部分地实现为在诸如微控制器的处理器上执行的软件。HF前端10和模拟基带信号处理链20(可选地还有模拟数字转换器30和计算单元40)可以共同集成在单个MMIC(即，HF 半导体芯片)中。备选地，单独的组件也可以分布到多个集成电路上。

[0032] 图4说明了简单的示例，以用于说明干扰器(干涉器)如何干扰接收到的雷达回波。图7示出了具有三个车道和四个车辆V1、V2、V3和V4的道路。至少车辆V1和V4配备有雷达传感器。车辆V1的雷达传感器发射HF雷达信号sRF(t)，并且接收的HF雷达信号yRF(t)包括来自前行车辆V2和V3以及来自迎面而来的车辆V4的雷达回波。此外，由车辆V1的雷达传感器接收的HF雷达信号yRF(t)包括由迎面而来的车辆V4的雷达传感器产生的雷达信号(干扰信号)。对于车辆V1的雷达传感器，车辆V4的雷达传感器是干扰器(干涉器)。

[0033] 由车辆V1的雷达传感器接收的信号yRF(t)可以写成如下：

[0034] yRF(t)＝yRF，T(t)+yRF，I(t)，其中(1)

[0035]

[0036]

[0037] 在上面的等式(1)至(3)中，所接收到的信号yRF(t)的信号分量yRF，T(t)和yRF，I(t)对应实际雷达目标Ti的雷达回波或干扰信号。实际上，可能存在多个雷达回波和多个干扰器。因此，等式(2)表示由U个不同的雷达目标Ti造成的雷达回波的总和，其中AT，i指代所发出的雷达信号的衰减并且ΔtT，i指代特定雷达目标Ti的往返运行时间(往返延迟时间Round Trip Delay time，RTDT)。同样，等式(3)表示由V个干扰器引起的干扰信号的总和。在此，AI，k指代由干扰器发出的干扰信号sRF，k′(t)的衰减，并且ΔtI，k指代所属信号运行时间(对于每个干扰源k＝0、1，...，V-1)。要注意的是，从车辆V1发射的雷达信号sRF(t)以及从车辆V4发射的干扰信号sRF，O′(t)(车辆V4的索引k＝0)通常具有不同的啁啾序列，该啁啾序列具有不同的啁啾参数(开始/停止频率、啁啾持续时间、重复率等)。此外，接收的干扰信号分量的幅度yRF，I(t)显著高于回波信号分量的幅度yRF，T(t)，

[0038] 图5更详细地示出了根据图3的示例的雷达收发器1的示例性实施方案。在本示例中，特别示出了雷达收发器1的HF前端10和另一(干扰)雷达传感器1’的HF前端10’。要注意的是，图5示出了简化电路图，以示出具有发送信道(TX信道)和接收信道(RX信道)的HF前端10的基本结构。可能严重依赖于具体应用的实际实现方案通常更复杂并且具有多个TX信道和/或RX信道。

[0039] HF前端10包括产生HF振荡信号sLO(t)的本地振荡器101(LO)。HF振荡信号sLO(t)在运行中如上面参考图2所述被频率调制，并且也被称为LO信号。在雷达应用中，LO信号通常在SHF(超高频Super High Frequency，厘米波)频带或EHF(极高频Extremely High Frequency，毫米波)频带中，例如，在一些汽车应用中在从76GHz到81GHz的区间内。LO信号sLO(t)在发送信号路径TX1(在TX信道中)和接收信号路径RX1(在RX信道中)中被处理。

[0040] 由TX天线5发射的发送信号sRF(t)(参见图2)通过例如借助于HF功率放大器102放大LO信号sLO(t)而产生，并且因此仅是LO信号的sLO(t)的放大的和可能相移的版本。放大器102的输出端可以与TX天线5耦合(在双基地的雷达配置或伪单基地的雷达配置的情况下)。
由RX天线6接收的接收信号yRF(t)被馈送给RX信道中的接收器电路，并因此直接或间接地馈送给混频器104的HF端口。在本示例中，HF接收信号yRF(t)(天线信号)借助于放大器103(放大g)进行预放大，因此，混频器104接收放大的HF接收信号g·yRF(t)。放大器103可以例如是LNA。向混频器104的参考端口提供LO信号sLO(t)，从而混频器104将(预放大的)HF接收信号yRF(t)向下混频到基带中。向下混频的基带信号(混频器输出信号)由yBB(t)表示。首先模拟地进一步处理该基带信号yBB(t)，其中模拟基带信号处理链20基本上提供放大和(例如，带通或低通)滤波，以抑制不需要的边频带和镜像频率。产生的模拟输出信号被馈送给模拟数字转换器(参见图3，ADC30)，由y(t)表示。用于数字化的输出信号(数字雷达信号y[n])的数字进一步处理的方法是本身已知的(例如，距离多普勒分析)并且因此在这里没有被进一步讨论。

[0041] 在本示例中，混频器104将预放大的HF接收信号g·yRF(t)(即，放大的天线信号)向下混频到基带中。混频可以在一个阶段中完成(即，从HF频带直接到基带中)或经由一个或多个中间阶段(即，从HF频带到中间频带中并且进一步到基带中)。在这种情况下，接收混频器104有效地包括多个串联连接的单个混频器级。鉴于图5中所示的示例，明显的是，雷达测量的质量很大程度上取决于LO信号sLO(t)的质量，例如LO信号sLO(t)中包含的噪声，其由本地振荡器101的相位噪声定量地确定。

[0042] 图5还示出了另一雷达传感器1’的一部分(HF前端10’的TX信道)，该另一雷达传感器针对雷达传感器1表示为干扰器。雷达传感器1’的HF前端10’包括另一本地振荡器101’，该另一本地振荡器产生由放大器102’放大的LO信号sLO’(t)。放大的LO信号通过雷达传感器1’的天线5’作为HF雷达信号sRF,0’(t)发射(见等式(3))。该HF雷达信号sRF,0’(t)有助于由另一个雷达传感器1的天线6接收的干扰信号分量yRF,I(t)并引起所提到的干涉。

[0043] 图6示意性地示出了FM方案的示例，例如该FM方案在FMCW雷达传感器中通常使用在LO信号sLO(t)的频率调制时。在所示的示例中，为每次测量生成啁啾的序列。在图6中，第一序列仅包含16个啁啾；然而，在实践中，一个序列具有明显更多的啁啾，例如128或256个啁啾。对应于二的幂的数量允许在随后的数字信号处理(例如，距离/多普勒分析)中使用有效的FFT(快速傅立叶变换Fast Fourier Transform)算法。单个序列之间可能存在中断。

[0044] 图7和图8借助示例示出了干扰器如何干扰由雷达传感器1接收的HF信号yRF(t)中包含的雷达回波。图7以图表(频率关于时间)示出由雷达传感器1射出的啁啾，该啁啾所具有的啁啾持续时间为60μs。所射出的信号sRF(t)的起始频率约为76250MHz，并且停止频率约为76600MHz。由另一个雷达传感器产生的干扰信号yRF,I(t)包括具有大约76100MHz的起始频率、大约76580MHz的停止频率和30μs的啁啾持续时间的上啁啾，以及随后的下啁啾，下啁啾在前一个啁啾的停止频率处开始并且在前一个啁啾的开始频率处结束并且具有10μs的啁啾持续时间。雷达传感器的基带信号的带宽B基本上由基带信号处理链20确定，并且在图7中通过虚线表示。图8示出了雷达传感器1的(预处理的)基带信号y(t)的示例性的信号变化曲线。可看出，干扰信号的频率在一个时间间隔中位于雷达传感器的带宽B内，基于在该时间间隔中的干涉，信号分量具有显著的幅度(见图7和8)。在本示例中，干涉在60μs的啁啾持续时间期间发生三次，即在大约7μs、28μs和42μs处。如上所述，干扰信号的功率能够高于来自实际目标的雷达回波的功率。此外，(除了这里未考虑的例外)，所考虑的雷达传感器1的干扰信号和发送信号是不相关的，因此干涉可以被视为噪声并因此增加背景噪声。

[0045] 在更详细地讨论干扰信号抑制之前，在雷达传感器中通常对于检测雷达目标而执行的信号处理简要概述如下。图9借助示例示出了雷达传感器的模拟信号处理，直到基带信号的数字化，基带信号表示啁啾回波信号。图9中的图表(a)示出了包括M个线性啁啾的啁啾序列的一部分。实线表示所输出的HF雷达信号sRF(t)的信号变化曲线(波形，频率关于时间)，并且虚线表示输入的雷达信号yRF(t)的相应信号变化曲线，该雷达信号(如果存在的话)包括啁啾回波。根据图9的图表(a)，在起始频率f开始处开始，输出的雷达信号的频率线性增加直到停止频率f停止至(啁啾号0)，并且然后下降回到起始频率f开始，再次上升至停止频率f停止(啁啾号1)，并且依此类推。

[0046] 如先前关于图6所讨论的，啁啾序列包括多个啁啾声；在当前的情况中，序列的啁啾数由M表示。根据应用，序列还可以包括具有不同参数(开始频率和停止频率、持续时间和调制暂停)的啁啾。在两个连续啁啾之间的调制暂停期间，频率例如可以等于先前啁啾的停止频率或后续啁啾的起始频率(或等于其他频率)。啁啾持续时间可以从几微秒到几毫秒，例如在20μs到2ms的范围内。实际值也可以取决于应用而更大或更小。序列中的啁啾数M可以对应于二次幂，例如M＝256。

[0047] 输入的(即，由RX天线接收的)HF雷达信号yRF(t)以时间差Δt滞后于输出的(即，由TX天线射出的)HF雷达信号sRF(t)。该时间差Δt对应于从TX天线到雷达目标并返回到RX天线的信号运行时间，并且也称为往返延迟时间(RTDT)。雷达目标Ti与雷达传感器的距离dTi是dT＝c·Δt/2，也就是说光速c乘以时间差Δt的一半。如在图9的图表(a)中可以看到的，时间差Δt导致对应的频率差Δf。该频率差Δf可以通过将输入的(并且可能是预放大的)雷达信号yRF(t)与雷达传感器的LO信号sLO(t)(参见图5，混频器104)混合来确定，得到的基带信号y(t)被数字化并且随后进行数字频谱分析。然后，频率差Δf出现在数字化基带信号y[n]的频谱中作为差频(拍频Beat Frequency)。如果使用线性啁啾，则可以根据Δt＝Δf/k计算时间差Δt，其中因子k表示频率斜坡的陡度(赫兹每秒)，可根据k＝B/T啁啾计算陡度，其中B是啁啾的带宽(B＝|f停止-f开始|)。鉴于以上说明，目标Ti的期望距离dTi如下：

[0048] dTi＝c·Δt/2＝c·Δf·T啁啾/(2·B)，(4)

[0049] 尽管上面已经总结了FMCW雷达传感器的基本功能原理，但应该注意到，实际上，通常在实践中使用要求高的信号处理。例如，由于多普勒效应引起的输入信号的附加多普勒频移fD可以通过将多普勒频移fD加到上述频率差Δf而影响距离测量。根据应用，可以估计/计算输出和输入的雷达信号的多普勒频移，并在测量时考虑该多普勒频移，而在一些应用中，多普勒频移对于距离测量可以忽略不计。例如当啁啾持续时间较大并且目标的速度很小时，就例如可以是这种情况，因此频率差Δf与多普勒频移fD相比较大。在一些雷达系统中，可以通过在距离测量中基于上啁啾和下啁啾确定距离来消除多普勒频移。理论上，实际距离dT可以被计算为从具有上啁啾的测量和具有下啁啾的另一测量中获得的距离值的平均值。通过平均消除了多普勒频移。

[0050] 用于处理FMCW雷达信号的信号处理技术的示例包含计算所谓的距离多普勒图(Range-Doppler Maps)，其也被称为距离多普勒图像(Range-Doppler Images)。一般而言，FMCW雷达传感器通过发送啁啾序列(见图9，图表(a))并将来自雷达目标的(延迟的)回波与所发送的信号(见图5，混频器104)的“副本”相混合来确定目标信息(即距离、速度、DoA)。得到的基带信号y(t)在图9的图表(b)中示出。该基带信号y(t)可以分成多个节段，其中基带信号y(t)的每个节段与啁啾序列的特定啁啾相关联。

[0051] 可以从基带信号y(t)的包含由一个或多个雷达目标产生的啁啾回波的所述节段的频谱中提取所提到的目标信息。如下面更详细地解释的那样，例如借助两级傅立叶变换获得距离多普勒图。距离多普勒图可以用作雷达目标的检测、识别和分类的各种方法的基础。第一傅立叶变换级的结果称为距离图(Range Map)。这里描述的用于干扰信号抑制的方法可以在基带信号的被包含在这种距离图中的所提到的节段的频谱中执行。

[0052] 在这里示出的示例中，确定距离多普勒图所需的计算由数字计算单元(computing unit)、例如信号处理器(参见图5，DSP40)执行。在其他实施例中，作为信号处理器的附加方案或备选方案，其他计算单元也可用于执行必要的计算。根据实施方案，计算可以由不同的软件和硬件单元(软件和硬件实体software and hardware entities)或其组合来执行。通常，术语计算单元在此理解为软件和硬件的任何组合，该组合能够并且被构造成执行结合这里说明的实施例所描述的计算。

[0053] 根据示例性实施方案，距离多普勒图的计算包括两个阶段，其中在每个阶段中，计算多个傅立叶变换(例如，借助FFT算法)。根据本示例，基带信号y(t)(参见图5)被取样成使得对于具有M个啁啾N的啁啾序列获得N×M个取样值(样本Samples)，即分别具有N个样本的M个节段。也就是说，取样时间区间TSAMPLE被选择成使得M个节段(基带中的啁啾回波)中的每一个节段由N个样本的序列表示。如图9的图表(c)中所示，这M个节段可以分别关于N个样本布置在二维域(Array)Y[n，m]中(雷达数据域)。域Y[n，m]的每列表示基带信号y(t)的M个被考虑的节段中的一个节段，并且域Y[n，m]的第n行包含M个啁啾的第n个样本。因此，行n(n＝0，1，...N-1)可以被视为“快”时间轴上的离散时刻n*TSAMPLE。类似地，列索引m(m＝0，1，...M-1)可以被认为是“慢”时间轴上的离散时刻m·T啁啾。列索引m对应于啁啾序列中的啁啾数。

[0054] 在第一阶段，将第一FFT(通常称为距离FFT)应用于每个啁啾。对于域Y[n，m]的每列，计算傅立叶变换。换句话说，域Y[n，m]沿快时间轴被傅立叶变换，并且作为结果得到频谱的二维域R[k，m]，二维域称为距离图，其中距离图的M列中的每一列分别包含N个(复值)频谱值。由于傅立叶变换，“快”时间轴成为频率轴；距离图R[k，m]的行索引k对应于离散频率并且因此也称为频率槽(frequency bin)。每个离散频率对应于根据等式4的距离，因此频率轴也被称为距离轴(Range Axis)。

[0055] 距离图R[k，m]在图9的图表(c)中示出。由雷达目标引起的雷达回波导致特定频率索引/频率槽处的局部最大值(峰值Peak)。通常，该局部最大值出现在距离图R[k，m]的所有列中，即在基带信号y(t)的可以与啁啾序列的啁啾相关联的所有被考虑的节段的频谱中。如上所述，所属频率索引k(例如根据等式4)可以被转换为距离值。

[0056] 在第二阶段中，将第二FFT(通常称为多普勒FFT)应用于距离图R[k，m]的N行中的每一行(k＝0，...，N-1)。距离图R[k，m]中的每一行包含特定频率槽的M个频谱值，其中每个频率槽对应于特定雷达目标Ti的特定距离dTi。特定的(能够与雷达目标相关联的)频率槽中的频谱值的傅立叶变换实现确定所属的多普勒频移fD，该多普勒频移对应于雷达目标的速度。换句话说，二维域R[k，m](距离图)逐行地、即沿着“慢”时间轴进行傅立叶变换。得到的傅立叶变换再次形成具有N×M个频谱值的域，该域称为距离多普勒图X[k，l](k＝0，...，N-1和l＝0，...，M-1)。通过第二FFT，“慢”时间轴成为多普勒频率轴。所属的离散多普勒频率值分别对应于特定速度。因此，多普勒频率轴可以转换为速度轴。

[0057] 距离多普勒图X[k，l]中的每个局部最大值(每个峰值)表示潜在的雷达目标。与局部最大值相关联的行索引k(在距离轴上)表示目标的距离，并且与局部最大值相关联的列索引l(在速度轴上)表示目标的速度。显然，这里描述的基于距离多普勒图确定雷达目标的距离和速度的方法是一种比较简单的方法。根据应用，可以使用更复杂和更先进的算法来评估距离多普勒图。在某些应用中，不需要计算距离多普勒图。在这些情况下，可以例如基于距离图计算雷达目标的距离和速度，而无需首先计算距离多普勒图。

[0058] 在多个RX天线的情况下，可以为每个RX信道计算距离图和距离多普勒图Xa[k，l]，其中a表示天线的和所属RX信道的数量。距离多普勒图Xa[k，l]可以“堆叠”成三维域。类似地，输出数据Ya[m，n](雷达数据域)可以被认为是三维场。三维域有时被称为雷达数据立方体(“radar data cube”)。

[0059] 如上所述，雷达数据立方体、得到的距离图Ra[k，m]或距离多普勒图Xa[k，l]可以用作各种其他信号处理方法的输入数据。例如，已知各种峰值检测算法，以便在距离图Ra[n，m]中或者距离多普勒图Xa[k，l]中检测可以由雷达传感器的“视场”中的物体(雷达目标)引起的局部最大值(峰值)。其他算法例如用于计算雷达目标的(方位)角或分类所检测到的雷达目标(例如，雷达目标是否是行人)。

[0060] 如同所有测量数据，距离图或距离多普勒图中的频谱值包含噪声。所提到的局部最大值的可检测性以及检测的可靠性取决于雷达系统的背景噪声(本底噪声noise floor)。不同的噪声源将会贡献于背景噪声，特别是本地振荡器的相位噪声(见图4，LO 101)。基于其他干扰的雷达传感器，上面讨论的干涉效应也会对雷达目标的检测以及测量结果的稳健性和可靠性产生不利影响。上述干涉至少能够暂时增加背景噪声，使得无法探测雷达目标或探测至少容易出错。

[0061] 已知各种用于识别干涉的技术。这些技术实现可以识别：测量被干扰并且因此测量结果不可靠。其他方法旨在抑制干扰信号或借助滤波技术减少干扰信号。下面描述的实施例涉及的可行方案允许借助特殊的滤波技术来抑制干扰信号分量(参见等式(3)，信号yRF，I(t))。在讨论消除基带信号中的干扰干涉的各种可行方案之前，下面还简要解释雷达传感器的HF前端10的另一示例，该另一示例表示图5中的示例的替代实施方案。

[0062] 图10示出了具有RX信道RX1和TX信道TX1的雷达传感器的HF前端10。图5和9中的示例基本上在RX信道RX1的实施方案中不同，在该实施方案中根据图10，由两个混频器104和104’构成的IQ混频器(IQ解调器)用于生成复混频器输出信号yBB*(t)＝yBB(t)+j*yBB’(t)(符号j表示虚数单位)。实部yBB(t)也称为同相分量，并且虚部yBB’(t)也称为正交分量。与例如图5中的示例相比，必须复制模拟基带信号处理链，即用于实部的信号处理链20和用于虚部的相应信号处理链20’。输出信号y(t)和y’(t)借助于模数转换器单元30(具有两个信道)被数字化。如同上述混频器输出信号yBB*(t)那样，数字雷达信号(数字化的基带信号)可以被认为是复信号y*[n]＝y[n]+j*y’[n]。类似于等式1，对于复基带信号(在数字域中)同样适用的是

[0063]

[0064] 其中表示由于实际雷达目标上的回波而引起的信号分量，并且表示由于干扰信号的干涉而引起的信号分量。

[0065] 在该示例中，本地振荡器101被设计为除了“正常”LO信号sLO(t)之外还产生与该信号正交(以90°相移)的LO信号sLO’(t)，其中在RX信道中，向混频器104的参考输入端提供LO信号sLO(t)，并且向混频器104’的参考输入端提供相应的LO信号sLO’(t)。向两个混频器104和104’的HF输入端提供放大的天线信号g·yRF(t)，所得到的混频器输出信号是复信号yBB*(t)＝yBB(t)+j*yBB’(t)，如上所述。与在使用诸如图5的示例的“正常”混频器时相比，后续数字信号处理在使用IQ混频器时基本上不同。在频域中的上面概述的雷达多普勒分析也可以用复值信号执行。在接收信道中具有IQ混频器的雷达传感器本身是已知的，并且因此这里不再详细讨论。

[0066] 图11示出了具有复解调(借助于IQ混频器，参见图9)的基带中的雷达信号的频谱，与具有实际解调的基带中的雷达信号的频谱相比较(参见图5)。实际信号的频谱总是对称的，即|Y[k]|＝|Y[-k]|并且arg{Y[k]}＝-arg{Y[-k]}，其中在该示例中，Y[k]是实际基带信号Y[n]的频谱(见图5)。与之不同，复信号y*[n]的频谱Y*[k]不对称。在借助IQ混频器进行的复解调中，雷达回波仅导致频谱右部中的局部最大值，即与正频率相关联的频谱部分(见图11，实线)，而在实际解调中，雷达回波始终造成对应的两个局部最大值结果(见图11，虚线)。也就是说，目标处的每个雷达回波在正频率f1、f2处引起局部最大值，并且在负频率-f1，-f2处引起相应的局部最大值。

[0067] 当使用IQ混频器对接收到的雷达信号进行复解调时(见等式5)，信号分量(在实际目标上的雷达回波)仅在正频率中具有谱线，而信号分量 (干扰干涉)在正频率和负频率中具有谱线。以下利用表示(复)信号分量的频谱，并且利用表示(同样是复)信号分量的频谱。由于傅立叶变换的线性，以下关系类似地适用于等式
1和5

[0068]

[0069] 在等式6中k表示频率指数，并且对于(离散)频率f适用的是f＝k·Δf，其中Δf在本示例中表示频率分辨率。(离散)频谱Y*[k]例如可以表示距离图R[k，m]的列，只要已经基于复基带信号y*[n](具有M个节段/啁啾)计算了距离图R[k，m]。

[0070] 如上所述，信号分量仅在正频率中具有谱线，该谱线分别可以表示实际的雷达目标，也就是说，

[0071] 其中k<0。(7)当然，零是其中不考虑噪声的理论值。理论工作已经表明，该信号分量具有对称的幅度谱，即

[0072]

[0073] 这使得能够直接从总频谱Y*[k]中“提取”(估计)干扰信号的频谱。以下等式[0074]

[0075] 表示对代表干扰信号的信号分量的幅度谱的足够准确的估计。

[0076] 理论工作已经进一步表明，信号分量的相位谱具有抛物线走向，也就是说，

[0077]

[0078] 其中c1、c2和c3是能够从频谱Y*[k](其中k<0)计算(估计)的恒定参数。为此可以使用用于参数估计的本身已知的各种方法，例如最小二乘法(LMS方法)或类似方法。对于正频率，根据等式10的相位谱也可以针对正频率(k>0)进行外推。通常频谱Y*[k]包括偶数个复值谱线，频率指数k在这种情况下从-N/2进行到N/2-1。

[0079] 在已经确定了干扰信号分量的幅度谱 (见等式9)以及相位谱(参见等式10)之后，可以从复雷达信号y*[n]借助减法去除(取消cancelling
*
out)包括雷达回波和干扰信号的干扰信号分量y [n]。该过程方式在频域中进行并且在图
12至14中以图形方式示出，其中干扰信号分量的幅度谱和相位谱被分开估计。下面描述的方案涉及复基带信号的频域中的干扰信号抑制，也适用于实际基带信号y*[n]中的干扰信号抑制的备选方案将在下面被讨论。在仔细观察时，在正频率情况下还需要考虑额外的线性相位项其中线性相位例如通过解决最小化任务而被确定。也
就是说，是如下相位 (在0到2π的范围内)：对于该相位，表达式
(其中k>0)最小。在这种情况下，
等式10仅适用于负频率，并且对于正频率添加附加的线性相位，即

[0080]

[0081] 对数字化基带信号y*[n]的每个节段，单独进行干扰信号抑制。也就是说，对于以下说明，Y*[k]表示复基带信号y*[n]的单个节段的频谱，例如距离图R(k，m)的列，也就是说Y*[k]＝R[k，m]。如上所述，m表示基带信号y*[n]的M个节段中的一个节段，其中每个节段与*啁啾序列的啁啾相关联(m＝0，...，M-1)。图12中的图表(a)示例性示出了基带信号y[n]的节段的频谱Y*[k]。频谱Y*[k]包括与负频率相关联的第一部分(频谱的左侧)和与正频率相关联的第二部分(频谱的右侧)。在图12中，图表(a)，频谱的右侧部分显示为虚线。如上所述，实际雷达目标上的回波总是表现为正频率情况下的局部最大值(峰值)，而基于干扰信*
号的干涉出现在频谱的两个部分(即正频率和负频率)中。也就是说，频谱Y[k]的左侧部分不包含由实际雷达目标产生的回波信号，只包含噪声和干涉。由于干扰信号分量的幅度谱的对称性(见等式8)，通过将频谱Y*[k]的左侧(与负频率相关联的)部分围绕轴线k＝0“镜像”而近似幅度谱的右侧(与正频率相关联的)部分。所提到的镜像通常被称为“翻转”。在某些编程语言中，对于此操作甚至还有特殊命令，例如“fliplr”(“flipfrom left to right”(从左向右翻转))。

[0082] 也就是说，当前考虑的基带信号y*[n]的节段的被镜像的幅度谱|Y*[-k]|是用于正频率(k>0)的干扰信号分量的幅度谱的适当估计，而当前考虑的基带信号y*[n]的节段的(非镜像)的幅度谱|Y*[k]|是用于负频率(k<0)的干扰信号分量的幅度谱的适当估计。干扰信号分量的所估计的幅度谱在图12的图表(b)中示
出。图12的图表(a)中存在的局部最大值基于实际的雷达回波而不再包括在图表(b)中(并且仅由细虚线表示)；图表(b)仅表示干扰信号分量的幅度谱

[0083] 为了消除基带信号y*[n]中的干扰信号分量需要幅度谱以及相位谱如上所述，相位谱被建模为二阶多项式(见等式10和11)。可以从相
位谱arg{Y*[k]}的左侧(与负频率相关联的)部分(即，对于k<0)估计该模型的参数，并且被估计的模型参数(参见等式10，参数c1、c2和c3)可用于外推相位谱arg{Y*[k]}的右侧(与正频率相关联的)部分(即，对于k>0)，其中，在相位谱的右侧部分，还考虑附加的线性相位项(参见等式11)。在图13中展示了外推。图13的图表(a)示出了相位谱arg{Y*[k]}，其中相位谱的右侧部分arg{Y*[k]}(右侧部分也可能受实际雷达回波影响)以虚线显示。图13的图表(b)显示了干扰信号分量的外推的相位谱

[0084] 在图14中示出了被修改/校正的频谱的幅值，其中已经去除了干扰信号分量。干扰信号分量的去除是通过频域中的简单减法来执行的，即[0085]

[0086] 如上所述，干扰信号分量在频域中对于基带信号y*[n]的每个节段单独进行。因此，可以逐列地对于距离图R[k，m]的每列执行干扰信号分量的去除，其中可以为每个啁啾序列和每个接收信道确定距离图R[k，m]。

[0087] 以下概述了本文描述的用于在雷达收发器的复基带信号y*[n]中去除由干涉引起的干扰信号分量的方法的示例。图15根据流程图可视化了示例。该方法使用在接收信道中具有IQ混频器的雷达收发器的复基带信号y*[n]作为输入信号(见图10)。这个基带信*号y [n]包括多个节段，其中每个节段对应于被包括在所发送的HF雷达信号中的啁啾序列的啁啾。如上面参考图9所解释的，基带信号y*[n]的取样值能够被组织为矩阵，其中矩阵的每列包括一个节段。根据图15，该方法包括计算复基带信号y*(t)的一节段的频谱Y*[k](第一频谱)(参见图15，步骤S1)。该计算可以在距离图的上述计算过程中完成。距离图在列中*
包含复基带信号y[n]的(在时间上直接)连续的节段的频谱。

[0088] 所述干扰信号分量的去除是分节段执行的。在下一步骤中(参见图15，步骤S2)，估计被包括在所考虑的基带信号节段中的(由干涉产生的)干扰信号分量的频谱(第二频谱)；这个估计基于第一频谱Y*[k]的与负频率相关联(即Y*[k]其中k<0)的那一部分。在第三步骤(参见图15，步骤S3)中，在频域中去除被包括在复基带信号节段中y*[n]的干扰信号分量通过从第一频谱Y*[k]减去所估计的第二频谱来实现该去除(也
参见等式11)。显然，实际上，并不将去除理解为完全消除了干扰，而是实现了显著降低干涉的干扰信号功率。

[0089] 第二频谱的估计用于使得幅度谱和相位谱独立。通过镜像第一频谱|Y*[k]|的幅值的左侧部分(负频率)来获得幅度谱通过相位谱的左部分(负频率)的基于模型的外推来获得相位谱 (见等式10和11)。

[0090] 上述方法以复基带信号y*[n]为前提，为此需要具有IQ混频器的HF前端。以下描述了上述方案的改型方案，其也适用于实际基带信号y[n]，并且因此也起作用用于具有简单的混频器的HF前端。干涉的去除基于-类似于等式11-从实际的基带信号y[n]的计算的频谱Y[k]减去实际的干扰信号分量yI[n]的频谱YI[k]的估计，也就是说，

[0091] Ycorr[k]＝Y[k]-YI[k]。(13)

[0092] 如已经解释的那样，实际信号的频谱总是相对于零赫兹线对称(参见图11和所属解释)。也就是说，幅度谱|Y[k]|对于正频率和负频率是相同的(|Y[k]|＝|Y[-k]|)，并且幅度谱|Y[k]|的与负频率相关联一部分以及与正频率相关联的一部分包括干扰信号分量(频谱|YI[k]|，干涉)和有用信号分量(频谱|YT[k]|，实际的雷达回波)。幅度谱|Y[k]|的一个示例如图16所示。大约在11MHz中，可以看到表示实际雷达回波的局部最大值(峰值)。

[0093] 在确定实际的干扰信号分量yI[n]的频谱YI[k]的估计值之前，在计算的幅度谱|Y[k]|(例如，距离图的列)中首先检测局部最大值，局部最大值可以与实际的雷达回波相关联。如示例性地在图16中所示，该检测可以借助于与阈值YTH的比较来进行，也就是说，识别频率指数kp(频率槽，分别对应于频率fp)，对于该频率指数适用|Y[kp]|＞YTH。可与实际的雷达回波相关联的频率槽kp(和可能相邻的槽)在估计干扰信号频谱YI[k]时不被考虑。在图16所示的图表中，可以识别局部最大值(峰值)(在大约fp＝11MHz处)，而剩余的频率槽由干涉和噪声支配。阈值比较的结果可以是与实际雷达回波相关联的频率指数的集合P。在图16的情况下，集合P例如可以如下：

[0094] P＝{kp-2，kp-1，kp，kp+1，kp+2}。

[0095] 干扰信号频谱YI[k]的估计基于实际基带信号的所计算的频谱Y[k](例如，距离图的列)，其中保持忽略能与雷达回波相关联的那些频率范围(频率槽)。也就是说，对于频率槽k≠kp，幅度谱近似如下：

[0096]

[0097] 其中频率槽k∈P中的“空隙”借助于内插来闭合。在此，可以使用本身已知的各种内插方法，例如借助于三次样条进行的内插。然而，本身已知的其他方法也是可用的。所估计的幅度谱|YI[k]|的一个示例在图17中可见。图18示出了差|Y[k]-YI[k]|(见等式13)。

[0098] 可以通过先前计算的相位谱arg{Y[k]}中的分段的线性内插来确定相位谱arg{YI[k]}的估计值，其中k≠kp。在频率槽kz中，其中(或在其附近)幅度谱具有零位，在相位谱arg{Y[k]}中的值可能并不可靠。因此，在计算估计值时，能够与雷达回波相关联的那些频率范围kp(频率槽)以及能够与零位相关联的那些频率槽kz能够保持被忽略。图19示例示出了属于图16的相位谱arg{Y[k]}，图20示出了分段线性内插的相位谱arg{YI[k]}。根据另一个示例，相位谱arg{YI[k]}作为基于相位谱arg{Y[k]}的回归线(例如距离图的列)被计算，其中k≠kp和k≠kz。这意味着谱线Y[kp]和可能的Y[kz]对于计算arg{Y[k]}的估计值保持不被考虑。图21示出了差arg{Y[k]-YI[k]}。

[0099] 图22示例示出了识别能够与零位相关联的那些频率槽kz的可行方案。在纵坐标轴上显示角度差，即arg{Y[k]}-arg{Y[k-1]}。由于相位跳变发生在零位，因此在零位处可见局部最小值和最大值，局部最小值和最大值也可以借助于与阈值或的比较被检测。在该处检测到零位的频率槽kz可以在相位谱arg{YI[k]}的近似中保持不被考虑。在一个实施例中，幅度谱|YI[k]|也能够在检测到的零位处被设置为零。除了在该处相位超出范围至的频率槽kz，相邻的频率槽(例如kz-2，kz-1，kz，kz+1和kz+2)也还能够被定义为属于零位，并且在相位谱arg{YI[k]}的近似时保持不被考虑。出于这个原因，在图22中也将点绘制为“阈值外部”，该点虽然位于至的阈值之间，但是临近频率槽，该频率槽的相位值位于外部。以这种方式将零位周围的多少个频率槽“挑出”取决于实际实施方案，并且还可以取决于计算的数值精度。

[0100] 这里描述的用于数字雷达信号的信号处理的方法和方案可以以各种方式实现。在这里描述的实施例中，这里描述的用于减少干涉相关干扰信号的方案大部分实现为软件，软件借助于一个或多个处理器在计算单元中执行(参见图3，控制器50，信号处理器40)。显然，这里描述的方法也可以部分地直接借助于专用硬件实现。在这种情况下，计算单元被理解为可以包括软件和硬件的任何功能单元(实体)，计算单元适合于并且被构造成执行这里描述的方法步骤。特别地，为了借助FFT将信号转换到频域，除了软件算法也已知有效的硬件结构。此处也确定的是，这里提到的距离图和距离多普勒图不一定必须表示为二维数据结构。使用的实际结构能够取决于实施方案而与此处描述的结构不同。

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