具有波形分离残差的运动对象的雷达探测的制作方法

1.本发明总体上涉及用于探测运动对象的雷达系统，更具体地，涉及考虑波形分离残差来探测运动对象的雷达系统。


背景技术：

2.从现有的高级驾驶辅助系统(adas)到新兴的自主驾驶，机动车雷达的作用已经显现。与超声波、摄像头和光探测和测距(lidar)传感器一起，它以可承受的成本和可扩展的生产在全天候条件下辅助感测并理解环境的任务。具体来说，机动车雷达提供了径向速度的直接测量、长的操作范围、毫米级的小尺寸或亚太赫兹频带、以及高空间分辨率。
3.在处理互干扰的能力更好的相对新的信令方案(例如，相位调制连续波(pmcw)和步进载波正交频分复用(ofdm))当中，频率调制连续波(fmcw)因其收发器架构简单以及对采样率要求低而在业界以压倒性优势被使用，以利用宽频率带宽的优势。同时，为了提高空间分辨率，波形编码多输入多输出(mimo)雷达已被整合到机动车雷达中，以扩大虚拟阵列孔径。虚拟阵列包括发送器和接收器的独特逐对组合。通常，mimo雷达可以通过使用时分多址(tdma)在时域实现，或者可以在波形域实现。mimo雷达可以在机动车中实现并且可以用于探测相对于机动车的一个或更多个运动对象。在诸如高速公路之类的高度动态的环境中，波形编码的mimo是优选的。与需要在样本到样本的基础上乘以正交码的快速mimo雷达相比，只需要在脉冲到脉冲的基础上乘以正交码的慢速mimo雷达似乎是硬件实现的更具成本效益的解决方案。
4.目前，在mimo雷达中，假设mimo雷达的每个接收器通过应用在发送器处用于发送信号的相应正交码，来实现完美的波形分离。假设对应于发送信号的完美分离的波形反射中的每一个没有波形残差，该波形残差是由于来自与来自其它发送器的其它发送信号对应的波形反射的干扰而出现的。难以在所有多普勒(doppler)频率和时间延迟上获得如此理想的波形分离。因此，假设接收器处的完美波形分离以探测一个或更多个运动对象可能影响mimo雷达探测对象的效率。
5.因此，需要一种考虑波形分离残差以提高雷达系统探测一个或更多个运动对象的效率的雷达系统。


技术实现要素：

6.机动车雷达系统用于例如但不限于机动车探测在机动车周围的诸如高速公路、道路、交通信号灯等的环境中的一个或更多个运动对象。运动对象可以是机动车附近的车辆、行人等。最近，由于以更少量的天线元件实现更高的空间分辨率的能力，mimo雷达被并入机动车雷达系统。在诸如高速公路之类的高度动态的环境中，波形编码的mimo是优选的。
7.所提出的公开中的机动车雷达系统合并有mimo雷达。因此，mimo雷达系统包括发送器的集合和接收器的集合。发送器的集合中的每个发送器朝向目标发送诸如啁啾信号之类的参考信号。雷达系统可以包括为发送器的集合生成参考信号的信号发生器。此外，目标
可以是一个或更多个运动对象或静止对象。为了正确地探测一个或更多个运动对象，来自发送器的集合中的不同发送器的参考信号应该彼此不干扰。为此，在所提出的公开中，mimo雷达系统用正交码(例如，阿达马(hadamard)码)对每个参考信号进行编码。所提出的mimo雷达系统可以包括正交码生成器，该正交码生成器生成正交码，以对由发送器的集合中的每个发送器发送的每个参考信号进行编码。因此，当用正交码编码的两个所发送的信号干扰时，理想情况下它们会产生零，并且因此可以实现干扰的最小化。因此，mimo雷达系统发送几个编码后的脉冲，其中每个编码后的脉冲彼此正交。正交码也用于在接收器处进行波形分离。
8.此外，在所提出的公开中，mimo雷达系统使用接收器的集合来接收所发送的信号(即，编码后的脉冲/参考信号)的回波或反射。所发送的信号可以从一个或更多个对象反射，其中一个或更多个对象可以是运动的或静止的。多个接收器中的每个接收器接收作为多个发送器发送的多个参考信号的反射的叠加的信号，即，每个接收器接收组合信号，其中组合信号中的每个信号对应于所有所发送的信号的反射。为了探测一个或更多个运动对象，对于雷达系统而言，重要的是从作为所有反射的所发送的信号的叠加的组合信号分离所发送的信号的每个反射波形。
9.一些实施方式基于以下认知：雷达系统可以利用在发送器处使用的正交码来实现在接收器侧的波形分离。为此，每个接收器被配置为将接收到的组合信号与对应于该接收器的发送器所使用的相应正交码(即，啁啾信号)相乘。由于码的正交属性，两个不同码的乘积在理论上将得到零值，而与相同码相乘得到非零值。
10.利用这种正交属性，每个接收器可以从组合信号中分离出与m个发送器中的每个发送器所发送的参考信号相对应的反射波形。但是，不可能在所有多普勒频率和时间延迟上实现完美的波形分离，即，在分离后的反射波形中仍然留下一些波形分离残差。这些波形分离残差与其它所发送的信号的反射相关联。如果在探测对象时不考虑波形残差，则可能影响mimo雷达系统探测一个或更多个运动对象的准确度。
11.为此，在所提出的公开中，mimo雷达系统使用考虑了不完美的波形分离效应的显式信号模型。具体地，显式信号模型考虑了波形分离残差，以便探测一个或更多个运动对象。一些实施方式基于以下认知：考虑波形分离残差增加了mimo雷达系统探测一个或更多个运动对象的准确度。显式信号模型通过将虚拟阵列的测量结果与自项(auto-term)和交叉项相关，来考虑波形分离残差，自项包括对象-接收器特征标记与发送器-对象特征标记的克罗内克(kronecker)积，交叉项包括对象-接收器特征标记和残差发送器-对象特征标记的组合的克罗内克积。
12.所提出的mimo雷达系统通过使用基带距离-多普勒对象探测器和空间mimo探测器来实现显式信号模型。基带距离-多普勒对象探测器基于回波信号确定探测到的对角的数量，并进一步估计与探测到的一个或更多个对象相对应的距离和速度。在一些实施方式中，为了实现该目标，基带距离-多普勒对象探测器沿慢时域和快时域对数字采样的基带差拍信号执行两次一维(1d)fourier(傅里叶)变换。通过执行两次1d fft，距离多普勒对象探测器计算用于探测一个或更多个对象是否存在的阈值。此外，在一些实施方式中，基带距离-多普勒对象探测器包括将接收到的信号的能量与阈值进行比较以探测是否存在真实对象的连续误报率电路。
接收器特征标记，但是不同的发送器-对象特征标记。
22.在一些实施方式中，发送器-对象特征标记是发送器的集合中的每个发送器与对象之间的相对角度、所发送的信号的波长、以及发送器的集合中的两个连续发送器元件之间的相对距离的函数。类似地，对象-接收器特征标记是接收器集合中的每个接收器与对象之间的相对角度、接收到的信号的波长、以及接收器的集合中的两个连续接收器元件之间的相对距离的函数。
23.附加地或另选地，一些实施方式进一步认识到：一个发送器元件的发送器-对象残差特征标记是来自所有其它发送器元件的发送器-对象特征标记的加权和，其中权重由所谓的码残差给出。两个发送器元件之间的码残差是在通过以多普勒失配作为自变量的指数函数加权的、两个发送器元件处使用的正交码的乘积之和。
24.在完美波形分离(即，多普勒失配为零)的情况下，因为正交码的乘积之和为零，所以码残差为零。如果码残差为零，则一个发送器元件的发送器-对象残差特征标记也为零。结果，信号向量仅包含对象特征标记和噪声。例如，在慢时mimo-fmcw雷达方案中，残差特征标记为零。
25.然而，由于在探测运动对象时发现的多普勒失配的性质，至少有一些残差特征标记不为零并且需要加以考虑。对于速度估计，接收到的回波信号的采样是“慢”的——每个脉冲一次。由于慢采样并且由于有限数量的脉冲，速度估计被量化。由于这种量化定义了速度估计的分辨率，估计出的速度可能不同于实际速度。假设速度估计的分辨率为5km/hr。如果运动对象的实际相对速度为39km/hr，则估计速度将为40km/hr。这种差异就是速度失配，相当于频域的多普勒失配。
26.一些实施方式进一步认识到量化定义了最大多普勒失配。如果最大多普勒失配是已知的，则发送器-对象残差特征标记可以近似为仅来自少数几个预选的发送器元件(而不是原始的所有其它发送器元件)的加权的发送器-对象特征标记之和。这导致基于子空间的发送器-对象残差特征标记。与对象-接收器特征标记一起，整体残差特征标记现在是克罗内克子空间信号。
27.附加地或另选地，一些实施方式基于以下认知：可以使用广义似然比检验(glrt)来实现空间mimo探测器。glrt算法将对象探测制定为二元假设检验问题，其中波形残差或残差特征标记仅在感兴趣的目标(即，对象)存在时出现在备择假设中。glrt算法可以用于在空间域中确定有无对象。为此，glrt算法确定基于假设的glrt统计量，并将glrt统计量与预先确定的阈值进行比较。基于在特定空间位置处探测到的一个或更多个对象，mimo雷达系统进一步确定与探测到的一个或更多个对象相关联的其它参数。
28.在一些实施方式中，参数包括径向速度、空间角度和距对象的距离中的至少一个。存储器被配置为存储显式信号模型，该显式信号模型通过将虚拟阵列的测量结果与自项和交叉项相关，来考虑波形分离残差，自项包括对象-接收器特征标记与发送器-对象特征标记的克罗内克积，交叉项包括对象-接收器特征标记和残差发送器-对象特征标记的组合的克罗内克积；处理器，其被配置通过执行空间mimo探测器来探测运动对象，空间mimo探测器被配置为使用显式信号模型探测运动对象；以及输出接口，其被配置为输出与探测到的对象相关联的参数。
29.因此，一个实施方式公开了一种用于探测运动对象的多输入多输出(mimo)雷达系
统，该系统包括：发送器的集合和接收器的集合，其形成发送器和接收器的独特逐对组合的虚拟阵列，以测量发送的反射。mimo系统包括被配置为存储显式信号模型的存储器，显式信号模型通过将虚拟阵列的测量结果与自项和交叉项相关来考虑波形分离残差，自项包括对象-接收器特征标记和发送器-对象特征标记的克罗内克积，交叉项包括对象-接收器特征标记和残差发送器-对象特征标记的组合的克罗内克积；以及处理器，其被配置为通过执行空间mimo探测器来探测运动对象，空间mimo探测器被配置为使用显式信号模型探测运动对象。mimo雷达系统的输出接口被配置为输出与探测到的对象相关联的参数。
30.在一些实施方式中，处理器被配置为执行基带距离-多普勒对象探测器，基带距离-多普勒对象探测器被配置为探测一个或更多个运动对象，估计每个探测到的运动对象的距离和速度，并且针对每个探测到的运动对象，提取虚拟阵列的测量结果的与该运动对象的距离相对应的一部分，针对运动对象的速度(或者，等同于多普勒频移)对所提取的测量结果进行补偿，并将所提取的且补偿后的测量结果馈送给空间mimo探测器，以确定运动对象的角度(例如，方位角和仰角)中的一种或组合。
31.在一些实施方式中，每个发送器被配置为发送频率调制脉冲的集合，以照射场景并形成测量结果，其中基带距离-多普勒对象探测器被配置为使用对每个所发送的脉冲多次采样以进行距离压缩的快时快速傅里叶变换(fft)，来确定运动对象的距离，并且其中基带距离-多普勒对象探测器被配置为使用对每个所发送的脉冲采样一次以进行多普勒压缩的慢时fft，来确定运动对象的速度。
32.在一些实施方式中，脉冲的数量或频率调制脉冲的集合的尺寸定义了速度估计的分辨率，该分辨率导致运动对象的实际速度与基带探测器使用慢时fft估计出的速度之间的多普勒失配，并且其中针对虚拟阵列的每个发送器-接收器对，用正交码在逐脉冲的基础上对不同发送器的频率调制脉冲进行编码，并且用对应的正交码解码，其中显式信号模型的自项捕捉发送器-接收器对的解码后的发送，并且其中显式信号模型的交叉项捕捉在发送器-接收器对的解码后的发送中的、由多普勒失配引起的不同发送的残差。
33.在一些实施方式中，针对虚拟阵列的每个发送器-接收器对，交叉项的残差发送器-对象特征标记的组合包括除了发送器-接收器对中的发送器之外的所有发送器的残差发送器-对象特征标记，其中特定发送器的残差发送器-对象特征标记的值是运动对象的实际速度与基带探测器估计出的速度之间的多普勒失配的函数，并且其中当针对最大多普勒失配所确定的特定发送器的残差发送器-对象特征标记的最大值小于阈值时，特定发送器的残差发送器-对象特征标记的值被设置为零。
34.在一些实施方式中，发送器-对象残差特征标记的组合被近似为预先确定的最大多普勒失配的加权子组合。在一些示例实施方式中，参数包括径向速度、空间角度和至探测到的对象的距离中的至少一种。
35.在一些实施方式中，发送器-对象特征标记是发送器的集合中的每个发送器与探测到的对象之间的相对角度、所发送的信号的波长、以及发送器的集合中的两个连续发送器元件之间的相对距离的函数；并且对象-接收器特征标记是接收器的集合中的每个接收器与探测到的对象之间的相对角度、接收到的信号的波长、以及接收器的集合中的两个连续接收器元件之间的相对距离的函数。
36.在示例实施方式中，空间mimo探测器是使用广义似然比检验(glrt)算法实现的，
其中glrt算法确定glrt统计量以探测运动对象。此外，glrt算法制定并检验第一假设和第二假设，其中第一假设是发送的反射仅包含噪声，并且第二假设是发送的反射包含来自运动对象的反射信号、波形分离残差、以及噪声。
37.在示例实施方式中，glrt确定在第一假设下的第一分布和在第二假设下的第二分布，其中第一分布是中心f分布，并且其中第二分布是非中心f分布。
38.在示例实施方式中，处理器还被配置为：将glrt统计量与预先确定的阈值进行比较，其中预先确定的阈值是基于发送器和接收器的数量的，其中当glrt统计量大于预先确定的阈值时，第二假设为真，并且其中当glrt统计量小于预先确定的阈值时，第一假设为真。
附图说明
39.[图1a]
[0040]
图1a例示了根据一些实施方式的用于探测运动对象的慢时mimo fmcw机动车雷达系统架构。
[0041]
[图1b]
[0042]
图1b例示了根据一些实施方式的发送器的示例性架构。
[0043]
[图1c]
[0044]
图1c例示了根据一些实施方式的接收器的示例性架构。
[0045]
[图1d]
[0046]
图1d例示了根据一些实施方式的由基带距离-多普勒对象探测器执行的方法的步骤。
[0047]
[图1e]
[0048]
图1e例示了根据一些实施方式的由空间mimo探测器模块107执行的方法的步骤。
[0049]
[图1f]
[0050]
图1f是例示了根据一些实施方式的发送器-对象特征标记和相对延迟之间的关系的示例性场景。
[0051]
[图1g]
[0052]
图1g是例示了根据一些实施方式的对象接收器特征标记和相对延迟之间的关系的示例性场景。
[0053]
[图1h]
[0054]
图1h例示了根据一些实施方式的空间mimo探测器内的波形分离。
[0055]
[图1i]
[0056]
图1i示出了根据示例实施方式的包含每个发送器-接收器对的分离后的波形的示例性信号向量。
[0057]
[图1j]
[0058]
图1j例示了根据示例实施方式的用于针对发送器阵列的元件计算发送器-对象残差特征标记的示例性场景。
[0059]
[图1k]
[0060]
图1k例示了根据一些实施方式的在每个发送器-接收器对处的分离后的波形所包
括的波形分量。
[0061]
[图1l]
[0062]
图1l例示了根据一些实施方式的发送器阵列的子空间发送器-对象残差特征标记的示例性示意图。
[0063]
[图1m]
[0064]
图1m例示了根据一些实施方式的发送器阵列的子空间发送器-对象残差特征标记的示例性示意图。
[0065]
[图2a]
[0066]
图2a例示了根据示例实施方式实现空间域mimo探测器的步骤。
[0067]
[图2b]
[0068]
图2b例示了根据示例实施方式的通过使用glrt算法实现二元假设检验的方法。
[0069]
[图2c]
[0070]
图2c例示了根据示例实施方式的执行分离后的波形和特征标记的预白化的步骤。
[0071]
[图2d]
[0072]
图2d例示了根据示例实施方式的使用预先白化的波形和特征标记来计算glrt统计量的步骤。
[0073]
[图2e]
[0074]
图2e例示了根据示例实施方式的通过计算检验阈值并将其与glrt统计量进行比较的阈值比较步骤。
[0075]
[图3a]
[0076]
图3a示出了sinr＝10db时两级波形分离残差下的接收器操作特性(roc)曲线。
[0077]
[图3b]
[0078]
图3b示出了两个对象探测器在透视(已知r)和自适应(未知r)探测场景中的性能比较。
[0079]
[图3c]
[0080]
图3c示出了当sinr＝10db时，在各种rinr下，理论(带虚线的正方形)roc曲线与monte-carlo模拟结果(圆圈)的性能验证。
[0081]
[图4]
[0082]
图4例示了根据一些实施方式的mimo雷达系统100的框图。
具体实施方式
[0083]
在以下描述中，出于说明目的，阐述了大量具体细节以便提供对本公开的透彻理解。然而，对于本领域技术人员而言将显而易见的是，可以在没有这些具体细节的情况下实践本公开。在其它情况下，设备和方法以框图形式示出，仅是为了避免混淆本公开。
[0084]
如在本说明书和权利要求书中使用的，当与一个或更多个组件或其它项目的列表一起使用时，术语“例如”、“比如”和“诸如”以及动词“包括”、“具有”、“包含”和它们的其它动词形式各自应解释为开放式的，其意味着该列表不应被视为排除其它附加组件或项目。术语“基于”是指至少部分基于。此外，应当理解，这里采用的措辞和术语是出于描述的目的，并且不应被视为限制性的。本描述中使用的任何标题仅为了方便，而不具有法律或限制
作用。
[0085]
一般来说，无线电探测和测距(radar)系统用于确定是否存在目标以及与目标相关联的不同参数。目标可以是相对于radar静止或运动的一个或更多个对象。与目标相关联的不同参数可以是对象距radar的距离、对象相对于radar的速度、对象的角度(例如方位角/仰角)，其中对象的角度可以由radar用来确定对象在空间域中的位置或对象相对于radar的运动方向等。一些实施方式基于以下认知：为了准确地确定对象的角度，radar系统需要多个发送器和多个接收器。为此，本公开提出了一种多输入多输出(mimo)雷达系统，其包括发送器阵列和接收器阵列。参照图1a详细说明利用应用于脉冲对脉冲基础的正交码的波形编码mimo radar。更具体地说，每个脉冲是频率调制连续波(fmcw)，并且所有发送器使用相同脉冲，并且相同脉冲随着时间的推移重复多次以形成一串脉冲。
[0086]
图1a例示了根据一些实施方式的用于探测运动对象的慢时mimo-fmcw机动车雷达系统架构。从图1a中可以观察到，系统100包括m个发送器的集合101(a)-101(m)和n个接收器的集合103(a)-103(n)。如以上所提及的，每个发送器发送一串已编码波形脉冲，并且相同脉冲随着时间的推移重复k次，用作k个脉冲。每个脉冲是频率调制连续波(fmcw)。
[0087]
多个发送器和多个接收器扩展radar的维数，以创建虚拟阵列，其中虚拟阵列包括发送器和接收器对的独特组合(例如，tx#1和rx#1、tx#2和rx#1等)来测量发送的反射。此外，mimo机动车雷达系统100包括存储器(附图中未示出)，其被配置为存储显式信号模型，该信号模型通过将虚拟阵列的测量结果与自项和交叉项相关来考虑波形分离残差，自项包括对象-接收器特征标记和发送器-对象特征标记的克罗内克积，交叉项包括对象-接收器特征标记和残差发送器-对象特征标记的组合的克罗内克积。雷达系统100还包括被配置为通过执行空间mimo探测器来探测运动对象的处理器，该空间mimo探测器被配置为使用显式信号模型来探测运动对象。雷达系统100还包括被配置为输出与探测到的对象相关联的参数的输出接口。
[0088]
慢时mimo-fmcw机动车雷达系统使用频率调制连续波信令方案。为此，所提出的雷达系统包括信号发生器(附图中未示出)，该信号发生器生成被提供给m个发送器中的每个发送器的雷达信号或频率调制脉冲。每个脉冲包括随着时间的推移而增加的多个频率以创建如图1a所例示的信号扫掠(在附图中指定)。此外，每个发送器被配置为发送频率调制脉冲的集合以照射场景并形成测量结果。脉冲在所有方向上被发送。在示例实施方式中，由信号发生器生成的脉冲可以是要作为用于对象探测的雷达信号而发送的啁啾信号。随着发送的信号在频率上不断变化，回波与在那个时刻所发送的信号相比具有略微不同的频率。这些频率之间的差异与回波延迟(即，从发送器到对象的距离)成正比，这使得水平被准确地测量。此外，n个接收器103(a)-103(n)被配置为接收反射的回波信号或发送的反射。fmcw信令方案的优点在于，通过以低模数(adc)采样率将将反射信号与源fmcw脉冲相乘，能够将对象信息有效地保存在差拍信号中。
[0089]
一些实施方式基于以下认识：在n个接收器中的每个接收器处接收到的、与由m个发送器发送的所有参考信号相对应的反射要被一起考虑，以确定对象的角度，其中对象的角度可以用于确定对象的空间位置。然而，对应于所有m个发送器的发送可能彼此干扰。为了解决这个问题，所提出的雷达系统被配置为使用编码方案(例如，正交编码方案)来最小化干扰，其中不同发送器的频率调制脉冲针对虚拟阵列的每个发送器-接收器对，用正交码
在逐脉冲的基础上进行编码并且用相应正交码进行解码。根据该编码方案，每个发送器发送的脉冲与k个码c(1)至c(k)相乘。从附图中可以观察到，在用k个码编码时由发送器#1发送的fmcw脉冲可以表示为c1(1)至c1(k)，类似地，对于第m个发送器，编码后的fmcw脉冲表示为cm(1)至cm(k)。
[0090]
此外，这些脉冲被目标反射，其中反射的脉冲也称为回波信号。接收器被配置为接收这些回波信号。在接收到回波信号时，每个接收器可以使用该编码方案来解码接收到的信号并获得对应于每个独特的逐对发送的信号。解码后，接收器可以准确地确定诸如静止对象(例如，树木、路灯等)的空间位置、静止对象(例如，树木、路灯等)的准确角度之类的参数。
[0091]
当前的雷达系统被配置为在解码回波信号之前对多普勒频移进行补偿，以确定与探测到的目标相关联的空间角度。这种补偿方法从此被称为预处理。因此，在预处理中，首先在多普勒域(或频域)中对接收到的信号或回波信号进行处理，以针对多普勒频移补偿接收信号。补偿后的信号随后被解码以估计对象的参数。由于补偿，运动对象相对于雷达看起来是静止的，这允许在每个接收器处理想地分离独特的逐对发送，并且因此允许雷达系统确定探测到的对象的空间角度。空间角度可以包括对象在空间域中的发送角度、接收角度和仰角等。以此方式，独特的逐对发送被分离，并且在空间域中处理每个分离后的信号。
[0092]
一些实施方式基于以下认识：从整个接收到的信号这样理想地分离与每个独特的逐对组合相关联的波形是不可能的，因为即使在补偿之后，每个分离后的波形也包括来自其它发送器的残差或残差波形。例如，针对tx#1-rx#1对分离出的波形包括来自诸如来自tx#2、tx#3、
……
、tx#m之类的其它发送器的残差。当前的雷达系统使用基于理想波形分离的信号模型，即，当前信号模型不考虑残差。因此，这种雷达系统可能影响在空间域中的对象探测，诸如对象的角度。
[0093]
为了解决这个问题，本公开提出了基于显式信号模型的mimo汽车雷达系统，该显式信号模型考虑残差来计算探测到的一个或更多个对象的参数。为此，所提出的mimo雷达系统包括基带距离-多普勒探测器105和空间mimo探测器107。基带距离-多普勒探测器105还被配置为在多普勒域中探测一个或更多个运动对象，估计每个探测到的运动对象的距离和速度。
[0094]
对于每个探测到的运动对象，空间mimo探测器107首先选择133探测到的对象之一，从所有接收器中提取对应于所选对象的测量结果，利用探测到的所选对象的距离和速度补偿135所提取的测量结果，并利用低通滤波器的附加选项滤除137从其它对象贡献的信号，并通过乘以在发送器侧使用的码来分离139补偿后的测量结果。利用来自所有发送器-接收器对的分离后的波形，空间mimo探测器107采用空间域目标探测方案140，以输出探测到的对象的角度。
[0095]
可以看出，两步探测(首先在测距多普勒域，然后在空间域)避免了在测距-多普勒域中没有探测到对象时在空间域上的过多计算。
[0096]
为此，基带距离-多普勒探测器105被配置为将从接收器的集合获得的波形组合。基带距离-多普勒探测器105还被配置为对组合后的波形执行快速傅里叶(fourier)变换(fft)，以确定探测到的一个或更多个运动对象的距离。快速傅里叶变换对每个发送脉冲进行多次采样，以进行距离压缩。基带距离-多普勒探测器105还被配置为执行慢时fft，以确
定一个或更多个运动对象的速度。慢时fft对每个发送的脉冲进行一次采样，以进行多普勒压缩。
[0097]
例如，考虑雷达以频率(f)70ghz操作，则雷达的波长(λ)可以计算为：λ＝c/f，其中c是光速。因此，λ＝0.0043m或4.3mm。当基于车辆的雷达以50mph行驶时，它正在跟踪在相同方向以100mph在前方运动的目标。在这种情况下，速度差为-50mph或-22.35m/s。另一目标正以40mph在前方朝向基于车辆的雷达行驶。这给出了90mph或40.2m/s的速度差。多普勒频移可以计算为：f_doppler＝2v_relative/λ，这给出了对于第一对象为2(-13.4m/s)/(0.0043m)＝-10.40khz的多普勒频移，对于第二对象为2(40.2m/s)/(0.0043m)＝18.70khz的多普勒频移。如以上所提及的，利用快速傅里叶变换的帮助，在距离多普勒域中探测对象的距离和多普勒频率。也就是说，距离多普勒域被划分为小网格，其步长尺寸由adc采样频率、脉冲数量和脉冲重复间隔(pri)确定。对于多普勒频率，多普勒域被离散化为网格(也称为多普勒滤波器子带)，其网格尺寸由1/(t_pri*k)给出，其中t_pri是pri，k是在发送器处使用的脉冲数量。例如，给定t_pri＝5微秒且k＝32，多普勒域的网格尺寸为约6.25khz，并且离散网格将是6.25khz的整数倍(-k/2和k/2之间)。在这种情况下，很可能在-2(6.25khz)＝-12.50khz的多普勒网格处探测到第一对象，并且很可能在3(6.25khz)＝-18.75khz的多普勒网格处探测到第二对象。通过将这些探测到的多普勒网格与在-10.40khz和18.70khz的真实(但未知)多普勒频率进行比较，可以很容易地注意到存在多普勒失配。这种多普勒失配将影响慢时mimo-fmcw机动车雷达的接收器侧的波形分离。
[0098]
因此，基带距离-多普勒对象探测器105确定从场景中探测到的对象数量，并根据离散的距离和多普勒网格估计相应的距离和速度。然而，估计的距离和速度受到多普勒失配的影响，这意味着估计的距离和速度不是运动对象的真实距离和速度。此外，多普勒失配是未知的，并且计算未知的多普勒失配是很难的。如果不考虑多普勒失配，则可能影响雷达系统100探测运动对象的空间位置的准确性。
[0099]
为了解决这个问题，雷达系统100使用空间mimo探测器107，其被配置为利用最大多普勒失配来识别重要残差项并忽略可忽略残差项，并进一步计算运动对象的准确角度，即，运动对象的空间位置。为此，空间mimo探测器107从发送的反射当中提取与探测到的一个或更多个对象中的对象相关联的波形，并进一步确定与对象的速度相关联的多普勒失配。为了实现该目标，空间mimo探测器107还被配置为使用所提出的显式信号模型，来进行稍早描述的逐对波形分离。空间mimo探测器107在所有方向(即，从0
°
到180
°
)上一个接一个地对所有探测到的对象执行补偿和波形分离。使用以下给出的式(1)在数学上实现所提出的显式信号模型
[0100][0101]
其中，x是包含与每个逐对独特组合相关联的分离后的波形的信号向量。x包括由接收器阵列的每个接收器使用显式信号模型分离的波形。分离后的波形中的每一个或至少一些包括不同的分量，诸如图1k中例示的对象特征标记、残差分量和噪声。显式信号模型包括自相关项(自项)其也称为对象特征标记。显式信号模型的自项捕捉发送器-接收器对的解码后的发送。对象特征标记包括对象-接收器特征标记(参照图1g所解释的)和发送器-对象特征标记(参照图1f所解释的)之间的克罗内克结构。
此外，显式信号模型包括交叉相关项(交叉项)其也称为由所有mn个发送器-接收器对构成的虚拟阵列的残差特征标记。显式信号模型的交叉项捕捉发送器-接收器对的解码后的发送中的、由多普勒失配引起的不同发送的残差。残差特征标记也具有在对象-接收器特征标记(与对象特征标记中的相同)和发送器-对象残差特征标记(在图1l中解释)之间的克罗内克结构。
[0102]
如图1j所示，发送器-对象残差特征标记中的每个元素是来自所有其它发送器的发送器-对象特征标记的加权和，其中权重是未知多普勒失配的函数。因此，通过在表示虚拟阵列测量结果的扩展信号模型中包括由于多普勒失配引起的残差特征标记，允许更准确地估计运动对象的速度。
[0103]
附加地或另选地，一些实施方式基于以下理解：通过忽略通过使用预先确定的最大多普勒失配所识别出的小权重，可以将发送器-对象残差特征标记进一步近似为来自有限数量的发送器的发送器-对象特征标记的加权和。
[0104]
一些实施方式基于以下认识：要一起考虑来自m个发送器的所有发送，以确定对象的角度。为此，空间mimo探测器107被配置为将来自所有n个接收器的m个分离后的波形组合到尺寸为mn的信号向量x中。由于组合/层叠来自n个接收器中的每一个的m个分离后的波形的方式，对象特征标记是发送器-对象特征标记和对象-接收器特征标记之间的克罗内克积。此外，信号向量包括与由于多普勒失配而出现的波形残差相对应的残差特征标记。空间mimo探测器107被配置为使用该信号向量x来确定运动对象的角度或对象的空间位置。因此，空间mimo探测器107考虑与波形残差相对应的残差特征标记，以便计算运动对象的空间位置。
[0105]
在另一实施方式中，空间mimo探测器可以使用广义似然比检验(glrt)算法来实现，其中glrt算法确定glrt统计量以探测运动对象。glrt算法将对象探测制定为二元假设。空间mimo探测器107初始生成如上所述的信号向量x，并且对信号向量x进一步进行预白化。空间mimo探测器107可以基于克罗内克子空间。glrt算法将每个假设与预先确定的阈值进行比较，并在从0
°
到180
°
的角度范围内以特定角度探测有无对象。
[0106]
图1b例示了根据一些实施方式的发送器的示例性架构。图1b是可以存在于所有m个发送器的每个发送元件处的所有组件的示例性表示。每个发送元件首先获得基带fmcw信号波形s
p
(t)。发送元件可以从被配置为生成fmcw信号波形s
p
(t)的信号发生器获得基带信号。基带fmcw信号波形可以被定义为：
[0107][0108]
其中，β表示啁啾率并且t表示脉冲持续时间。fmcw波形的带宽为b＝βt。基带波形s
p
(t)在每个发送器处重复。基带信号是例如啁啾信号的脉冲的序列。信号被提供给第一本地混频器/振荡器(lo)109，其中用正交码(例如，阿达马(hadamard)码)对基带信号进行编码。通过正交码序列对基带信号的脉冲序列中的每个脉冲进行编码。此外，编码后的基带信号被提供给第二本地混频器111，其中基带信号与载波频率fc相乘。在示例实施方式中，fc＝79ghz。此外，编码后的fmcw脉冲在经由发送天线115朝向目标发送波形之前由放大器电路113进行放大。
[0109]
因此，k个编码后的fmcw脉冲可以在数学上表示为
[0110][0111]
其中，m和k分别是发送器和脉冲的索引。此外，cm(k)是在第m发送器处针对第k脉冲的正交码，t
pri
是脉冲重复间隔(pri)，fc是载波频率(例如，fc＝79ghz)，并且s
p
(t)是基带fmcw波形。
[0112]
图1c例示了根据一些实施方式的接收器的示例性架构。图1c是可以存在于所有n个接收器的每个接收元件处的所有组件的示例性表示。如在图1c中可以观察到的，每个接收器103接收信号xn(t)。在每个接收器处，接收天线117将信号xn(t)提供给线性噪声放大模块(lna)119。lna 119是对极低功率信号进行放大而不会使其信噪比显著劣化的电子放大器。在放大之后，lna 119将放大后的信号转发到第一接收器-本地混频器121，其中使用在调制期间所使用的载波频率fc来解调接收到的信号。解调后的信号由表示，其中
[0113][0114]
在示例实施方式中，对于在距离r0处径向速度为v
t
的对象，可以使用如下的式(5)来计算从第m发送天线到第n接收天线的往返传播延迟：
[0115][0116]
其中，d
t/r
和θ
t/r
分别是发送天线和接收天线的元件间距和方位角，假设并置雷达和远场近似，即，θr＝θ
t
＝θ。
[0117]
因此，当对象以角度θ存在时，由第n接收器解调后的信号给出为：
[0118][0119]
其中，λ＝c/fc，sm(t)是在发送器m处发送的啁啾序列(或编码后的fmcw脉冲)，并假设s(t-τ
mn
)≈s(t-τ0)。此外，解调后的信号被提供给第二接收器-本地混频器123，并进一步与源fmcw脉冲混频以生成差拍信号。因此，第二本地混频将fmcw信号压缩为模拟基带信号或差拍信号(bn(t))，其中(t))，其中对于第k脉冲，这可以进一步展开为：
[0120][0121]
其中，项吸收了附加相位项，并且项cm(k)是慢时代码。然后，使用adc 125将模拟差拍信号转换为数字信号以进一步处理。
[0122]
为此，来自每个接收器的模拟差拍信号被提供给基带距离-对象探测器105，在基带距离-对象探测器105中，来自所有接收器的差拍信号被组合并在t＝kt
pri
lδt采样、其中δt和t
pri
分别为快时和慢时采样间隔以生成：
[0123][0124]
其中，fr＝(βτ0 2frv/c)δt是归一化的瞬时(快时)频率，fd＝2fct
pri
v/c是归一化多普勒(慢时)频率，并且是在发送器和接收器处的归一化空间频率(由于tx/rx间隔不同而通常不同于)。因此，在第n接收器处的差拍信号是使用cm(k)编码的、源自所有已
发送波形的对象响应之和。
[0125]
然后将在接收器n(rx#n)处的数字差拍信号bn(l,k)提供给基带距离-多普勒探测器105。基带距离-多普勒探测器105可以在每个接收器处单独完成或从所有接收器共同完成。一种简单方式是针对每个接收器n对在l和k上的数字差拍信号bn(l,k)应用两次一维fft。因此，在每个接收器处，可以通过取在(l,k)上的二维fft的幅度来计算二维频谱图。然后可以对来自所有n个接收器(在n上)的所有二维频谱图进行求和，以抑制噪声和干扰，并将求和后的频谱图与适当的阈值进行比较，以宣布探测到的对象的数量。阈值通常被选择为满足给定的误报概率。
[0126]
图1d例示了根据一些实施方式的基带距离-多普勒对象探测器执行的方法的步骤。基带距离-多普勒探测器105从所有n个接收器获得数字差拍信号bn(l,k)并处理组合后的数字差拍信号，以探测一个或更多个对象。如前所述，基带距离-多普勒对象探测器105根据数字差拍信号确定运动对象的数量，并进一步估计对应于探测到的一个或更多个对象的距离和速度。为此，基带对象探测模块105包括连续误报率(cfar)电路。cfar使基带距离-多普勒对象探测器105能够选择阈值以区分运动对象和静止对象。
[0127]
为了实现这一点，基带距离-多普勒对象探测器105使用快时fft和慢时fft执行采样。在步骤127，使用一维(1d)快时fft对组合后的差拍信号进行采样，以估计在组合后的差拍信号中探测到的一个或更多个运动对象的距离。在快时fft中，组合后的差拍信号被频繁采样，即，每个脉冲多个样本。由于每个脉冲的频率都经过调制，因此在频域中确定距离相对容易。例如，如果雷达系统100被实现为估计在r(0-100米)之间的距离/范围处的运动对象的距离。雷达系统100使用k个fmcw脉冲来探测对象。令l为每个脉冲内的样本数量。然后，用于对组合后的差拍信号执行快时fft的分辨率/步长尺寸计算为：分辨率＝r/l。
[0128]
此外，在步骤129，使用一维(1d)慢时fft对组合后的差拍信号进行采样，以估计在组合后的差拍信号中探测到的一个或更多个运动对象的速度。在慢时fft中，组合后的信号以每个脉冲一个样本进行采样。慢时fft使用更少或有限数量的脉冲进行采样，这导致速度估计的量化，如稍前所讨论的。
[0129]
因此，通过执行两次1d fft，基带距离-多普勒对象探测器105计算要用于探测有无运动对象的阈值。在步骤131，将接收到的信号的能量与阈值进行比较，以探测是否存在真实对象，以及对象是运动的还是静止的。可以通过按照fftk{fft
l
{bn(l,k)}}执行fft来优化阈值。
[0130]
一旦在基带距离-多普勒探测器105处探测到对象，空间mimo探测器107使用在具有识别出的多普勒频率的慢时域中的波形分离来估计目标的方位角/仰角，以补偿调制。可以使用以下项在慢时域中分离接收到的波形：
[0131][0132]
因此，可以使用发送器集合i和接收器集合n来形成发送器和接收器的独特逐对组合的虚拟阵列。发送器集合和接收器集合被配置为使用慢时mimo雷达发送来探测运动对象。对于给定的距离单元l，波形分离给出tx-rx虚拟阵列为：
[0133]
[0134]
其中，测量码残差。此外，式(8)表明，在慢时波形分离之后，可以形成针对每个探测到的对象的mn个元件的虚拟阵列。此外，式(9)可以进一步用于在tx-rx元件(i，n)域中识别探测到的对象的空间广度(spatial extent)。
[0135]
每个虚拟元件(i，n)处的波形由两个分量组成：目标信号，由η
ii
加权；以及残差信号，由η
im
加权的m-1个分量的加权和。如果δfd＝0，则因为在η
im
＝0的同时η
ii
＝k，因此完美的波形分离然而，多普勒域中的小失配可以导致在分离后的波形中的显著泄漏。此外，表示接收到的波形的相位延迟的集合的转向向量可以通过堆叠所有mn个虚拟元件来形成，其中η
ii
＝η
[0136][0137]
其中，是自相关项，其包括对象-接收器特征标记和发送器-对象特征标记的克罗内克积，而是交叉相关项，其包括对象-接收器特征标记和残差发送器-对象特征标记的组合的克罗内克积。发送器-对象特征标记是发送器和对象之间的相对角度、所发送的波形的波长以及两个连续发送器元件之间的相对间距的函数。类似地，对象-接收器特征标记是接收器和对象之间的相对角度、所接收到的波形的波长、以及两个连续接收器元件之间的相对间距的函数。此外，残差发送器-对象特征标记的组合和波形分离残差包括具有在阈值以下和阈值以上的值的所发送的信号的不同组合。本公开中提出的显式信号模型考虑了具有在阈值以上的值的波形分离残差的元素。阈值可以针对雷达系统预定义。
[0138]
图1e例示了根据一些实施方式的由空间mimo探测器107执行的方法的步骤。空间mimo探测器107确定对象的角度(方位角/仰角)，即，对象在空间域中的位置。在步骤133，从基带距离-多普勒对象探测器105探测到的一个或更多个对象当中选择一个对象、以及对应的距离估计和速度估计。例如，基带距离-多普勒对象探测器105探测到三个对象并估计它们的对应距离和速度。基带距离-多普勒对象探测器105将此信息提供给空间mimo探测器107。空间mimo探测器107然后一次提取与一个对象相关联的波形并对其进行处理以确定该对象的空间位置。空间mimo探测器107针对剩余两个对象迭代地继续此操作。
[0139]
在步骤135，用距离估计补偿与所选对象相对应的差拍信号波形，使得其中提供距离的补偿并且提供多普勒的补偿。在步骤137，在距离和多普勒域中执行低通滤波，滤除来自其它对象的残差。在步骤139，使用在发送器处使用的相同正交编码方案对虚拟阵列执行波形分离。但是由于多普勒失配，分离并不完美，分离后的波形包括来自虚拟阵列的每个发送器-接收器对或至少一些发送器-接收器对的残差。为了考虑这些残差，式(1)中以数学方式表示的显式信号模型使用交叉项。交叉项中的残差是未知多普勒失配的函数。步骤140通过识别有无波形分离残差来执行空间域对象探测。空间mimo探测器107被配置为使用显式信号模型来估计多普勒失配，该多普勒失配随后可以用于准确地确定对象的角度。
[0140]
在波形分离之后，每个发送器-接收器虚拟对包含对象特征标记、残差分量和噪声。此外，将来自所有n个接收器的分离后的波形组合在尺寸为mn的信号向量x中。空间mimo探测器107使用信号向量x来确定每个对象的空间位置。
[0141]
图1f是例示了根据一些实施方式的发送器-对象特征标记和相对延迟之间的关系的示例性场景。如在附图中可以观察到的，发送器阵列中的总共m个发送器(或发送元件)中的每个发送器朝向对象141(例如，汽车)发送编码后的fmcw脉冲或雷达信号。假设对象141离发送器阵列非常远，那么对于远场对象(发送器到对象的距离远大于波长)，从一个发送元件到另一发送元件的相对传播延迟基于：1)发送器与对象之间的发送的相对角度(方位角/仰角)；以及2)两个发送器元件之间的距离。比如，对于均匀线性发送器阵列，使用以下来计算从第二发送元件到第一发送元件的相对传播延迟：
[0142][0143]
其中，d
t
是发送器阵列的两个发送元件之间的距离，θ
t
是每个发送器与对象之间的发送角度，并且c是光速。因此，从第m发送元件到第一发送元件的相对延迟可以计算为雷达系统可以使用相对传播延迟来计算相对相位延迟。例如，使用以下来计算从第二发送元件到第一发送元件的相对相位差：
[0144][0145]
因此，对于第m发送元件与第一发送元件之间的相对相位差为其中，项可以由表示。然后，所提出的雷达系统将相对相位延迟转换为发送器-对象特征标记。例如，从第二发送元件到第一发送元件，发送器-对象特征标记被给出为类似地，从第m发送元件到第一元件，发送器-对象特征标记被给出为此外，通过将来自所有发送元件的发送器-对象特征标记一起群聚在向量中，发送器阵列的发送器-对象特征标记可以在数学上如下表示：
[0146][0147]
图1g是例示了根据一些实施方式的对象接收器特征标记和相对延迟之间的关系的示例性场景。从附图中可以观察到，总共n个接收器中的每个接收器(或接收元件)接收来自对象141(例如，汽车)的回波脉冲。假设对象距接收器阵列很远，那么对于远场对象(接收器到对象的距离远大于波长)，从一个接收元件到另一接收元件的相对传播延迟基于：1)接收器和对象之间的相对到达角(方位角/仰角)；以及2)两个接收元件之间的距离。比如，对于均匀线性接收器阵列，使用以下来计算从第二接收元件到第一接收元件的相对传播延迟：
[0148][0149]
其中，d
tr
是发送器阵列的两个发送元件之间的距离，θ
t
是每个接收器与对象之间的角度，并且c是光速。因此，从第m接收元件到第一接收元件的相对延迟可以计算为雷达系统可以使用相对传播延迟来计算相对相位延迟。例如，使用以下计算
从第二接收元件到第一接收元件的相对相位差：
[0150][0151]
因此，对于第n接收元件与第一接收元件之间的相对相位差为其中项可以由表示。然后，所提出的雷达系统将相对相位延迟转换为接收器-对象特征标记。例如，从第二接收元件到第一接收元件，对象-接收器特征标记被给出为类似地，从第n接收元件到第一接收元件，对象-接收器特征标记被给定为此外，通过将来自所有接收元件的对象-接收器特征标记一起群聚在向量中，接收器阵列的对象-接收器特征标记可以在数学上如下表示：
[0152][0153]
图1h例示了根据一些实施方式的空间mimo探测器内的波形分离。在此参照图1e来提供在图1e所示的步骤139的输出处分离的波形的示例分析。从图1h可以观察到，空间mimo探测器107从接收到的回波信号xn(t)分离与独特逐对组合相关联的波形。对于每个接收元件，接收到的信号xn(t)被分离成m个波形(利用在慢时域的波形分离)。通过群聚n个接收元件中的每个接收元件的m个波形，将有来自mn个发送-接收元件的虚拟阵列的总共mn个波形。所有这些分离后的波形被组合在维数为mn的信号向量x中。图1i示出了根据示例实施方式的包含每个发送器-接收器对的分离后的波形的示例性信号向量。从图1i可以观察到，向量x包括来自第一接收器的分离后的波形b
11
、b
21
、至b
m1
，到来自第n接收器的分离后的波形b
m1
、b
m1
、至b
mn
。因此，对于mn个元件的虚拟阵列(m个发送元件，n个接收元件)，对象特征标记被给出为并且包括未知对象幅度的整体对象特征标记被给出为
[0154]
图1j例示了根据示例实施方式的用于针对发送器阵列的元件计算发送器-对象残差特征标记的示例性场景。从附图中可以观察到，所有m个发送器中的每个发送器向对象141发送频率调制脉冲的集合。n个接收器中的每个接收元件从对象141获得反射后的发送或回波信号。反射后的发送如稍早说明的那样由基带距离-多普勒对象探测器105和空间mimo探测器107处理。空间mimo探测器107执行波形分离。考虑第n接收器的波形分离，分离后的波形将是b
1n
(l)、b
2n
(l)、
……
、b
mn
(l)。接收元件针对发送器的发送器-对象残差特征标记(或残差发送器-对象特征标记)的组合是除了该发送器之外的所有其它m个发送器的残差发送器-对象特征标记的加权和，其中权重是码残差η，并且码残差是多普勒失配δfd的函数。因此，发送器(或发送器阵列的一个元件)的发送器-对象残差特征标记被给出为：
[0155][0156]
其中，其中，cm(k)、ci(k)由分别由在发送器m和发送器i使用的正交码给出。
[0157]
因此，发送器阵列的元件的发送器-对象残差特征标记包括除了发送器-接收器对中的发送器之外的所有发送器的发送器-对象特征标记，其中特定发送器的残差发送器-对象特征标记的值是运动对象的实际速度与基带探测器估计的速度之间的多普勒失配的函数。当针对最大多普勒失配所确定的特定发送器的残差发送器-对象特征标记的最大值小于阈值时，将特定发送器的残差发送器-对象特征标记的值设置为零。因为，如果特定发送器-接收器对的多普勒失配非常小，则可以忽略相应的多普勒失配，即δfd＝0，那么式(19)将简化为η
im
＝∑
k cm(k)ci(k)。现在由于码cm(k)、ci(k)是正交的，因此对于该发送器-接收器对，η
im
＝0。因此，对应的发送器-接收器对的残差发送器-对象特征标记也将为零。因此，通过将一些残差发送器-对象特征标记设置为零来简化式(18)中的发送器的发送器-对象残差特征标记的计算。
[0158]
此外，对于图1j所示的示例性场景，考虑具有八个发送器的发送器阵列和具有八个接收器的接收器阵列形成用于测量反射后的发送的虚拟阵列。每个发送元件发送k＝64个脉冲(针对每个发送元件的码)。在附图中，行对应于八个发送器，并且列对应于接收器。假设在第二接收器处，希望提取对应于第二发送器的波形，则来自自项的发送器-对象特征标记(对象特征标记)为而交叉项的发送器-对象残差特征标记(残差特征标记)为由式(18)所示的加权和。
[0159]
下式中的每个权重由码残差给出，该码残差是发送器使用的码、多普勒失配和脉冲量数的函数。根据式(18)的(所有其它交叉项总和)被给出为：
[0160][0161]
其中，式(20)中每个元素的幅度在附图中用不同的阴影表示。不同的阴影是在给定接收器处针对发送器的发送器-对象残差特征标记的示例性表示，它是来自所有其它发送器-接收器对的所有其它发送器-对象特征标记的加权和。对于与发送元件2相关联的分离后的波形，来自其它发送器的波形充当干扰或残差。因此，通过设置η
22
＝0，排除对应于第二发送元件的发送器-对象特征标记，并且考虑对应于其它发送元件的发送器-对象特征标记，其提供了相对于特定发送器(在这种情况下为发送器2)的所有残差的总和。为了考虑残差的影响，发送器对象残差特征标记获得相对于发送元件2的所有残差的总和。
[0162]
此外，将来自所有发送器元件的发送器-对象特征标记群聚到向量中，发送器阵列(m个元件)的发送器-对象残差特征标记被给出为：
[0163][0164]
其中，向量的每个元素是关于相应发送器的发送器-对象残差特征标记。
[0165]
图1k例示了根据一些实施方式的由在每个发送器-接收器对处的分离后的波形所
包含的波形分量。空间mimo探测器107执行波形分离并生成波形b
1n
(l)、b
2n
(l)、
……
、b
mn
(l)。这些分离后的波形中的每一个都包括对象特征标记、由于不完美的波形分离而导致的残差分量、以及噪声。对于mn个元件的虚拟阵列，残差特征标记被给出为：其中是接收器阵列的对象-接收器特征标记，并且是发送器阵列的发送器-对象特征标记，如式(20)中以数学方式所表示的。包括未知幅度的整体残差特征标记被给出为：残差特征标记是对象-接收器特征标记和发送器-对象残差特征标记之间的克罗内克积。对象特征标记和残差特征标记共享相同的对象-接收器特征标记，但不同的发送器-对象特征标记。
[0166]
图1l和图1m例示了根据一些实施方式的发送器阵列的子空间发送器-对象残差特征标记的示例性说明。如在图1j和(18)(或(20))中说明的，发送器的发送器-对象残差特征标记是来自所有其它发送器的发送器-对象特征标记的加权和，其中(19)的权重是未知多普勒失配、在发送器处使用的码、以及脉冲数量k的函数。一些实施方式是基于以下认识：未知多普勒失配的值受取决于预先已知的mimo雷达系统的配置的最大多普勒失配的局限。因此，一些实施方式用诸如复选框示意图示110l中所示的(例如阿达马码)、预先确定的最大多普勒失配(例如，在距离多普勒对象探测中使用的多普勒网格尺寸的一半)代替未知的多普勒失配。另外，一些实施方式基于以下认识：如果最大多普勒失配对扩展信号模型的交叉项提供的贡献小，则可以去除与贡献小(即，权重小)的最大多普勒失配相对应的交叉项中的残差组合项。该原理例示在与其它位置140l相比被标识为白框的具有权重小(例如，低于某个阈值)的位置1301的近似120l中。
[0167]
通过用零(示意图示120l中的白框)近似小的码残差项(例示为暗框示意图示110l)，(tx-对象)残差特征标记被近似为来自呈现发送器-对象残差特征标记的子空间模型的、有限数量的发送器(与最初所有其它发送器相反)的(tx-对象)对象特征标记的加权和。通过使用预先确定的最大多普勒失配、在发送器使用的码和脉冲数量来识别小的码残差(白框)的位置。
[0168]
结果，代替把所有其它发送器考虑在内，发送器的发送器-对象残差特征标记150l被近似为仅来自有限数量(d)的发送器的发送器-对象特征标记的加权和160l。对于(20)所使用的示例，它意味着
[0169][0170]
如图1m所示，(21)的所有元素(即，全发送器阵列的发送器-对象残差特征标记110m可以通过忽略相应的小权重来单独地近似120m。更具体地说，通过仅包括最大的d个权重来计算(21)的每个元素的加权和，可以通过由子空间信号130m来近似全发送器阵列的发送器-对象残差特征标记：
[0171][0172]
其中，发送器-对象残差子空间矩阵是：
[0173][0174]
其中，d表示子空间维度。
[0175]
在虚拟阵列的全信号模型中使用发送器阵列的发送器-对象残差特征标记的子空间模型，虚拟阵列(对于m个发送器和n个接收器的mn个虚拟对)的残差特征标记可以近似为克罗内克子空间信号
[0176][0177]
因此，式(1)的显式信号模型近似如下：
[0178][0179]
其中，是全虚拟阵列的对象特征标记，是全虚拟阵列的残差特征标记，并且w是所有mn个发送器-接收器对的噪声。
[0180]
如果假设完美的波形分离，则全虚拟阵列的显式信号模型简化为文献中使用的模型，
[0181][0182]
图2a例示了根据示例实施方式的实现空间域mimo对象探测器的步骤。这些步骤是在如稍早关于图1e所说明的步骤139的波形分离之后实现的。在步骤139的波形分离之后，可以在步骤201从信号向量x获得分离后的波形。在步骤203，迭代地确定发送器-对象角度和对象-发送器角度的所有组合，直到在0
°
至180
°
的范围内所有可能的角度。此外，在步骤205，针对每个组合，计算对象特征标记和残差特征标记(如稍前所讨论)。在步骤207，在存在残差波形的情况下，将对象探测和空间定位制定为二元假设检验问题。二元假设在式(27)中表示为
[0183]
h0:x＝w(l),
[0184][0185]
其中，假设扰动是具有零均值和协方差矩阵r的高斯(gaussian)分布，即，w～cn(0,σ2r)。第一假设h0定义了分离后的波形仅包含噪声/干扰/扰动，即，在假定的发送和接收角度不存在对象。第二假设h1定义了分离后的波形仅包含1)在假设角度的对象特征标记；2)残差特征标记；以及3)噪声/干扰/扰动。此外，在步骤209检验二元假设以确定在0
°
至180
°
的范围内的发送器-对象角度和对象-发送器角度的所有组合处有无对象。
[0186]
图2b例示了根据示例实施方式的通过使用glrt算法来实现二元假设检验的方法。下面参照图2b说明用于实现图2a的步骤209中所例示的二元假设检验的详细分析。在从信号向量获得分离后的波形之后，在步骤211，使用已知/估计出的协方差矩阵r对信号向量进行预白化，其中协方差矩阵对应于信号向量中的扰动。在r未知的情况下，它可以根据在相邻距离单元的训练信号来估计。
[0187]
在步骤213，利用已知r或估计的使用y＝r-1/2
x对从发送后的信号的叠加中分离
出的信号进行白化，y＝r-1/2
将探测映射到以下二元假设检验，：
[0188]
h0:y～cn(0,σ2i),
[0189][0190]
假设r具有克罗内克结构则假设分别具有维度m和n的转向向量(即，发送器-对象特征标记和对象-接收器特征标记)以及发送器-对象残差子空间矩阵hr是已知的。
[0191]
此外，在步骤213，使用预白化的分离后的波形和特征标记来计算glrt统计量t，其可以被推导为在两个假设下的最大化似然比。glrt统计量被给定为：
[0192][0193]
其中，t是检验统计量(或glrt统计量)，并且f0(y|σ2)和f1(y|α,η,σ2)分别是白化信号的似然函数
[0194][0195][0196]
通过关于σ2对ln f1(y|α,η,σ2)求微分并将其设置为零，在h1下σ2的最大似然(ml)估计为
[0197][0198]
然后，可以通过使以下成本函数最小化，来确定其余参数β＝[α,η
t
]
t
的ml估计
[0199][0200]
其中，此外，β的ml估计如下：
[0201][0202]
通过将代回成本函数，式(33)可以获得为
[0203][0204]
在式(33)中，克罗内克积性质为并且并且并且
[0205][0206]
类似地，在h0下，最大化似然下由以下给出：
[0207][0208]
因此，由glrt算法确定的glrt统计量(t)相当于投影到子空间上的白化信号的能量与子空间的正交补(orthogonal complement)的比率，其中子空间由白化发送转向向量
的列空间和波形残差的白化子空间的克罗内克积跨越的。此外，在步骤215，将glrt统计量t与预先确定的阈值进行比较以确定两个假设中的哪一个为真。当确定出假设h1为真时，由空间mimo探测器107从接收到的分离后的波形中探测处于发送器-对象角度和对象-发送器角度的假设组合的对象。空间mimo探测器继续对范围从0
°
至180
°
的发送器-对象角度和对象-发送器角度的所有组合执行二元假设。
[0209]
图2c例示了根据示例实施方式的执行分离后的波形和特征标记的预白化的步骤。参照图2c说明在图2b中的步骤211实现的使用已知的/估计出的协方差矩阵进行预白化的细节。在步骤217，使用协方差矩阵r对所有分离后的波形进行预白化。波形的预白化可以使用以下来实现：
[0210][0211]
在步骤219，使用下式对发送器-对象特征标记进行预白化：
[0212][0213]
在步骤221，对对象-接收器特征标记进行预白化，
[0214][0215]
最后，在步骤223，使用以下对发送器-对象残差子空间hr进行预白化：
[0216][0217]
然后，使用预白化的分离后的波形和特征标记来计算glrt统计量，如稍早参照图2b所说明的。
[0218]
图2d例示了根据示例实施方式的使用预白化的波形和特征标记来计算glrt统计量的步骤。参照图2d说明在图2b所示的步骤213的计算glrt统计量的细节。在步骤225，通过包括发送器-对象特征标记和发送器-对象残差子空间来形成增广子空间。增广子空间被给出为：
[0219][0220]
在步骤227，计算对象-接收器特征标记和增广空间之间的克罗内克子空间：
[0221][0222]
在步骤229，计算两个投影矩阵：如下给出的正交投影和正交补投影：
[0223][0224][0225]
在步骤231，计算glrt统计量，为此，设和
[0226]
此外，为了将glrt统计量与阈值进行比较。为了选择满足给定的误报概率的合适阈值，我们有以下引理。
[0227]
引理：在第一假设h0下，分子和分母具有以下分布
[0228]
[0229][0230]
其中，是白噪声的第n个元素。此外，投影矩阵pa可以分解为pa＝qdiag{1,
…
,1,0,
…
,0}qh，其中q包含相应的特征向量和d个非零特征值。那么glrt统计量是分别具有2d和2(mn-d)自由度的两个独立的中心chi-square分布的比率。结果，在第一假设下的第一分布获得如下：
[0231]
在h0下(46)
[0232]
其中，f
v1,v2
是具有自由度v1和v2的中心f分布。
[0233]
鉴于以上引理和(46)，可以预先选择合适阈值。
[0234]
图2e例示了根据示例实施方式的通过计算检验阈值并将其与glrt统计量进行比较的阈值比较步骤。参照图2e说明在图2b中所示的步骤215的阈值比较的细节。在步骤233，给定发送元件和接收元件的数量(m，n)和子空间维度，选择阈值λ以满足误报概率
[0235][0236]
其中，f
2d,2(mn-d)
(z)是自由度为2d和2(mn-d)的f分布的概率分布函数，并且p
fa
是给定的误报概率。
[0237]
在步骤235，将glrt统计量与阈值λ进行比较，其中当glrt统计量不小于阈值时假设h1为真，否则假设h0为真。因此，引理1暗示glrt是恒定误报率(cfar)探测器。因此，当glrt算法确定假设h1为真时，那么空间mimo探测器107已经探测到在特定空间位置处的运动对象。另一方面，当glrt算法确定假设h0为真时，空间mimo探测器107没有探测到对象。
[0238]
性能验证
[0239]
此外，评估基于克罗内克子空间的对象探测器的性能，以验证上面提供的分析。为此，信号干扰加噪声比(sinr)和残差干扰比(residual-to-interference ratio：rinr)分别为，
[0240][0241][0242]
其中，s表示对应于n＝16个接收器的转向向量，t是m＝8个发送器的转向向量，并且扰动协方差矩阵r被给出为[r]
lk
＝ρ
|l-k|
，其中ρ＝0.6。通过使用monte-carlo(蒙特卡洛)试验，就接收器操作特性(roc)而言来评估探测性能。此外，为了进行性能比较，还考虑了忽略波形残差的存在的传统mimo探测器。
[0243]
探测性能评估：
[0244]
下面参照图3a至图3c说明对使用显式信号模型的所提出的雷达系统100的探测性能评估。图3a示出了sinr＝10db时两级波形分离残差下的接收器操作特性(roc)曲线。图3b示出了在透视(已知r)和自适应(未知r)探测的场景中的两种对象探测器的性能比较。此外，图3c示出了sinr＝10db时在各种rinr下，理论(虚线的正方形)roc曲线与monte-carlo模拟结果(圆圈)的性能验证。
[0245]
情况1：当协方差矩阵r表示的扰动已知或r＝i时，首先使用r-1/2
对接收到的信号x和转向向量t和s进行预白化。当sinr＝10db时，图3a示出了传统探测器和所提出的探测器
在两个水平的波形残差1)rinr＝10db和2)rinr＝15db)下的roc性能。从图3a所示的曲线图中可以观察到，通过利用目标残差，能够提高探测性能。此外，如果目标残差分量越强(即，rinr越大)，则能够实现越大的性能改善。这种观察很直观，因为目标残差越强，零和另选的假设之间的分离就越大，因此探测性能就越好。
[0246]
情况2：当扰动矩阵r未知时。在这种情况下，使用来自附近距离bin l的训练信号x(l)进行自适应对象探测。图3b示出了当rinr＝10db和2)rinr＝10db时，两个探测器的自适应和透视(已知r)方案的roc曲线。可以观察到，当必须从训练信号中估计扰动协方差矩阵时，两个探测器的探测性能劣化。此外，在自适应探测的情况下，所提出的探测器仍然优于传统探测器。
[0247]
此外，使用蒙特卡洛模拟结果来验证所提出的基于克罗内克子空间的对象探测器的理论性能。为此，评估f分布的累积分布函数(cdf)的逆和非中心f分布的cdf。图3c示出了在范围从7:5db到15db的各种rinr下的模拟roc曲线和相应的理论性能。从图3c可以观察到，对于所有考虑的场景，即使在误报概率很小(例如pf＝0.001)的情况下，理论性能也与模拟的roc曲线非常吻合。
[0248]
示例实现：
[0249]
图4例示了根据一些实施方式的mimo雷达系统100的框图。mimo雷达系统100可以具有连接系统100与其它系统和装置的多个接口。网络接口控制器401适于通过总线403将系统100连接到网络405，网络405连接mimo雷达系统100与感测装置。例如，雷达系统100包括发送器接口407，其被配置为命令发送器的集合101发射编码后的fmcw脉冲。发送器接口407与生成fmcw脉冲的信号发生器409通信。此外，正交码生成器411用于生成不同的正交码，这些正交码与和发送器的集合101中的每个发送器相关联的fmcw脉冲相乘。使用连接到接收器的集合103的接收器接口413，系统100可以接收对应于所发送的脉冲的来自一个或更多个对象的反射，即，回波信号415。接收到的反射包括与从一个或更多个对象反射的所有发送脉冲相对应的反射的叠加。通过网络405从一个或更多个对象接收回波信号。
[0250]
此外，系统100包括被配置为执行所存储的指令419的处理器417、以及存储处理器417可执行的指令的存储器421。处理器417可以是单核处理器、多核处理器、计算集群、或任何数量的其它配置。存储器421可以包括随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、闪存或任何其它合适的存储器系统。处理器417可以通过总线503连接到一个或更多个输入和/或输出(i/o)装置。
[0251]
这些指令可以实现一种考虑到用于探测一个或更多个运动对象的波形分离不完美的方法。为此，指令包括基带距离-多普勒对象探测器105，其获得回波信号415并在多普勒域中探测一个或更多个对象。此外，基带距离-多普勒对象探测器105估计一个或更多个对象的距离和一个或更多个对象的速度。该指令还包括空间mimo探测器107，其确定在发送器-对象角度和对象-发送器角度的给定组合处有无对象。
[0252]
mimo雷达系统100包括被配置为输出与探测到的对象相关联的参数的输出接口423。参数可以包括径向速度、空间角度和至探测对象的距离中的至少一项。输出接口423可以在显示装置425上输出参数，将参数存储在储存介质中和/或经由网络405传输参数。例如，系统100可以通过总线403链接到显示接口，显示接口适于将系统100连接到诸如计算机监视器、相机、电视机、投影仪或移动装置等的显示装置425。系统100还可以连接到应用接
口，该应用接口适于将系统100连接到用于执行各种任务的设备。
[0253]
在示例实施方式中，机动车可以包括所提出的mimo雷达系统100。机动车可以是自主驾驶车辆。当机动车在高速公路上行驶时，雷达系统100持续探测一个或更多个运动对象(诸如车辆、行人等)。为此，系统100向所有方向发送脉冲并进一步获得相应的回波信号。回波信号包括从一个或更多个运动对象反射的、对应于所有发送的脉冲的反射的叠加。系统100首先在多普勒域中探测一个或更多个对象，估计对应于一个或更多个对象的距离和速度。此外，雷达系统100基于所提出的显式信令模型执行波形分离。
[0254]
雷达系统100还确定与探测到的一个或更多个对象相关联的其它参数，诸如一个或更多个对象的径向速度、一个或更多个对象的距离等。雷达系统100持续为机动车驾驶员更新关于探测到的一个或更多个运动对象。基于获得的信息，驾驶员可以例如使机动车转向、调整机动车的速度等。在示例实施方式中，雷达系统100确定一个或更多个运动对象是正朝向机动车运动还是远离机动车运动。这使驾驶员能够更好地控制机动车。
[0255]
在各种实现中，用于探测运动对象的mimo雷达系统包括发送器集合和接收器集合，它们形成发送器和接收器的独特逐对组合的虚拟阵列，以测量发送的反射。例如，在一个实施方式中，mimo雷达系统安装在运动的车辆上并且在操作上连接到用于控制车辆运动的控制系统。在一个实现中，控制系统布置在诸如自主车辆或半自主车辆之类的受控车辆上。在另一实施方式中，控制系统布置在路侧单元(rsu)上并且可交换地连接到受控车辆。附加地或另选地，mimo雷达系统可以安装在rsu上以测量在由rsu控制的区域内运动的对象的参数。
[0256]
为此，在各种实施方式中，发送器和接收器的该集合被布置在受控车辆、rsu或其组合上。发送器和接收器可以并置以形成收发器集合，或专门分开。在一些实施方式中，mimo雷达系统包括多个发送器和多个接收器。在一些实现中，发送器和/或接收器是等距的，即，任何一对发送器或接收器之间的距离是恒定的。以这种方式，能够简化发送器和/或接收器特征标记的计算。
[0257]
添加一些实施方式的多个发送器和接收器以提高空间分辨率。mimo雷达系统从多个发送器发送相互正交的信号，并且这些波形可以通过匹配的滤波器集合从每个接收器中提取。例如，如果mimo雷达系统具有3个发送器和4个接收器，则由于发送信号的正交性，可以从接收器中提取12个信号。也就是说，通过对接收到的信号进行数字信号处理，仅使用7根天线就创建12个元件的虚拟天线阵列，从而获得与相控阵对应物相比更精细的空间分辨率。
[0258]
一些实施方式的mimo雷达系统被配置为探测诸如另一车辆或行人之类的运动对象，并确定运动对象的各种参数。参数的示例包括以下项中的一个或组合：运动对象的距离(例如，从雷达到运动对象的距离)、运动对象的速度(例如，雷达和运动对象之间的绝对速度或相对速度)、运动对象的定义了从雷达到运动对象的方向的角度、以及运动对象的仰角(例如，定义了雷达的海拔高度到运动对象的海拔高度之间的绝对或相对海拔高度)。为了估计运动对象的绝对或相对参数二者，mimo雷达系统连接到与控制车辆、rsu或布置有mimo雷达系统的任何其它系统相关联的各种测量单元。例如，mimo雷达系统可以连接到控制车辆的速度仪和加速度仪，以估计控制车辆的速度。mimo雷达系统还可以连接到受控车辆的位置估计器(例如，gps)，以接收车辆的位置信息。
[0259]
由于增加mimo雷达系统的空间分辨率的多传输设计，各种实施方式使用以正交码编码的编码后的发送以避免干扰。然而，由于探测到的对象的运动和计算要求简化的不完美，一些实施方式使用的一些发送的波形分离包括能够降低参数估计的质量的、来自其它发送的残差。
[0260]
为此，在一些实施方式中，mimo雷达系统包括：存储器，其被配置为存储显式信号模型，该显式信号模型通过将虚拟阵列的测量结果与自项和交叉项相关，来考虑波形分离残差，自项包括接收器阵列的对象-接收器特征标记与发送器阵列的发送器-对象特征标记的克罗内克积，交叉项包括接收器阵列的对象-接收器特征标记和发送器阵列的发送器-对象残差特征标记的克罗内克积；以及处理器，其被配置通过执行空间mimo探测器来探测运动对象，空间mimo探测器被配置为使用显式信号模型探测运动对象。mimo雷达系统的输出接口被配置为输出与探测到的对象相关联的参数。
[0261]
存在许多不同的原因可能导致通过残差呈现的波形分离的泄漏。例如，在一个实施方式中，mimo雷达系统具有慢时mimo fmcw机动车雷达系统架构。根据这种架构，所发送的信号包括脉冲序列，并且每个脉冲被频率调制以简化距离估计。例如，由于这种调制，能够通过用参考信号对反射信号进行差拍并探测差拍信号的峰来确定距探测到的对象的距离。峰的频率对应于距对象的距离。为此，在一些实施方式中，在每个接收器处对反射信号进行快速采样，即，每个脉冲采样多次，以执行这样的计算。
[0262]
为了确定运动对象的速度，一些实施方式使用多普勒效应，使得对象的速度对应于由运动对象的相对运动引起的、接收到的信号中的多普勒频移。为了估计这样的多普勒频移，对接收到的信号在逐脉冲的基础上进行慢采样。因此，样本的数量对应于脉冲的数量。为了增加估计速度的分辨率，需要增加样本的数量。然而，脉冲数量的增加会增加探测对象所需的照明时间，这在动态变化的车辆场景中是不希望的。因此，可以存在对应于估计误差的、实际速度和估计速度之间的失配。这里称为多普勒失配的这种误差导致波形分离的残差。
[0263]
例如，在一个实施方式中，mimo雷达系统的处理器被配置为执行基带距离-多普勒对象探测器，该基带距离-多普勒对象探测器被配置为探测一个或更多个运动对象，估计每个探测到的运动对象的距离和速度，以及针对每个探测到的运动对象，提取虚拟阵列的测量结果的与运动对象的距离相对应的一部分，针对运动对象的速度补偿所提取的测量结果，并将所提取的且补偿后的测量结果提交给空间mimo探测器，以确定运动对象的角度和方位角中的一种或组合。
[0264]
距离、速度和角度估计的分离简化了计算。例如，可以在距离多普勒域中估计距离和速度，而无需波形分离。因此，任何接收器接收到的反射可以用来估计距离和速度。附加地或另选地，接收到的回波的组合可以用于改善接收到的信号的snr。换言之，可以使用单个反射来确定距离和速度。然而，使用所有反射并在波形分离之后统一确定运动对象的角度和/或方位角。这种统一估计形成了上述显式信号模型的克罗内克结构。
[0265]
另外，将距离和速度估计与角度估计分离允许单独确定场景中多个运动对象的角度。这通过首先由基带距离-多普勒对象探测器探测运动对象以及空间mimo探测器针对测量结果的与特定运动对象相对应的一部分迭代地执行来实现。为了实现更好的角度估计，对探测对象的速度和距离进行补偿，以移动在空间mimo估计器的原点处所有探测到的对
象，而不考虑运动对象的实际速度。这简化了计算，但由于多普勒失配，在波形分离中引入了残差。
[0266]
例如，在一个实施方式中，每个发送器被配置为发送频率调制脉冲的集合，以照射场景并形成测量结果，其中基带距离-多普勒对象探测器被配置为使用对每个所发送的脉冲多次采样以进行距离压缩的快时快速傅里叶变换(fft)，来确定运动对象的距离，并且其中基带距离-多普勒对象探测器被配置为使用对每个所发送的脉冲采样一次以进行多普勒压缩的慢时fft，来确定运动对象的速度。
[0267]
这里，频率调制脉冲的集合的尺寸定义了速度估计的分辨率，其导致运动对象的实际速度与基带探测器使用慢时fft估计出的速度之间的多普勒失配，并且其中针对虚拟阵列的每个发送器-接收器对，用正交码在逐脉冲的基础上对不同发送器的频率调制脉冲进行编码，并且用对应的正交码解码，其中显式信号模型的自项捕捉发送器-接收器对的解码后的发送，并且其中显式信号模型的交叉项捕捉在发送器-接收器对的解码后的发送中的、由多普勒失配引起的不同发送的残差。
[0268]
一些实施方式使用以下术语，其(功能)解读如下：
[0269]
发送器的发送器-对象特征标记：
[0270][0271]
接收器的对象-接收器特征标记：
[0272]
ii.
[0273]
多个发送器(即，发送器阵列)的发送器-对象特征标记
[0274][0275]
多个接收器(即，接收器阵列)的对象-接收器特征标记：
[0276]
b.
[0277]
发送器的发送器-对象残差特征标记：
[0278]
对于第i发送器，
[0279]
在求和中，每个项是发送器的常规发送器-对象特征标记(参见1.)和权重的乘积。权重可以计算为
[0280][0281]
作为码、未知多普勒失配和脉冲数量的函数。
[0282]
发送器阵列的发送器-对象残差特征标记
[0283][0284]
虚拟阵列的对象特征标记(mn对的发送器-接收器)：
[0285][0286]
以上项3和项4的克罗内克积。
[0287]
虚拟阵列的残差特征标记(mn对的发送器-接收器)：
[0288][0289]
以上项6和项4的克罗内克积。
[0290]
以此方式，针对虚拟阵列的每个发送器-接收器对，发送器-接收器对中的发送器的发送器-对象残差特征标记是除了发送器-接收器对中的发送器之外的所有发送器的发送器-对象特征标记的加权和，其中权重是运动对象的实际速度与基带探测器估计出的速度之间的多普勒失配的函数。
[0291]
一些实施方式基于以下理解：多普勒失配的主要原因是由有限数量的脉冲引起的速度估计的量化。实际多普勒失配是未知的并且通过评估扩展信号模型在线确定。然而，速度估计的量化可以定义针对每个多普勒频率的最大多普勒失配，而码、脉冲数量、接收器和发送器的布置可以定义角度估计中每个最大多普勒失配的权重。可以预先评估每个最大多普勒失配的这种权重。为此，当与使用最大多普勒失配所确定的多个其它发送器的发送器-对象特征标记相对应的这些权重小于阈值时，一些实施方式将计算特定发送器的发送器-对象残差特征标记的权重设置为零。在图1j中，在式(19)中示出了用于计算特定发送器的发送器-对象残差特征标记的权重，其中在式(18)中示出了特定(即，第i)发送器的发送器-对象残差特征标记。
[0292]
以此方式，发送器的发送器-对象残差特征标记是所有其它发送器的发送器-对象(常规的，即，非残差的)特征标记的加权和，其中权重是码、(未知)多普勒失配和脉冲数量的函数。
[0293]
附加地或另选地，最大多普勒失配的知识能够简化显式信号模型的评估。例如，在一个实施方式中，特定发送器的发送器-对象残差特征标记被近似为有限数量的发送器而不是所有其它发送器的发送器-对象特征标记的加权和。能够通过使用预先确定的最大多普勒失配来确定这些发送器的选择。
[0294]
在各种实施方式中，发送器的发送器-对象特征标记是发送器集合中的每个发送器与探测到的对象之间的相对角度、所发送的信号的波长、以及发送器集合中的两个连续发送器元件之间的相对距离的函数。另外，接收器的对象-接收器特征标记是接收器集合中的每个接收器与探测到的对象之间的相对角度、接收到的信号的波长、以及接收器集合中的两个连续接收器元件之间的相对距离的函数。参照图1f和图1g说明了特征标记的概念。发送器/接收器和发送器/接收器阵列的特征标记允许将多个反射作为克罗内克结构的一部分统一评估。
[0295]
在另选实施方式中，mimo雷达系统使用单个探测器，该单个探测器被配置为估计运动对象的各种参数，诸如径向速度、空间角度和距探测到的对象的距离中的至少一个。本实施方式形成了运动对象参数的多维克罗内克结构。然而，定义了波形分离的残差的交叉项仅对于例如与运动对象的角度相对应的维度子集具有非零值。
[0296]
在一些实施方式中，空间mimo探测器是使用广义似然比检验(glrt)算法实现的，其中glrt算法确定glrt统计量，以探测运动对象。该实施方式使得将测量结果的噪声和波形分离残差考虑在内来提高估计的准确度。
[0297]
例如，glrt算法制定并检验第一假设和第二假设，其中第一假设是发送的反射仅包含噪声，第二假设是发送的反射包含来自运动对象的反射信号、波形分离残差、以及噪声。
[0298]
例如，在一些实施方式中，glrt确定在第一假设下的第一分布和在第二假设下的第二分布，其中第一分布是中心f分布，并且其中第二分布是非中心f分布。在一个实施方式中，处理器还被配置为：将glrt统计量与预先确定的阈值进行比较，其中预先确定的阈值是基于发送器和接收器的数量以及子空间维度的，其中当glrt统计量大于预先确定的阈值时，第二假设为真，其中当glrt统计量小于预先确定的阈值时，第一假设为真。
[0299]
实施方式
[0300]
本描述仅提供示例性实施方式，并非旨在限制本公开的范围、适用性或配置。相反，示例性实施方式的以下描述将为本领域技术人员提供用于实现一个或更多个示例性实施方式的充分描述。可以想到，在不脱离如所附权利要求书中所阐述的公开的主题的精神和范围的情况下，可以在元件的功能和布置上进行各种变型。
[0301]
在以下描述中给出了具体细节以提供对实施方式的透彻理解。然而，本领域普通技术人员可以理解，可以在没有这些具体细节的情况下实践实施方式。例如，所公开的主题中的系统、过程和其它元件可以以框图形式示出为组件，以免在不必要的细节上模糊实施方式。在其它情况下，可以在没有这些不必要细节的情况下示出已知的过程、结构和技术，以避免使实施方式模糊。此外，在各个附图中相似的附图标记和标志指代相似元件。
[0302]
另外，各个实施方式可以被描述为描绘为流程图、流图、数据流图、结构图或框图的过程。尽管流程图可以将操作描述为顺序过程，但是许多操作可以并行或同时执行。另外，操作顺序可以重新安排。当过程的操作完成时，过程可以终止，但是可以具有未讨论或未包含在附图中的附加步骤。此外，并非在任何特定描述的过程中的所有操作可以在所有实施方式中发生。过程可以对应于方法、函数、过程、子例程、子程序等。当过程对应于函数时，函数的终止可以对应于函数返回到调用函数或主函数。
[0303]
此外，所公开的主题的实施方式可以至少部分地手动地或自动地实现。可以通过使用机器、硬件、软件、固件、中间件、微代码、硬件描述语言或其任意组合来执行或至少辅助手动或自动实现。当以软件、固件、中间件或微代码实现时，执行必要任务的程序代码或代码段可以存储在机器可读介质中。处理器可以执行必要的任务。
[0304]
此外，本公开的实施方式和本说明书中描述的功能操作能够以数字电子电路实现，以有形体现的计算机软件或固件实现、以包括本说明书中公开的结构及其等同结构的计算机硬件实现，或它们中的一个或更多个的组合实现。本公开的另外一些实施方式可以实现为一个或更多个计算机程序，即，在有形的非暂时性程序载体上编码的计算机程序指
令的一个或更多个模块，计算机程序指令由数据处理设备执行或控制数据处理设备的操作。更进一步，程序指令能够编码在人工生成的传播信号上，例如机器生成的电、光或电磁信号，所述传播信号被生成以对用于向适当接收器设备传输的信息进行编码，以由数据处理设备执行。计算机存储介质能够是机器可读存储设备、机器可读存储基板、随机或串行访问存储装置或它们中的一个或更多个的组合。
[0305]
根据本公开的实施方式，术语“数据处理设备”能够涵盖用于处理数据的各种设备、装置和机器，作为示例，其包括可编程处理器、计算机或多处理器或计算机。该设备能够包括专用逻辑电路，例如fpga(现场可编程门阵列)或asic(专用集成电路)。除了硬件之外，该设备还能够包括为所讨论的计算机程序创建执行环境的代码，例如，构成处理器固件、协议栈、数据库管理系统、操作系统或它们中的一个或更多个的组合的代码。
[0306]
计算机程序(其也可以称为或描述为程序、软件、软件应用程序、模块、软件模块、脚本或代码)能够以任何形式的编程语言(包括编译或解释语言)或声明性或程序语言编写，并且能够以包括作为独立程序或作为模块、组件、子例程或适于在计算环境中使用的其它单元的任何形式进行部署。计算机程序可以，但并非必须，对应于文件系统中的文件。程序能够存储在持有其它程序或数据的文件的一部分中(例如存储在标记语言文档中的一个或更多个脚本)，存储在专用于所讨论程序的单个文件中，或者存储在多个协调文件(例如，存储一个或更多个模块、子程序或部分代码的文件)中。能够部署计算机程序，以在一台计算机上或在位于一个站点上或分布在多个站点上并通过通信网络互连的多台计算机上执行。适合于执行计算机程序的计算机作为示例包括，能够是基于通用或专用微处理器或两者、或者任何其它类型的中央处理单元。通常，中央处理单元接收来自从只读存储器或随机存取存储器或两者的指令和数据。计算机的基本元件是用于执行或实施指令的中央处理单元以及用于存储指令和数据的一个或更多个存储装置。通常，计算机还将包括一个或更多个用于存储数据的大容量存储装置(例如，磁、磁光盘或光盘)，或者可操作地联接以从大容量储存装置中接收数据或向大容量储存装置传送数据或二者。但是，计算机并非必须具有这种装置。此外，计算机能够被嵌入到另一装置中，例如，仅举几例，移动电话、个人数字助理(pda)、移动音频或视频播放器、游戏控制台、全球定位系统(gps)接收器或便携式储存装置，例如通用串行总线(usb)闪存驱动器。
[0307]
为了提供与用户的交互，本说明书中描述的主题的实施方式能够在计算机上实现，该计算机具有向用户显示信息的显示装置(例如，crt(阴极射线管)或lcd(液晶显示器)监视器)以及用户通过其能够向计算机提供输入的键盘以及定点装置(例如，鼠标或轨迹球)。其它类型的装置也能够用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈能够是例如视觉反馈、听觉反馈或触觉反馈的任何形式的感官反馈；并且能够以包括声学、语音或触觉输入的任何形式接收来自用户的输入。另外，计算机能够通过向用户使用的装置发送文档或从用户使用的装置接收文档来与用户进行交互；例如，通过响应于从用户客户端装置上的网络浏览器收到的请求，向网络浏览器发送网页。
[0308]
本说明书中描述的主题的实施方式能够计算系统中实现，该计算系统包括后端组件(例如，作为数据服务器)或包括中间件组件(例如，应用服务器)或包括前端组件(例如，具有用户通过其能够与本说明书中描述的主题的实现进行交互的、图形用户界面或网络浏览器的客户端计算机)、或者包括一个或更多个这种后端、中间件或前端组件的任何组合。
系统的组件能够通过任何形式或介质(例如，通信网络)的数字数据通信互连。通信网络的示例包括局域网(“lan”)和广域网(“wan”)，例如互联网。
[0309]
计算系统能够包括客户端和服务器。客户端和服务器通常彼此远离，并且通常通过通信网络进行交互。客户端和服务器之间的关系是通过在各自计算机上运行并彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序产生的。
[0310]
尽管已经参照某些优选实施方式描述了本公开，但是要理解，在本公开的精神和范围内可以进行各种其它的适配和修改。因此，所附权利要求的一个方面是涵盖落入本公开的真实精神和范围内的所有这种变型和修改。