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雷达成像算法的车辆信息检测系统探究

发表时间：2020/8/20 来源：《基层建设》2020年第10期作者：王超

[导读] 摘要：利用微波雷达测量车辆的速度等信息是利用回波信号的多普勒效应进行测量，可以采用连续波体制雷达和脉冲制雷达两种方式，采用连续波方式雷达测量运动车辆回波的多普勒频移，从而得到运动车辆的速度信息，如果目标车辆的速度较慢，并且车辆较多时，这时测量的车辆速度误差相对较大。

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        摘要：利用微波雷达测量车辆的速度等信息是利用回波信号的多普勒效应进行测量，可以采用连续波体制雷达和脉冲制雷达两种方式，采用连续波方式雷达测量运动车辆回波的多普勒频移，从而得到运动车辆的速度信息，如果目标车辆的速度较慢，并且车辆较多时，这时测量的车辆速度误差相对较大。本文采用脉冲体制雷达，基于ISAR成像技术，先利用距离多普勒算法（RDA）对回波信号的方位向调频斜率估计，采用最大修正峰度距离对准算法测量出车辆移动的速度，并估计出车辆的长度。
        关键词：雷达成像算法；车辆信息检测系统
        前言：
        测量道路上行驶车辆信息是雷达在民用领域中一项重要的应用，当车道中车辆较多并且车行进速度比较缓慢时，如何准确获取车流信息一直是该领域内研究的难点。基于雷达成像算法的车辆信息检测系统采用雷达成像中最大修正峰度距离对准算法估计车辆的速度，同时，车辆的长度等信息也能检测出来，该检测系统可以作为智慧城市中采集交通信息的一种手段。
        1 LFMCW雷达系统
        微波车辆检测雷达本质上使用的雷达工作原理。雷达（Radar）的基本任务是利用目标对电磁波的反射（或称为二次散射）现象来发现目标并测定其位置坐标，它主要由收发天线、发射机、接收机、信号处理器和终端显示设备等组成。近年来，随着雷达技术的不断发展，雷达的任务不仅仅是对目标的距离、方位角和仰角的测量，而且还包括目标速度的测量，以及从目标所反射的回波中获得更多有关目标的信息。雷达所要探测的目标、目标的周边环境以及需要得到的目标信息决定了所选用的雷达波形。一般来说，所选择的雷达信号波形应当能够同时满足以下要求：具有足够的反射能量，用以保证发现目标和准确地测量目标的参数；具有足够的目标分辨力；对系统不需要的回波和杂波具有良好的抑制能力。
        线性调频连续波雷达（LFMCW）的基本结构类似于脉冲雷达，一般是由调制器、振荡器、收发天线和接收机几个部分组成。高频连续等幅波的产生是由发射机负责的，其载波频率在时间上是按照三角形的正负斜率的规律来变化的，本振信号（从发射机耦合过来的信号）和目标所产生的回波一起在接收机混频器内进行混频。在无线电波传播到目标并返回到前端雷达的这段时间内，目标回波信号的频率较之发射机发射的信号频率已经有了变化，因此在混频器地输出端输出一个差拍电压，即中频信号。混频器的信号经滤波、放大、限幅后送给AD采样模块采样将中频信号转化为数字信号。由于中频信号的频率与目标距离有关，经过信号处理机的FFT运算之后得到中频信号的功率谱分布，从而得到一维的距离谱。
        LFMCW在连续工作的时候，不能像脉冲工作那样采用时间分割的办法共用天线，但可用混合接头、环形器、双天线等办法使发射机信号和接收机信号隔离。
        2 LFMCW的测距原理
        由于车辆检测器采用的是调频连续波体制，其工作原理就是基于调频连续波的测距原理。这里以三角调制波形来举例说明调频连续波的测距原理。调频连续波雷达的发射端产生连续高频等幅波，其频率在时间上按三角形规律变化，目标回波和发射机直接耦合过来的信号加到接收机混频器内。在无线电波传播到目标并返回天线的这段时间内，发射机频率较之回波频率已有了变化，因此在混频器输出端输出了差拍电压（中频信号）。由于差拍电压的频率与目标距离有关，因而测出差拍电压频率即可测量出目标距离。
        3车辆速度检测算法分析
        速度估计算法，设有限长随机序列X={x0，x1…xN-1}，该随机变量的四阶中心矩有关的一个统计量是峰度，其计算表达式为

（1）
其中

        序列数值分布的平缓程度可以通过峰度进行衡量，也可以确定包络波形的尖锐程度或均匀程度估算信号的变化情况。在应用实际中，由于不同的包含强散射点分布各不相同以及随机噪声的影响，使得距离单元的包络相加后波形变得尖锐，从而造成对准错误。针对峰度应用于包络对准的缺陷，本文采用最大修正峰度对准准则。
        对式（1）进行修正，有

（2）
其中

        以最大峰度作为准则完成方位向调频斜率的精确估算，是一种可行的方法。检测算法的具体步骤包括先对原始回波信号进行距离向压缩，利用窗函数在距离压缩后的回波数据中提取各移动目标的子回波，接下来进行方位向压缩并计算距离门信号的峰度值并形成峰度曲线，在尖峰处对应的调频斜率即为所要精确估计的方位向调频斜率，进而可以得到目标运动的速度。
        4仿真数据监测分析
        对算法有效性分析先采用仿真数据进行验算，根据道路实际情况模拟两车辆（由多个点构成的目标轮廓）的情况，表1是最大峰度算法对车辆信息估算的结果。
                                    表1 仿真计算结果

在最大修正峰度距离对准算法中，以速度估计获得的方位向调频斜率，同时进行方位向脉冲压缩，并对回波信号进行累加，有

（3）
        式中，Pm（n）是移动车辆的方位向脉压信号，M为移动车辆的距离向总的数量。以（3）式为基础，取以适当的门限，就可以粗略估计出移动车辆的长度信息。
        5实测分析
        尽管仿真数据显示算法精度很高，但实际上车辆不是一个点而是面目标，检测车辆速度和车长的算法是否可行还需要实测数据验证，为此制作出一台检测雷达样机，并在实际的公路上进行实际检测车辆信息。车辆监测雷达的主要是准确估计车辆的车速和车长信息，并不是获得检测区域内目标的微波图像，但微波图像不受雨雪和雾霾的影响，可以作为为交管部门提供参考数据，便于智能交通管理。
        进一步的大量实测数据表明，无论是对车辆速度以及车长的监测准确率能够达到90%以上，可以满足智慧城市对交通数据采集的需要。车辆微波检测雷达重点监测城市道路车辆流，安装上在公路的正侧向，主要检测速度低于70km/h的车辆，采用最大修正峰度距离对准算法检测车辆信息具有一定优势。
        6结语
        微波车辆检测雷达是智能交通系统的关键部分之一，对现代交通系统的科学管理和合理决策发挥重要辅助作用。随着数字信号处理技术的不断完善，微波车辆检测雷达受越来越多的关注。实际中，检测雷达和其它交通检测设备相结合，组成智能车辆监测网，提高设备的实用性。
        参考文献：
        [1]蒋鹏飞.交通信息采集雷达的研究与实现[D].南京：南京航空航天大学，2015.
        [2]朱晓勇.LFMCW车流量监测雷达信号处理技术研究[D].西安：西安电子科技大学，2017.