CN111830508B - 一种采用毫米波雷达的道闸防砸系统和方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种采用毫米波雷达的道闸防砸系统和方法,系统包括射频前端、模数转换单元ADC、信号处理单元、逻辑判断单元、输出接口以及电源控制部分。该方法包括以下步骤:1、接收雷达回波进行积累;2、在快时间维进行FFT计算;3、采用数字波束形成技术进行空域滤波,获得回波角度信息;4、在距离‑角度数据上进行CFAR目标检测;5、对检测得到的目标点进行慢时间维FFT,得到目标多普勒;6、计算目标点的距离、角度、速度,并进行极坐标到直角坐标的转换;7、剔除虚假目标点。本发明不仅能提高目标检测概率,而且能够对车辆和行人进行识别,在提高道闸通行效率的同时,简化安装施工,降低使用成本。
Description
技术领域
本发明属于道闸雷达自动落杆防砸应用领域,具体涉及道闸雷达动、静目标检测系统和方法。
背景技术
随着智能交通的发展,道闸已经广泛应用于停车场、公路收费站、小区、企事业单位等的车辆出入管理系统中。传统的道闸落杆控制传感器包括地感线圈、红外对管等。红外传感器探测范围比较狭窄,对安装精度要求高,容易受环境变化的影响,在有异物遮挡时易发生误报。而地感线圈无法识别人和车辆,容易发生砸人事故。另外地感线圈的另一个明显的劣势是安装施工需要切割地面,不仅周期长、成本高,而且后期维护也比较麻烦。
使用毫米波雷达作为道闸自动落杆传感器,可以有效避免上述现有传感器存在的问题。毫米波道闸雷达不仅能够识别车辆和行人,可有效防止道闸杆砸人、砸车事故的发生,而且毫米波雷达测距、测速精度高,不受光照影响,受雨、雪、雾等天气因素影响较小,可以全天时、全天候工作,环境适应性好,抗干扰能力强,探测性能稳定可靠。另外,道闸雷达安装施工简单,基本能够做到上电即可工作,后期维护容易,使用成本低廉。
对于道闸自动落杆场景,使用毫米波传感器面临一些需要解决的难点问题。一是人和车辆两种目标需要检验和分类;二是车辆在等待抬杆的过程中可能处于静止状态,因此运动目标和静止目标都需要检测,这对于静止地面杂波的抑制不利;三是道闸杆处于雷达波束范围内,在起落过程中会调制雷达回波,产生多普勒效应,这会对目标检测造成严重干扰,特别是对于栅栏杆和广告杆,干扰更为严重,广告杆的杂波在一定方位内甚至可能会淹没目标。道闸杆的存在对于目标检测是一个挑战,也是本发明要重点解决的问题。
毫米波道闸雷达主要包括射频前端、模数转换单元、信号处理单元、逻辑判断单元以及输出接口等部分组成。道闸雷达主动发射电磁波,电磁波经目标反射后被雷达接收,经过对回波信号进行处理,检测目标并估计目标的距离、速度、角度等信息;通过对估计信息进行分析,判断目标有无、目标类型,并确定目标所处的位置,最终输出落杆控制信号。
发明内容
本发明的目的是解决道闸系统中传统自动落杆控制传感器存在的某些问题,例如地感线圈安装施工复杂,红外传感器视场范围小、易受干扰等。本发明使用毫米波雷达作为道闸自动落杆传感器,通过设计目标检测方法和目标参数估计方法,抑制环境杂波干扰,实现对大视场范围内的动态和静态车辆以及人的检测和识别,为道闸落杆提供稳定可靠的控制信号。
道闸防砸雷达的系统组成如图1所示,主要包括射频前端、模数转换单元(ADC)、信号处理单元、逻辑判断单元、输出接口以及电源控制等部分。其中,射频前端由发射天线、接收天线以及微波集成电路(MMIC)组成;MMIC完成发射信号的频率调制以及接收信号的解调频,发射天线和接收天线分别负责信号的发射和接收。ADC将解调频后的雷达回波信号转换为数字信号,并将数字信号存于缓存器中。信号处理单元对回波数字信号进行处理,提取出回波信号中包含的目标信息,并将此信息发送给逻辑判断单元。逻辑判断单元根据接收的目标信息对当前空间环境中的目标状态进行分析判断,给出是否落杆的控制信号,此控制信号经由输出接口电路发送给道闸落杆执行机构。
在道闸雷达系统中,信号处理模块是关键环节,采用空域滤波技术的信号处理算法是本发明的一项重要内容,其信号处理流程如图3所示,具体步骤为:
步骤1:雷达回波信号被多个接收天线接收,经ADC转换为数字信号,输入到信号处理单元的内存中,按照chirp信号的慢时间顺序进行存储,积累多个chirp组成一帧进行处理。
步骤2:按照慢时间顺序,对每个接收天线的每个chirp进行FFT计算,将快时间序列转为频域序列,即得到回波的一维距离像,频率和距离一一对应。
步骤3:对步骤2中得到的距离维信号进行空域滤波,同时得到角度信息。此处进行空域滤波的目的是滤除道闸杆产生的杂波干扰,有利于进行目标检测。采用波束形成技术,通过改变导向矢量的简单方式,不仅能得到目标的角度信息,而且能同时将某一方位的空间杂波滤除,计算量不会增加。
步骤4:空域滤波后的信号为距离-角度二维矩阵形式,对其采用恒虚警检测(CFAR)技术进行目标检测。首先,在距离维进行一次CFAR,假设检测得到的目标位置索引为Target[i],其中i表示距离单元索引。然后对一次CFAR得到的目标点Target[i]在角度维上进行二次CFAR,即利用角度信息对检测目标进行再次确认,以提高检测概率,减小干扰,设二次CFAR后得到的目标位置索引为Target[i,j],其中j为角度单元索引。
步骤5:对检测得到的目标点Target[i,j],在慢时间维进行FFT计算,以得到目标的多普勒信息。在多普勒维度采用最大值搜索法得到目标点位置索引Target[i,j,k],其中k为多普勒单元索引。
步骤6:根据检测得到的位置索引i、j、k,解算目标点的距离、角度和速度信息,然后将雷达极坐标系下的距离、角度和速度转换为直角坐标系下的位置Targetn(x,y)和速度Targetn(vx,vy)信息,其中x和y分别表示目标点n的坐标值,vx和vy分别表示目标点n在X轴和Y轴上的速度分量。
步骤7:首先,根据设定的探测边界剔除掉感兴趣范围外的目标点,根据设定的信噪比阈值SNRthre剔除掉信噪比较小的目标点,这样就能剔除大部分环境杂波。然后根据预设的相邻目标点距离阈值rthre和速度阈值vthre对剩余的目标点进行聚类处理,经聚类后,属于目标车辆或人的目标点被保留,不符合聚类阈值的目标点被剔除。
处理完成后,将获得的信息输入到逻辑判断单元,输出的信息包括聚类得到的目标点的位置Targetn(x,y)、速度Targetn(vx,vy)以及信噪比等。逻辑判断单元根据目标车辆或人从进入雷达波束到离开雷达波束的多帧检测信息进行综合分析,判断目标是否已经通过道闸杆,若判断为目标已经通过,则发出落杆控制指令,若判断目标尚未通过,则保持道闸杆抬起状态。
本发明的优点及有益效果在于:毫米波雷达体积小、功耗低,能全天候工作,简化施工安装,在保证通行效率的前提下降低使用成本。另外,毫米波雷达具有识别不同目标的能力,功能扩展性好,为向智能道闸系统升级奠定基础。
附图说明
图1为以毫米波雷达为传感器的道闸系统工作示意平面图。
图2为道闸防砸雷达系统组成框图。
图3为道闸防砸雷达信号处理流程图。
具体实施方式
下面结合具体实施例和附图1-3对本发明提供的一种毫米波道闸雷达防砸方法进行说明。
道闸防砸雷达的应用场景如图1所示。道闸处的通道宽度一般为4米左右,最宽不超过6米,单杆道闸的杆长度一般不超过4米。雷达安装于闸机箱体上,紧邻道闸杆,间距小于0.3米,雷达离地面高度0.5~0.6米,波束指向与通道垂直。汽车通过道闸时的速度一般在10~15千米/小时,受照射面到雷达的垂直距离一般小于1米,因此,雷达测得的车辆目标径向距离较小,一般不超过5米。
雷达射频前端MMIC的频段为77~81GHz,发射信号带宽为4GHz,chirp周期为110us,收发天线采用两发四收的MIMO天线结构,方位波束宽度为±70°,俯仰波束宽度为±10°。发射波形为线性调频连续波,dechirp处理后的信号带宽不大于2MHz。
ADC采样率为5MHz,差频信号经ADC转换为数字信号,输入到信号处理单元的内存中,按照chirp信号的慢时间顺序进行存储,积累64个chirp组成一帧,每个chirp保留512点采样数据,因此每帧数据大小为512×64,帧率为20Hz。
按照慢时间顺序,对每个接收天线的每个chirp进行512点FFT计算,将快时间序列转为频域序列,即得到回波的一维距离像,根据设定的采样率和调频斜率可得测量的最远径向距离为10米。
采用数字波束形成方法对多个接收天线通道的数据进行处理,得到雷达回波的角度信息,并对-2°~-20°范围进行空域滤波,滤除绝大部分道闸杆产生的杂波干扰,有利于进行目标检测。空域滤波的角度范围可以根据道闸和雷达安装的位置关系进行设置。在一维距离像数据的基础上,通过波束形成技术滤除道闸杆的干扰,同时得到回波角度信息,因此得到距离-角度数据。
空域滤波后的信号为距离-角度二维矩阵,对其进行CFAR检测,虚警率设为10-6。首先在距离维进行一次CFAR,参考单元数设为12,保护单元数设为6,假设检测得到的目标位置索引为Target[i],其中i表示距离单元索引。然后对一次CFAR得到的目标点Target[i]在角度维上进行二次CFAR,参考单元数设为8,保护单元数设为4,设二次CFAR后得到的目标位置索引为Target[i,j],其中j为角度单元索引。同时保留检测目标点的SNR,记为SNR[i,j]。
对检测得到的目标点Target[i,j],在慢时间维进行FFT计算,以得到目标的多普勒信息。由于雷达波束垂直通道,车辆、行人的速度本身较小,因此多普勒比较小,甚至为0。由于目标速度较慢,因此需要积累较长时间的信号,可达到的速度分辨率为0.14m/s。在多普勒维度采用最大值搜索法得到目标点位置索引Target[i,j,k],其中k为多普勒单元索引。
根据检测得到的位置索引i、j、k,解算目标点的距离、角度和速度信息,然后将雷达极坐标系下的距离、角度和速度转换为直角坐标系下的位置Targetn(x,y)和速度Targetn(vx,vy)信息,其中x和y分别表示目标点n的坐标值,vx和vy分别表示目标点n在X轴和Y轴上的速度分量。
设定6×6m的矩形框作为感兴趣范围的探测边界,凡是坐标值超出此范围的目标点均被剔除,其次根据设定的信噪比阈值SNRthre剔除掉信噪比较小的目标点,这样就能剔除大部分环境杂波。然后根据预设的相邻目标点距离阈值rthre和速度阈值vthre对剩余的多个目标点进行聚类处理,经聚类后,属于目标车辆或人的目标点被保留,不符合聚类阈值的目标点被剔除。
逻辑判断单元保留目标从进入雷达波束到离开雷达波束的多帧检测信息,并根据全部的位置Targetn(x,y)、速度Targetn(vx,vy)以及相应的SNR等信息进行综合分析,判断目标是否已经通过道闸杆。若判断目标已经离开6×6m的矩形区域,并且连续3帧没有检测到目标,则发出落杆控制指令,若判断6×6m的矩形区域内仍有目标,则保持道闸杆抬起状态。
Claims (2)
1.一种采用毫米波雷达的道闸防砸方法,其特征在于:具体步骤为:
步骤1:雷达回波信号被多个接收天线接收,经模数转换单元ADC转换为数字信号,输入到信号处理单元的内存中,按照chirp信号的慢时间顺序进行存储,积累多个chirp组成一帧进行处理;
步骤2:按照慢时间顺序,对每个接收天线的每个chirp进行FFT计算,将快时间序列转为频域序列,即得到回波的一维距离像,频率和距离一一对应;
步骤3:采用数字波束形成方法对步骤2中得到的信号进行空域滤波,同时得到角度信息;
步骤4:空域滤波后的信号为距离-角度二维矩阵形式,对其采用恒虚警检测CFAR技术进行目标检测;
步骤5:对检测得到的目标点Target[i,j],其中i表示距离单元索引;其中j为角度单元索引;在慢时间维进行FFT计算,得到目标的多普勒信息;在多普勒维度采用最大值搜索法得到目标点位置索引Target[i,j,k],其中k为多普勒单元索引;
步骤6:根据检测得到的位置索引i、j、k,解算目标点的距离、角度和速度信息,然后将雷达极坐标系下的距离、角度和速度转换为直角坐标系下的位置Targetn(x,y)和速度Targetn(vx,vy)信息;其中x和y分别表示目标点n的坐标值,vx和vy分别表示目标点n在X轴和Y轴上的速度分量;
步骤7:首先,根据设定的探测边界剔除掉感兴趣范围外的目标点,根据设定的信噪比阈值SNRthre剔除掉信噪小的目标点,这样就能剔除环境杂波;然后,根据预设的相邻目标点距离阈值rthre和速度阈值vthre对剩余的目标点进行聚类处理,经聚类后,属于目标车辆或人的目标点被保留,不符合聚类阈值的目标点被剔除;
处理完成后,将获得的信息输入到逻辑判断单元,输出的信息包括聚类得到的目标点的位置Targetn(x,y)、速度Targetn(vx,vy)以及信噪比;逻辑判断单元根据目标车辆或人从进入雷达波束到离开雷达波束的多帧检测信息进行综合分析,判断目标是否已经通过道闸杆,若判断为目标已经通过,则发出落杆控制指令,若判断目标尚未通过,则保持道闸杆抬起状态;
在步骤3中,进行空域滤波的目的是滤除道闸杆产生的杂波干扰,有利于进行目标检测;采用波束形成技术,通过改变导向矢量的简单方式,不仅能得到目标的角度信息,而且能同时将某一方位的空间杂波滤除,计算量不会增加;
在步骤4中,首先,在距离维进行一次CFAR,假设检测得到的目标位置索引为Target[i],其中i表示距离单元索引;然后对一次CFAR得到的目标点Target[i]在角度维上进行二次CFAR,即利用角度信息对检测目标进行再次确认,以提高检测概率,减小干扰,设二次CFAR后得到的目标点为Target[i,j],其中j为角度单元索引。
2.一种基于权利要求1所述的采用毫米波雷达的道闸防砸方法所采用的系统,包括射频前端、模数转换单元ADC、信号处理单元、逻辑判断单元、输出接口以及电源控制部分;其特征在于:
射频前端由发射天线、接收天线以及微波集成电路MMIC组成;MMIC完成发射信号的频率调制以及接收信号的解调频,发射天线和接收天线分别负责信号的发射和接收;模数转换单元ADC将解调频后的雷达回波信号转换为数字信号,并将数字信号存于缓存器中;信号处理单元对回波数字信号进行处理,提取出回波信号中包含的目标信息,并将此信息发送给逻辑判断单元;逻辑判断单元根据接收的目标信息对当前空间环境中的目标状态进行分析判断,给出是否落杆的控制信号,此控制信号经由输出接口电路发送给道闸落杆执行机构。
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PB01 | Publication | ||
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SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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GR01 | Patent grant | ||
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