使用雷达探测目标

技术领域

本公开总体上涉及车辆，更具体地，涉及在车辆中使用雷达探测对象的 方法和系统。

背景技术

如今某些车辆使用雷达系统。例如，某些车辆使用雷达系统探测车辆行 驶道路上的其他车辆、行人或其他对象。雷达系统可以以这种方式使用，例 如，实现自动制动系统、自适应巡航控制和回避特性以及其他车辆特性。一 些雷达模块可能会受到近程泄漏、SRL、近程干扰的影响，导致近程区域出 现误报或近程区域出现未使用的传感数据。

因此，期望提供一种用于减轻雷达系统中的SRL信号干扰问题的技术。 还希望提供利用这种技术的方法、系统和车辆。此外，结合附图以及前述技 术领域和背景技术，从随后的详细描述和所附权利要求中，本发明的其他期 望特征和特性将变得显而易见。

发明内容

根据示例性实施例，提供了一种使用雷达模块探测对象的方法。该方法 包括以采样时间间隔从雷达模块接收距离和多普勒数据帧。距离和多普勒数 据的每一帧包括具有距离仓和多普勒仓的阵列。从距离和多普勒数据的当前 帧提取多普勒零切片数据。多普勒零切片数据对应于已经从距离和多普勒数 据的剩余多普勒仓提取的零多普勒仓，并且还对应于已经从距离和多普勒数 据的剩余较高距离仓提取的低端距离范围处的至少一个距离仓。保持多普勒 零切片数据的预测。多普勒零切片数据的预测至少部分基于来自前一帧距离 和多普勒数据的多普勒零切片数据。至少部分基于预测误差数据确定标准偏 差数据。预测误差数据与多普勒零切片数据的预测和多普勒零切片数据之间 的差异相关。基于标准偏差数据和对象探测阈值的比较提供对象探测输出。

在实施例中，距离和多普勒数据包括包含n

在实施例中，多普勒零切片数据包括包含p

在实施例中，该方法包括通过至少部分基于多普勒零切片数据预测和多 普勒零切片数据之间的差异计算Mahalanobis距离确定标准偏差数据。在实 施例中，Mahalanobis距离的计算使用预测误差数据的协方差矩阵。

在实施例中，当用于更新的一个或多个条件被确定为真时，该方法包括 基于为当前帧的距离和多普勒数据确定的预测误差数据来更新协方差矩阵。

在实施例中，距离和多普勒数据包括三维阵列，该三维阵列包括作为第 一维度的距离仓、作为第二维度的多普勒仓和作为第三维度的信道，其中每 个信道对应于雷达模块的信道。标准偏差数据包括在每个信道上平均的至少 一个距离仓的每个的Mahalanobis距离的平均值。

在实施例中，当用于更新的一个或多个条件被确定为真时，该方法包括 基于为当前帧的距离和多普勒数据确定的预测误差数据以及与多普勒零切 片数据的预测的变化率相关的预测漂移数据来更新多普勒零切片数据的预 测。

在实施例中，当用于更新的一个或多个条件被确定为假时，该方法包括 基于与多普勒零切片数据的预测的变化率相关的预测漂移数据来更新多普 勒零切片数据的预测。

在实施例中，所述一个或多个条件包括确定标准偏差数据的值是否超过 异常探测阈值的第一条件，其中异常探测阈值低于对象探测阈值，以及确定 第一条件对于预定数量的连续距离和多普勒数据帧中的每一个是否为真的 第二条件，或者标准偏差数据小于异常探测阈值的第三条件。

在实施例中，多普勒零切片数据的预测通过使用最佳拟合函数相对于多 普勒零切片数据缩放和旋转多普勒零切片数据的预测来确定，以抵消相互相 位和增益变化。

在实施例中，距离和多普勒数据包括三维阵列，该三维阵列包括作为第 一维度的距离仓、作为第二维度的多普勒仓和作为第三维度的信道，其中每 个信道对应于雷达模块的信道。

在实施例中，该方法包括基于SRL衰减函数确定针对近程泄漏SRL效 应而清洁的距离多普勒数据的清洁版本，该衰减函数减去多普勒零切片数据 的预测及其计算传播。

根据另一示例性实施例，提供了一种用于对象探测的系统。该系统包括 雷达模块和至少一个处理器。该至少一个处理器被配置用于以采样时间间隔 从雷达模块接收距离和多普勒数据的帧。距离和多普勒数据的每一帧包括具 有距离仓和多普勒仓的阵列。从距离和多普勒数据的当前帧中提取多普勒零 切片数据。多普勒零切片数据对应于已经从距离和多普勒数据中的剩余多普 勒仓提取的零多普勒仓，并且还对应于已经从距离和多普勒数据中的剩余较 高距离仓提取的低端距离范围处的至少一个距离仓。保持多普勒零切片数据 的预测。多普勒零切片数据的预测至少部分基于来自前一帧距离和多普勒数 据的多普勒零切片数据。至少部分基于预测误差数据来确定标准偏差数据。 预测误差数据涉及多普勒零切片数据的预测和多普勒零切片数据之间的差 异。基于标准偏差数据和对象探测阈值的比较来提供对象探测输出。

在实施例中，距离和多普勒数据包括三维阵列，该三维阵列包括作为第 一维度的距离仓、作为第二维度的多普勒仓和作为第三维度的信道，其中每 个信道对应于雷达模块的信道。

在实施例中，雷达模块包括对应于雷达模块的信道的至少一个发射器和 接收器天线，该至少一个发射器被配置成以相应的时间间隔发射调频连续波 FMCW啁啾，并且该接收器被配置成输出对应于每个FMCW啁啾的接收信 号。

在实施例中，该系统包括至少一个信号处理器，其被配置为对每个接收 信号执行距离快速傅立叶变换(FFT)功能，以提供每个接收信号的距离数 据，并且对多个接收信号的距离数据执行多普勒FFT功能，以提供距离多普 勒数据。所述至少一个信号处理器被配置为将距离多普勒数据排布为针对雷 达模块的每个信道的仓，作为以采样时间间隔提供距离和多普勒数据帧的一 部分。

在实施例中，至少一个处理器被配置为至少部分地通过至少部分地基于 多普勒零切片数据的预测和多普勒零切片数据之间的差异计算Mahalanobis 距离来确定标准偏差数据。在实施例中，距离和多普勒数据包括三维阵列， 该三维阵列包括作为第一维度的距离仓、作为第二维度的多普勒仓和作为第 三维度的信道，其中每个信道对应于雷达模块的信道，并且标准偏差数据包 括已经在每个信道上平均的至少一个距离仓的每个的Mahalanobis距离的平 均值。

在实施例中，当用于更新的一个或多个条件被确定为真时，所述至少一 个处理器被配置为基于为当前帧的距离和多普勒数据确定的预测误差数据 以及与多普勒零切片数据的预测的变化率相关的预测漂移数据来更新多普 勒零切片数据的预测；并且，当用于更新的一个或多个条件被确定为假时， 所述至少一个处理器被配置为基于与多普勒零切片数据的预测的变化率相 关的预测漂移数据来更新多普勒零切片数据的预测。在实施例中，一个或多 个条件包括确定标准偏差数据的值是否超过异常探测阈值的第一条件，其中 异常探测阈值低于对象探测阈值，以及确定第一条件对于预定数量的连续距 离和多普勒数据帧中的每一个是否为真的第二条件，或者标准偏差数据小于 异常探测阈值的第三条件。

根据示例性实施例，提供了一种车辆。该车辆包括至少一个雷达模块； 和至少一个处理器。所述至少一个处理器被配置为以采样时间间隔从所述至 少一个雷达模块接收距离和多普勒数据的帧，所述距离和多普勒数据的每个 帧包括包含距离仓和多普勒仓的阵列。从距离和多普勒数据的当前帧中提取 多普勒零切片数据。多普勒零切片数据对应于已经从距离和多普勒数据中的 剩余多普勒仓提取的零多普勒仓，并且还对应于已经从距离和多普勒数据中 的剩余较高距离仓提取的低端距离范围处的至少一个距离仓。保持多普勒零 切片数据的预测。多普勒零切片数据的预测至少部分基于来自前一帧距离和 多普勒数据的多普勒零切片数据。至少部分基于预测误差数据确定标准偏差 数据。预测误差数据涉及多普勒零切片数据的预测和多普勒零切片数据之间 的差异。基于标准偏差数据和对象探测阈值的比较提供对象探测输出。基于 对象探测输出指令车辆功能。

附图说明

下文将结合以下附图描述本公开，其中相同的附图标记表示相同的元件， 并且其中:

图1是根据示例性实施例的包括控制系统的车辆的功能框图，该控制系 统包括雷达模块；

图2是根据示例性实施例的图1的车辆的控制系统的功能框图；和

图3是根据示例性实施例的图1和2的控制系统的雷达模块的功能框 图；

图4A-4B是根据示例性实施例的用于在车辆中实现对象探测的方法的 流程图，该方法可以结合图1的车辆、图1和图2的控制系统以及图2和图 3的雷达模块使用；和

图5至11是根据示例性实施例的与图4A-4B的方法相关联的数据转换 和过程的图示。

具体实施方式

以下详细描述本质上仅仅是示例性的，并不旨在限制本公开或其应用和 用途。此外，不旨在受前述背景或以下详细描述中提出的任何理论的约束。

图1示出了根据示例性实施例的车辆100或汽车。如下文更详细描述 的，车辆100包括控制系统102，用于实现本文所述的用于雷达模块202(图 2和3)的近程泄漏SRL减轻。在下面描述的实施例中，雷达模块202是超 近程雷达USRR模块。USRR雷达能够探测30厘米或更小、20厘米或更小 或10厘米或更小范围内的对象，包括零距离测距。USRR雷达能够在15厘 米或更小或10厘米或更小的距离范围内分离对象。因此，USRR模块的输 出是每帧超过1000个点的点云，以允许构建环境的图像。在一个实施例中， 控制系统102允许提取多普勒零切片数据，将多普勒零切片数据与其预测进 行比较，作为异常探测过程的一部分，并基于此探测对象，如这里将进一步 描述的。此外，控制系统102允许清洁针对SRL泄漏的影响的距离多普勒 数据，这将在下面详细描述。

如图1所示，除了上述控制系统102之外，车辆100还包括底盘112、 车身114、四个车轮116、电子控制系统118、转向系统150和制动系统160。 车身114布置在底盘112上，并且基本上包围车辆100的其他部件。车身114 和底盘112可以共同形成框架。车轮116每个都在车身114的相应拐角附近 可旋转地连接到底盘112。在各种实施例中，车辆10可以不同于图1所示的 车辆。例如，在某些实施例中，车轮116的数量可以变化。作为附加示例， 在各种实施例中，车辆10可以不具有转向系统，并且例如可以通过差动制 动以及各种其他可能差异来转向。

在图1所示的示例性实施例中，车辆100包括致动器组件120。致动器 组件120包括安装在底盘112上的至少一个驱动车轮116的推进系统129。 在所示实施例中，致动器组件120包括发动机130。在一个实施例中，发动 机130包括内燃发动机。在其他实施例中，替代内燃发动机或在内燃发动机 之外，致动器组件120可包括一个或多个其他类型的发动机和/或电机，例如 电动机/发电机。

仍然参考图1，发动机130通过一个或多个驱动轴134连接到至少一些 车轮116。在一些实施例中，发动机130机械连接到变速器。在其他实施例 中，发动机130可以替代地联接到发电机，该发电机用于为机械联接到变速 器的电动机提供动力。在某些其他实施例中(例如电动车辆)，发动机和/或 变速器可能不是必需的。

转向系统150安装在底盘112上，并控制车轮116的转向。转向系统 150包括方向盘和转向柱(未示出)。方向盘接收来自车辆100的驾驶员的输 入。转向柱基于来自驾驶员的输入通过驱动轴134产生车轮116的期望转向 角。类似于以上关于车辆10的可能变化的讨论，在某些实施例中，车辆10 可以不包括方向盘和/或方向盘。此外，在某些实施例中，自动车辆可以利用 由计算机生成的转向命令，而无需驾驶员的参与。

制动系统160安装在底盘112上，并为车辆100提供制动。制动系统 160通过制动踏板(未示出)接收来自驾驶员的输入，并通过制动单元(也 未示出)提供适当的制动。驾驶员还经由加速器踏板(未示出)提供关于车 辆的期望速度或加速度的输入，驾驶员还提供用于各种车辆设备和/或系统的 各种其他输入，例如一个或多个车辆电台、其他娱乐系统、环境控制系统、 照明单元、导航系统等(也未示出)。类似于以上关于车辆10的可能变化的 讨论，在某些实施例中，转向、制动和/或加速可以由计算机而不是驾驶员来 命令(在一个这样的实施例中，车辆的计算机可以使用来自雷达系统的输入 来转向、制动和/或加速车辆)。

控制系统102安装在底盘112上。如上所述，控制系统102设置为从自USRR模块202接收的距离多普勒数据中提取低距离距离仓(range bin)的 多普勒零切片数据，从而聚焦于受到SRL干扰的单元。控制系统102保持 多普勒零切片数据的预测，以表示正常情况。控制系统102可探测到偏离正 常状态的异常，控制系统102响应性地输出对象探测数据，用于控制至少一 个车辆功能，例如通过致动器组件120和/或电子控制系统118。此外，控制 系统102可以使用提取的多普勒零切片数据，特别是多普勒零切片数据的保 持预测，来清除从USRR模块202接收的距离多普勒数据，使其不受SRL干 扰的影响。在一个示例中，控制系统102根据下面结合图4A-4B进一步描述 的方法400以及图5至11的相关数据转换和处理来提供这些功能。

虽然控制系统102和USRR模块被描述为同一系统的一部分，但是应该 理解，在某些实施例中，这些特征可以包括两个或更多个系统。还应当理解， 在本文的实例中，描述以单数形式提及USRR模块202，但是车辆100通常 将包括多个USRR模块202，例如至少五个或至少十个USRR模块202。此 外，在各种实施例中，控制系统102可以包括各种其他车辆设备和系统的全 部或部分，和/或可以耦合到各种其他车辆设备和系统，例如致动器组件120和/或电子控制系统118。

参照图2，提供了根据示例性实施例的图1的控制系统102的功能框图。 如图2所示，控制系统102包括USRR模块202和控制器204。

USRR模块202被包括作为视觉系统103的一部分，视觉系统103可以 包括一个或多个附加传感器104，如图1和2所示。在所描绘的实施例中， 传感器104包括一个或多个相机210和一个或多个光探测和测距(LIDAR) 系统212。相机210和LIDAR系统212获得识别车辆100行驶的道路上或 附近的对象的相应的传感器信息，所述对象例如道路上或道路旁边的移动或 静止的车辆、行人、骑自行车的人、动物、建筑物、树木、护栏、中间道路 和/或道路上或道路旁边的其他对象。在一个实施例中，一个或多个传感器 104和USRR雷达模块202可以是视觉系统103的一部分。

同样如图2所示，USRR模块202包括发射器220(这里也称为发射天 线)、接收器222(这里也称为接收天线)和信号处理单元226。发射器220 发射雷达信号，该雷达信号为以时间分离的频率调制啁啾的形式。在发射的 雷达信号接触车辆100所在的道路上或附近的一个或多个对象(静止或行驶) 并被反射/重定向到USRR模块202之后，该重定向的雷达信号被USRR模 块的接收器222接收用于处理。

根据下面结合图4A-4B至11进一步描述的方法400，信号处理单元226 处理接收的雷达信号以提供距离多普勒数据。具体地，在一个实施例中，信 号处理单元226将二维快速傅立叶变换(FFT)应用于接收到的雷达信号， 以生成距离多普勒数据，用于由SRL减轻计算模块241(图2)以及最终由 对象探测计算模块243进行的后续处理。所示实施例的信号处理单元226能 够执行一个或多个程序(即，运行软件)，以执行编码在程序中的各种任务指令。在图示的实施例中，信号处理单元226是USRR模块202的一部分，但 是它可以以其他方式定位，例如作为控制器204的处理能力的一部分。

信号处理单元226可以是微处理器、微控制器、专用集成电路(ASIC) 或本领域技术人员所实现的其他合适的设备。USRR模块202可以包括多个 信号处理单元226，它们一起或分开工作，如本领域技术人员所实现的。在 某些实施例中，信号处理单元226还包括视觉系统103的存储器(未示出) 或与之关联，该存储器用于存储值(例如，先前存储的发射雷达信号的波形)， 以用于图4A-4B的方法400。此外，应当注意，在某些实施例中，这些功能 可以全部或部分地由设置在USRR模块202外部的一个或多个其他处理器 来执行，例如下面进一步描述的控制器204的处理器230。

如图2所示，控制器204耦合到USRR模块202和传感器104。类似于 上面的讨论，在某些实施例中，控制器204可以全部或部分设置在USRR模 块202内或作为USRR模块202的一部分。此外，在某些实施例中，控制器 204还耦合到一个或多个其他车辆系统(例如图1的电子控制系统118)。控 制器204接收从USRR模块202和传感器104感测或确定的信息。在一个实 施例中，控制器204从USRR模块202接收距离多普勒数据，并提取多普勒 零切片数据用于SRL减轻处理。控制器204通常根据下面结合图4A-4B至 图11进一步讨论的方法400来执行这些功能。

如图2所示，控制器204包括计算机系统。在某些实施例中，控制器204 还可以包括一个或多个USRR模块202、一个或多个传感器104、一个或多 个其他系统和/或其组件。此外，应当理解，控制器204可以不同于图2所示 的实施例。例如，控制器204可以耦合到或者可以利用一个或多个远程计算 机系统和/或其他控制系统，例如图1的电子控制系统118。

在所描绘的实施例中，控制器204的计算机系统包括处理器230、存储 器232、接口234、存储设备236和总线238。处理器230执行控制器204的 计算和控制功能，并且可以包括任何类型的处理器或多个处理器、诸如微处 理器的单个集成电路、或者任何合适数量的集成电路设备和/或电路板，它们 协同工作以实现处理单元的功能。在操作期间，通常在执行这里描述的过程 中，例如下面结合图4A-4B至图11进一步描述的方法400，处理器230执 行包含在存储器232中的一个或多个程序240，并且因此控制控制器204以 及控制器204的计算机系统的一般操作。所述一个或多个程序240包括SRL 减轻计算模块241和对象探测计算模块243，用于执行下面详细描述的方法 400的步骤。尽管SRL减轻计算模块241被示为包括在图2中的计算机程序 下，但是应当理解，SRL减轻计算模块241可以作为计算机程序存储在USRR 模块202的存储器中，并且由USRR模块202的至少一个处理器执行。

存储器232可以是任何类型的合适的存储器。其包括各种类型的动态随 机存取存储器(DRAM)，如SDRAM；各种类型的静态RAM(SRAM)和 各种类型的非易失性存储器(PROM、EPROM和闪存)。在某些示例中，存 储器232位于和/或共同位于与处理器230相同的计算机芯片上。在所描绘 的实施例中，存储器232存储上述程序240以及一个或多个存储值242用于 进行确定。

总线238用于在控制器204的计算机系统的各种组件之间传输程序、数 据、状态和其他信息或信号。接口234允许例如从系统驱动器和/或另一计算 机系统到控制器204的计算机系统的通信，并且可以使用任何合适的方法和 装置来实现。接口234可以包括一个或多个网络接口，以与其他系统或组件 通信。接口234还可以包括一个或多个与技术人员通信的网络接口，和/或一 个或多个对接诸如存储设备236的存储设备的存储接口。

存储设备236可以是任何合适类型的存储设备，包括直接存取存储设备， 例如硬盘驱动器、闪存系统、软盘驱动器和光盘驱动器。在一个示例性实施 例中，存储设备236包括程序产品，存储器232可以通过该程序产品接收程 序240(包括计算模块241和243)，该程序240执行本公开的一个或多个过 程的一个或多个实施例，例如下面结合图4A-4B至图11进一步描述的方法 400(及其任何子过程)的步骤。在另一个示例性实施例中，程序产品可以直 接存储在存储器232和/或磁盘(例如，磁盘244)中和/或由存储器232和/ 或磁盘(例如，磁盘244)访问，如下所述。

总线238可以是连接计算机系统和组件的任何合适的物理或逻辑装置。 其包括但不限于直接硬连线连接、光纤、红外和无线总线技术。在操作期间， 程序240存储在存储器232中，并由处理器230执行。

应当理解，虽然在全功能计算机系统的环境中描述了该示例性实施例， 但是本领域技术人员将认识到，本公开的机制能够作为具有一种或多种类型 的非暂时性计算机可读信号承载介质的程序产品来分发，该非暂时性计算机 可读信号承载介质用于存储程序及其指令并执行其分发，例如承载程序并包 含存储在其中的计算机指令的非暂时性计算机可读介质，用于使计算机处理 器(例如处理器230)执行和运行程序。这种程序产品可以采取多种形式， 并且本公开同样适用，而不管用于执行分发的计算机可读信号承载介质的特 定类型如何。信号承载介质的示例包括：可记录介质，如软盘、硬盘、存储 卡和光盘，以及传输介质，如数字和模拟通信链路。同样可以理解，控制器 204的计算机系统也可以不同于图2所示的实施例，例如，控制器204的计 算机系统可以耦合到或者可以利用一个或多个远程计算机系统和/或其他控 制系统。

图3是根据示例性实施例的图1和2的控制系统102的USRR模块202 的功能框图。如图3所示，USRR模块202包括图2的发射器220、接收器 222和信号处理单元226。发射器220包括信号发生器302、滤波器304、放 大器306和天线308。接收器222包括天线310、放大器312、混频器314和 采样器/数字转换器316。在某些实施例中，天线308、310可以包括单个天 线，而在其他实施例中，天线308、310可以包括分开的多个天线。类似地， 在某些实施例中，放大器306、312可以包括单个放大器，而在其他实施例 中，放大器306、312可以包括分开的多个放大器。

基于由图2的处理单元226提供的指令，USRR模块202经由信号发生 器302产生发射雷达信号。发射雷达信号经由滤波器304滤波，经由放大器 306放大，并且经由发射器天线308从USRR模块202(以及从车辆100) 发射。发射雷达信号随后接触邻近车辆100的道路上或旁边的其他车辆和/ 或其他对象。在接触其他车辆和/或其他对象之后，雷达信号被反射，并且从 其他车辆和/或其他对象向各个方向行进，包括一些朝向车辆100返回的信 号。返回到车辆100的雷达信号(这里也称为接收的雷达信号)由接收器天 线310接收，由放大器312放大，由混合器314混合，并由采样器/数字转换 器316进行数字转换。接收到的雷达信号然后被提供给信号处理单元226进 行处理。

图4A-B是根据示例性实施例的用于实现车辆100的对象探测系统的方 法400的流程图。根据示例性实施例，方法400可以结合图1的车辆100、 图1和2的控制系统102、图2的USRR模块202和控制器204以及图1-3 的USRR模块202来实现。下面还结合图5至图11描述过程400，图5至 图11示出了由这里描述的系统和方法，特别是由控制器204执行的数据处 理步骤。

如图4A-4B所示，方法400包括接收距离多普勒数据阵列502(见图5) 的步骤402。在示例中，距离多普勒数据502的阵列是距离多普勒数据502 的三维阵列，包括作为第一维度的不止一个距离仓、作为第二维度的不止一 个多普勒仓，以及作为第三维度的一个或多个(但通常不止一个)信道。因 此，距离多普勒数据502被提供为距离-多普勒立方体，其具有n

距离多普勒数据阵列502由控制器204从USRR模块202接收。在实践 中，车辆100中包括多个USRR模块202，但是为了便于理解，仅描述和示 出了一个USRR。参考图3和图5，USRR模块202包括至少一个发射器天 线308和至少一个接收器天线310。在一个实施例中，有三个发射器天线308 和四个接收器天线310，从而为USRR模块202创建十二个虚拟信道。可以 提供其他数量的发射器天线308和接收器天线310来创建不同数量的信道。 在实施例中，至少一个发射器天线被配置为周期性地输出调频连续波 (FMCW)雷达啁啾作为发射信号Tx，其中每个啁啾的波形的频率随时间线 性或非线性地增大或减小(例如正弦曲线)。至少一个接收器天线310被配 置成接收来自一个或多个对象的反射(回波)作为接收信号Rx。混频器314 被配置为混合Rx信号和Tx信号以产生IF(中频)信号。

继续参考图3和图5，示出了IF信号504，其包括IF啁啾1至N。图5 中仅示意性地示出了IF啁啾的形式。根据各种实施例，IF信号504通过采 样器/数字转换器316进行数字转换，以提供数字化的IF数据506。数字化 的IF数据以啁啾指数为1到N和测量值的矩阵存储。在示例性实施例中， 每行对应于相应的啁啾指数。信号处理单元226被配置为对数字化的IF数 据506执行距离快速傅立叶变换(FFT)，以提供啁啾指数和距离的矩阵。对 数字化IF数据506的每个啁啾(行)执行距离FFT功能，以将数字化IF数 据转换到频域。IF信号频谱中每个峰值的频率与接收信号Rx反射的对象的 距离成正比。因此，距离FFT功能以距离范围解析对象，并产生啁啾指数距 离数据508。

进一步参考图3和图5，信号处理单元226被配置为对啁啾指数距离数 据508在啁啾指数距离数据508中的多于一个(例如，预定数量的IF啁啾 样本)啁啾指数上执行多普勒FFT。通过连续啁啾测量的相位差可用于估计 反射对象的速度。多普勒FFT可以分辨相位，从而提供接收信号Rx所反射 的对象的速度信息。在示例性实施例中，多普勒FFT沿着啁啾指数距离数据 508的列方向(距离仓)执行，从而以速度解析每一列。因此，在离散多普 勒(或速度)和距离(或间隔)仓的矩阵中提供二维2D多普勒距离数据510。 2D多普勒距离数据510基于发射和接收信号Tx、Rx中的1到N个啁啾产 生，从而提供单帧的2D多普勒距离数据510。对2D多普勒距离数据510的 每一帧重复该过程。从每个信道(在一个示例中有12个信道，但是可以有 一个或多个信道)收集和组合2D多普勒距离数据510，以创建三维3D距离多普勒数据502，其在图5中以所谓的距离多普勒立方体的形式示出。由于 提供了2D多普勒距离数据510的周期性连续帧，因此以设定的采样间隔构 建3D距离多普勒数据502的周期性连续帧。

因此，图5示出了用于获得从USRR模块202发送并由控制器204接收 的距离多普勒数据502(其在多信道实施例中是3D距离多普勒数据502)的 示例性预处理步骤。在替代实施例中，距离多普勒数据502可以由其他算法 过程提供。

根据本公开，并参考图4A-4B和图5，方法400包括从距离多普勒数据 502的每个输入帧计算距离多普勒能量图512的步骤440。对于距离多普勒 数据502中的每个单元，控制器204计算包含在该单元中的复数的范数。为 了创建距离多普勒能量图512，跨信道对每个单元的范数平方求和。用于计 算距离多普勒能量图512的示例性等式是:

E(ir,id)＝Σ

其中，E(ir,id)是距离指数ir和多普勒指数id的能量图的值。C是距离-多 普勒-信道复数立方体(距离多普勒数据502),并且k是信道指数。对象探测 计算模块243使用所得的距离多普勒能量图512来探测对象，如本文将进一 步描述的。

本发明人已经发现，距离多普勒能量图512为在多普勒零点的第一对/ 几个/若干个距离仓(距离仓的低端)处几乎处处的对象探测提供了良好的指 示。多普勒零点的第一距离仓被一种称为近程泄漏(SRL)的强扰动所“污染”。 SRL泄漏可能是由于内部泄漏、Rx-Tx耦合、硬件封装和雷达安装位置造成 的。SRL泄漏在距离多普勒图的“近距离-多普勒零点”区域表现为高能量水 平(没有真实对象存在)。这些高能量水平降低了真实对象存在时的信噪比 (SNR)。信噪比降低可能导致灵敏度下降或错警率增加。根据本公开，本文 描述的系统和方法包括SRL减轻计算模块241(和相关联的过程)，以探测 SRL区域中的对象，并清除SRL泄漏影响的距离多普勒数据502。在高水平 处，本文描述的SRL减轻方法和系统将复数距离多普勒数据502的SRL区 域中的高能扰动视为正常状态。SRL减轻计算模块241确定相对于正常状态 的偏差，并提供相应的对象探测输出。因此，这里公开的SRL算法提供了对 于距离多普勒数据502的多普勒零点、低距离仓的异常探测器。

根据各种实施例，由SRL减轻计算模块241实施的SRL减轻过程由图 4A-4B中的方法步骤404至432提供。在实施例中，并且另外参考图6，多 普勒零切片数据514(

在实施例中，图4A-4B的方法400包括方法步骤406，由此检索多普勒 零切片数据的预测。参考图6，预测的多普勒零切片数据516

根据各种实施例，方法400包括计算预测多普勒零切片数据的最佳拟合 版本518

其中，

根据各种实施例，方法400包括计算预测误差数据520的步骤410。预 测误差数据520表示预测多普勒零切片数据518的最佳拟合版本(其被认为 是在没有对象的情况下的正常状态的代表)和多普勒零切片数据514的当前 帧之间的差异。预测误差数据520提供了包括复数的2D单元阵列。2D阵列 在一个维度上具有距离仓(在特定示例中为0到5)，在另一个维度上具有信 道(在特定示例中为1到12)，并且提供指示与没有对象时的预期相比的任何异常的数据。以下等式可用于确定预测误差数据520:

根据各种实施例，图6提供了对在方法400的步骤404至410中发生的 用以计算预测误差数据520数据变换的过程的指示。接收多普勒零切片数据 514和预测多普勒零切片数据516。最佳拟合变换函数520(例如，包括等式 2)用于相对于多普勒零切片数据514缩放和旋转预测多普勒零切片数据516， 以消除相互相位和增益变化，从而提供预测多普勒数据518的最佳拟合版本。 应用误差估计函数524(例如结合等式3)来确定预测多普勒零切片数据518 的最佳拟合版本和多普勒零切片数据514的当前帧之间的差异，从而提供预 测误差数据520。

返回参考图4A-4B，并结合图7，方法400包括基于预测误差数据520 计算标准偏差数据528的步骤412。在实施例中，标准偏差函数530用于针 对每个距离仓i和每个信道j计算标准偏差数据528。标准偏差函数530将 预测误差数据520从功率单位转换为标准偏差单位，允许以与“表现良好”的 信道相同的方式对待“有噪声”的信道，而不必牺牲灵敏度或过采样阈值。在 实施例中，标准偏差函数530使用以下等式来确定每个单元的Mahalanobis距离:

其中，

取自协方差矩阵534

继续参考图4A-4B和7，方法400包括计算平均标准偏差数据536(g

因此，图7示出了用于计算平均标准偏差数据(根据方法400的步骤 412和414)的示例性数据转换过程，通过该过程，预测误差数据520和标 准偏差数据被输入到标准偏差函数530(例如，结合等式5)以产生标准偏 差数据528。标准偏差数据528然后通过使用平均函数(例如结合等式6) 被转换成平均标准偏差数据536。

根据各种实施例，并参考图4A-4B和8，方法400包括通过第一比较函 数544比较平均标准偏差数据536和对象探测阈值数据540的步骤416。对 象探测阈值数据540是包括每个距离仓的阈值的阈值向量。所述阈值被设置 为使得当平均标准偏差数据536超过该阈值时，则这被认为指示对象存在于 对应于距离仓的距离范围。当确定对象探测阈值数据540被平均标准偏差数 据536突破时，方法400经由开环更新步骤420遵循“是”路线，这将在下面 进一步描述。此外，对象探测数据548被设置为大于相应的对象探测阈值数 据540中的阈值的平均标准偏差数据536中的第一指数。在其他实施例中， 平均标准偏差数据536的最高元素也可以被设置为对象探测数据548(设该 元素已经越过阈值)。当确定平均标准偏差数据536没有突破对象探测阈值 数据540时，方法400经由步骤418遵循“否”路线。此外，对象探测数据548 被设置为指示不存在对象探测的现时值(例如-1)。

在步骤418中，通过第二比较函数546确定平均标准偏差数据536是否 大于异常探测阈值数据542中的阈值。与步骤416中一样，平均标准偏差数 据536是具有与平均标准偏差数据536相同数量的单元的向量，从而可以为 每个距离仓设置不同的阈值。异常探测阈值数据542中的阈值的值低于对象 探测阈值数据540中的相应指数的值。当步骤418的比较揭示平均标准偏差 数据没有超过异常探测阈值数据546时，方法400通过步骤428中的闭环更 新进行。当步骤418的比较确定异常探测阈值数据542被超过时，方法进行 到步骤422，以确定平均标准偏差数据536是否持续大于异常探测阈值数据 542。如果持久性被确定，则该条件将指示应该在步骤424中执行闭环更新。 如果持久性未被确定，则该条件将指示应该在步骤430中执行开环更新。可 以基于步骤418的条件来确定持久性，该条件为保持预定数量的连续帧。

方法步骤416至430用于设置对象探测数据548，并且还用于决定应该 遵循开环(见步骤420和430)还是闭环(见步骤424或426)更新过程。 当探测到对象时，以及当瞬时(非持续)异常干扰发生时，开环更新运行。 当对象和异常没有被探测到时，闭环更新运行，允许在无对象空间中保证更 新过程。当探测到持续异常时，闭环更新也会运行，因为变化不是瞬时的， 也不是目标，因此应调整参数。

根据各种实施例，步骤424和428的闭环更新包括更新预测多普勒零切 片数据516和协方差矩阵534。参考图10，根据示例性实施例示出了预测多 普勒零切片数据516的闭环更新过程的数据变换。预测更新功能562基于当 前多普勒零切片数据514和当前预测多普勒零切片数据516的时间导数(时 间变化率)554更新预测多普勒零切片数据516，以确定更新的预测多普勒 零切片数据

估计器参数:l

根据各种实施例，步骤424和428的闭环更新包括协方差矩阵534的更 新过程。参考图11，根据示例性实施例示出了协方差矩阵534的闭环更新过 程的数据变换。协方差更新函数566将预测误差数据520和协方差矩阵534 作为输入，并输出考虑当前预测误差数据520的数据分布的协方差矩阵的更 新版本。在一个示例中，协方差更新函数566包括以下等式:

对于每个距离仓i和每个信道j:

S

根据各种实施例，并参考图9，数据变换被示为预测多普勒零切片数据 的开环更新566的一部分。开环预测更新功能556使用预测多普勒零切片数 据516和预测多普勒零切片数据的变化率(预测漂移)554，并输出更新的 预测多普勒零切片数据，用于方法400的过程对于距离多普勒数据502的下 一输入帧使用。开环预测更新功能556基于预测漂移(变化率数据554)和 帧之间的时间步长来操作，以确定对当前预测多普勒零切片数据516进行的改变。开环预测更新函数556的示例性等式是:

根据一个示例，图8示出了对象探测552的数据转换和相关过程。图 4A-4B的方法步骤416至430由图8的数据转换和对象探测过程552体现。 当平均标准偏差数据536大于对象探测阈值数据540时(当在第一比较函数 544中比较来自相应指数的值时)，对象探测数据548被设置为超过对象探 测阈值的第一指数。如果平均标准偏差数据536的所有单元都小于相应的对 象探测阈值数据540，则对象探测数据548被设置为预定的现时值，例如-1。当平均标准偏差数据536大于异常探测阈值数据542并且对象探测数据548 被设置为现时值时(即，当平均标准偏差数据536在对象探测阈值数据540 和异常探测阈值数据542的阈值之间时)，则异常探测输出550被设置为指 示真。否则，异常探测输出550被设置为假。异常探测输出550然后被用于 确定应该使用闭环还是开环更新过程(如上所述)。更具体地，如果对象探测 数据548不等于现时值(即，探测到目标)或者异常探测输出为假，则使用 图9的开环更新过程(参见图4A-4B的步骤416、418、420和428)。如果 异常探测输出550为真，但它仅在小于预定值(代表持久性)的连续帧计数 中为真，则使用图9的开环更新过程(见图4A-4B的步骤422和430)。如 果异常探测输出550为真，并且对于大于预定值(代表持久性)的连续帧计 数为真，则使用图10和图11的闭环更新过程(见图4A-4B的步骤422和424)。

根据一些实施例，并参考图4A-4B和图6，方法400还包括近程泄漏 SRL衰减的步骤432。SRL衰减步骤432接收3D距离多普勒数据502和预 测多普勒零切片数据518的最佳拟合版本作为输入。预测多普勒零切片数据 518的最佳拟合版本用于从3D距离多普勒数据502中减去SRL扰动，以提 供在多普勒零仓处的3D距离多普勒数据的干净版本。对于其他多普勒仓， 假设干扰与已知复常数成比例地传播，该复常数是多普勒仓指数的函数，并 且从3D距离多普勒数据中减去计算的干扰传播值，以提供最终的干净的3D 距离多普勒数据。在步骤432中使用SRL衰减函数，并且在实施例中，该函 数包括以下等式:

SRL衰减函数适用于所有的距离仓i、所有的信道j和所有的多普勒仓 m。这里，kaiser是kaiser采样窗口的频率响应。

因此，方法400和由控制器204执行的SRL减轻计算模块241能够生 成对象探测数据548和SRL清洁的3D多普勒距离数据。通过将当前多普勒 零切片数据与多普勒零切片数据的动态更新预测进行比较，对象探测数据 548以避免错误探测的方式指示是否在近程区域中探测到目标。SRL清洁的 3D多普勒距离数据从接收的3D距离多普勒数据中减去SRL泄漏效应502。 根据图4A-4B的方法400的步骤432，这些输出被提供给对象探测计算模块243，用于进一步的对象探测过程，如这里将简要描述的。此外，作为步骤 432的一部分，距离多普勒能量图512(图5)被提供给对象探测计算模块 243，用于进一步的对象探测过程。

在实施例中，对象探测计算模块243被配置成从SRL减轻计算模块241 和方法步骤432接收各种输出。对象探测计算模块243被配置成在其上执行 对象探测和/或对象跟踪过程，并输出至少一个车辆控制命令(例如，至电子 控制系统118)。例如，对象探测计算模块243被配置成基于清洁的3D距离 多普勒数据估计对象的到达方向，从而允许更精确的结果。

应当理解，所公开的方法、系统和车辆可以不同于附图中所描绘的和本 文所描述的那些。例如，车辆100、控制系统102、USRR模块202、控制器 204和/或其各种部件可以不同于图1-3中描绘的和结合其描述的部件。此外， 应当理解，方法400的某些步骤可以不同于图4A-4B中描绘的和/或以上结 合图4A-4B描述的步骤(例如，通过参考图5至11)。类似地，可以理解， 上述方法的某些步骤可以同时发生，或者以不同于图4A-4B所示和/或以上 结合图5至图11所述的顺序发生。

虽然在前面的详细描述中已经给出了至少一个示例性实施例，但是应当 理解还存在大量的变化。还应当理解，一个或多个示例性实施例仅仅是示例， 并不旨在以任何方式限制本公开的范围、适用性或配置。相反，前面的详细 描述将为本领域技术人员提供实现一个或多个示例性实施例的便利路线图。 应当理解，在不脱离所附权利要求及其法律等同的范围的情况下，可以对元 件的功能和布置进行各种改变。