信号处理方法、装置及可读存储介质

本申请涉及激光探测技术领域，尤其涉及一种信号处理方法、装置及可读存储介质。

激光雷达，是以发射激光束探测目标的位置、速度等特征量的雷达系统。其工作原理是向目标发射探测信号，然后将接收到的从目标反射回来的信号与发射信号进行比较，作适当处理后，就可获得目标的有关信息，如目标距离、方位、高度、速度、姿态、甚至形状等参数，从而对飞机、导弹等目标进行探测、跟踪和识别。

对于激光雷达系统，其测距原理是在扫频周期内发射频率线性变化的连续波作为出射信号，出射信号的一部分作为本振信号，其余部分向外出射进行探测，被物体反射后返回的回波信号与本振信号有一定的频率差，通过测量频率差可以获得被探测目标与雷达之间的距离信息。

在调频连续波(Frequency-Modulated Continuous Wave，FMCW)系统中，发射信号经过空间中的一段距离击中目标物后发生漫反射。由于目标物体本身反射率有限，且经过目标物体漫反射后的回波信号向空间中大范围反射，在某个方向上接收到的回波信号往往很弱，信噪比很差。因此，需要一种有效的信号去噪算法对接收到的回波信号进行优化去噪以提高信噪比，这样才能提高FMCW系统探测的灵敏度。

发明内容

本申请实施例提供了一种信号处理方法、装置及可读存储介质，可以提高全频段范围内的距离探测精度。

第一方面，本申请实施例提供了一种信号处理方法，包括：

对待处理信号进行N级分解，得到2

根据待滤波频段确定目标分量层数，对所述目标分量层数中位于所述待滤波频段的分量进行小波阈值去噪，得到处理后的滤波信号；其中，所述待滤波频段为M个频段中的任意一个频段，所述M个频段覆盖全频段范围，M≥2；

在所述滤波信号满足预设条件的情况下，输出所述滤波信号；

在所述滤波信号不满足所述预设条件的情况下，按照预设顺序将下一个待滤波频段确定为所述待滤波频段，并执行所述根据待滤波频段确定目标分量层数，对目标分量层数中分量位于所述待滤波频段的分量进行小波阈值去噪，得到处理后的滤波信号，直至所述M个频段中的最后一个频段对应的滤波信号不满足所述预设条件，输出所述最后一个频段对应的滤波信号。

第二方面，本申请实施例提供了一种信号处理方法，包括：

对待处理信号进行N级分解，得到2

根据待滤波频段确定目标分量层数，对所述目标分量层数中位于所述待滤波频段的分量进行小波阈值去噪，得到处理后的滤波信号；

输出所述滤波信号。

第三方面，本申请实施例提供了一种信号处理装置，包括：

第一分解模块，用于对待处理信号进行N级分解，得到2

第一去噪模块，用于根据待滤波频段确定目标分量层数，对所述目标分量层数中位于所述待滤波频段的分量进行小波阈值去噪，得到处理后的滤波信号；其中，所述待滤波频段为M个频段中的任意一个频段，所述M个频段覆盖全频段范围，M≥2；

第一输出模块，用于在所述滤波信号满足预设条件的情况下，输出所述滤波信号；

第一确定模块，用于在所述滤波信号不满足所述预设条件的情况下，按照预设顺序将下一个待滤波频段确定为所述待滤波频段，并调用所述第一去噪模块根据待滤波频段确定目标分量层数，对所述目标分量层数中位于所述待滤波频段的分量进行小波阈值去噪，得到处理后的滤波信号，直至所述M个频段中的最后一个频段对应的滤波信号不满足所述预设条件，调用所述第一输出模块输出所述最后一个频段对应的滤波信号。

第四方面，本申请实施例提供了一种信号处理装置，包括：

第二分解模块，用于对待处理信号进行N级分解，得到2

第二去噪模块，用于根据待滤波频段确定目标分量层数，对所述目标分量层数中位于所述待滤波频段的分量进行小波阈值去噪，得到处理后的滤波信号；

第二输出模块，用于输出所述滤波信号。

第五方面，本申请实施例提供了一种信号处理装置，包括：处理器和存储器；其中，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序适于由处理器加载并执行本申请实施例第一方面或第二方面提供的方法步骤。

第六方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现本申请实施例第一方面或第二方面提供的方法。

本申请一些实施例提供的技术方案带来的有益效果至少包括：

在本申请一个或多个实施例中，可以通过按照预设的频段顺序依次尝试对待处理信号进行去噪处理，以确定噪声信号具体处于哪个频段，从而实现对该待处理信号在全频段范围内的精准去噪，相比于现有技术中只能够对低频段的噪声进行处理，提升了去噪精度，且扩展了有效探测的范围，进而增大FMCW系统的探测距离。另外，本申请实施例提供了几种新的滤波算法，通过增加小波系数分解的精度以及对不同频段的分量进行阈值处理，实现了不同频段范围内的去噪功能。

为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例中所需使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本申请实施例提供的一种车载的激光雷达分布示意图；

图2为本申请实施例提供的信号处理系统架构示意图；

图3为本申请实施例提供的三角波调制的FMCW系统的发射与回波信号的频率随时间变化的示意图；

图4a为经典小波阈值去噪算法的分解方式示意图；

图4b为经典小波阈值去噪算法在测距100米时的模拟结果示意图；

图4c为经典小波阈值去噪算法在测距200米时的模拟结果示意图；

图4d为经典小波阈值去噪算法在测距300米时的模拟结果示意图；

图4e为本申请实施例提供的一种小波阈值去噪算法的分解方式示意图；

图4f为本申请实施例提供的低通滤波小波阈值去噪算法在测距100米时的模拟结果示意图；

图4g为本申请实施例提供的低通滤波小波阈值去噪算法在测距200米时的模拟结果示意图；

图4h为本申请实施例提供的低通滤波小波阈值去噪算法在测距300米时的模拟结果示意图；

图4i为本申请实施例提供的带通滤波小波阈值去噪算法在测距100米时的模拟结果示意图；

图4j为本申请实施例提供的带通滤波小波阈值去噪算法在测距200米时的模拟结果示意图；

图4k为本申请实施例提供的带通滤波小波阈值去噪算法在测距300米时的模拟结果示意图；

图4l为本申请实施例提供的高通滤波小波阈值去噪算法在测距100米时的模拟结果示意图；

图4m为本申请实施例提供的高通滤波小波阈值去噪算法在测距200米时的模拟结果示意图；

图4n为本申请实施例提供的高通滤波小波阈值去噪算法在测距300米时的模拟结果示意图；

图5为本申请实施例提供的一种信号处理方法的流程示意图；

图6a为本申请实施例提供的一种全频段范围划分示意图；

图6b为本申请实施例提供的另外一种全频段范围划分示意图；

图6c为本申请实施例提供的一种信号处理方法在不同距离上的探测能力示意图；

图7a为本申请实施例提供的另外一种全频段范围划分示意图；

图7b为本申请实施例提供的另外一种全频段范围划分示意图；

图7c为本申请实施例提供的另外一种信号处理方法在不同距离上的探测能力示意图；

图8a为本申请实施例提供的另外一种全频段范围划分示意图；

图8b为本申请实施例提供的另外一种全频段范围划分示意图；

图8c为本申请实施例提供的另外一种信号处理方法在不同距离上的探测能力示意图；

图9为本申请实施例提供的另外一种信号处理方法的流程示意图；

图10为本申请实施例提供的一种信号处理方法在不同距离上的探测能力示意图；

图11为本申请实施例提供的另外一种信号处理方法在不同距离上的探测能力示意图；

图12为本申请实施例提供的另外一种信号处理方法在不同距离上的探测能力示意图；

图13为本申请实施例提供的一种信号处理装置的结构示意图；

图14为本申请实施例提供的另一种信号处理装置的结构示意图；

图15为本申请实施例提供的另一种信号处理装置的结构示意图；

图16为本申请实施例提供的另一种信号处理装置的结构示意图。

下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。

本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”等是用于区 别不同对象，而不是用于描述特定顺序。此外，术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其他步骤或单元。

图1示例性示出了一种车载激光雷达的分布示意图。如图1所示，车载的激光雷达(110a、110b、110c及110d)可分布于车辆的四个角落，可用于采集其辐射范围内(车辆周围)的点云数据。当然，激光雷达也可以根据探测需求分布于车辆的左侧、右侧、前侧、后侧、顶部等任意位置。其中，本申请实施例中的激光雷达为FMCW激光雷达。接下来以其中一个激光雷达110a为例进行说明。激光雷达110a可采集其辐射范围内的回波信号，根据发射信号和回波信号解算后获得去噪后的差频信号，并将去噪后的差频信号发送给车载终端120。具体的，信号处理装置根据发射信号和接收信号确定带有噪声的差频信号；并将差频信号进行信号处理得到去噪后的差频信号。车载终端120可对激光雷达110a获得的去噪后的差频信号进行处理得到点云数据，根据点云数据识别出车辆周围的障碍物类型、位置以及该障碍物的运动轨迹，并结合自身运行情况做出路径规划，生成驾驶策略。

图2示例性示出本申请实施例提供的一种信号处理系统架构示意图。如图2所示，FMCW激光雷达可以发出发射信号，发射信号经过空间中的一段距离里击中目标物体后发生反射返回回波信号，回波信号被FMCW雷达系统接收。回波信号与发射信号混频后产生差频信号。FMCW激光雷达的信号处理装置可以采用小波阈值去噪算法对该差频信号进行去噪处理，输出去噪后的差频信号给车载终端。在具体实现中，信号处理装置可以设置于该FMCW激光雷达，可以独立于该FMCW激光雷达，也可以设置于车载终端120，本申请实施例对此不做限定。本申请实施例中以信号处理装置设置于FMCW激光雷达为例进行说明，通过FMCW激光雷达采用小波阈值去噪算法对差频信号进行去噪处理。

不限于应用于车辆，本申请实施例提供的FMCW激光雷达还可以应用于机器人及无人机等设备中。也即是说，FMCW激光雷达输出去噪后的差频信号不限于发送给车载终端，在其他的应用场景中，还可以发送给机器人或无人机中的CPU等，本申请实施例对此不作限定。

图3示出了三角波调制的FMCW激光雷达的发射信号与回波信号的频率随时间变化的示意图。如图3所示：

假设一个与激光雷达之间的距离为R的目标，以速度为v向着激光雷达匀速运动(以远离激光雷达方向为正方向)，发射信号和回波信号的回波延迟为τ＝2(R+vt)/c，则在上扫频段和下扫频段，差频信号分别如下列公式(1)和(2)所示：

式中，f

可以看到，在FMCW激光雷达中，差频信号的频率绝对值与探测目标的距离呈线性正相关的关系，也就是说，目标越远，差频信号的频率越高，反之越低。

接下来介绍经典的小波区域去噪算法的分解方式。如图4a所示，经典的小波阈值去噪算法的核心是单边小波分解，具体过程如下：

(1)对带有噪声的信号进行一级小波分解得到cA和cD两个部分，cA与cD分别表示近似部分与细节部分。这是第1级分解。

(2)细节部分cD不作处理，对近似部分cA继续分解得到近似部分cAA和细节部分 cAD两个部分。这是第2级分解。

(3)细节部分cAD不作处理，进一步对近似部分cAA继续分解得到cAAA和cAAD两个部分。这是第3级分解。

(4)以此类推，每一级分解时都保持细节部分保持不变，只分解近似部分，直到第N级分解。具体的分解层数可以根据实际需要选取。

小波分解完成后，小波阈值去噪算法根据阈值规则对得到的各个小波分量部分进行阈值处理。

由于经典的小波阈值去噪算法有明显的低通滤波特点，结合图3示出的三角波调制的FMCW系统的发射信号与回波信号的频率随时间变化的示意图，可以看出，经典的小波阈值去噪算法存在以下问题：

(1)当目标距离较远时，回波信号处在中高频，这种情况下经典的小波阈值去噪的低通滤波性质导致在中高频的信号被削弱或滤除，算法失效。也就是说，如果回波信号处在中高频段，经典的小波算法不但不能达到去噪的效果，反而会将回波信号作为噪声削弱或滤除，造成探测失效。所以，经典的小波算法对近距离探测的回波信号有效，面对长距离的情况会恶化探测能力使探测失败，严重限制了实际FMCW激光雷达的应用。

(2)经典的小波阈值去噪的分解层数越多，低通滤波被滤掉的频率范围越大。回波信号必须要在一个更窄的低频范围内才能保证不被削弱或滤除。也就是说，分解层数越大，经典的小波阈值去噪算法对回波信号有效距离越近，更加严重影响了实际FMCW激光雷达应用。

(3)经典的小波阈值去噪算法的低通滤波的最小滤波范围由分解层数为1时决定，无法继续减小滤波范围。也就是说，在激光雷达的采样频率一定时，经典的小波阈值去噪算法有一个最大有效探测距离，无法调节使这个最大有效探测距离变得更大，严重影响了实际FMCW激光雷达应用。

图4b-图4d示例性示出了经典小波阈值去噪算法在的模拟结果示意图。图4b-图4d分别显示测距100米、200米和300米时的模拟结果。每张图中有上中下三张子图：上面子图显示无噪声信号的频谱，中间子图用于显示带噪声信号的频谱(信噪比为-15dB)，下面子图显示分解层数为1的经典小波去噪后信号的频谱。可以看出，经典小波阈值去噪算法具备明显的低通滤波特效。在测距100米，信号频率在被滤波的范围以外。而在测距200米时，信号强度被小波阈值去噪算法削弱。在测距300米时，信号强度为小波阈值去噪算法滤除。(4)如果要在不改变经典的小波阈值去噪算法的基础上增加最大有效探测距离，需要提高激光雷达的采样频率。也就是说，需要更快的硬件配合。这会大大增加FMCW信号处理部分的整体硬件要求和成本，限制FMCW激光雷达的应用。

因此，本申请实施例提供了几种新型的小波阈值去噪算法，与经典的小波阈值去噪算法相比，可以提高中远距离的探测性能。

图4e示例性示出了本申请实施例提供的一种小波阈值去噪算法的分解方式示意图。如图4e所示，小波阈值去噪算法对信号进行小波分解的具体过程如下：

(1)对带有噪声的信号进行一级小波系数分解得到cA低频部分和cD高频部分。

(2)使用(1)的分解方法，把cA继续分解得到cAA低频部分和cAD高频部分，把cD继续分解得到cDD高频部分和cDA低频部分。这是第2级分解。

(3)对上一级分解得到cAA,cAD,cDA,cDD四个部分分别继续分解得到cAAA,cAAD,cADA,cADD,cDAA,cDAD,cDDA,cDDD。这是第3级分解。

(4)以此类推......直到第N级分解。具体的分解层数可以根据实际需要选取。

可知，不限于图4e示出的三级小波系数分解，在具体实现中可以有更少或更多级的小波系数分解，本申请实施例对此不作限定。

基于图4e提供的小波阈值去噪算法的分解方式，本申请实施例提供了三种小波阈值去噪算法，分别实现低通滤波、带通滤波及高通滤波。接下来分别介绍这三种小波阈值去噪算法。

低通滤波小波阈值去噪算法：具体可以对小波系数分解后得到的多个分量中的高频分量进行阈值处理，其他分量保持不变。以二级分解为例，二级分解后可以得到四个分量：cAA,cAD,cDA,cDD后，只对得到的高频部分cDD进行阈值处理。其它部分保持不变。

图4f-图4h示例性示出了本申请实施例提供的低通滤波小波阈值去噪算法的模拟结果示意图。图4f-图4h分别显示测距100米、200米和300米时的模拟结果。每张图中有上中下三张子图：上面子图显示无噪声信号的频谱，中间子图用于显示带噪声信号的频谱(信噪比为-15dB)，下面子图显示采用本申请实施例提供的低通滤波小波阈值去噪算法去噪后信号的频谱。与图4b-图4d对比可以看出，本申请实施例提供的低通滤波小波阈值去噪算法被低通滤波的频率范围明显减小。具体从测距为200米时信号强度未被削弱可以看出。

带通滤波小波阈值去噪算法：具体可以对小波系数分解后得到的多个分量中的低频分量和高频分量进行阈值处理，其他分量保持不变。以二级分解为例，二级分解后可以得到四个分量：cAA,cAD,cDA,cDD后，只对得到的低频部分cAA及高频部分cDD进行阈值处理。其它部分保持不变。

图4i-图4k示例性示出了本申请实施例提供的带通滤波小波阈值去噪算法的模拟结果示意图。图4i-图4k分别显示测距100米、200米和300米时的模拟结果。每张图中有上中下三张子图：上面子图显示无噪声信号的频谱，中间子图用于显示带噪声信号的频谱(信噪比为-15dB)，下面子图显示采用本申请实施例提供的带通滤波小波阈值去噪算法去噪后信号的频谱。与图4b-图4d对比可以看出，本申请实施例提供的带通滤波小波阈值去噪算法具有明显的带通滤波的性质。具体从测距为200米时信号强度未被削弱，而测距为100米及300米时信号强度被削弱可以看出。高通滤波小波阈值去噪算法：具体可以对小波系数分解后得到的多个分量中的低频分量进行阈值处理，其他分量保持不变。以二级分解为例，二级分解后可以得到四个分量：cAA,cAD,cDA,cDD后，只对得到的低频部分cAA进行阈值处理。其它部分保持不变。

图4l-图4n示例性示出了本申请实施例提供的高通滤波小波阈值去噪算法的模拟结果示意图。图4l-图4n分别显示测距100米、200米和300米时的模拟结果。每张图中有上中下三张子图：上面子图显示无噪声信号的频谱，中间子图用于显示带噪声信号的频谱(信噪比为-15dB)，下面子图显示采用本申请实施例提供的高通滤波小波阈值去噪算法去噪后信号的频谱。与图4b-图4d对比可以看出，本申请实施例提供的高通滤波小波阈值去噪算法具有明显的高通滤波的性质。具体从测距为300米时信号强度未被削弱，而测距为100米及200米时信号强度被削弱可以看出。

可知，以上提到的阈值处理具体为：将幅值小于预设阈值的分量的小波系数设置为零。其中，该预设阈值为预先设置的临界值。具体地，若某分量的幅值小于预设阈值，则确定将该分量主要由噪声引起，则将该分量的小波系数设置为零，从而去除噪声。

接下来结合图1-图4n介绍本申请实施例提供的信号处理方法。图5示例性示出了本申请实施例提供的一种信号处理方法的流程示意图。如图5所示，信号处理方法可以包括以下几个步骤：

S501：对待处理信号进行N级分解，得到2

其中，N≥2，所述待处理信号为带噪声的信号。对待处理信号进行N级分解的方式可参考图4e示出的分解方式，此处不再赘述。分解得到的每个分量对应不同的频段范围。

在S501之前，该方法还可以包括：获取待处理信号。该待处理信号可以是图2实施例中提到的差频信号。

S502：根据待滤波频段确定目标分量层数，对所述目标分量层数中分量位于所述待滤波频段的分量进行小波阈值去噪，得到处理后的滤波信号。

具体地，所述待滤波频段为M个频段中的任意一个频段，所述M个频段覆盖全频段范围，M≥2。

可选地，M个频段连续相接。即M个频段中相邻频段不重叠。

可选地，M个频段中相邻频段部分重叠。

具体地，待处理信号即为图2实施例中提到的差频信号。对该差频信号进行N级分解后，可得到2

具体地，小波阈值去噪的方法可以包括但不限于以下几种：模极大值法去噪、相关性去噪、小波收缩阈值法去噪和平移不变量小波法去噪等。

S503：判断所述待滤波频段是否为所述M个频段中的最后一个频段；若是，执行S506；若否，执行S504或S505。

具体地，M个频段可以被划分为至少两个频段。本申请实施例提供的信号处理方法可以按照预设的顺序对上述至少两个频段进行小波阈值去噪处理。所述M个频段中的最后一个频段即为所述M个频段中唯一一个未被进行小波阈值去噪处理的频段，也即是说所述M个频段中的其他频段均已进行小波阈值去噪处理过。

可知，待处理信号可以包括噪声信号及差频信号。若在S502中将噪声信号完全滤除或部分滤除之后，处理后的滤波信号可包含差频信号。

S504：在所述滤波信号满足预设条件的情况下，输出所述滤波信号。

具体地，在S502和S504之间，该方法还包括：提取所述滤波信号中的差频信号。预设条件为所述差频信号提取成功。

可知，待处理信号可以包括噪声信号及差频信号。若在S502中将噪声信号完全滤除或部分滤除之后，处理后的滤波信号可包含差频信号。

具体地，若差频信号的频率位于上述待滤波频段中，则对应的分量经过小波阈值去噪处理后，差频信号会被滤除，那么差频信号提取失败；若差频信号的频率未位于上述待滤波频段中，则经过小波阈值去噪处理后，噪声被滤除或部分滤除，差频信号将容易被提取。

其中，从滤波信号中提取差频信号的具体方式可以是对滤波信号进行快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform，FFT)。

S505：在所述滤波信号不满足所述预设条件的情况下，按照预设顺序将下一个待滤波频段确定为所述待滤波频段，并执行所述S502。

具体地，若滤波信号不满足预设条件，表明噪声信号和差频信号均被滤除，说明对该待滤波频段进行滤波无法实现仅滤除噪声信号而不削弱差频信号，则需要将原始的待处理信号进行下一个频段的滤波处理。

本申请实施例中将上述全频段范围分为M个频段的方式有多种，可以是2个频段、3个频段甚至更多，根据信号处理的硬件运算能力、信号处理的精度要求等选择划分的频段个数，且每一种划分方式可以对应多种预设顺序。全频段范围分为2个频段时，预设顺序较简单；全频段范围分为3个或者3个以上频段时，预设顺序相对更复杂。为了表述起来更方便，以全频段范围分为3个频段为例进行说明；全频段范围分为3个以上频段时，与分为3个频段的处理逻辑相同。

接下来分别介绍三种分解方式。

方式一：低通+带通+高通(M＝3)

具体地，M个频段可以为低通频段(本申请实施例中可以将其称为第三低通频段)、带通频段及高通频段(本申请实施例中可以将其称为第三高通频段)。其中，第三低通频段为频率小于第五阈值的频段，带通频段为频率大于第六阈值且小于第七阈值的频段，第三高通频段为频率大于第八阈值的频段。其中，第五阈值大于或等于第六阈值，第七阈值大于或等于第八阈值。

图6a示例性示出了一种将全频段范围分解为3个频段的示意图。如图6a所示，全频段范围可被分为低通频段、带通频段及高通频段。相邻的频段连续相接。即第五阈值等于第六阈值，第七阈值等于第八阈值。每个频段的带宽可以相同也可以不同。

图6b示例性示出了另外一种将全频段范围分解为3个频段的示意图。如图6b所示，全频段范围可被分为低通频段、带通频段及高通频段。相邻的频段部分重叠。即第五阈值大于第六阈值，第七阈值大于第八阈值。每个频段的带宽可以相同也可以不同。

这种分解方式可以对应6种预设顺序：

第一种：所述第三低通频段、所述带通频段、所述第三高通频段。

第二种：所述第三高通频段、所述带通频段、所述第三低通频段。

第三种：所述带通频段、所述第三低通频段、所述第三高通频段。

第四种：所述第三低通频段、所述第三高通频段、所述带通频段。

第五种：所述第三高通频段、所述第三低通频段、所述带通频段。

第六种：所述带通频段、所述第三高通频段、所述第三低通频段。

以上述第一种为例，本申请实施例可以首先对第三低通频段确定为待滤波频段，根据第三低通频段确定目标分量层数，对目标分量层数中位于该待滤波频段的分量进行小波阈值去噪，得到处理后的滤波信号；若能够从该滤波信号中提取出差频信号，则输出该滤波信号。若无法从该滤波信号中提取出差频信号，则将带通频段确定为待滤波频段，根据带通频段确定目标分量层数，对目标分量层数中位于该待滤波频段的分量进行小波阈值去噪，得到处理后的滤波信号；若能够从该滤波信号中提取出差频信号，则输出该滤波信号。若无法从该滤波信号中提取出差频信号，则将第三高通频段确定为待滤波频段，根据第三高通频段确定目标分量层数，对目标分量层数中位于该待滤波频段的分量进行小波阈值去噪，得到处理后的滤波信号，此时无论能否从该滤波信号中提取出差频信号，都输出该滤波信号。

可以知道，对目标分量层数中位于低通频段的分量进行小波阈值去噪，即为差频信号的低通频段部分保持不变，对差频信号的其余部分进行噪声滤除，即可实现覆盖低通频段的滤波；对于目标分量层数中位于带通频段的分量进行小波阈值去噪，即为差频信号的带通频段部分保持不变，对差频信号的其余部分进行滤除，即可实现带通频段的滤波；对于目标分量层数中位于高通频段的分量进行小波阈值去噪，即为差频信号的高通频段部分保持不变，对差频信号的其余部分进行滤除，即可实现覆盖高通频段的滤波。

对不同频段对应的分量进行小波阈值去噪，可以提高不同探测距离对应的探测概率。通过低通、带通及高通频段的组合滤波，可以提高整个探测范围内的探测概率，以此提高FMCW激光雷达的有效探测距离，促进FMCW激光雷达的应用。

图6c示例性示出了分解方式一对应的信号处理方法在不同距离上的探测能力示意图。如图6c所示，分解方式一对应的信号处理方法在近距离、中距离和远距离上均具备探测能力。对某信号低通频段范围对应的分量进行小波阈值去噪处理，可以实现低通滤波，进而实现近距离的探测。同时对某信号低通频段范围及高通频段范围对应的分量进行小波阈值去噪处理，可以实现带通滤波，进而实现中距离的探测。对某信号高通频段范围对应的分量进行小波阈值去噪处理，可以实现高通滤波，进而实现远距离的探测。

具体地，对低通频段范围的分量进行阈值处理的方式可以参考图4e实施例中提到的低通滤波小波阈值去噪算法，此处不再赘述。

具体地，同时对低通频段范围及高通频段范围的分量进行阈值处理的方式可以参考图4e实施例中提到的带通滤波小波阈值去噪算法，此处不再赘述。

具体地，对高通频段范围的分量进行阈值处理的方式可以参考图4e实施例中提到的高通滤波小波阈值去噪算法，此处不再赘述。

方式二：宽带低通+窄带高通(M＝2)

具体地，M个频段可以为低通频段(本申请实施例中可以将其称为第一低通频段)、及高通频段(本申请实施例中可以将其称为第一高通频段)。其中，第一低通频段为频率小于第一阈值的频段，第一高通频段为频率大于第二阈值的频段。其中，第一阈值大于或等于第二阈值。第一低通频段的带宽(即范围长度)和第一高通频段的带宽可以根据信号处理的需要进行设置。以第一低通频段的带宽大于第一高通频段的带宽为例进行说明。

图7a示例性示出了一种将全频段范围分解为2个频段的示意图。如图7a所示，全频段范围可被分为低通频段及高通频段。相邻的频段连续相接。即第一阈值等于第二阈值。

图7b示例性示出了另外一种将全频段范围分解为2个频段的示意图。如图7b所示，全频段范围可被分为低通频段及高通频段。相邻的频段部分重叠。即第一阈值大于第二阈值。

这种分解方式可以对应2种预设顺序：

第一种：所述第一低通频段、所述第一高通频段。

第二种：所述第一高通频段、所述第一低通频段。

图7c示例性示出了分解方式二对应的信号处理方法在不同距离上的探测能力示图。如图7c所示，分解方式二对应的信号处理方法在近距离、中距离和远距离上均具备探测能力。由于本申请实施例中，低通频段的带宽较大，高通频段的带宽较小，对某信号的低通频段范围小波阈值去噪处理，可以实现高通滤波，进而实现远距离的探测。对某信号高通频段范围的分量进行小波阈值去噪处理，可以实现低通滤波，进而实现近距离及中距离的探测。

方式三：窄带低通+宽带高通(M＝2)

具体地，M个频段可以为低通频段(本申请实施例中可以将其称为第二低通频段)、及高通频段(本申请实施例中可以将其称为第二高通频段)。其中，第二低通频段为频率小于第三阈值的频段，第二高通频段为频率大于第四阈值的频段。其中，第三阈值大于或等于第四阈值。其中，第二低通频段的带宽(即范围长度)大于第二高通频段的带宽。

图8a示例性示出了一种将全频段范围分解为2个频段的示意图。如图8a所示，全频段范围可被分为低通频段及高通频段。相邻的频段连续相接。即第三阈值等于第四阈值。

图8b示例性示出了另外一种将全频段范围分解为2个频段的示意图。如图8b所示，全频段范围可被分为低通频段及高通频段。相邻的频段部分重叠。即第三阈值大于第四阈值。

这种分解方式可以对应2种预设顺序：

第一种：所述第二低通频段、所述第二高通频段。

第二种：所述第二高通频段、所述第二低通频段。

图8c示例性示出了分解方式三对应的信号处理方法在不同距离上的探测能力示图。如图8c所示，分解方式三对应的信号处理方法在近距离、中距离和远距离上均具备探测能力。由于本申请实施例中，低通频段的带宽较小，高通频段的带宽较大，对某信号的低通频段范围小波阈值去噪处理，可以实现高通滤波，进而实现远距离及中距离的探测。对某信号高通频段范围的分量进行小波阈值去噪处理，可以实现低通滤波，进而实现近距离的探测。

需要说明的是，随着分解层数的增加，每一个分量对应的频段带宽越窄。本申请实施 例中，对于全频段范围的分解可以参考分量分解的结果，以使M个频段中的任意一个频段可以与某一分量层数中的某一个或几个分量对应的频段一致。而采用某一特征的分解方式得到的M个频段，可以分别位于不同的分量层数中的某一个分量。示例性地，若采用方式二分解得到一个宽带低通频段及窄带高通频段，该宽带低通频段可对应第二分量层数中的低通频段对应的分量(如图4e中三级分解后得到的cDDD分量)；该窄带高通频点可对应第二分量层数中的高通频段对应的分量(如图4e中三级分解后得到的cAA分量)。

在本申请实施例中，可以通过按照预设的频段顺序依次尝试对待处理信号进行去噪处理，以确定噪声信号具体处于哪个频段，从而实现对该待处理信号在全频段范围内的精准去噪，相比于现有技术中只对低频段的噪声进行处理，提升了去噪精度，且扩展了有效探测的范围，进而增大FMCW系统的探测距离。

图9示出了本申请实施例提供的另外一种信号处理方法的流程示意图。如图9所示，信号处理方法可以包括以下几个步骤：

S901：对待处理信号进行N级分解，得到2

具体地，S901与S501一致，此处不再赘述。

S902：根据待滤波频段确定目标分量层数，对所述目标分量层数中分量位于所述待滤波频段的分量进行小波阈值去噪，得到处理后的滤波信号。

可选地，待滤波频段可以是低通频段，具体为频率小于第九阈值的频段，用于实现低通滤波。

具体地，对低通频段范围对应的分量进行阈值处理的方式可以参考图4e实施例中提到的低通滤波小波阈值去噪算法，此处不再赘述。图10示例性示出了对低通频段范围的分量进行阈值处理后本申请实施例在不同距离上的探测能力示图。如图10所示，对低通频段范围的分量进行小波阈值去噪，即为差频信号的低频部分保持不变，对差频信号其余的高频部分进行滤除，处理后可实现低通滤波，从而本申请实施例在近距离上具备优秀的探测能力。

可选地，待滤波频段可以是高通频段，具体为频率大于第十阈值的频段，用于实现高通滤波。

具体地，对高通频段范围的分量进行阈值处理的方式可以参考图4e实施例中提到的高通滤波小波阈值去噪算法，此处不再赘述。图11示例性示出了对高通频段范围的分量进行阈值处理后本申请实施例在不同距离上的探测能力示图。如图11所示，对高通频段范围的分量进行小波阈值去噪，即为差频信号的高频部分保持不变，对差频信号其余的低频部分进行滤除，处理后可实现高通滤波，本申请实施例在远距离上具备优秀的探测能力。

可选地，待滤波频段可以是低通频段及高通频段，具体为频率小于第十一阈值的频段及频率大于第十二阈值的频段，用于实现带通滤波。其中，第十一阈值小于第十二阈值。

具体地，同时对低通频段范围及高通频段范围的分量进行阈值处理的方式可以参考图4e实施例中提到的带通滤波小波阈值去噪算法，此处不再赘述。图12示例性示出了对带通频段范围的分量进行阈值处理后本申请实施例在不同距离上的探测能力示图。如图12所示，对带通频段范围的分量进行小波阈值去噪，即为差频信号的中间频段保持不变，对差频信号其余的低频部分和高频部分进行滤除，处理后可实现带通滤波，本申请实施例在中距离上具备优秀的探测能力。

可知，本申请实施例中提到的近距离、中距离及远距离为障碍物与激光雷达之间的距离。障碍物与激光雷达之间的距离决定了差频信号的频率。近距离、中距离及远距离为相对的概念，本申请实施例中对于这三者的具体数值不作限定。

S903：输出所述滤波信号。

可知，待处理信号可以包括噪声信号及差频信号。若差频信号的频率未位于上述待滤 波频段中，则经过小波阈值去噪处理后，噪声被滤除或部分滤除，差频信号可被提取。

本申请实施例提供了几种新的滤波算法，通过增加小波系数分解的精度以及对不同频段的分量进行阈值处理，可以实现不同频段范围内的去噪功能，扩大本申请实施例提供的滤波算法的适用场景。

下述为本申请装置实施例，可以用于执行本申请方法实施例。对于本申请装置实施例中未披露的细节，请参照本申请方法实施例。

请参见图13，其示出了本申请一个示例性实施例提供的信号处理装置的结构示意图。该信号处理装置可以通过软件、硬件或者两者的结合实现。信号处理装置130包括：第一分解模块1310、第一去噪模块1320、第一输出模块1330及第一确定模块1340。其中：

第一分解模块1310，用于对待处理信号进行N级分解，得到2

第一去噪模块1320，用于根据待滤波频段确定目标分量层数，对所述目标分量层数中位于所述待滤波频段的分量进行小波阈值去噪，得到处理后的滤波信号；其中，所述待滤波频段为M个频段中的任意一个频段，所述M个频段覆盖全频段范围，M≥2；

第一输出模块1330，用于在所述滤波信号满足预设条件的情况下，输出所述滤波信号；

第一确定模块1340，用于在所述滤波信号不满足所述预设条件的情况下，按照预设顺序将下一个待滤波频段确定为所述待滤波频段，并调用所述第一去噪模块1320根据待滤波频段确定目标分量层数，对所述目标分量层数中位于所述待滤波频段的分量进行小波阈值去噪，得到处理后的滤波信号，直至所述M个频段中的最后一个频段对应的滤波信号不满足所述预设条件，调用所述第一输出模块1330输出所述最后一个频段对应的滤波信号。

在一些可能的实施例中，所述M个频段连续相接。

在一些可能的实施例中，所述M个频段中相邻频段部分重叠。

在一些可能的实施例中，信号处理装置130还包括：提取模块，用于在第一去噪模块1320得到处理后的滤波信号之后，在第一输出模块1330在所述滤波信号满足预设条件的情况下，输出所述滤波信号之前，提取所述滤波信号中的差频信号；所述预设条件为所述差频信号提取成功。

在一些可能的实施例中，M＝2；

所述M个频段为第一低通频段及第一高通频段；所述第一低通频段为频率小于第一阈值的频段，所述第一高通频段为频率大于第二阈值的频段；

所述第一低通频段的带宽大于所述第一高通频段的带宽；所述第一阈值大于或等于所述第二阈值。

在一些可能的实施例中，所述预设顺序为：

所述第一低通频段、所述第一高通频段；或者

所述第一高通频段、所述第一低通频段。

在一些可能的实施例中，M＝2；

所述M个频段为第二低通频段及第二高通频段；所述第二低通频段为频率小于第三阈值的频段，所述第二高通频段为频率大于第四阈值的频段；

所述第二低通频段的带宽小于所述第二高通频段的带宽；所述第三阈值大于或等于所述第四阈值。

在一些可能的实施例中，所述预设顺序为：

所述第二低通频段、所述第二高通频段；或者

所述第二高通频段、所述第二低通频段。

在一些可能的实施例中，M＝3；

所述M个频段为第三低通频段、带通频段及第三高通频段；所述第三低通频段为频率 小于第五阈值的频段，所述带通频段为频率大于第六阈值且小于第七阈值的频段，所述第三高通频段为频率大于第八阈值的频段；

所述第五阈值大于或等于所述第六阈值，所述第七阈值大于或等于所述第八阈值。

在一些可能的实施例中，所述预设顺序为：

所述第三低通频段、所述带通频段、所述第三高通频段；或者

所述第三高通频段、所述带通频段、所述第三低通频段；或者

所述带通频段、所述第三低通频段、所述第三高通频段；或者。

所述第三低通频段、所述第三高通频段、所述带通频段；或者

所述第三高通频段、所述第三低通频段、所述带通频段；或者

所述带通频段、所述第三高通频段、所述第三低通频段。

在本申请实施例中，可以通过按照预设的频段顺序依次尝试对待处理信号进行去噪处理，以确定噪声信号具体处于哪个频段，从而实现对该待处理信号在全频段范围内的精准去噪，相比于现有技术中只对低频段的噪声进行处理，提升了去噪精度，且扩展了有效探测的范围，进而增大FMCW系统的探测距离。

请参见图20，其示出了本申请另一个示例性实施例提供的信号处理装置的结构示意图。该信号处理装置可以通过软件、硬件或者两者的结合实现。信号处理装置140包括：第二分解模块1410、第二去噪模块1420及第二输出模块1430。其中：

第二分解模块1410，用于对待处理信号进行N级分解，得到2

第二去噪模块1420，用于根据待滤波频段确定目标分量层数，对所述目标分量层数中位于所述待滤波频段的分量进行小波阈值去噪，得到处理后的滤波信号；

第二输出模块1430，用于输出所述滤波信号。

在一些可能的实施例中，所述目标频段为频率小于第九阈值的频段。

在一些可能的实施例中，所述目标频段为频率大于第十阈值的频段。

在一些可能的实施例中，所述目标频段为频率小于第十一阈值的频段及频率大于第十二阈值的频段；其中，所述第十一阈值小于所述第十二阈值。

本申请实施例提供了几种新的滤波算法，通过增加小波系数分解的精度以及对不同频段的分量进行阈值处理，可以实现不同频段范围内的去噪功能，扩大本申请实施例提供的滤波算法的适用场景。

请参见图15，为本申请实施例提供了另外一种信号处理装置的结构示意图。如图15所示，信号处理装置150可以包括：至少一个处理器1501，至少一个网络接口1504，用户接口1503，存储器1505，至少一个通信总线1502。

其中，通信总线1502用于实现这些组件之间的连接通信。

其中，用户接口1503可以包括显示屏(Display)、摄像头(Camera)，可选用户接口1503还可以包括标准的有线接口、无线接口。

其中，网络接口1504可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如WI-FI接口)。

其中，处理器1501可以包括一个或者多个处理核心。处理器1501利用各种借口和线路连接整个信号处理装置150内的各个部分，通过运行或执行存储在存储器1505内的指令、程序、代码集或指令集，以及调用存储在存储器1505内的数据，执行信号处理装置150的各种功能和处理数据。可选的，处理器1501可以采用数字信号处理(Digital Signal Processing，DSP)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)、可编程逻辑阵列(Programmable Logic Array，PLA)中的至少一种硬件形式来实现。处理器1501可集成中央处理器(Central Processing Unit，CPU)、图像处理器(Graphics Processing Unit，GPU)和调制解调器等中的一种或几种的组合。其中，CPU主要处理操作系统、用户界面 和应用程序等；GPU用于负责显示屏所需要显示的内容的渲染和绘制；调制解调器用于处理无线通信。可以理解的是，上述调制解调器也可以不集成到处理器1501中，单独通过一块芯片进行实现。

其中，存储器1505可以包括随机存储器(Random Access Memory，RAM)，也可以包括只读存储器(Read-Only Memory)。可选的，该存储器1505包括非瞬时性计算机可读介质(non-transitory computer-readable storage medium)。存储器1505可用于存储指令、程序、代码、代码集或指令集。存储器1505可包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储用于实现操作系统的指令、用于至少一个功能的指令(比如触控功能、声音播放功能、图像播放功能等)、用于实现上述各个方法实施例的指令等；存储数据区可存储上面各个方法实施例中涉及到的数据等。存储器1505可选的还可以是至少一个位于远离前述处理器1501的存储装置。如图15所示，作为一种计算机存储介质的存储器1505中可以包括操作系统、网络通信模块、用户接口模块以及信号处理应用程序。

在图15所示的信号处理装置150中，用户接口1503主要用于为用户提供输入的接口，获取用户输入的数据；而处理器1501可以用于调用存储器1505中存储的信号处理应用程序，并具体执行以下操作：

对待处理信号进行N级分解，得到2

根据待滤波频段确定目标分量层数，对所述目标分量层数中位于所述待滤波频段的分量进行小波阈值去噪，得到处理后的滤波信号；其中，所述待滤波频段为M个频段中的任意一个频段，所述M个频段覆盖全频段范围，M≥2；

在所述滤波信号满足预设条件的情况下，输出所述滤波信号；

在所述滤波信号不满足所述预设条件的情况下，按照预设顺序将下一个待滤波频段确定为所述待滤波频段，并执行所述根据待滤波频段确定目标分量层数，对目标分量层数中位于所述待滤波频段的分量进行小波阈值去噪，得到处理后的滤波信号，直至所述M个频段中的最后一个频段对应的滤波信号不满足所述预设条件，输出所述最后一个频段对应的滤波信号。

在一些可能的实施例中，所述M个频段连续相接。

在一些可能的实施例中，所述M个频段中相邻频段部分重叠。

在一些可能的实施例中，所述处理器1501得到处理后的滤波信号之后，所述在所述滤波信号满足预设条件的情况下，输出所述滤波信号之前，还用于执行：提取所述滤波信号中的差频信号；

所述预设条件为所述差频信号提取成功。

在一些可能的实施例中，M＝2；

所述M个频段为第一低通频段及第一高通频段；所述第一低通频段为频率小于第一阈值的频段，所述第一高通频段为频率大于第二阈值的频段；

所述第一低通频段的带宽大于所述第一高通频段的带宽；所述第一阈值大于或等于所述第二阈值。

在一些可能的实施例中，所述预设顺序为：

所述第一低通频段、所述第一高通频段；或者

所述第一高通频段、所述第一低通频段。

在一些可能的实施例中，M＝2；

所述M个频段为第二低通频段及第二高通频段；所述第二低通频段为频率小于第三阈值的频段，所述第二高通频段为频率大于第四阈值的频段；

所述第二低通频段的带宽小于所述第二高通频段的带宽；所述第三阈值大于或等于所 述第四阈值。

在一些可能的实施例中，所述预设顺序为：

所述第二低通频段、所述第二高通频段；或者

所述第二高通频段、所述第二低通频段。

在一些可能的实施例中，M＝3；

所述M个频段为第三低通频段、带通频段及第三高通频段；所述第三低通频段为频率小于第五阈值的频段，所述带通频段为频率大于第六阈值且小于第七阈值的频段，所述第三高通频段为频率大于第八阈值的频段；

所述第五阈值大于或等于所述第六阈值，所述第七阈值大于或等于所述第八阈值。

在一些可能的实施例中，所述预设顺序为：

所述第三低通频段、所述带通频段、所述第三高通频段；或者

所述第三高通频段、所述带通频段、所述第三低通频段；或者

所述带通频段、所述第三低通频段、所述第三高通频段；或者。

所述第三低通频段、所述第三高通频段、所述带通频段；或者

所述第三高通频段、所述第三低通频段、所述带通频段；或者

所述带通频段、所述第三高通频段、所述第三低通频段。

在本申请实施例中，可以通过按照预设的频段顺序依次尝试对待处理信号进行去噪处理，以确定噪声信号具体处于哪个频段，从而实现对该待处理信号在全频段范围内的精准去噪，相比于现有技术中只对低频段的噪声进行处理，提升了去噪精度，且扩展了有效探测的范围，进而增大FMCW系统的探测距离。

本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质中存储有指令，当其在计算机或处理器上运行时，使得计算机或处理器执行上述图5所示实施例中的一个或多个步骤。上述信号处理装置的各组成模块如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在所述计算机可读取存储介质中。

请参见图16，为本申请实施例提供了另外一种信号处理装置的结构示意图。如图16所示，所述信号处理装置160可以包括：至少一个处理器1601，至少一个网络接口1604，用户接口1603，存储器1605，至少一个通信总线1602。

其中，通信总线1602用于实现这些组件之间的连接通信。

其中，用户接口1603可以包括显示屏(Display)、摄像头(Camera)，可选用户接口1603还可以包括标准的有线接口、无线接口。

其中，网络接口1604可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如WI-FI接口)。

其中，处理器1601可以包括一个或者多个处理核心。处理器1601利用各种借口和线路连接整个信号处理装置160内的各个部分，通过运行或执行存储在存储器1605内的指令、程序、代码集或指令集，以及调用存储在存储器1605内的数据，执行信号处理装置160的各种功能和处理数据。可选的，处理器1601可以采用数字信号处理(Digital Signal Processing，DSP)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)、可编程逻辑阵列(Programmable Logic Array，PLA)中的至少一种硬件形式来实现。处理器1601可集成中央处理器(Central Processing Unit，CPU)、图像处理器(Graphics Processing Unit，GPU)和调制解调器等中的一种或几种的组合。其中，CPU主要处理操作系统、用户界面和应用程序等；GPU用于负责显示屏所需要显示的内容的渲染和绘制；调制解调器用于处理无线通信。可以理解的是，上述调制解调器也可以不集成到处理器1601中，单独通过一块芯片进行实现。

其中，存储器1605可以包括随机存储器(Random Access Memory，RAM)，也可以包括只读存储器(Read-Only Memory)。可选的，该存储器1605包括非瞬时性计算机可读介 质(non-transitory computer-readable storage medium)。存储器1605可用于存储指令、程序、代码、代码集或指令集。存储器1605可包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储用于实现操作系统的指令、用于至少一个功能的指令(比如触控功能、声音播放功能、图像播放功能等)、用于实现上述各个方法实施例的指令等；存储数据区可存储上面各个方法实施例中涉及到的数据等。存储器1605可选的还可以是至少一个位于远离前述处理器1601的存储装置。如图16所示，作为一种计算机存储介质的存储器1605中可以包括操作系统、网络通信模块、用户接口模块以及信号处理应用程序。

在图16所示的信号处理装置160中，用户接口1603主要用于为用户提供输入的接口，获取用户输入的数据；而处理器1601可以用于调用存储器1605中存储的信号处理应用程序，并具体执行以下操作：

对待处理信号进行N级分解，得到2

根据待滤波频段确定目标分量层数，对所述目标分量层数中位于所述待滤波频段的分量进行小波阈值去噪，得到处理后的滤波信号；

输出所述滤波信号。

在一些可能的实施例中，所述目标频段为频率小于第九阈值的频段。

在一些可能的实施例中，所述目标频段为频率大于第十阈值的频段。

在一些可能的实施例中，所述目标频段为频率小于第十一阈值的频段及频率大于第十二阈值的频段；其中，所述第十一阈值小于所述第十二阈值。

本申请实施例提供了几种新的滤波算法，通过增加小波系数分解的精度以及对不同频段的分量进行阈值处理，可以实现不同频段范围内的去噪功能，扩大本申请实施例提供的滤波算法的适用场景。

本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质中存储有指令，当其在计算机或处理器上运行时，使得计算机或处理器执行上述图9所示实施例中的一个或多个步骤。上述信号处理装置的各组成模块如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在所述计算机可读取存储介质中。

在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用软件实现时，可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行所述计算机程序指令时，全部或部分地产生按照本申请实施例所述的流程或功能。所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者通过所述计算机可读存储介质进行传输。所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线(Digital Subscriber Line，DSL))或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。所述计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质，(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如，数字多功能光盘(Digital Versatile Disc，DVD))、或者半导体介质(例如，固态硬盘(Solid State Disk，SSD))等。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，该程序可存储于计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。而前述的存储介质包括：制度存储器(Read Only Memory，ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)、磁碟或者光盘等各种可存储程序代码的介质。在不冲突的情况下，本实施例和实施方案中的技术特征可以任意组合。

以上所述的实施例仅仅是本申请的优选实施例方式进行描述，并非对本申请的范围进行限定，在不脱离本申请的设计精神的前提下，本领域普通技术人员对本申请的技术方案作出的各种变形及改进，均应落入本申请的权利要求书确定的保护范围内。