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针对汽车防撞雷达的信号处理

2018-02-26马蕾赵雨虹

电子技术与软件工程 2018年14期

马蕾 赵雨虹

摘要 当今,汽车雷达技术的应用范围很广泛,它不仅能在防撞系统中使用,还能在自适应巡航控制系统和无人驾驶系统中得到应用,这证明了雷达技术具有很高的研究价值。与其它技术相比,微波防撞雷达具有非同寻常的优点,我们将在后文中进行详细说明其具有的适应性强、范围宽、精准度高以及反应速度快等优点。经过前人长期的研究与发展,防撞雷达及其相应的信号处理技术也逐渐成为这一领域的研究热点,理论和技术的发展也都越来越成熟。我们将从汽车防撞雷达的现状以及雷达网络系统构造等方面进行简要的论述,在已有研究成果的基础上,探索雷达信号技术的应用前景和发展方向。

【关键词】汽车防撞雷达 信号研究 雷达网络系统

1 研究背景与意义

长久以来,交通安全问题都是一个关注度颇高的话题,因为每年都有很多交通事故发生。近年来,国家部门针对交通安全问题的法律法规也在不断完善,交通事故的总体发生数量在不断缩小,但是缩小的幅度并不明显,总体交通事故的数量依然不容乐观。另外,交通事故引起的人员伤亡和财物损失也是不能忽视的。根据相关的数据资料研究可以看出,超过百分之八十的交通事故是由于驾驶员无法及时反应或在判断问题上出现失误造成的。尤其是在汽车碰撞和追尾的交通事故中,事故发生的部分原因是由于天气或其他原因使驾驶员无法明确前方是否存在障碍物,而更多情况下是因为驾驶员针对危险情况没有时间进行安全防范。因此,单单从交通安全宣传层面上降低交通事故的效果是极其有限的。我们应从源头考虑,并从技术层面上着手处理这类问题。如果某种设备可以预先感知到汽车前方的危险情况并提醒驾驶员,或汽车自行采取相应的安全举措,这样就可以有效杜绝汽车碰撞和追尾交通事故的发生。本文就是基于这种汽车防撞雷达,对信号处理的方式进行研究。

2 汽车防撞雷达的研究现状

当前,想要提升汽车行驶的安全性,汽车防撞雷达是必不可少的存在。通过系统的雷达信号对目标进行观察,接收并分析目标所反馈的信号,可以获得目标的地理位置、速度以及准确方位。根据目标信息,系统可以协助驾驶员完成针对危险的预判,有效提升行车安全。同时,汽车雷达还可以应用于车道变换辅助系统和盲点检测系统,在车辆变道时对周围车辆情况进行探测,可以对驾驶者看不到的视野盲区进行探测和预警,可见汽车防撞雷达系统是一种广泛应用于车辆安全系统的关键技术。在智能汽车科研领域,如果缺少汽车防撞雷达,汽车无人驾驶功能也只是空想。因此,对车辆防撞雷达及其相应的信号系统进行研究有着长远的意义。

现阶段,汽车防撞雷达中用于探测的信号包括激光、红外、超声波和微波信号四种。激光具有测量距离长的优点,同时也表现出高精度的特点。但是激光信号在近距离测量中表现出严重的不足,因为需要特殊的光学窗口,因此探测面小,且设备探测空容易被灰尘和污物堵住,对探测效果造成严重影响。相比而言,红外线探测在近距离测量中具有优势,而他的缺点也很明显,因为红外信号受温度变化的干扰严重,也会受到探测目标颜色变化的影响。超声波信号的特点是适合三米内的较短距离测量工作,在倒车雷达中有广泛的应用,但是响应速度较慢,而且也和红外信号一样,容易受到温度变化的影响。而微波雷达的出现,使我们看到了希望,微波雷达能够克服恶劣天气,对环境的依赖程度很低,能够在各种环境条件下稳定工作,微波的自身性质也决定了微波雷达有反应速度快的优势。因此,微波雷达在未来汽车防撞雷达发展趋势中必定占据主流市场。此外,微波雷达在车辆防撞系统中的应用逐渐受到高校、科研院所的重视,这也将成为未来研究的热点。

3 汽车防撞雷达信号处理概述

3.1 微波信号雷达概述

微波信号雷达在许多领域都有应用,实践中的应用技术也有较成熟的发展,具有扎实的理论基础,信号处理的方式也很多。但并不是所有的信号处理方式都能适用于汽车防撞雷达的研究,在此之前我们需要结合汽车防撞雷达在实际应用中的状况,对微波信号进行更加深入的研究,对雷达信号的适用性进行研究,进而探索信号的处理方式和雷达网络系统的构造。汽车雷达信号具有连续性的特点,从分析可以看出,汽车领域的防撞雷达主要有两种,脉冲型雷达和连续波型雷达。在脉冲雷达中,可以共用其收发信号的天线,在信号收发和转换过程中会存在一定的时间差,这会使雷达在探测距离方面将存在盲区。而在连续波雷达中具有独立的收发天线,发射和接收信号所使用的设备可以同时工作,发射出的信号波在到达目标时会产生延时,这可以在一定程度上抵消脉冲雷达本身所具有的误差。因此,在汽车防撞雷达的应用领域,更多的采用连续波雷达。从汽车防撞雷达信号的波形我们可以发现,汽车防撞雷达信号可以采用调频或者连续波。连续波在测量物体速度方面具有优势,而在测量物体距离上存在不足。而线性连续波在测试过程中能够兼顾物体的速度和距离,雷达探测信号模式的选择也很简单,在应用实践中的发展也相对成熟,因此在防撞雷达的研究和应用领域占据着主流的地位。

3.2 雷达信号处理的干扰因素

雷达接收的信号为随机信号,经过混频之后的信号也具有随机性。混频之后的信号中不仅包含随机目标的信号,还包括其它范围内的噪声信号,因此会对后续的测频工作造成巨大的障碍。在实践应用过程中,这种信号的发送和接收方式本身有其复杂性和专业性,不容易理解,因此需要对相关技术理论进行研究,以汽车防撞雷达信号处理为目标,研究信号处理方式和雷达网络系统的结构。

在雷达接收到的信号中,除了接收机内部的运行产生的热噪声会对信号造成干扰外,信号还可能会受到地杂波、气象杂波等外界环境的干扰。不同的环境会对雷达信号造成不同程度的干扰,在进行雷达探测和接收时使用的方法也有所差别。杂波干扰信号的强度较大,区域性特征明显。杂波干扰信号经过处理之后,其频带往往只占据接收机中频带显示较宽的一部分。对于这种情况,雷达对于杂波干扰信号不能简单作为其他探测雷达独立信号的叠加。因为可以从雷达发射信号的频率上做出区分。因此,对于这类雷达的噪聲与杂波信号叠加形成的干扰因素非常复杂。

4 汽车防撞雷达的信号网络系统

4.1 雷达信号网络系统构成

在汽车雷达的实践应用过程中,由于道路的复制性,车辆前方目标也会相应的呈现出多样性等特定,要在复杂的道路状况中完成对汽车前方多目标的观测,对雷达信号及时跟踪有一定的难度,不能仅利用单一雷达对目标发射探测信号。针对这种情况,雷达网络系统结构具有其特殊的优势。理论上可以看出,雷达网络系统包含多种构成模式,其中集中式和分布式的应用范围很广,在实践中表现出良好的适应性,而混合式和多级式的结构模式具有新兴技术特点,可以应对更多实践中出现的复杂情况。在汽车防撞雷达应用较多的集中式雷达系统中我们可以发现,首先通过目标观测的時间先后顺序可以完成对测量点的分类,合理的进行时间顺序上的融合处理。在完成时间因素的设置之后,可以通过对处于同一探测时间的多个雷达进行空间范围上的分布安排,进行空间融合处理,这一过程包括了雷达网络系统对目标进行综合跟踪的全面记录,同时也体现了雷达探测系统对目标状态特点的全过程捕捉和记录。这种分布式的雷达网络系统可以在各个雷达按照系统预先设定完成观测程序之后,将信号反馈数据传送到汽车中心控制系统,然后由中心控制系统把接收到的雷达信号进行合理的整合,对雷达探测到的外界环境进行推测。如今的混合式和多级式雷达也是在这两种方式基础上的发展。这种由四个雷达构成的分布式网络结构如图1所示。

4.2 雷达信号网络系统的优势

同集中式雷达系统相比,分布式机构具有造价低、可靠性高等特点,并且拥有与之相当的性能。汽车雷达信号网络系统的目标是基于各传感器分离观测信息,通过对信息的优化组合导出更多的有效信息。这是最佳的信号处理方式,它的最终目的是利用多个传感器共同或联合操作的优势,来提高整个传感器系统的有效性。在汽车雷达系统所工作的复杂环境中,要获得前方多目标的距离测量和跟踪,只有通过对来自多个雷达所提供的数据进行数据融合处理,才能获得满意的结果。与单个雷达相比,雷达网络系统的复杂性大大增加,由此会产生一些不利因素,如成本的提高和设备尺寸以及功耗的增大。但是总的说来,雷达网络系统有着单个雷达不可比拟的优势。主要表现为系统应用能力和使用寿命的增加,在有部分雷达不能利用或受到干扰,或某个目标不在覆盖范围时,总还会有一部分雷达可以提供信息,使系统能够不受干扰继续运行,这样可以使检测概率大大增加。同时信号网络系统实现了空间覆盖范围的拓展,因为多个雷达交叠覆盖的作用方式,空间覆盖范围得到扩大,部分雷达可以探测其他雷达所无法探测的地方,进而增加了系统的监测范围和有效性。此外,信号网络系统也增加了雷达系统的整体可信度,多个雷达的配合工作能够同时确认同一目标,在空间分辨力方面也有所提高,多个雷达可以获得比任何单一雷达更高的分辨力,多雷达相互配合使用,具有内在的容错率,这也在一定程度上改善了系统的可靠性。

5 结论与展望

综上所述,汽车防撞微波雷达在信号处理方面,相比其他技术的防撞雷达具有环境适应能力强,测量范围广,精度高,响应时间快等特点。一直以来它都是各企业单位、科研院所的研究热点。汽车雷达作为一种可行的辅助装置,需要同时对多个目标实现高分辨测距、以及范围监测,而且有成本低、体积小的特点。由于汽车雷达一般安装在距离地面一米左右的高度,地杂波的影响很大,这一点有待提高,除此以外,道路上除了车辆外,各种交通标志及路边行人、树木都增加了有用目标检测的难度,对未来的研究工作提出了新的挑战。

展望未来,需要做的工作主要是在信号处理功能实现的基础上降低成本。随着集成度和软件设计性能的不断提高,在具体设计时可以考虑采用合适的技术来实现信号处理部分。另外,任何一种传感器都不是万能的,汽车安全设计还需要对信号处理的手段进行探索和优化,这样能得到更为满意的结果。

参考文献

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