基于STFT的汽車?yán)走_(dá)抗干擾處理方法

黃志忠

(桂林航天工業(yè)學(xué)院，廣西 桂林 541004)

0 引言

高級(jí)駕駛輔助系統(tǒng)(Advanced Driving Assistance System,ADAS)通過障礙物檢測、交通標(biāo)志識(shí)別、車輛和駕駛員狀態(tài)監(jiān)控、通信等技術(shù)手段來避免交通事故的發(fā)生，從而提高駕駛的安全性和自動(dòng)駕駛的可靠性。毫米波雷達(dá)具有全天時(shí)全天候工作能力，在檢測障礙物和環(huán)境感知方面具有諸多優(yōu)勢，是ADAS系統(tǒng)中重要的傳感器。

毫米波汽車?yán)走_(dá)的應(yīng)用場景主要有2個(gè)方面[1]：

(1)盲點(diǎn)檢測

毫米波雷達(dá)位于車輛周圍(前面、后面、側(cè)面或車輛4個(gè)角)，檢測駕駛員視覺幾乎看不到的位置，主要用于車輛起步和停靠或泊車輔助。該場景下雷達(dá)探測距離一般小于10 m，主要由24 GHz短程雷達(dá)完成。

(2)自適應(yīng)巡航控制

毫米波雷達(dá)位于車輛前部和側(cè)面，探測前方遠(yuǎn)處的車輛或其他障礙物，適用于一般駕駛和自動(dòng)駕駛的告警。該模式下對雷達(dá)的檢測信噪比和作用距離(最大200 m或更遠(yuǎn))要求較高，主要由24 GHz或77 GHz中遠(yuǎn)程雷達(dá)實(shí)現(xiàn)[2]。

汽車?yán)走_(dá)在復(fù)雜的交通環(huán)境中工作，面臨著許多有意或無意的干擾，其中以附近工作的同類型汽車?yán)走_(dá)的干擾為主，導(dǎo)致目標(biāo)檢測時(shí)出現(xiàn)嚴(yán)重的虛警或漏警問題。本文首先介紹了幾種國內(nèi)外研究較多的抗干擾技術(shù)，然后從實(shí)用的角度介紹了基于短時(shí)傅里葉變換(Short-Time Fourier Transform,STFT)的抗干擾處理方法，通過仿真表明其有效性。

1 汽車?yán)走_(dá)抗干擾方法

由于頻譜資源和系統(tǒng)體積的限制，汽車?yán)走_(dá)一般工作在24 GHz或77 GHz頻段。工作于密集射頻信號(hào)環(huán)境中的汽車?yán)走_(dá)隨時(shí)會(huì)受到干擾，例如后面汽車的前視雷達(dá)、迎面而來的汽車?yán)走_(dá)、轉(zhuǎn)彎匯車的側(cè)視雷達(dá)等。當(dāng)前學(xué)者們從理論上研究的抗干擾技術(shù)，主要包括空域規(guī)避和發(fā)射復(fù)雜雷達(dá)波形2種方法。

(1) 空域規(guī)避：通過使用窄波束和電子掃描波束的方式，減少發(fā)射信號(hào)空間重疊的可能性。如遠(yuǎn)距汽車巡航控制雷達(dá)的發(fā)射波束寬度設(shè)置為10°左右，在方位上采用波束形成方式掃描覆蓋區(qū)域。還有相關(guān)研究通過自適應(yīng)波束形狀，在特定方向形成接收凹口以抑制干擾。采用窄波束或自適應(yīng)波束形成無疑會(huì)使毫米波雷達(dá)設(shè)計(jì)成本急劇增加，而且強(qiáng)干擾依然能夠從天線旁瓣進(jìn)入接收機(jī)。如果在凹口方向或波束盲區(qū)存在重要目標(biāo)，還會(huì)造成目標(biāo)信息的丟失。所以，空域規(guī)避處理方法在汽車?yán)走_(dá)的實(shí)際使用中非常有限。

(2) 發(fā)射復(fù)雜雷達(dá)波形：在時(shí)域或頻域上對雷達(dá)發(fā)射信號(hào)波形進(jìn)行設(shè)計(jì)，使其具有獨(dú)特性，避免相干信號(hào)的干擾。如在時(shí)間上隨機(jī)改變調(diào)頻連續(xù)波chirp的斜率，在頻域上改變調(diào)頻連續(xù)波的開始頻率和截止頻率。或者對發(fā)射信號(hào)進(jìn)行相位編碼，采用正交編碼、偽隨機(jī)編碼、噪聲編碼等方式以獲得良好的抗干擾性能[3]。編碼長度越長其抗干擾效果越好，但是信號(hào)產(chǎn)生電路會(huì)更復(fù)雜，信號(hào)處理硬件和算法設(shè)計(jì)難度大幅增加，導(dǎo)致系統(tǒng)成本上升。其次，相位編碼信號(hào)會(huì)受多普勒頻移的影響，對目標(biāo)檢測不利。復(fù)雜波形在頻域上相當(dāng)于擴(kuò)展帶寬，使雷達(dá)前端設(shè)計(jì)帶寬增加，干擾信號(hào)更容易進(jìn)入系統(tǒng)。

2 基于STFT的處理方法

從低成本和可靠性的角度考慮，還是采用一般的線性調(diào)頻連續(xù)波(LFMCW)信號(hào)，頻域上是一個(gè)chirp信號(hào)。如果雷達(dá)在一個(gè)探測周期內(nèi)發(fā)射一段連續(xù)線性掃頻信號(hào)，那么目標(biāo)反射的回波與發(fā)射信號(hào)混頻后就會(huì)得到一個(gè)差頻信號(hào)，頻率差Δf與目標(biāo)距離R成正比，它們的關(guān)系為：

(1)

式中,c為光速；T為掃頻時(shí)間；B為掃頻帶寬。

常規(guī)的線性調(diào)頻體制雷達(dá)發(fā)射信號(hào)及信號(hào)處理相對比較簡單，如圖1所示，只要對混頻去斜后的基帶信號(hào)采樣做快速傅里葉變換(FFT)，然后通過檢測頻率點(diǎn)即可換算出目標(biāo)的距離。

圖1 LFMCW雷達(dá)工作原理Fig.1 Working principle of LFMCW radar

在復(fù)雜的交通環(huán)境中，同頻段同體制的汽車?yán)走_(dá)之間極易造成相互干擾，會(huì)導(dǎo)致虛假目標(biāo)的產(chǎn)生，如果干擾信號(hào)幅度太大(直達(dá)波)，甚至?xí)?dǎo)致無法檢測目標(biāo)。

根據(jù)式(1)可知，如果存在一個(gè)真實(shí)的目標(biāo)，其反射回波經(jīng)過去斜以后是一個(gè)單頻信號(hào)，其頻譜在時(shí)間分布上呈一條直線，并且其頻率值對應(yīng)一個(gè)相應(yīng)的距離,即時(shí)延。再者，不同雷達(dá)之間工作是不同步的，其時(shí)間幾乎不可能對準(zhǔn)。基于以上2點(diǎn)，可以采用STFT處理方法，將真實(shí)目標(biāo)和干擾信號(hào)分離。

STFT也稱滑窗式或分時(shí)傅里葉變換，是一種簡單有效的時(shí)頻分析方法。其基本原理是將信號(hào)在時(shí)間軸上分段截取，截取長度由所選窗函數(shù)決定，然后對窗內(nèi)信號(hào)進(jìn)行傅里葉變換得到頻譜[4-5]。滑動(dòng)時(shí)間窗，不斷重復(fù)以上操作，直到信號(hào)結(jié)束。最后將所有變換結(jié)構(gòu)按照先后順序排列，可得到信號(hào)的時(shí)變頻譜。其計(jì)算方法為：

(2)

式中，x(n)為信號(hào)；w(n-k)為窗函數(shù)；L為窗函數(shù)長度。

基于STFT的處理步驟如圖2所示，對混頻去斜以后的基帶信號(hào)進(jìn)程AD采樣，然后做STFT。分析其頻譜在時(shí)間上是否呈直線連續(xù)分布，如果不是，則為干擾信號(hào)，通過幅值門限將其濾除。重復(fù)以上分析，直到剩余頻譜呈直線分布或沒有可檢測到的頻譜分量。如果存在呈直線分布的頻譜，標(biāo)記頻譜出現(xiàn)時(shí)間，再將信號(hào)反變換恢復(fù)到時(shí)域。將時(shí)域信號(hào)做FFT，恒虛警檢測目標(biāo)，然后將目標(biāo)距離與頻譜出現(xiàn)時(shí)間做對比，如果一致則為真實(shí)目標(biāo)，否則為虛假目標(biāo)。

圖2 信號(hào)處理流程Fig.2 Signal processing flow

基于STFT域的處理方法，要求雷達(dá)前端和量化位數(shù)有足夠的動(dòng)態(tài)范圍，能夠同時(shí)對強(qiáng)干擾信號(hào)和小目標(biāo)進(jìn)行線性處理。通過分析可得，如果存在同向同斜率的線性調(diào)頻干擾信號(hào)，則會(huì)出現(xiàn)虛假目標(biāo)。如果存在反向或不同斜率的線性調(diào)頻干擾信號(hào)，則會(huì)把噪底抬高甚至?xí)蜎]真實(shí)目標(biāo)。上述方法對這些干擾均可做到很好的抑制。

3 仿真驗(yàn)證

存在同向同斜率干擾信號(hào)的仿真結(jié)果如圖3所示。

(a) 信號(hào)時(shí)頻特性

(b) 直接FFT的檢測結(jié)果

(c) STFT的時(shí)頻分布圖3 同向同斜率干擾信號(hào)仿真結(jié)果Fig.3 Simulation results of same direction and same slopeinterference signals

對于同向同斜率干擾信號(hào)，直接對混頻去斜后的基帶信號(hào)進(jìn)行FFT，可以發(fā)現(xiàn)有2個(gè)目標(biāo)的存在。但是對信號(hào)進(jìn)行STFT后發(fā)現(xiàn)，150 m處目標(biāo)對應(yīng)的頻率分量出現(xiàn)時(shí)間在同步脈沖延遲4 μs處而非1 μs，所以可以判斷該目標(biāo)為虛假目標(biāo)。

圖4～圖7分別為存在同向不同斜率干擾信號(hào)和存在反向調(diào)制干擾信號(hào)的仿真結(jié)果。

(a) 信號(hào)時(shí)頻特性

(b) 直接FFT的檢測結(jié)果

(c) STFT的時(shí)頻分布圖4 同向不同斜率干擾信號(hào)仿真結(jié)果Fig.4 Imulation results of jamming signals modulated by different slopes in the same direction

(a) 幅度濾波后的STFT的時(shí)頻分布

(b) 幅度濾波后的檢測結(jié)果圖5 本文方法處理同向不同斜率干擾信號(hào)的仿真結(jié)果Fig.5 Simulation results of jamming signals modulated by different slopes in the same direction processed by the proposed method

(a) 信號(hào)時(shí)頻特性

(b) 直接FFT的檢測結(jié)果

(c) STFT的時(shí)頻分布圖6 反向調(diào)制干擾信號(hào)的仿真結(jié)果Fig.6 Simulation results of jamming signal modulated in opposite direction

(a) 幅度濾波后的STFT的時(shí)頻分布

(b) 幅度濾波后的檢測結(jié)果圖7 本文方法處理反向調(diào)制干擾信號(hào)的仿真結(jié)果Fig.7 Simulation results of jamming signals modulated in opposite direction processed by the proposed method

對于同向不同斜率的干擾信號(hào)和反向調(diào)制的干擾信號(hào)，假設(shè)干擾來自其他雷達(dá)的直達(dá)波，幅度大于目標(biāo)回波20 dB。如果直接對混頻去斜后的基帶信號(hào)進(jìn)行FFT，可以發(fā)現(xiàn)無法檢測到任何目標(biāo),如圖4(b)和6圖(b)所示。對信號(hào)做STFT后發(fā)現(xiàn)存在一個(gè)幅度較大的倒“V”型頻譜圖4(c)和圖6(c)所示，可以斷定存在與發(fā)射信號(hào)有頻率交叉干擾信號(hào)。對該頻譜做幅度門限濾除后檢測到被淹沒的目標(biāo)如圖5(a)和圖7(a)所示。對信號(hào)做反變換恢復(fù)時(shí)域，然后再做FFT即可檢測到真實(shí)目標(biāo)，如圖5(b)和圖7(b)所示。

4 結(jié)束語

汽車?yán)走_(dá)工作的電磁環(huán)境比較復(fù)雜，隨時(shí)隨地都可能存在干擾，但依然能夠找到很多解決方法。空間自適應(yīng)波束形成、復(fù)雜發(fā)射波形設(shè)計(jì)等方法都會(huì)使硬件系統(tǒng)更復(fù)雜，處理更困難。線性調(diào)頻連續(xù)波具有電路設(shè)計(jì)簡單、成本低廉，信號(hào)處理簡單可靠的優(yōu)勢，依然是當(dāng)前毫米波汽車?yán)走_(dá)主流的工作波形。本文的研究結(jié)果表明，即使是完全相同型號(hào)的汽車?yán)走_(dá)，其工作時(shí)不可能完全同步。首先，必須對接收信號(hào)進(jìn)行時(shí)頻特性同時(shí)分析處理，相當(dāng)于對接收信號(hào)預(yù)先做出判斷干擾是否存在，然后再進(jìn)行處理。與常規(guī)的直接處理相比具有抗干擾能力，而且不增加硬件設(shè)計(jì)成本。通過理論分析和仿真結(jié)果表明，基于STFT的時(shí)頻域聯(lián)合處理方法可以在一定程度上解決汽車?yán)走_(dá)的干擾問題。