發明可實現毫米波雷達車載系統的多目標檢測，并且可以準確檢測出多目標 的個數以及準確的解算出目標的速度與距離。該算法相對于目前的信號處理算法由更好的 有效性，實時性以及準確性。
[0044] 2、兩個變周期的FMCW波形和CW波形的組合波形，由于采用FMCW與CW的組合波形， 該方法對于快速實現目標個數的辨識，具有很好的優點，以及對速度的解算速度都會更快 更準確。同時結合兩個變周期的FMCW波形，增加了系統的可靠性，降低虛警概率。
[0045] 3、采用頻率凝聚算法，可以獲取準確的多普勒頻率值，同時降低了后續生產的速 度與距離矩陣的維數，大大降低了運算量。
[0046] 4、采用速度質心凝聚算法，可以在速度矩陣中，快速的找到真實目標的速度值。
[0047] 5、通過建立速度和距離的容錯函數，可以更加準確的獲得速度與距離值。
【附圖說明】
[0048]圖1是變周期線性三角波與恒頻波組合波形在一個掃頻周期內的頻率變化圖； [0049]圖2是單目標的(R，V)空間圖；
[0050]圖3是解耦算法的流程圖。
【具體實施方式】
[0051]實施例1:一種車載毫米波雷達系統多目標檢測方法，包括如下步驟：
[0052] 1.發射周期性的FMCW與CW的組合波形；第一個周期發射FMCW波形，第二個周期發 射和第一個周期不同的FMCW波形，第三個周期發射CW波形；
[0053] 2.接收回波信號，并對接收到的回波信號進行快速傅里葉變換(FFT變換）；
[0054]因為FFT變化后，會出現多個相近的數值通過恒虛警檢測，增加了計算量以及虛警 率。因此，為了使CW更加準確的獲得速度值，以及降低FMCW速度矩陣中對相似速度的搜索， 在進行速度配對前，
[0055] 3.使用頻率聚類算法，求得CW波形回波信號的多普勒頻率矩陣，通過速度公式，將 多普勒頻率并計算出相對速度的矩陣，在FFT變換后的頻譜中，將橫坐標上頻率值相近的多 個頻率值，根據其頻率值的縱坐標的幅值大小，將縱坐標幅值大的頻率作為這幾個相近頻 率的最終頻率值，通過對CW段進行頻率凝聚算法，將CW的數據進行FFT變換后，會獲得FFT變 換后的頻譜信息，由于一個頻率值對應一個目標的速度，但是由于有相近頻率也會過門限 導致一個目標存在兩個頻率值，造成虛假目標的出現，所以將過門限的頻率值采用凝聚算 法將頻率值大小相近的值凝聚成1個頻率值，降低頻率矩陣的維數，通過計算公式計算出的 各自速度值，作為前方多個目標形成的速度矩陣，以此得到前方真實目標的速度矩陣，并且 得到真實目標的個數。從而有效的減少了解算的頻率值，使得目標的個數更加準確；
[0056] 4.在FMCW上下掃頻中也使用頻率凝聚算法，獲得上下掃頻的頻率值，并解算出了 目標的速度矩陣和距離矩陣。步驟四和步驟三在獲得頻率值的時候采用的是一樣的方法， 對于CW恒頻波獲得頻率值僅能獲得速度值，三角波的上下掃頻都會獲得一個頻率值，通過 上下掃頻獲得頻率值進行運算就可以獲得目標的速度以及距離信息。
[0057]實施例2:具有與實施例1相同的技術方案，更為具體的是：由于通過FMCW獲得速度 和距離矩陣中，包含著真實目標和虛假目標的值。因此，之后還需要進行下述步驟，包括： [0058] 5.根據速度匹配算法，將CW獲得的速度矩陣與第一個周期FMCW和第二個周期FMCW 獲得的速度矩陣進行速度匹配，并分別記錄速度矩陣的行列。
[0059] 6.根據速度矩陣中獲得的行列位置，分別將距離矩陣中相應行列上的值作為對應 目標的距離值。
[0060] 實施例3:具有與實施例1或2相同的技術方案，更為具體的是:為了進一步準確得 到多目標的個數，以及相應的速度值與距離值，.對兩個FMCW周期獲得距離與速度值，建立 距離與速度的容錯函數，進一步確定為最終目標的速度值與距離值。
[0061] 實施例4:車載毫米波雷達系統多目標檢測方法，具有與實施例1-3任意項相同的 技術方案，更為具體的是，對初次檢測過門限的頻率值進行頻率凝聚算法，所述頻率凝聚算 法如下：
[0062] 1、建立所有過門限的頻率集合，將頻率值相近的頻率，建立一個相關頻率集合A， 其中元素個數為η，則元素為h，i e [ 1，n]，對n個元素劃分相關頻率的的方法如下：
[0063] 將第一個過門限的頻率數據h作為凝聚重心，同時記錄凝聚中心的個數m，設計凝 聚重心的寬度閾值為TH，若| fi-fi |〈Th，則對峰值進行歸并，劃為相關頻率集合，否則，當前 頻率數據距離凝聚重心較遠，ΙΜ」2 Th，則將h作為新的凝聚重心，依次將所有過門限的 頻率值進行處理，直到將所有頻率值全部進行劃分完畢，設劃分后的相關頻率集合為B。
[0064] 2、對于相關頻率集合B內的頻率值，根據公式1.6求得頻率重心，
[0065]對相關的頻率分量求頻率重心為
[0067] 求得的f/即為相關頻率集合納的頻率值。
[0068] 依次將所有相關頻率集合按照步驟二求取各自相關頻率集合的頻率重心。各自相 關頻率集合的頻率重心即為頻率凝聚算法后獲得頻率值。經過頻率凝聚算法后，將頻率相 似的頻率進行凝聚，可以有效地將過門限的頻率值數量降低，則頻率值的矩陣維數降低，對 矩陣的運算量也會大幅下降。
[0069] 實施例5:車載毫米波雷達系統多目標檢測方法，具有與實施例1-4任意項相同的 技術方案，更為具體的是，所述步驟4具體為：
[0070] 對第一個周期的三角波形FMCW1的上下掃頻過門限的頻率值進行第三步頻率凝聚 算法后，得到該周期上下掃頻頻率，上掃頻矩陣設為f bl+，下掃頻矩陣設為fbl-，對第二個周 期的三角波形FMCW2的上下掃頻過門限的頻率值進行第三步頻率凝聚算法后，得到該周期 上下掃頻頻率，上掃頻矩陣設為f b2+，下掃頻矩陣設為fb2_，第三個周期的恒頻波CW的頻率值 進行第三步頻率凝聚算法，得到其多普勒頻率矩陣為fd。
[0071] 對于FMCW三角波波形，可以根據公式（1.7)計算其距離與速度進行分別解算。第一 個周期的三角波形FMCW1段，對其上掃頻矩陣f bl+和下掃頻矩陣fbl-中的所有頻率值，根據公 式（1.7)，頻率值兩兩組合，計算出距離矩陣RFMm和速度矩陣VFMm，對于第二個周期的三角 波形FMCW2段，對其上掃頻矩陣fb2+和下掃頻矩陣fb2-中的所有頻率值，根據公式（1.7)，頻率 值兩兩組合，計算出距尚矩陣RFMCW2和速度矩陣VFMCW2。
[0073 ]式(1.7)中，c為光速，B為調制帶寬，f為調制信號的發射頻率。
[0074]恒頻波CW根據公式（1.8)，計算出速度值。則對于第三段CW段，根據公式（1.8)，計 算出速度一維矩陣v?。
[0076] 式(1.8)中，c為光速，f為調制信號的發射頻率。
[0077] 實施例6:車載毫米波雷達系統多目標檢測方法，具有與實施例1-5任意項相同的 技術方案，更為具體的是，所述速度匹配的步驟是:第三個周期的恒頻波CW計算得到一維的 速度矩陣V?以及速度值的個數η，并將速度的個數作為參考目標的數目，將速度的值作為多 目標的參考速度。對步驟四中獲得的第一周期的速度矩陣V FMCW1、第二周期的速度矩陣 VFMCW2,分別于V?利用速度質心凝聚算法進行配對處理，即在速度矩陣VFMm和第二周期的速 度矩陣VFMCW2中，通過速度質心凝聚算法找出與速度矩陣Vcrf直相似的速度值。在VFMCW1和VFMCW2 矩陣中獲得的速度相似值即為多目標的速度值，同時記錄Vfmcwi和VFMCW2矩陣中對應的行列 坐標，在距離矩陣Rram和距離矩陣Rb〇 2相應行列坐標的距離值即為多目標的距離值。
[0078] 實施例7:車載毫米波雷達系統多目標檢測方法，具有與實施例1-5任意項相同的 技術方案，更為具體的是，所述速度質心凝聚算法：
[0079] 1、首先確定速度相關的閾值Thv，將VCW-維矩陣中的第一個數據作為第一個速度 凝聚中心；
[0080] 2、設置凝聚中心的寬度閾值，如公式（1.9)所示：
[0081] Vfmcw~Vcw | <Thv (1.9)
[0082] 根據閾值，在矩陣Vfmcwi、Vfmcw2中找到與矩陣Vcw最近的值為目標的速度值，最近的 意思就是從速度矩陣VFMm、V FMtI2的值中，找到與一維速度矩陣V?的值，相減后，絕對值差值 最小的那個數值，同時將矩陣VfMCWI、VFMCW2中的行列進行保存，并且將矩陣VFMCW1、VFMCW2中的該 行列進行刪除，降低矩陣VfJO!、VFMCW2的維數，依次減少矩陣的計算量，根據矩陣VfJO!、VFMCW2 中對應的行列，在距離矩陣RFMm、RF(?2的相應行與列