汽車?yán)走_(dá)全頻目標(biāo)識(shí)別算法及FPGA平臺(tái)的應(yīng)用

　　本文通過(guò)分析汽車?yán)走_(dá)防撞技術(shù)的全頻目標(biāo)識(shí)別算法，采用24 GHz毫米波雷達(dá)，在FPGA平臺(tái)上進(jìn)行信號(hào)處理。通過(guò)python軟件實(shí)現(xiàn)這類算法并進(jìn)行仿真，仿真結(jié)果和FPGA實(shí)際運(yùn)行的結(jié)果基本一致。該方案的雷達(dá)掃頻信號(hào)為100 Hz的鋸齒波，采樣頻率為480 kHz，離散傅里葉變換(DFT)點(diǎn)數(shù)為4 096點(diǎn)，每一幀數(shù)據(jù)的時(shí)間間隔為10 ms，滿足車輛行駛實(shí)時(shí)性的要求。通過(guò)對(duì)道路行駛測(cè)得的數(shù)據(jù)比較，相比主流的恒虛警率(CFAR)算法，本算法抗干擾能力更強(qiáng)，精確度更高。

　　關(guān)鍵詞： 雷達(dá),汽車防撞,全頻, 離散傅里葉變換

　　經(jīng)濟(jì)的發(fā)展提高了人們的生活質(zhì)量。隨著汽車數(shù)量的增多，交通事故的數(shù)量也增加了。根據(jù)美國(guó)各州公路工作者協(xié)會(huì)資料顯示，司機(jī)從感知、判斷到制動(dòng)產(chǎn)生效果需要[1]3 s，當(dāng)前大部分科研工作者把精力放在減少司機(jī)感知的時(shí)間上。主流的汽車防撞預(yù)警技術(shù)以圖像識(shí)別和紅外等為主[2?3]，但這些技術(shù)受環(huán)境影響很大，惡劣環(huán)境下，往往不能減少司機(jī)感知的時(shí)間。圖像識(shí)別技術(shù)在白天的準(zhǔn)確率很高，但在晚上和霧天，準(zhǔn)確率大大下降[2]。

　　紅外識(shí)別技術(shù)受到雨滴的影響，在雨天效果很差[3]。基于毫米波雷達(dá)的汽車防撞預(yù)警技術(shù)具有不受天氣環(huán)境影響的優(yōu)點(diǎn)，可以適應(yīng)各種環(huán)境。本方案采用24 GHz毫米波雷達(dá)，在FPGA平臺(tái)上進(jìn)行信號(hào)處理，通過(guò)python軟件實(shí)現(xiàn)算法并進(jìn)行仿真。本方案提出的全頻目標(biāo)識(shí)別(Full Spectrum Target Recognition，F(xiàn)STR)算法與主流的恒虛警率(Constant False?Alarm Rate，CFAR)算法[4]比較，F(xiàn)STR算法的虛警率更低，抗干擾的能力更強(qiáng)，更加適應(yīng)復(fù)雜的路況環(huán)境。

　　1 雷達(dá)測(cè)距原理

　　本文方案使用的是載波頻率為24 GHz毫米波雷達(dá)。調(diào)制信號(hào)[Tramp]是100 Hz的鋸齒波，調(diào)制寬度[BSW=]150 MHz，雷達(dá)載波頻率[fc=24] GHz，在低速環(huán)境下，多普勒效應(yīng)對(duì)距離的誤差[5]小于0.1 m。因而本方案忽略多普勒效應(yīng)，使用一次DFT計(jì)算得到距離信息。

　　2 全頻目標(biāo)識(shí)別算法與FPGA實(shí)現(xiàn)

　　雷達(dá)測(cè)距的表現(xiàn)與目標(biāo)物的反射面積、目標(biāo)物的材質(zhì)有關(guān)，金屬之類反射率比較高的材料在雷達(dá)測(cè)距上的表現(xiàn)更好。雷達(dá)在汽車行駛時(shí)，可以測(cè)到多個(gè)目標(biāo)，但在安全層面，只有最近的目標(biāo)物才是影響汽車安全的關(guān)鍵，因而用以預(yù)警的目標(biāo)物在頻譜上應(yīng)該滿足兩個(gè)條件：相對(duì)在整個(gè)頻譜上，幅值足夠大;在量測(cè)到多個(gè)目標(biāo)物時(shí)，應(yīng)取距離最近的目標(biāo)用以預(yù)警。針對(duì)這兩點(diǎn)，本文提出一種全頻目標(biāo)識(shí)別算法，該算法可以分為兩部分：第一部分提取頻譜上所有目標(biāo)物的頻率;第二部分選取最近的可能目標(biāo)頻率用以預(yù)警。本文采用的是4 096點(diǎn)DFT基2算法，因?yàn)镈FT具有對(duì)稱性，前2 048個(gè)數(shù)據(jù)已能滿足實(shí)驗(yàn)要求。

　　2.1 所有目標(biāo)物提取算法

　　根據(jù)式(13)得到頻率和DFT序號(hào)之間的關(guān)系，由每一個(gè)數(shù)據(jù)序號(hào)對(duì)應(yīng)的幅值大小判斷其是否是一個(gè)可能的目標(biāo)。首先，求得2 048個(gè)數(shù)據(jù)中的最大值[Gmax，]然后將2 048個(gè)數(shù)據(jù)按照序號(hào)分成[N=256]組，每組[M=2 048N=]8個(gè)元素，例如數(shù)據(jù)1～8為一組，9～16為第二組，以此類推。在多次實(shí)驗(yàn)比較中，[N=256]是一個(gè)較合適的參數(shù)。經(jīng)過(guò)計(jì)算得到64組中每組數(shù)據(jù)的最大值[Gk，][k=1，2，…，255，256]和[Gk]對(duì)應(yīng)的序號(hào)[nk，]從而得到兩個(gè)集合[G=G1，G2，…，G255，G256，][n=n1，n2，…，n255，n256]。

　　考慮到目標(biāo)物應(yīng)滿足在頻譜上的幅值足夠大的條件，設(shè)定閾值[F1=0.6Gmax，]若[Gk，][k=1，2，…，255，256]大于閾值[F1，]則認(rèn)為存在一個(gè)目標(biāo)，將[Gk]存入集合[T，]將[nk]存入集合[T_n。]

　　2.2 最近目標(biāo)識(shí)別算法

　　集合[T]已包含所有可能的目標(biāo)物的幅值大小，[T_n]包含目標(biāo)物對(duì)應(yīng)的序號(hào)。在安全層面，只有最近的目標(biāo)物才需要預(yù)警，但由于路面環(huán)境復(fù)雜，頻譜會(huì)出現(xiàn)一些干擾信號(hào)，這些干擾信號(hào)會(huì)造成虛警。雷達(dá)測(cè)距的好壞和目標(biāo)物的面積有關(guān)，一個(gè)良好目標(biāo)物在頻譜上往往表現(xiàn)成一個(gè)主峰和一些次峰的疊加，只有主峰才是準(zhǔn)確的目標(biāo)信息。FSTR的第二部分用于準(zhǔn)確地識(shí)別最近的目標(biāo)距離。

　　設(shè)定閾值[F2=0.8Gmax，]用以區(qū)分同一目標(biāo)內(nèi)多個(gè)波峰的主峰。最近目標(biāo)識(shí)別算法流程如圖2所示。

　　2.3 FPGA架構(gòu)

　　本文方案采用DE2?115FPGA開發(fā)板，主頻為50 MHz，數(shù)據(jù)位為32位，地址位為12位。FPGA架構(gòu)見圖3。DFT模塊輸出使能信號(hào)AvEn，數(shù)據(jù)信號(hào)Avdata和地址信號(hào)AvEn，Max Group將DFT的輸出經(jīng)過(guò)處理后輸出256組數(shù)據(jù)中的最大值到RAM中，當(dāng)DFT輸出2 048個(gè)數(shù)據(jù)后，F(xiàn)STR開始讀RAM的數(shù)據(jù)進(jìn)行運(yùn)算，最后輸出目標(biāo)物的幅值Target和序號(hào)Target_n。

　　3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果比較

　　本文使用的是載波頻率為24 GHz毫米波雷達(dá)。調(diào)制信號(hào)[Tramp]是100 Hz的鋸齒波，調(diào)制寬度[BSW=]150 MHz，雷達(dá)載波頻率[fc=]24 GHz，采樣頻率是480 kHz，DFT點(diǎn)數(shù)為4 096。根據(jù)式(13)，式(14)，本方案距離的分辨率是1 m，能測(cè)到的最遠(yuǎn)距離是300 m。

　　3.1 不同算法實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)比較

　　雷達(dá)的準(zhǔn)確度和環(huán)境的復(fù)雜程度成反比，環(huán)境越是復(fù)雜，雷達(dá)受到的干擾越多。經(jīng)過(guò)大量測(cè)試發(fā)現(xiàn)頻譜的干擾主要來(lái)自兩方面;一個(gè)是毛刺信號(hào)，另一個(gè)是環(huán)境干擾。毛刺信號(hào)見圖4(b)。圖4(a)是卡車距離19 m拍到的圖片，圖4(b)是該圖片對(duì)應(yīng)的頻譜。在頻譜圖里，實(shí)線表示頻率大小，虛線表示CFAR的閾值，實(shí)線大于虛線表示識(shí)別出目標(biāo)。圓點(diǎn)表示FSTR識(shí)別出的目標(biāo)。從圖4(b)可以看到，CFAR和FSTR都識(shí)別出卡車，但CFAR在3 m附近將毛刺信號(hào)也認(rèn)作是目標(biāo)，這就是毛刺虛警。由于毛刺虛警顯示的距離比實(shí)際距離小，若駕駛員根據(jù)毛刺虛警制動(dòng)就會(huì)產(chǎn)生與后車碰撞的危險(xiǎn)。FSTR因?yàn)橐匀l譜的最大值作為判斷參考，因此不會(huì)出現(xiàn)毛刺虛警。

　　環(huán)境虛警是由于復(fù)雜環(huán)境導(dǎo)致雷達(dá)信號(hào)出現(xiàn)干擾，距離計(jì)算出現(xiàn)偏差。圖5(b)是卡車行駛至測(cè)試車30 m前的頻譜圖，在目標(biāo)卡車的右側(cè)車道還有一輛卡車，因此頻譜更復(fù)雜。此時(shí)CFAR認(rèn)為頻譜內(nèi)沒(méi)有目標(biāo)物，嚴(yán)重出錯(cuò)，F(xiàn)STR計(jì)算的結(jié)果更符合實(shí)際情況。對(duì)該卡車測(cè)得的165幀數(shù)據(jù)進(jìn)行FSTR和CFAR比較，結(jié)果見表1，可見FSTR在準(zhǔn)確率上高于CFAR。

　　3.2 FPGA與仿真結(jié)果比較

　　圖6(a)中，AvData輸出的是整個(gè)頻譜，肉眼可以判斷的目標(biāo)序號(hào)是828，幅值大小是49 836，與Target和Target_n的輸出相同。圖6(b)中可以看出在DFT輸出最后一個(gè)數(shù)據(jù)后，整個(gè)FSTR的運(yùn)行時(shí)間約為300 ps，運(yùn)算時(shí)間足夠快。

　　3.3 目標(biāo)時(shí)域分析

　　圖9是目標(biāo)卡車在30 s中的距離變化，可以看到卡車的距離從20 m逐漸增加到53 m，距離隨時(shí)間的變化有許多小毛刺，毛刺的產(chǎn)生有兩個(gè)原因：卡車與測(cè)試車的速度變化大;環(huán)境干擾。這表明單憑1幀的數(shù)據(jù)判斷距離仍然會(huì)有誤差。圖9在20 s左右的時(shí)候出現(xiàn)了161 m的數(shù)據(jù)，經(jīng)檢查，應(yīng)該是測(cè)試環(huán)境出現(xiàn)問(wèn)題或者開發(fā)板受到干擾所致。

　　4 結(jié) 論

　　本文提出一種應(yīng)用于雷達(dá)汽車防撞技術(shù)的FSTR算法。通過(guò)路上測(cè)試發(fā)現(xiàn)該算法可以有效識(shí)別出目標(biāo)物。相比主流的CFAR算法，F(xiàn)STR算法可以避免毛刺虛警，不會(huì)出現(xiàn)嚴(yán)重的誤判。由于雷達(dá)本身的準(zhǔn)確度和環(huán)境的干擾問(wèn)題，只憑1幀的數(shù)據(jù)識(shí)別目標(biāo)距離的準(zhǔn)確度還是較低，如果結(jié)合前后幾幀的數(shù)據(jù)進(jìn)行目標(biāo)識(shí)別可以提高目標(biāo)的準(zhǔn)確度。

　　參考文獻(xiàn)：

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　　[4] 蔣鐵珍，武虎，吳凱，等.毫米波汽車防撞雷達(dá)恒虛警率門限設(shè)定方法[J].紅外與毫米波學(xué)報(bào)，2005，24(3)：217?220.

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