汽車(chē)?yán)走_(dá)傳感器組網(wǎng)技術(shù)研究

汽車(chē)?yán)走_(dá)網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵技術(shù)解決方案

與單個(gè)雷達(dá)傳感器相比，多傳感器組網(wǎng)的優(yōu)勢(shì)在于測(cè)量精度高，誤報(bào)率低以及多目標(biāo)識(shí)別的優(yōu)越性能。測(cè)量精度高、誤報(bào)率低源于數(shù)據(jù)融合技術(shù)，這就要求每個(gè)傳感器在時(shí)間、頻率上精確同步；多目標(biāo)識(shí)別取決于系統(tǒng)自身對(duì)目標(biāo)的識(shí)別分類(lèi)能力。因此，在整個(gè)雷達(dá)網(wǎng)絡(luò)包括每個(gè)雷達(dá)傳感器的設(shè)計(jì)上都要圍繞著這兩點(diǎn)來(lái)進(jìn)行。

1近距離傳感器設(shè)計(jì)

近距離雷達(dá)傳感器主要擔(dān)負(fù)著汽車(chē)前向35米內(nèi)的目標(biāo)探測(cè)，是汽車(chē)?yán)走_(dá)網(wǎng)絡(luò)在復(fù)雜路況下發(fā)揮效能關(guān)鍵部分。近距離雷達(dá)傳感器主要包括射頻單元、接收機(jī)和各個(gè)傳感器的之間的精確時(shí)間同步控制。在天線的設(shè)計(jì)上，既要符合所示的波束寬度的要求，同時(shí)又不能增大傳感器的體積。因此可以采用印刷體線性陣列天線。

接收機(jī)主要由一些低頻元件、抗混疊濾波器和模數(shù)轉(zhuǎn)換裝置構(gòu)成。這些低頻元件所產(chǎn)生的噪聲可以淹沒(méi)微弱的回波信號(hào)，是影響探測(cè)距離的主要因素之一，因此要盡可能的降低噪聲參數(shù)。此外，模數(shù)轉(zhuǎn)換的采樣頻率應(yīng)該依據(jù)近距離傳感器的性能參數(shù)來(lái)確定。近距離傳感器的原理圖如圖3所示。


圖3近距離傳感器結(jié)構(gòu)圖

2同步控制
雷達(dá)組網(wǎng)后,同樣是通過(guò)測(cè)量發(fā)射信號(hào)和回波信號(hào)之間的頻率差來(lái)確定目標(biāo)的位置。但不同于單個(gè)雷達(dá)探測(cè)，汽車(chē)?yán)走_(dá)網(wǎng)絡(luò)測(cè)量目標(biāo)的距離和速度是通過(guò)對(duì)每個(gè)傳感器測(cè)得的目標(biāo)信息進(jìn)行數(shù)據(jù)融合而得到的。為了測(cè)量目標(biāo)距離以及產(chǎn)生一致的波形，發(fā)射機(jī)和接收機(jī)要有統(tǒng)一的時(shí)間標(biāo)準(zhǔn),這就是時(shí)間上的同步。

為了能接收和放大回波信號(hào),雷達(dá)傳感器的發(fā)射機(jī)和接收機(jī)必須工作在相同的頻率,當(dāng)發(fā)射機(jī)頻率捷變時(shí),接收機(jī)本振要作相應(yīng)的變化,即要實(shí)現(xiàn)頻率上的同步。汽車(chē)?yán)走_(dá)網(wǎng)絡(luò)對(duì)傳感器之間的時(shí)間同步控制誤差要求在10ns內(nèi)。所以高精度時(shí)間頻率同步系統(tǒng)是汽車(chē)?yán)走_(dá)傳感器組網(wǎng)的關(guān)鍵技術(shù)。

圖4同步系統(tǒng)框圖
圖4給出了基于DDS同步時(shí)鐘源的配置，各個(gè)收發(fā)單元上的DDS同步時(shí)鐘源的參考頻率源應(yīng)采用高穩(wěn)定度的原子鐘(如銣、銫原子鐘)。各收發(fā)單元的原子鐘要定期的用同一時(shí)間基準(zhǔn)來(lái)校準(zhǔn)。用作校準(zhǔn)的時(shí)間基準(zhǔn)的精度要更高一些,它們可以是GPS(導(dǎo)航星全球定位系統(tǒng)),羅蘭C或彩色電視發(fā)射臺(tái)發(fā)射的時(shí)間基準(zhǔn)信號(hào).

3汽車(chē)?yán)走_(dá)網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)分類(lèi)算法

目標(biāo)分類(lèi)系統(tǒng)的主要任務(wù)是針對(duì)目標(biāo)回波信號(hào)特征計(jì)算給定向量的分類(lèi)關(guān)系，分類(lèi)器定義了一組不同的目標(biāo)類(lèi)別。分類(lèi)器的工作可以分為研究階段和分類(lèi)階段，在研究階段分類(lèi)器對(duì)若干特征和經(jīng)過(guò)獨(dú)立標(biāo)記的特征向量進(jìn)行自動(dòng)分析；在分類(lèi)階段，要對(duì)每個(gè)被檢測(cè)到的目標(biāo)生成特征向量。

與此同時(shí)，識(shí)別算法采用最大似然方法進(jìn)行判決，以判別特征向量屬于哪個(gè)類(lèi)，如圖5所示。在汽車(chē)應(yīng)用中，由于分類(lèi)任務(wù)很復(fù)雜，通常一個(gè)給定的向量需要考慮幾個(gè)特征，因而要采用多個(gè)分類(lèi)器，其優(yōu)點(diǎn)是在研究階段能夠在一次迭代過(guò)程中評(píng)估某個(gè)特征對(duì)決策過(guò)程的影響，并自動(dòng)剔除對(duì)決策過(guò)程影響較小的項(xiàng)目。

基于汽車(chē)?yán)走_(dá)傳感器的目標(biāo)分類(lèi)系統(tǒng)的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和信號(hào)處理過(guò)程，它可以識(shí)別六種不同的雷達(dá)目標(biāo)的類(lèi)別，包括：步行者、騎自行車(chē)的人、車(chē)輛、人群、樹(shù)木和交通標(biāo)志等。