CN114200420A

CN114200420A - 对静态目标的检测处理方法、装置、电子设备与存储介质

Info

Publication number: CN114200420A
Application number: CN202111457932.5A
Authority: CN
Inventors: 蒋闻涛
Original assignee: Shanghai Iding Info & Tech Co ltd
Current assignee: Shanghai Zhenfu Intelligent Technology Co ltd
Priority date: 2021-12-01
Filing date: 2021-12-01
Publication date: 2022-03-18
Anticipated expiration: 2041-12-01
Also published as: CN114200420B

Abstract

本发明提供了一种对静态目标的检测处理方法、装置、电子设备与存储介质，该方法包括：获取多组采样数据并基于静止目标被检测采样的时间冗余性来多次甚至分阶段分步多次采集并提取相对应的目标采样数据；基于检测范围内同一位置点的采样数据的差异，确定该位置点是否为静态目标的位置点；基于静态目标的位置点的部分或全部采样数据，确定所述静态目标的位置点的检测信息。

Description

对静态目标的检测处理方法、装置、电子设备与存储介质

技术领域

本发明涉及到了探测领域，尤其是一种微波传感器对静态目标的检测处理方法、装置、电子设备与存储介质。

背景技术

微波雷达的检测应用有很多，有用于检测物体的距离和速度的，有用于定位的，有用于检测云层气象的，有用于探测地下结构的，等等。

目前行业里比较流行的是利用微波频段来实现微波目标探测。

微波传感器对目标与环境感知有许多优点，除了其擅长的对于运动物体的距离以及运动速度探测，其对于目标的探测不易受到光照以及气候等外界因素的影响，是目前行业一种环境与目标检测传感器。

但是，在利用微波传感器进行探测时，通常只需探测动态对象，缺乏对静态对象的探测手段，无法满足高性能环境感知的需求。

发明内容

本发明提供了一种对静态目标的检测处理方法、装置、电子设备与存储介质，用以解决缺乏对静态对象的探测手段的问题。由于我们要检测的是静止目标，同时，传感器本身也是固定安装在一个位置不动的，系统充分利用静止物体目标对毫米波信号反射的特点，在对回波信号处理时，聚焦在静止目标反射信号上，利用静止目标检测在时间轴上的不敏感性从而可以反复取样做信号叠代累积等处理方法获取信息,来过滤掉干扰信号(随机躁声\背景噪声等)以及运动目标带来的信号(非对应的静止目标信号)，并且精细调节发射信号配置来通过信号的关联性数据挖掘获取更多的相关有效信息，等效增加目标的采样点数量、采样通道数量与精度，提高目标的检测精度(包含目标的距离检测精度与空间角度定位检测精度)；对于目标反射信号的捕获存取与处理，我们同样也利用静止目标对时间的冗余度(不敏感性)，把捕获的每帧或者每个脉冲信号(chirp)逐个甚至再分割成部分(子单元)进行分步捕获处理/存储与传输,而后再将各部分处理后的信号重新聚合复原成完整的接收信号单元再做后续之信号处理与目标检测；系统通过对大量的目标反射信号的关联性数据挖掘来提高目标检测精度，过滤掉背景噪声以及运动目标带来的干扰信号，进而，克服微波雷达对静态目标检测的弱点，实现对目标环境中静态目标高精度的检出。

根据本发明的第一方面，提供了一种微波传感器对静态目标的检测处理方法，包括：

获取多组采样数据；

其中，所述多组采样数据是微波传感器多次发射信号时，对应反射信号的采样数据，所述采样数据包括：对应中频信号的频率信息与相位信息；所述对应中频信号指：对对应的反射信号进行混频、取样后得到的信号；

基于检测范围内同一位置点的不同时间的采样数据，确定该位置点是否为静态目标的位置点；

基于静态目标的位置点的部分或全部采样数据，确定所述静态目标的位置点的检测信息，所述检测信息包括对应位置点的距离和/或所述静态目标所在位置的空间角度。

可选的，所述微波传感器发射信号时，是以对应的发射配置参数发射信号的，所述发射配置参数包括：所发射信号的起始频率、起始相位、调频连续波的雷达调制斜率、信号带宽；

所述多组采样数据包括：针对于同一位置点以不同的发射配置参数发射信号时对应的采样数据。

可选的，所述多组采样数据包括：任意的第一采样数据与第二采样数据；其中，所述第一采样数据是微波传感器多次以第一发射配置参数发射信号时，对应反射信号的采样数据，所述第二采样数据是所述微波传感器以第二发射配置参数发射信号时，对应反射信号的采样数据；

对应的，基于检测范围内同一位置点的不同时间的采样数据，确定该位置点是否为静态目标的位置点，包括：

针对于任意之一第一位置点，比较所述第一位置点的第一采样数据与第二采样数据，并基于比较结果调整所述第一位置点为静态目标位置点的累积概率信息，所述累积概率信息表征了对应位置点为静态目标位置点的可能性。

这里的所谓任意之一第一位置点，是一种统称，微波传感器在每次信号发射接受时，可以同时检测一个到多个目标位置点，对于多个目标位置点的同时检测，我们可以把它们分别标记为“第一位置点”、“第二位置点”……来同理处理。

可选的，所述第一发射配置参数中的雷达调制斜率为第一斜率，对应的发射信号为第一发射信号，所述第二发射配置参数中的雷达调制斜率为第二斜率，对应的发射信号为第二发射信号，所述第一斜率与所述第二斜率为不同斜率；

比较所述第一位置点的第一采样数据与第二采样数据，并基于比较结果调整所述第一位置点为静态目标位置点的累积概率信息，包括：

基于所述第一斜率与所述第二斜率的差异，将所述第二采样数据转换为等价采样数据，所述等价采样数据表征了：若以第一斜率发出所述第二发射信号，对应的采样数据；

若所述等价采样数据与第一采样数据相同或相似，则提高所述累积概率信息。

可选的，所述第一发射配置参数中的起始相位为第一相位，所述第二发射配置参数中的起始相位为第二相位；

若所述第一采样数据与所述第二采样数据相同或相似，则提高所述累积概率信息。

可选的，所述多组采样数据包括：任意的第三采样数据与第四采样数据；

其中，所述第三采样数据是微波传感器多次以第三发射配置参数发射信号时，对应反射信号的采样数据，所述第四采样数据是所述微波传感器以第四发射配置参数发射信号时，对应反射信号的采样数据；

所述第三发射配置参数中的起始频率为第一频率，所述第四发射配置参数中的起始频率为第二频率；

基于静态目标的位置点的部分或全部采样数据，确定所述静态目标的位置点的检测信息，包括；

针对于所述静态目标的任意之一第二位置点，基于所述第三采样数据与第四采样数据中的相位差异，确定所述第二位置点的距离。

可选的，所述多组采样数据包括：任意的第五采样数据与多组第六采样数据；

其中，所述第五采样数据是所述微波传感器向第三位置点发射信号时，对应反射信号的采样数据，所述第六采样数据是所述微波传感器向第四位置点发射信号时，对应反射信号的采样数据；

所述检测方法，还包括：

基于所述第五采样数据与所述第六采样数据的差异，判断所述第三位置点与所述第四位置点是否处于同一连续体的静态目标。

可选的，基于检测范围内同一位置点的不同时间的采样数据，确定该位置点是否为静态目标的位置点，包括：

利用预设的过滤算法，对同一位置点的各采样数据进行过滤。

可选的，所述微波传感器接收、采样信号时，是以对应的接收采样配置参数接收、采样信号的；

所述多组采样数据包括：针对于同一位置点以不同的接收采样配置参数接收、采样信号时对应的采样数据。

所述多组采样数据包括：针对于同一位置点以相同发射配置参数发射信号时对应的第七采样数据；

基于检测范围内同一位置点的不同采样时间的采样数据，确定该位置点是否为静态目标的位置点，包括：

针对同一位置点，比对不同时间的第七采样数据，并根据比对结果调整该位置点的累积概率信息，所述累积概率信息表征了对应位置点为静态目标位置点的可能性。

可选的，微波传感器利用静止目标对时间的冗余度(不敏感性)，把捕获的每帧或者每个脉冲信号(chirp)逐个甚至再分割成部分(子单元)进行分步发射、接受、处理、存储,而后再将各部分处理后的信号重新聚合复原成完整的接收信号单元再做后续之信号处理与目标检测，从而使得系统突破边缘侧(传感器模块侧)的硬件限制(数据存储器容量限制、传感器数据带宽的限制、传感器本地数据处理算力的限制等)，基于小内存小带宽系统同样来实现目标信号的大量采样数据的有效获取；

可选的，若所述检测方法应用于服务器(传感器连接服务器共同工作的场景)，则：

获取多组采样数据，包括：

接收所述微波传感器依据约定顺序依次上传的多个数据单元；所述多个数据单元是所述微波传感器将所述采样数据分割后而形成的；

重组所述多个数据单元，得到所述多组采样数据。

可选的，微波传感器对静态目标的检测处理方法，还包含一种微波传感器的数据上传方法，包括：

将采样数据分割为多个数据单元；

将所述多个数据单元上传至所述服务器，以使所述服务器执行所述的检测处理方法。

根据本发明的第二方面，提供了一种微波传感器对静态目标的检测处理装置，包括：

获取模块，用于获取多组采样数据；

静态目标确定模块，用于基于检测范围内同一位置点的不同时间的采样数据，确定该位置点是否为静态目标的位置点；

检测信息确定模块，用于基于静态目标的位置点的部分或全部采样数据，确定所述静态目标的位置点的检测信息，所述检测信息包括对应位置点的距离和/或所述静态目标所在位置的空间角度。

根据本发明的第三方面，提供了一种电子设备，包括存储器与处理器：

所述存储器用于存储代码；

所述处理器，用于执行所述存储器中的代码用于实现第一方面及其可选方案涉及的方法。

根据本发明的第四方面，提供了一种存储介质，其上存储有程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现第一方面及其可选方案涉及的方法。

本发明提供了一种对静态目标的检测处理方法、装置、电子设备与存储介质中通过对目标环境内的位置点的多次探测，由于静态目标的反射信号通过连续调频信号混频器中产生的中频信号的相位、频率等是不变或符合一定规律的，故而，以不同时间的采样数据为依据，利用可以反复取样做信号叠代累积等处理方法获取信息，可较为准确地确定出静态目标的位置点。在此基础上，本发明可基于静态目标的采样数据而确定静态目标的位置点的检测信息，实现对静态目标的检测，有助于满足高性能能环境感知的需求。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明一实施例中对静态目标的检测处理方法的流程图；

图2是本发明一实施例中雷达脉冲信号的示意图；

图3是本发明一实施例中雷达测距Range Bin组合方式示意图；

图4是本发明一实施例中多个脉冲信号组合成更大带宽脉冲信号的示意图；

图5是本发明一实施例中对静态目标的检测处理装置的示意图；

图6是本发明一实施例中电子设备的构造示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”“第四”等(如果存在)是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

下面以具体地实施例对本发明的技术方案进行详细说明。下面这几个具体的实施例可以相互结合，对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例不再赘述。

请参考图1至图4，一种微波传感器对静态目标的检测处理方法，包括：

S11：获取多组采样数据；

S12：基于检测范围内同一位置点的不同时间的采样数据，确定该位置点是否为静态目标的位置点；

S13：基于静态目标的位置点的部分或全部采样数据，确定所述静态目标的位置点的检测信息。

所述检测信息包括对应位置点的距离(即对应位置点相距于微波传感器的距离)和/或所述静态目标所在位置的空间角度，不论检测信息是什么，只要是基于采样时数据而得到的，均不脱离本发明实施例的范围。

在步骤S11中，对应中频信号是对反射信号通过混频器处理后取样而产生的，故而，若为静态目标的反射信号得到的中频信号，则其相位、频率等是不变或有规律性的。

故而，以不同时间的采样数据为依据，可较为准确地确定出静态目标的位置点，过滤干扰(例如动态目标带来的干扰)。在此基础上，本发明可实现对静态目标的检测，得到对应的检测信息，相较于仅检测动态目标的方案，采用本发明的情况下，若同时还感知动态目标，则可通过全面的感知，满足高性能环境感知的需求。

其中，所述微波传感器发射信号时，是以对应的发射配置参数发射信号的，所述发射配置参数包括：所发射信号的起始频率、起始相位、调频连续波的雷达调制斜率、信号带宽；还可包括与Chirp信号(即脉冲信号)波形相关的其他任意参数，例如调频速率、信号带宽等；其中的脉冲信号可参照图2所示理解。

所述微波传感器接收、采样信号时，也可以是以对应的接收采样配置参数接收、采样信号的；所述多组采样数据包括：针对于同一位置点以不同的接收采样配置参数接收、采样信号时对应的采样数据。

可见，利用传感器对静态目标的采样的时间冗余，可以通过调整各次信号发射与接收采样的配置(即发射配置参数与接收采样配置参数)，形成丰富的采样数据，例如通过设定不同的Chirp信号波形(调节FMCW Chirps的调频速率，信号带宽,频谱分割与组合等实现)以及接收信号的数据采样处理设置(例如调节接收信号的采样起始时间，信号采样点数以及采样频率等)实现，然后再把每次采样的数据都累积记录起来做统一处理来增加对静态目标的信号检测(测距精度，距离分辨率)的能力。

一种实施例中，步骤S12中，可以利用预设的过滤算法，对同一位置点的各采样数据进行过滤。

可见，针对于所采集到的采样数据，通过多次采样积累接收数据，可得到大量的采样数据，然后，可以用数学方法来滤除噪点和运动物体，比如，用一段时间的反复积累记录扑捉采样数据(例如，重复采样100次甚至更多并且把每次采样的数据都累积记录起来)再做数据处理；也正因为有了这些有效的累积数据组合，基于这些采样数据，可以建立过滤门限、协方差矩阵处理等算法来进一步滤除非静态目标的采样数据以及随机干扰噪声。

此外，对于雷达运动目标的界定和过滤，还可以基于雷达传统的算法对目标坐二维FFT运算，得出潜在目标的速度维度数据，把具备速度运动特征的目标(反射点)界定为运动目标，当有运动目标出现时，就把当前(即时)采样的数据丢弃，系统再重复采样运算，直到没有运动目标(反射点)被检测出来后系统再把采样数据作为有效数据记录存储。

进而，后文所提及的第一采样数据、第二采样数据、第三采样数据、第四采样数据、第五采样数据、第六采样数据、第七采样数据等可以是经上述过程过滤后而剩下的采样数据。

一种实施例中，为了能够对静态目标位置点的判断提供可量化的依据，可以利用一个位置点的累积概率信息(也可理解为是确认概率值)来体现出该位置点是否属于静态目标的可能性，即：累积概率信息表征了对应位置点为静态目标位置点的可能性。由于采样数据的数据量很大，所以，该累积概率信息是一个累积量，例如可以是累加量、加权累加量等。后文在使用累积概率信息时，会结合具体的示例对这种累积方式进行举例说明。进而，步骤S12，可通过比较检测范围内同一位置点的不同时间的采样数据，调整所述累积概率信息，进而，基于最终调整后的累积概率信息，确定该位置点是否为静态目标的位置点；例如，若累积概率信息所表征的可能性高于第一阈值，则确定该位置点为静态目标的位置点。

本领域任意的数学、统计学方式，均可应用于此而对累积概率信息进行处理，且不脱离本发明实施例的范围。

可见，利用静态对象的检测在时间轴上的不敏感性从而反复取样做信号叠代累积处理获取信息，过滤掉干扰(例如随机躁声\背景噪声等)以及运动对象带来的采样数据(即非静态对象带来的采样数据)，进而，保障了静态对象的位置点能够被准确识别出来，即静态对象的采样数据能够被准确提取出来，从而用于检测信息的确定，保障静态目标检测的准确性。

一种实施例中，所述多组采样数据包括：针对于同一位置点以不同的发射配置参数发射信号时对应的采样数据；

所述不同的发射配置参数指：每次发出发射信号时对应会采用一组发射配置参数，在此基础上，不同发射信号的两组发射配置参数之间，有一种或多种发射配置参数是有区别的。

进而，通过对发射配置参数的细调节等效增加了目标(例如静态目标)的采样点数量与精度，从而提高了目标(例如静态目标)的检测精度，例如静态目标的距离检测精度，以及空间角度定位检测精度。

所述多组采样数据包括：任意的第一采样数据与第二采样数据；

其中的第一采样数据与第二采样数据为满足以下描述的任意的不同时间的采样数据：所述第一采样数据是微波传感器多次以第一发射配置参数发射信号时，对应反射信号的采样数据，所述第二采样数据是所述微波传感器以第二发射配置参数发射信号时，对应反射信号的采样数据；

对应的，步骤S12，可以包括：

针对于任意之一第一位置点，比较所述第一位置点的第一采样数据与第二采样数据之间的差异，并基于比较结果调整所述第一位置点为静态目标位置点的累积概率信息。

一种举例中，当第一采样数据与第二采样数据(或其转换后的采样数据)相同或相似时，则对其所对应的位置点的累积概率信息进行叠加一个大于0的数或者乘以一个大于1的数，用以提升对应位置点的累积概率信息，具体举例中，也可以在这个数的基础上乘上一个预设的加权值；

另一种举例中，当第一采样数据与第二采样数据(或其转换后的采样数据)不相似时，则对其所对应的位置点的累积概率信息进行一个降低，如减去一个大于0的数或者除以一个大于1的数，用以降低对应位置点的累积概率信息，具体举例中，也可在这个数的基础上乘上一个预设的加权值。

其中相似时的提升与不相似时的降低，可以是择一实现的，也可以是兼而实现的。

此外，以上仅为累积概率信息处理的一种举例，不论如何实现这种累积，均不脱离本发明实施例的范围。

所述第一发射配置参数中的雷达调制斜率为第一斜率，对应的发射信号为第一发射信号，所述第二发射配置参数中的雷达调制斜率为第二斜率，对应的发射信号为第二发射信号，所述第一斜率与所述第二斜率为不同斜率；

基于所述第一位置点的第一采样数据与第二采样数据之间的差异，调整所述第一位置点为静态目标位置点的累积概率信息，包括：

其中，转换为等价采样数据的过程可例如：用以下两种方式来还原到对应预设的原斜率参数(即第一斜率)的雷达调制信号所对应的混频后的等价中频信号数值(即等价采样时护具，包含频率和相位信息):

1)、时间轴转换(根据chirps之间不同的斜率来转换)

2)、时间轴不变,直接把中频采样信号转换(映射)到对应要转换的不同斜率的chirp上,做中频信号的直接数值对应变换。

其中，调节雷达调制斜率还可提高距离分辨率。距离分辨率等于雷达信号的传播速度除以两倍雷达脉冲信号的带宽，距离分辨率代表了雷达分辨两个近距离目标的能力，即通过提高距离分辨率也就提高了两个位置点之间的测距精度，当调节雷达调制斜率时，即等效增加了对应位置点的有效采样数据，即每个脉冲信号的有效采样数据增加了，对应的有效地划分出了更多的雷达测距Range Bin，在雷达设定的探测区域，以Range Bin为单位提高了两个位置点之间的距离分辨率。

可见，调节发射信号的斜率参数来重复捕捉信号时，可以通过调节发射信号(Chirp)的斜率参数来重复捕捉其信号反射信息数据,然后把相应的接收信号数据数值转化到之前Chirp的斜率参数相对应的采样数据,再来做信号分析:如果有两信号(或者多个信号)相同或者类似,则意味着这个信号是目标的有效反射信号的“确认概率值”的提高。进而，可以用这种方法来确认和提取目标信号并过滤干扰和背景噪音(干扰和背景噪音信号有随机性,它们一直重复出现相关联数值的概率基本没有,可以用这种方式被滤除)。

如图3，一种举例中，还可以通过加大雷达信号的带宽来提高距离分辨率。例如，雷达芯片只支持最高到2Ghz的信号带宽，利用4个Chirps拼接，我们把Chirp 1设置成60Ghz–62Ghz(2Ghz带宽)，把Chirp 2设置成62Ghz–64Ghz(2Ghz带宽)，把Chirp 3设置成64Ghz–

66Ghz(2Ghz带宽)，把Chirp 4设置成66Ghz–68Ghz(2Ghz带宽)，而雷达芯片只支持最高到2Ghz的信号带宽，把多组Chirps按照起始频率的调整，把多组分次不同频率段采样的数据拼接后合成新的大带宽的Chirp，既为60GHz–68Ghz(8Ghz带宽)的脉冲信号。脉冲信号的带宽增大，距离分辨率也随之提高，系统测距精度也随之提高。

一种实施例中，所述第一发射配置参数中的起始相位为第一相位，所述第二发射配置参数中的起始相位为第二相位；

可见，除了调节斜率参数，同样基于利用检测静态目标的目标检测时间充裕度，还可以通过在不同的信号发射脉冲(chirps)之间调节发射信号的初始相位,再利用接收信号通过连续调频信号混频器(FMCW Signal Mixer)之后的中频信号的对比来判定接收信号的属性：是静态目标反射信号还是随机干扰或者是底躁。

对于静态目标反射信号而言,改变发射信号的相位后,其静态目标的反射信号通过连续调频信号混频器之后而产生的中频信号(IF Signal)的幅度和相位是不变的。基于此,我们可以通过多组信号的重复对比,检出其中的静态目标反射信号；信号的重复对比次数越多,检出的静态目标反射信号置信度越高，其可体现在累积概率信息。一种实施例中，所述多组采样数据包括：任意的第三采样数据与第四采样数据；

其中，所述第三采样数据是微波传感器以第三发射配置参数发射信号时，对应反射信号的采样数据，所述第四采样数据是所述微波传感器以第四发射配置参数发射信号时，对应反射信号的采样数据；

可见，其中反射信号的相位关联性就会非常有价值(连续空间的反射点被采样数据的相位有连续性)，我们利用相位的关联性来提升雷达角度分辨率不足而带来的目标空间定位的不足和挑战。

具体而言，静态目标由一个或者多个面组成的，对于雷达而言，被检测到的这个面是由许多个目标反射点组成的，静态目标的许多个反射点被微波雷达探测到，这些反射点的采样数据中包含的它们之间的相位的连续性关系，当这些被检出的反射点的空间距离在半个波长范围内的话，那它们反射信号经过混频器后的信号相位差也在360°之内连续分布的，对于这些反射点的距离探测，可以基于采样数据，得到反射信号的相位信息，利用反射信号的相位信息(接收到的反射信号相位差)来精密定位，从而把测距精度提高到微波波长这个数量级上。

具体做法例如：通过微调发射信号使得相同位置点的反射目标的接收信号在两组或者多组不同设定的发射信号之间的差异固定在一个或者几个波长λ之内；同一个静态目标的位置点，对于波长变化的发射信号的反射回波的相位是会周期性变化的(反射回波的相位Ф与目标距离d以及雷达信号波长λ具有函数关系：Ф＝F【4π*(d/λ)】)。这样，利用静态目标对于不同频率反射信号的相位差异关联性的数据分析来精确定位相关联被测目标的距离，从而把相关联被测目标的测距精度进一步提高到微波的波长量级(毫米)。在水平相和垂直相都可以采用同样的方式，所以系统对静态目标的探测距离精度可以提高到毫米级别(十分之一或者百分之一毫米)。

一种实施例中，所述多组采样数据包括：多组第五采样数据与多组第六采样数据；

所述检测方法，还包括：

基于所述第五采样数据与所述第六采样数据的差异，判断所述第三位置点与所述第四位置点是否处于同一静态目标。

可见，通过发射信号的发射配置参数的精细调节，还可利用信号的关联性数据挖掘获取更多的相关有效信息，例如此处可判断出是否处于同一静态目标。进而，由于静态目标有空间上的延续性(一个或几个面的组成)，可以利用这个情况(场景)来关联反射信号的归属(这些反射信号来自同一个物体还是来自不同物体)。

一种实施例中，所述多组采样数据包括：针对于同一位置点以相同发射配置参数发射信号时对应的第七采样数据；

基于检测范围内同一位置点的采样数据的差异，确定该位置点是否为静态目标的位置点，包括：

对位置点预设累积概率信息，再通过调整雷达调制斜率、起始频率、起始相位、雷达信号带宽等重新对位置点进行多次重复检测，并对应的去修改每次检测后的累积概率信息，可以精准的判断所检测的位置点是否为静态目标的位置点。

由于我们是重复目标检测的信号采样过程并做信号的精细调节来迭代采样，这样一来我们在做信号采样与分析处理过程中会有大量的信号原始采样数据以及中间处理数据的累积，需要比较大的数据存储空间。而雷达传感器由于系统成本控制的考虑，往往不会在边缘侧(雷达传感器系统侧)设置较大的数据内存，雷达传感器的数据内存(RAM)容量就会成为阻碍改进算法实现的因素。为了解决这个问题，同样利用静止目标检测的数据采样在时间维度之冗余机制(时间不敏感性)，可以把目标检测的采样信息用先分割后重组聚合的方式分批地把信号采样数据通过网络上传到服务器累积起来，然后重组聚合后再进行数据处理，利用服务器的强大处理能力以及丰富的内存空间来处理数据，目标检测的采样信息用先分割后重组聚合的数据传输方法不会影响到对静态目标的探测。

故而，一种实施例中，若所述检测方法应用于服务器，则：

获取多组采样数据，包括：

重组所述多个数据单元，得到所述多组采样数据。

与之对应的，本发明实施例提供了一种微波传感器的数据上传方法，包括：

将采样数据分割为多个数据单元；

将所述多个数据单元上传至所述服务器，以使所述服务器执行以上检测处理方法。

一种举例中，将获取的采样数据以帧/或脉冲信号为单位进行分割，然后分批的将分割后的采样数据通过网络上传至服务器累积，利用服务器的处理能力来处理采样数据，同时利用服务器丰富的内存空间来存储数据。

其中，将采样数据切割后会以固定的顺序序列上传至服务器，当切割后的数据仍受传输带宽的限制时，再将每个帧/或脉冲信号的采样数据再进行细小分割。

另一种举例中，可以把一个ADC采样时间窗口分割成若干个ADC采样时间子窗口，再将ADC采样时间子窗口的采样数据上传到服务器做采样数据累积，服务器在接收到这些被分割的信号后再进行重新组合，还原成一个完整的ADC采样时间窗口的有效采样数据。

具体的，在雷达传感器模块内部将每个帧/或脉冲信号的ADC采样时间窗口分割为若干个ADC采样时间子窗口，雷达传感器再一每个子窗口(甚至可以基于每个测距的RangeBin为单位)为基本单位重复对静态目标的检测过程，并对多次采样后的采样数据进行分析过滤并提取有效采样数据，其中分析过滤包括：过滤噪点、随机采样误差和运动物体反射的干扰信号。

同样，由于需要提取的是静态目标，还可以充分利用时间维度上的冗余来分阶段地有效地提取信号并累计信号。对于静态目标提取过程，把系统动态地配置成有利于静态目标探测的模式而不必介意对动态目标的扑捉质量的信号配置设定制约。

微波传感器利用静止目标对时间的冗余度(不敏感性)，把捕获的每帧或者每个脉冲信号(chirp)逐个甚至再分割成部分(子单元)进行分步发射、接受、处理、存储,而后再将各部分处理后的信号重新聚合复原成完整的接收信号单元再做后续之信号处理与目标检测，同样也可以应用在微波传感器单元内部，把数据的采集、存储、处理分割成部分(子单元)来分步分时处理从而使得系统突破边缘侧(传感器模块侧)的硬件限制(传感器的本地数据存储器容量限制、传感器数据带宽的限制、传感器本地数据处理算力的限制等)，基于小内存小带宽微波传感器系统同样来实现目标信号的大量采样数据的有效获取；

此外，还可以把雷达测距Range Bin细化,例如对应于目前业界由于系统硬件(采样芯片等)设计技术和系统成本的限制，常用的把每个信号脉冲划分为512/1024个Rangbin，可以把它细化提高到更多倍来精细化雷达的测距处理(同样是基于目标与雷达相对静止的前提下我们利用时间宽裕度即不敏感的特点来达到目的)。进而，通过微调Chirp之间的信号ADC采样的起始设置时间,把每组各点反射信号的采样时间在不同的Chirp之间细微错开(在时域上错开),这样一来，再把多个Chirps收集到的采样信号累积处理完成再重新组合时,相当于把每个Chirp的有效采样点数目成比例地提高了。

其中，多个Chirp组合成更大带宽的新Chirp方式可例如图4所示。

除此以外，还可以通过动态调节发射信号chirp的斜率参数来达到对目标用不同发射信号(chirp)斜率(即斜率参数)的雷达波型来多次反复采样，然后把各组接收信号通过数值转换的方法变换到对应预设的原斜率参数的雷达调制信号所对应的混频后的等价中频信号数值(包含频率和相位信息)，即前文所提到的等价采样数据的形成，可见，还可以等价采样数据作为新的采样数据而参与处理。这样一来，我们还是基于静态目标检测的时间不敏感性来把雷达测距精细化，等效增加每个雷达脉冲信号(Chirp)的有效采样数，突破目前我们基于对雷达信号等间隔采样方法从而受限于Nyquist采样定理得出的目标距离分辨率等于C/2B(C:雷达信号的传播速度；B:雷达脉冲信号的带宽)的限制。

图3是目前雷达典型的测距Range Bin组合方式(雷达设定探测区域，以距离为单位分区，一个一个区域扫描并传输(上传)采样原始数据(raw data))；利用前文所提及的各种方法把每个Chirps的有效采样数增加了，相当于完成了系统测距精度的提高，还可以有效地划分出更多的Rang Bin用于提高系统测距精度。

雷达设定探测区域，以距离为单位分区，一个一个区域扫描并传输(上传)采样原始数据(raw data)。以距离为单位的好处是为了提高雷达的距离分辨率，进而，可以动态调节chirp斜率、信号ADC采样起始时间和采样间隔等参数来满足提高测距精度要求。

图5是本发明一实施例中对静态目标的检测处理装置的示意图。

请参考图5，对静态目标的检测处理装置200，应用于服务器或微波传感器，包括：

获取模块201，用于获取多组采样数据；

静态目标确定模块202，用于基于检测范围内同一位置点的不同时间的采样数据的差异，确定该位置点是否为静态目标的位置点；

检测信息确定模块203，用于基于静态目标的位置点的部分或全部采样数据，确定所述静态目标的位置点的检测信息，所述检测信息包括对应位置点的距离。

可选的，所述多组采样数据包括：任意的第一采样数据与第二采样数据；

其中，所述第一采样数据是微波传感器多次以第一发射配置参数发射信号时，对应反射信号的采样数据，所述第二采样数据是所述微波传感器以第二发射配置参数发射信号时，对应反射信号的采样数据；

对应的，所述静态目标确定模块202，具体用于：

所述静态目标确定模块202，具体用于：

可选的，所述多组采样数据包括：任意的第五采样数据与第六采样数据；

所述检测装置，还包括：

同一静态目标判断模块，用于判断基于所述第五采样数据与所述第六采样数据的差异，判断所述第三位置点与所述第四位置点是否处于同一静态目标。

可选的，所述静态目标确定模块202，具体用于：

所述多组采样数据包括：针对于同一位置点以不同的接收采样配置参数接收、采样信号时对应的采样数据。10.根据权利要求1所述的可选的，

所述微波传感器发射信号时，是以对应的发射配置参数发射信号的，所述发射配置参数包括：所发射信号的起始频率、起始相位、调频连续波的雷达调制斜率、信号带宽；

基于检测范围内同一位置点的不同时间的采样数据，确定该位置点是否为静态目标的位置点，包括：

可选的，

若所述检测方法应用于服务器，则：

所述获取模块具体用于：

重组所述多个数据单元，得到所述多组采样数据。

综上，本发明提供了一种对静态目标的检测处理方法、装置、电子设备与存储介质中，通过对目标环境内的位置点的多次探测，由于静态目标的反射信号通过连续调频信号混频器中产生的中频信号的相位、频率等是不变或符合一定规律的，故而，以不同时间的采样数据为依据，可较为准确地确定出静态目标的位置点。在此基础上，本发明可基于静态目标的采样数据而确定静态目标的位置点的检测信息，实现对静态目标的检测，有助于满足高性能能环境感知的需求。此外，还通过对信号的切割处理，将切割后的信号上传至服务器或者在模块侧边缘进行计算，充分利用服务器以及模块侧边缘的内存和计算能力来完成数据的处理，达到了系统最优成本的配置。

图6是本发明一实施例中电子设备的构造示意图。

请参考图6，提供了一种电子设备30，包括：

处理器31；以及

存储器32，用于存储所述处理器的可执行命令；

其中，所述处理器31配置为经由执行所述可执行指令来执行以上所涉及的方法。

处理器31能够通过总线33与存储器32通讯。

本实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现以上所涉及的方法。

本领域普通技术人员可以理解：实现上述各方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成。前述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中。该程序在执行时，执行包括上述各方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。

Claims

1.一种微波传感器对静态目标的检测处理方法，应用于服务器或微波传感器，其特征在于，包括：

获取多组采样数据；

2.根据权利要求1所述的检测处理方法，其特征在于，

3.根据权利要求2所述的检测处理方法，其特征在于，

4.根据权利要求3所述的检测处理方法，其特征在于，

5.根据权利要求3所述的检测处理方法，其特征在于，

所述第一发射配置参数中的起始相位为第一相位，所述第二发射配置参数中的起始相位为第二相位；

6.根据权利要求2所述的检测处理方法，其特征在于，

所述多组采样数据包括：任意的第三采样数据与第四采样数据；

7.根据权利要求2所述的检测处理方法，其特征在于，

所述多组采样数据包括：任意的第五采样数据与第六采样数据；

所述检测方法，还包括：

8.根据权利要求1所述的处理方法，其特征在于，

9.根据权利要求1所述的处理方法，其特征在于，

所述微波传感器接收、采样信号时，是以对应的接收采样配置参数接收、采样信号的；

10.根据权利要求1所述的处理方法，其特征在于，

11.根据权利要求1所述的处理方法，其特征在于，

所述多组采样数据包括：针对于同一位置点以相同发射配置参数发射信号时对应的采样数据；

微波传感器把每帧或者每个脉冲信号逐个甚至再分割成部分进行分步发射、接受、处理、存储,而后再将各部分处理后的信号重新聚合复原成完整的接收信号单元再做后续之信号处理与目标检测。

12.根据权利要求1-11所述的检测处理方法，其特征在于，

若所述检测方法应用于服务器，则：

获取多组采样数据，包括：

重组所述多个数据单元，得到所述多组采样数据。

13.一种微波传感器的数据上传方法，其特征在于，包括：

将采样数据分割为多个数据单元；

将所述多个数据单元上传至所述服务器，以使所述服务器执行权利要求10所述的检测处理方法。

14.一种检测处理装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取多组采样数据；

15.一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现权利要求1-12任一项所述方法的步骤。

16.一种存储介质，其上存储有程序，其特征在于，所述程序被处理器执行时实现权利要求1-12任一项所述方法的步骤。