车载雷达中的静态背景去除: 在方位-仰角-多普勒域中的滤波
摘要：汽车自主性的不断推进对准确检测/定位附近移动目标具有重要依赖。一种有效的解决方案是从场景中移除背景或静止物体，以增强检测/定位移动目标的能力，从而提高系统整体性能。本文提出了一种适用于商品频率调制连续波（FMCW）雷达的汽车背景去除算法。我们提出的算法采用三个步骤：a）对背散射后接收到的雷达信号进行预处理，生成4D点云；b）进行3D雷达自运动估计；c）在方位-仰角-多普勒域中基于陷波滤波器进行背景去除。首先，我们对多输入多输出（MIMO）FMCW发射对应的接收信号进行建模，并开发了一个信号处理框架来提取4D点云。随后，我们介绍了一个鲁棒的3D自运动估计算法，通过处理点云准确估计源雷达速度，考虑到测量误差和多普勒模糊。此外，我们的算法利用多普勒速度、方位角、仰角和雷达自运动速度之间的关系来识别背景杂波谱，并采用陷波滤波器进行去除。我们的算法性能通过使用模拟数据和真实世界数据进行评估。通过提供一种快速和计算效率高的解决方案，我们的方法有望应对非均匀环境和实时处理要求所带来的挑战。
作者：Xiangyu Gao, Sumit Roy, Lyutianyang Zhang
论文ID：2307.01444
分类：Signal Processing
分类简称：eess.SP
提交时间：2023-08-01