雷达设备

摘要

提供了一种雷达设备，该雷达设备从拍频信号中产生用于表示每个调制时段中雷达设备的接收状况的快照数据。在每组多个周期内对在每个调制时段由快照数据产生的自相关矩阵进行平均。雷达设备基于MUSIC(多信号分类)方法、基于平均自相关矩阵来计算诸如在前汽车等目标对象的目标方位角。通过基于在每个调制时段中的快照数据中包括的混合噪声量(或者干扰量)的加权平均来执行该平均。要应用到每个调制时段中的快照数据的加权系数被设置为与该调制时段的混合噪声量(即干扰量)对应的值。当干扰量小时，加权系数变大，另一方面，当干扰量大时，加权系数变小。

权利要求

1.一种雷达设备，所述雷达设备能够基于与目标对象反射的反射雷达波对应的接收信号来确定所述目标对象的方位角，所述雷达设备包括：发射和接收装置，其被配置用于发送雷达波，然后通过由天线元构成的阵列天线来接收由所述目标对象反射的反射雷达波，并且产生和传送对应于所述反射雷达波的接收信号；

数据采集装置，其被配置用于反复地执行以下：

接收从所述发射和接收装置传送的接收信号；

获得对应于所述接收信号的采样；和

产生作为每个天线元的一组采样的单元数据；

自相关矩阵产生装置，其被配置用于基于每个单元数据来产生自相关矩阵；

部分平均相关矩阵产生装置，其被配置用于执行下述处理：计算由所述自相关矩阵产生装置产生的每个单元数据的预定数量的自相关矩阵的时间上的平均，并且产生作为所述的时间平均处理后的自相关矩阵的部分平均相关矩阵；

目标方位角计算装置，其被配置用于基于由所述部分平均相关矩阵产生装置产生的部分平均相关矩阵来计算所述目标对象的方位角；

混合噪声量估计装置，其被配置用于估计混合在每个单元数据中的噪声量；

系数确定装置，其被配置用于基于由所述混合噪声量估计装置估计的混合在每个单元数据中的噪声量来确定要应用到所述预定数量的自相关矩阵中的每个的加权系数，其中，所述预定数量的自相关矩阵中的每个是由所述部分平均相关矩阵产生装置执行的对所述平均的计算的目标，其中，所述部分平均相关矩阵产生装置向所述预定数量的自相关矩阵中的每个应用由所述系数确定装置确定的加权系数，并且通过以下来产生自相关矩阵：使用由所述系数确定装置获得的加权系数来执行对所述预定数量的自相关矩阵的加权平均。

2.根据权利要求1的雷达设备，其中，所述发射和接收装置被配置用于：根据调频的发射信号来发射雷达波，并且将通过形成所述阵列天线的天线元的接收信号与所述发射信号混合在一起，以便产生从所述接收信号和所述发射信号导出的拍频信号，以及所述数据采集装置被配置用于获得从所述发射和接收装置传送的拍频信号的采样，以便产生单元数据。

3.根据权利要求1的雷达设备，还包括：

转换装置，其被配置用于将形成所述单元数据的每个天线元的采样从时域转换为频域，以便产生每个天线元的频率范围数据；以及频率估计装置，其被配置用于基于在所述阵列天线中预先确定的至少一个天线元的频率范围数据来估计作为所述反射雷达波的频率的反射雷达波频率，其中，所述自相关矩阵产生装置被配置用于产生接收向量的自相关矩阵，在所述向量中，在由所述频率估计装置估计的反射雷达波频率处、基于每个单元数据而产生的每个天线元的频率范围数据被布置为向量元素，并且，

所述频率估计装置被配置用于：对于要在所述部分平均相关矩阵产生装置执行加权平均时使用的每组预定数量的自相关矩阵来估计要在产生自相关矩阵时使用的反射雷达波频率。

4.根据权利要求3的雷达设备，其中，所述转换装置被配置用于执行傅立叶变换，以将每个天线元的采样从时域转换为频域。

5.根据权利要求3的雷达设备，其中，所述频率估计装置包括平均装置，该平均装置被配置用于通过以下来产生作为对于各目标天线元执行时间平均之后的频率范围数据的部分平均频率范围数据：对于每个目标天线元，在要用于产生作为在所述部分平均相关矩阵产生装置的平均计算中的目标的预定数量的自相关矩阵的频率范围数据中、执行对预定数量的频率范围数据的时间平均，其中，所述频率估计装置被配置用于：对于作为所述部分平均相关矩阵产生装置的平均计算的目标的每组预定数量的自相关矩阵，基于由所述平均装置产生的每个目标天线元的部分平均频率范围数据而估计要用于产生自相关矩阵的反射雷达波频率，并且所述平均装置被配置用于：使用每个目标天线元的对应的加权系数、通过向预定数量的频率范围数据的每个应用所述加权系数而产生作为预定数量的频率范围数据的加权平均的频率范围数据，作为所述部分平均频率范围数据，其中，通过所述系数确定装置来确定所述加权系数，并且所述加权系数要被应用到基于预定数量的频率范围数据的每个而产生的自相关矩阵。

6.根据权利要求5的雷达设备，其中，所述频率估计装置被配置用于：基于通过执行对从每个目标天线元获得的部分平均频率范围数据的等价平均而获得的频率范围数据来估计所述反射雷达波频率。

7.根据权利要求3的雷达设备，其中，所述频率估计装置包括：

统计装置，其被配置用于通过统计地处理从单元数据获得的、对应于每个目标天线元的频率范围数据而产生每个单元数据的代表性频率范围数据；以及平均装置，其被配置用于通过以下来产生作为所述时间平均后的频率范围数据的部分平均频率范围数据：执行对由所述统计装置产生的与每个单元数据对应的预定数量的代表性频率范围数据的时间平均，所述部分平均频率范围数据要用于产生作为通过所述部分平均相关矩阵产生装置执行平均计算的目标的预定数量的自相关矩阵，其中，所述频率估计装置基于由平均装置针对作为由所述部分平均相关矩阵产生装置的计算目标的每组预定数量的自相关矩阵而产生的部分平均频率范围数据，来估计当产生自相关矩阵时要应用的反射雷达波频率，并且所述平均装置被配置用于产生通过以下获得的作为部分平均频率范围数据的频率范围数据：使用要应用到对应于预定数量的代表性频率范围数据的、由单元数据产生的自相关矩阵的加权系数而对作为平均计算的目标的预定数量的代表性频率范围数据进行加权平均。

8.根据权利要求7的雷达设备，其中，所述统计装置被配置用于：产生通过对从每个目标天线元中获得的频率范围数据进行等价平均而获得作为代表性频率范围数据的频率范围数据。

9.根据权利要求1的雷达设备，其中，所述混合噪声量估计装置被配置用于：

计算在形成阵列天线的天线元中被预先确定为用于噪声分析的目标天线元的一个或多个天线元的采样在高频范围中的功率的中间值或者平均值，作为每个单元数据的分析噪声值；并且使用每个单元数据的噪声分析值来估计被混合到该单元数据中的噪声量。

10.根据权利要求1的雷达设备，其中，所述混合噪声量估计装置被配置用于：

计算目标天线元的采样在所有时域中的功率的平均值，作为所述分析噪声值，所述目标天线元是形成阵列天线的天线元中被预先确定为用于噪声分析的目标天线元；并且根据每个目标天线元的平均值来估计被混合到每个单元数据中的噪声量。

11.根据权利要求1的雷达设备，其中，所述混合噪声量估计装置被配置用于：

获得目标天线元的采样的时域中不小于阈值的时间长度，作为分析噪声值，所述目标天线元是形成阵列天线的天线元中被预先确定为用于噪声分析的目标天线元；并且基于每个目标天线元的时间长度来估计混合在该单元数据中的噪声量。

12.根据权利要求9的雷达设备，其中，用于噪声分析的目标天线元的数量不小于2，并且所述混合噪声量估计装置被配置用于：估计为每个目标天线元确定的噪声分析值的等价平均值或者中间值，作为混合到单元数据中的噪声量。

13.根据权利要求9的雷达设备，其中，用于噪声分析的目标天线元的数量是1，并且所述混合噪声量估计装置使用该目标天线元的噪声分析值作为混合到单元数据的噪声量。

14.根据权利要求1的雷在设备，其中，所述系数确定装置被配置用于：计算比率(1/q[i])/(1/q[1]+...+1/q[N])作为加权系数w[i]，其中，w[i]是要应用到第i个自相关矩阵Rxx[i]的加权系数，其中，i＝1，...，N，加权系数w[i]被应用到作为要用于所述部分平均相关矩阵产生装置的平均计算的预定数量的目标自相关矩阵的、从第一自相关矩阵元素Rxx[1]到第N个自相关矩阵Rxx[N]中的每个自相关矩阵，1/q[i]是通过所述混合噪声量估计装置估计的混合到单元数据中的噪声量的倒数值，并且(1/q[i])/(1/q[1]+...+1/q[N])的值是对应于第一自相关矩阵元素Rxx[1]到第N个自相关矩阵Rxx[N]中的每个的混合噪声量的倒数值1/q[i]的总和。

15.根据权利要求1的雷达设备，其中，所述系数确定装置被配置用于：

将通过混合噪声量估计装置估计的、要在产生每个自相关矩阵时使用的、混合到单元数据中的噪声量与预定的阈值相比较，将要应用到混合噪声量小于所述预定的阈值的自相关矩阵的加权系数设置为预定的第一值，并且

将要应用到混合噪声量不小于所述预定的阈值的自相关矩阵的加权系数设置为小于所述预定的第一值的预定的第二值。

16.根据权利要求1的雷达设备，其中，所述目标方位角计算装置包括平滑相关矩阵产生装置，所述平滑相关矩阵产生装置被配置用于通过以下来调整最后的部分相关矩阵：对于部分平均相关矩阵的每个产生周期，平滑由所述部分平均相关矩阵产生装置产生的前一个部分平均相关矩阵，以便产生平滑相关矩阵，并且所述目标方位角计算装置被配置用于基于所述部分平均相关矩阵的每个产生周期的平滑相关矩阵来计算反射所述发射雷达波的目标对象的目标方位角。

17.根据权利要求16的雷达设备，其中，所述平滑相关矩阵产生装置被配置用于：根据在前一个周期中产生的前一个相关矩阵R2pre和预定的遗忘因子β来调整由所述部分平均相关矩阵产生装置在产生部分平均相关矩阵的每个周期而产生的最后的部分平均相关矩阵R1，并且利用等式R2＝β·R2pre+(1-β)·R1通过使用由所述部分相关矩阵产生装置产生的前一个部分平均相关矩阵来平滑所述最后的部分平均相关矩阵R1而产生当前周期中的平滑相关矩阵R2。

18.根据权利要求16的雷达设备，其中，所述目标方位角计算装置包括自适应判断装置，该自适应判断装置被配置用于：基于与要在所述部分平均相关矩阵的每个产生周期产生部分平均相关矩阵时使用的预定数量的部分平均相关矩阵中的每个对应的、由所述混合噪声量估计装置产生的混合在单元数据中的噪声量来判断是否在所述平滑相关矩阵的产生中使用由所述部分平均相关矩阵产生装置产生的最后的部分平均相关矩阵，其中，所述平滑相关矩阵产生装置被配置用于：使用在前一个周期中产生的前一个部分平均相关矩阵来调整最后的部分平均相关矩阵，并且当所述自适应判断装置允许使用最后的部分平均相关矩阵时将经过调整的部分平均相关矩阵用作在当前周期中的平滑相关矩阵，以便使用由所述部分平均相关矩阵产生装置产生的前一个部分平均相关矩阵来平滑所述最后的部分平均相关矩阵，并且所述平滑相关矩阵产生装置被配置用于：当所述自适应判断装置不允许使用最后的部分平均相关矩阵时，仅仅使用在前一个周期中产生的前一个平滑相关矩阵来产生当前周期中的平滑相关矩阵，而不使用最后的部分平均相关矩阵。

19.根据权利要求18的雷达设备，其中，所述平滑相关矩阵产生装置被配置用于：当所述自适应判断装置允许使用最后的部分平均相关矩阵时，使用等式R2＝β·R2pre+(1-β)·R1、通过利用在前一个周期中产生的平滑相关矩阵R2pre和预定的遗忘因子β来调整最后的部分平均相关矩阵R1而产生当前周期中的平滑相关矩阵R2，并且，所述平滑相关矩阵产生装置被配置用于：当所述自适应判断装置不允许使用最后的部分平均相关矩阵时，将在前一个周期中产生的平滑相关矩阵R2pre确定为当前周期中的平滑相关矩阵R2，而不使用最后的部分平均相关矩阵R1。

20.根据权利要求18的雷达设备，其中，所述自适应判断装置通过以下来计算被混合到单元数据中的噪声量的加权平均：向与在产生最后的部分相关矩阵时使用的预定数量的自相关矩阵中的每个对应的被混合到单元数据中的噪声量应用与由所述系数确定装置确定为应用到自相关矩阵的加权系数相同的加权系数，当所计算的加权平均不大于预定的阈值时，所述自适应判断装置允许使用最后的部分平均相关矩阵来产生平滑相关矩阵，并且当所计算的加权平均大于所述预定的阈值时，所述自适应判断装置不允许使用最后的部分平均相关矩阵来产生平滑相关矩阵。

21.一种雷达设备，所述雷达设备能够基于与目标对象反射的反射雷达波对应的接收信号来计算所述目标对象的目标信息，所述雷达设备包括：发射和接收装置，其被配置用于发射雷达波并通过天线来接收由所述目标对象反射的反射雷达波，并且产生和传送对应于所述反射雷达波的接收信号；

数据采集装置，其被配置用于反复地获取从所述发射和接收装置传送的接收信号的采样；

转换装置，其被配置用于将时域的采样转换为频域的采样，以便产生频率范围数据；

混合噪声量估计装置，其被配置用于估计被混合到由所述数据采集装置获取的每个采样中的噪声量；

平均装置，被配置用于通过以下来产生作为时间平均后的频率范围数据的部分平均频率范围数据：执行与由所述转换装置产生的预定数量的采样对应的频率范围数据的时间平均；

目标信息计算装置，其被配置用于基于由所述平均装置产生的部分平均频率范围数据来获取目标信息；以及系数确定装置，其被配置用于基于由所述混合噪声量估计装置估计的在向频率范围数据转换之前的采样中的混合噪声量来确定加权系数，所述加权系数要被应用到预定数量的频率范围数据中的每个，所述预定数量的频率范围数据作为由所述平均装置进行部分平均频率数据的计算的目标，其中，所述平均装置被配置用于向所述预定数量的频率范围数据中的每个应用由所述系数确定装置确定的加权系数，以便产生通过使用由所述系数确定装置确定的加权系数对所述预定数量的频率范围数据进行加权平均而获得的频率范围数据，作为部分平均频率范围数据。

22.根据权利要求21的雷达设备，其中，所述发射和接收装置根据调频的发射信号来发射雷达波，并且将通过所述天线获得的接收信号与所述发射信号混合，以产生从所述接收信号和所述发射信号中导出的拍频信号，所述数据采集装置获得从发射和接收装置传送的拍频信号的采样，并且

所述目标信息计算装置被配置用于：估计作为反射波分量的频率的反射雷达波频率，并且根据所估计的反射雷达波频率来获得作为目标信息的目标对象的目标位置和行进速度中的至少一个。

23.根据权利要求21的雷达设备，其中，所述转换装置被配置用于执行采样从时域向频域的傅立叶变换。

24.根据权利要求21的雷达设备，其中，所述混合噪声量估计装置被配置用于获得每个采样在预定的高频范围中的功率的中间值或者平均值，并且将所述中间值或者平均值估计为混合噪声量。

25.根据权利要求21的雷达设备，其中，所述混合噪声量估计装置计算每个采样在所有时域中的功率的平均值，并且将所计算的平均值估计为噪声混合值。

26.根据权利要求21的雷达设备，其中，所述混合噪声量估计装置计算每个采样的功率不小于预定的阈值时的采样的时间长度，并且将所计算的时间长度设为混合噪声量。

27.根据权利要求21的雷达设备，其中，所述系数确定装置被配置用于确定加权系数w[i]，其中，w[i]是作为混合噪声量q[i]的倒数值1/q[i]与对应于第一频率范围数据F[1]到第N个频率范围数据F[N]的每个的混合噪声量的倒数值1/q[i]的总和1/q[1]+...+1/q[N]的比率(1/q[i])/(1/q[1]+...+1/q[N])的加权系数w[i]，其中，所述加权系数w[i]是要应用到作为要用于所述平均装置的平均计算的目标中的预定数量的频率范围数据的、从第一频率范围数据F[1]到第N个频率范围数据F[N]中的第i个频率范围数据F[i]的加权系数，其中，i＝1，...，N，并且通过所述混合噪声量估计装置来估计所述混合噪声量q[i]，并且所述混合噪声量q[i]要被应用到作为在转换到所述加权系数w[i]被应用到的频率范围数据F[i]之前的数据的采样。

28.根据权利要求21的雷达设备，其中，所述系数确定装置被配置用于：

针对要用于所述平均装置的平均计算的预定数量的频率范围数据中的每个，将所述混合噪声量估计装置估计的混合到采样中的噪声量与预定的阈值相比较，其中，所述采样是转换到频率范围数据之前的数据；

将要应用到混合噪声量小于所述预定的阈值的频率范围数据的加权系数设置为预定的第一值，并且

将要应用到混合噪声量不小于所述预定的阈值的频率范围数据的加权系数设置为预定的第二值，

其中，所述预定的第二值小于所述预定的第一值。

说明书

雷达设备

技术领域

[0001] 本发明涉及雷达设备，所述雷达设备能够发送雷达波并且接收反射雷达波(作为来波)，并且根据通过天线阵列获得的、对应于反射雷达波的接收信号来获得关于目标对象的目标位置、行进(移动)速度和目标方位角(或者方向)的目标信息。

背景技术

[0002] 存在各种类型的已知常规雷达设备，例如其中一种被安装到个体的汽车(以下称为“驾驶员的汽车”)上，且产生并向驾驶员的汽车发送作为观察信号的发射雷达波。车载雷达设备接收由诸如在前的汽车等的目标对象反射的反射波(或者来波)。这个在前的汽车位于驾驶员的汽车之前或者在驾驶员的汽车之前行驶。车载雷达设备根据反射雷达波来计算目标对象的目标距离、目标方位角(或者目标角度)和相对行驶速度。即，作为在前的汽车的目标对象的目标距离是在驾驶员的汽车和在驾驶员的汽车之前存在的目标对象之间的距离。目标方位角是从驾驶员的汽车的位置观察的目标对象的方位角。相对速度是相对于驾驶员的汽车的行驶速度的目标对象的行驶速度。

[0003] 存在作为车载雷达设备的FMCW(调频连续波)雷达设备。例如，存在示出这样的FMCW雷达设备的现有技术的文件，例如公开号为JP2006-284182和JP 2006-300720的日本专利申请已经公开了这样的FMCW雷达设备。

[0004] 如图10上部的实线所示，FMCW雷达设备发送作为发射信号(或者发送信号)Ss的雷达波，然后如图11A中所示，接收由诸如在前的汽车等的目标对象反射的反射雷达波(或者来波)。使用三角波上的调制信号而通过调频获得发射信号Ss，以使发射信号Ss的频率在时间过程中线性地和逐渐地提高和降低(参见在图10中的上侧)。

[0005] 此时，如图10的上侧的虚线所示，对应于反射雷达波并且通过阵列天线接收的接收信号Sr在时间上从发射信号Ss延迟时间tr。这个时间tr对应于雷达波在目标对象和驾驶员的汽车之间行进所需要的时间，即对应于在目标对象和驾驶员的汽车之间的距离。接收信号Sr向频率降低的方向多普勒移位与目标对象和驾驶员的汽车之间的相对速度对应的频率fd。

[0006] FMCW雷达设备将接收信号Sr与发射信号Ss混合以产生拍频信号BT(参见图10底侧)。FMCW雷达设备根据下面的等式(1)到(4)，基于拍频信号BT的频率fb1和频率fb2来计算驾驶员的汽车和目标对象之间的目标距离D和相对速度V。拍频信号BT的频率fb1是在发射信号Ss的频率提高的上升部分(或者提高部分)期间的频率，拍频信号BT的频率fb2是在发射信号Ss的频率降低的降低部分(或者下降部分)期间的频率。

[0007]

[0008]

[0009] 和

[0010]

[0011] 其中，“c”指示诸如雷达(或者雷达)波等的发射信号Ss的传播速度，“fm”表示发射信号Ss的调制频率，“Δf”表示发射信号Ss的波动的宽度，“f0”指示发射信号Ss的中心频率。

[0012] 也就是说，FMCW雷达设备执行对拍频信号BT的傅立叶变换，然后执行频率分析以指明拍频信号BT的反射波分量在向上部分中的频率fb1以及拍频信号BT的反射波分量在向下部分中的频率fb2。

[0013] FMCW雷达设备然后根据所计算的频率fb1和fb2来获得到位于驾驶员的汽车之前的区域或者在驾驶员的汽车之前的区域行进的目标对象的目标距离D以及目标对象与驾驶员的汽车之间的相对速度V。

[0014] 所述FMCW雷达设备根据由作为接收天线的阵列天线中的每个天线元接收的反射雷达波来计算从驾驶员的汽车处观察的目标对象的方位角，其中，反射波具有对应于其到达方向或者来到方向的相差。已知一种用于使用由多个天线元构成的阵列天线来获得目标的方向的方法。在所述方法中，首先产生通过每个天线元获得的接收信号的自相关矩阵，根据自相关矩阵来产生角频谱，并且分析所述角频谱，以便获得目标的方位角。例如，已知作为用以计算目标的方位角的方向计算方法的MUSIC(MultipleSignal Classification，多信号分类)方法、DBF(Ditigal Beam Forming，数字束形成)方法和CAPON方法。

[0015] 现在给出对作为用于计算反射波的到达方向(或者来到方向)的公知方法之一的MUSIC方法的解释。在下面的解释中，阵列天线是由“k”个天线元构成的线性天线，所述“k”个天线元以不变的间隔成行布置，其中，“k”是整数。这种类型的阵列天线被称为“线性阵列天线”。

[0016] 首先，对于拍频信号BT执行傅立叶变换，所述拍频信号BT对应于形成阵列天线的每个天线元。通过在与阵列天线的天线元对应的每个拍频信号BT的峰值频率处布置傅立叶变换值来获得由下面的等式(5)表示的接收向量X。接着，使用接收向量X来获得由下面的等式(6)表示的、具有k行和k列的自相关矩阵Rxx。

[0017] X＝[x1，x2，…，xK]T…(5)，和

[0018] Rxx＝XXH …(6)，

[0019] 其中，接收向量X的元素xk(k＝1，......，K)对应于第k个天线元在通常在K个天线元的每个中出现的峰值频率处的傅立叶变换的值(作为复数)。上面的等式(5)中的值T指示向量转置矩阵，并且值H指示复共轭转置矩阵。

[0020] 因为峰值频率指示在由每个天线元接收的接收信号不包含任何噪声的理想条件下的反射雷达波的频率，因此所述峰值频率是上述频率fb1和fb2之一。

[0021] 一般，通过下述方式来获得由等式(5)表示的接收向量X：在向上部分和向下部分的每个中执行拍频信号BT的傅立叶变换，获得每个向上部分和向下部分的峰值频率，然后在所述峰值频率处布置每个天线元的傅立叶变换的值。

[0022] 接着，使用在每个向上部分和向下部分产生的接收向量X的自相关矩阵通过下面的过程来计算目标对象的方位角，发射波以所述方位角被反射为雷达波。

[0023] 具体地，获得自相关矩阵Rxx的特征值λ1，...，λK(其中，λ1≥λ2≥...λK)。根据大于对应于热噪声(约翰逊-奈奎斯特噪声)功率的阈值λth的特征值λ的数量来估计来波的数量M。而且，计算对应于不大于所述热噪声功率的(K-M)个特征值λM+1，...，λK的特征值向量eM+1、...、和eK。

[0024] 然后，从由下面的等式(7)表示的噪声特征值向量EN和对目标方位角θ的复数响应——即导引向量a(θ)——中获得由下面的等式(8)表示的下文的评价函数PMU(θ)所表示的MUSIC频谱，其中，由特征值向量eM+1、...、eK构成的噪声特征值向量EN对应于不大于所述热噪声功率的(K-M)个特征值λM+1，...，λK。

[0025] EN＝(eM+1，eM+2，…，eK) …(7)，和

[0026]

[0027] 如图11B中所示，因为当方位角θ与来波的到达方向重合时由等式(8)表示的评价函数PMU(θ)所表示的MUSIC谱具有尖锐的频谱，因此，通过提取MUSIC谱的峰值(零点)可以获得来波的方位角θ1、...、θM，即目标的方位角，发射波以所述方位角而被反射。

[0028] 也就是说，常规的雷达设备根据拍频信号BT的诸如向上部分和向下部分的每个部分的功率谱来获得峰值频率，并且从MUSIC谱的峰值获得峰值频率的来波(作为反射雷达波)的方位角θ1、...、θM，以便获得来自目标对象的来波(或者由目标反射的反射波)的方位角θ。

[0029] 必须针对诸如向上部分和向下部分的每个部分而获得目标对象的方位角，原因是，当驾驶员的汽车前方存在多个在前的汽车或者多个在前的汽车在驾驶员的汽车之前行驶时在拍频信号BT的向上部分和向下部分的每个中的功率谱中检测到多个峰值频率，并且安装在驾驶员的汽车上的阵列天线接收作为由哪些在前的汽车反射的来波的多个反射雷达波。

[0030] 每个部分中多个峰值频率的存在使得难于准确地确定峰值频率的哪个组合指示fb1和fb2的组合。为了解决这个难题，常规的雷达设备获得诸如向上部分和向下部分的每个部分中的每个峰值频率的方位角θ，然后指定具有相同的方位角的向上部分中的峰值频率和向下部分中的峰值频率作为频率fb1和fb2的组合。常规的雷达设备根据所述指定的峰值频率的组合来获得目标对象的目标距离D、目标对象和驾驶员的汽车之间的相对速度和目标对象的目标方位角θ。

[0031] 另外，如图12A中所示，除了由目标汽车反射的反射雷达波之外，拍频信号BT还包括例如：从道路的相对车道上行驶的汽车前部安装的雷达设备发射的雷达波；以及/或者从行驶在与驾驶员的汽车前的道路相同的车道上的汽车背部安装的雷达设备发射的雷达波；以及来自各种来源的噪声。

[0032] 常规的雷达设备通过上述方法根据每个周期(每个周期具有发射信号的调制时段(1/fm))获得的拍频信号BT来计算自相关矩阵Rxx，并且计算在时间上的多个连续周期中的自相关矩阵Rxx的等价平均，以获得部分平均相关矩阵R0。常规的雷达设备然后根据由下面的等式(9)表示的部分平均相关矩阵R0来执行上述方法，以获得MUSIC谱，然后根据MUSIC谱来计算目标对象的方位角。这个过程可以计算受噪声影响较少的目标方位角θ。

[0033]

[0034] 使用SNN个周期的自相关矩阵Rxx的等价平均、通过等式(9)来计算部分平均相关矩阵R0。在等式(9)中，Rxx(i)指示在要用于等价平均的自相关矩阵Rxx中的第i个周期的自相关矩阵Rxx。

[0035] 如上所述，获得部分平均相关矩阵R0可以抑制噪声的影响，并且因此，与基于每个周期的自相关矩阵Rxx而获得目标对象的目标方位角θ的情况相比，有可能确实获得目标对象的较高精度的目标方位角θ。

[0036] 当目标汽车的目标位置和行驶速度是根据每个周期中的功率谱来计算的时，使用从拍频信号BT的功率谱中获得的峰值频率来计算它们易于受到噪声的影响。

[0037] 为了去除来自噪声的影响，常规的雷达设备在时间上的多个连续周期中执行对拍频信号BT的功率谱的等价平均，并且从平均的功率谱中获得峰值频率，然后根据峰值频率获得目标对象的目标位置和行进速度，以便抑制噪声的干扰。

[0038] 但是，因为要执行对多个周期中的自相关矩阵和功率谱的等价平均，所以具有上述结构的常规雷达设备难于获得目标对象的高精度的当前位置、行进速度(或者目标速度)和方位角。换句话说，常规的雷达设备在获得高精度的目标当前位置、目标行进速度和目标方位角方面具有局限性。

发明内容

[0039] 本发明的目的是提供一种雷达设备，该雷达能够以高精度计算目标对象的目标信息，诸如目标对象的目标位置、目标行进速度和目标方位角等，所述目标对象诸如在前的汽车等。

[0040] 首先，将说明在来波中产生噪声的机制，所述来波由配备了雷达设备的个体的汽车(或者驾驶员的汽车)发射，并且被诸如在前的汽车等的目标对象反射。所述噪声产生于并来自诸如安装于相对于驾驶员的汽车上的雷达设备的在前汽车或者安装在相向而来的汽车等汽车上的其他雷达设备，并且所述噪声被叠加到从目标汽车发射的来波(或者反射雷达波)。反射雷达波上存在的来自其他汽车的这些噪声降低了检测目标信息的精度，所述目标信息诸如目标对象的当前位置、当前行驶速度和方位角等。

[0041] 下面的说明将考虑从诸如相向而来的汽车和在前的汽车等其他汽车发射的雷达波分量被加到接收的雷达波(或者由目标对象反射的反射雷达波)上的情况，其中，所述相向而来的汽车是在道路的相对车道上行驶的汽车，并且所述在前的汽车是在与所述驾驶员的汽车前面的道路相同车道上行驶的汽车，并且反射雷达波是由诸如在前的汽车等的目标对象来反射的。

[0042] 一般而言，因为由不同的制造商生产的雷达设备分别具有不同的特性，诸如调制时段和相对于时间轴的调制梯度，因此当接收信号Sr与发射信号Ss被混合以产生拍频信号BT时，向由所述驾驶员的汽车接收的接收信号Sr上叠加从作为另一个汽车的迎面而来的汽车(参见图12B)发射的雷达波分量会扩展拍频信号BT的频带，所述拍频信号BT是发射信号Ss(或者发送信号)和接收信号Sr之间在频率上的差信号，其中，与驾驶员的汽车的雷达波分量相比，从另一个汽车发射的雷达波分量具有不同的调制时段和梯度。

[0043] 虽然常规的雷达设备配备了低通滤波器以去除包含噪声的拍频信号的高频范围分量，但是难于从拍频信号BT完全去除噪声分量，原因是低频分量也包含噪声分量。

[0044] 另一方面，通过低通滤波器的拍频信号BT被从模拟形式转换为数字形式，以便进行信号处理。当拍频信号BT包含不能被低通滤波器去除的噪声分量时，超过模数转换期间使用的采样频率的一半的高频范围的信号分量会出现在数字信号上作为在原始信号中不存在的重叠噪音(空间混叠)。

[0045] 这样的噪声分量在频率分析期间会产生功率谱上的错误峰值，并且在计算目标对象的当前位置、行进速度和方位角时会引起误差。在常规雷达设备中，上述缺陷阻碍了对获得目标信息的精度的改善和提高。

[0046] 上述的噪声分量在局部出现，即出现在如图12B中所示的时域的局部部分(或者时段)中。

[0047] 因此，虽然当雷达设备执行对多个周期的自相关矩阵和功率谱的等价平均时这样的噪声分量的存在大大地影响目标信息的计算精度，但是可以通过下述方式来改善和提高诸如目标对象的目标位置、目标行驶速度和目标方位角等目标信息的计算精度：在抑制局部出现的噪声分量的影响的同时，执行对多个周期中的自相关矩阵和功率谱的等价平均。本发明的发明人已经发明了考虑到这样的观点的雷达设备。

[0048] 根据本发明的雷达设备的构思不局限于几个实施例中所公开的FMCW雷达设备，并且可以被应用到能够处理局部存在噪声的信号的所有类型的雷达设备。

[0049] 为了实现上述目的，本发明提供了一种雷达设备，该雷达设备包括发射和接收装置、数据采集装置、自相关矩阵产生装置、部分平均相关矩阵产生装置、部分平均相关矩阵产生装置、目标方位角计算装置、混合噪声量估计装置和系数确定装置。

[0050] 根据本发明的雷达设备能够根据从所述发射和接收装置发射的接收信号中计算目标对象的方位角，接收信号对应于通过多个天线元接收的反射雷达波。这些天线元形成阵列天线。即，目标对象反射作为从所述发射和接收装置发射的雷达波的发射波，并且，所述反射雷达波通过所述发射和接收装置的阵列天线来接收。

[0051] 所述数据采集装置接收从所述发射和接收装置传送的天线元的接收信号，获得对应于接收信号的采样，并且产生作为每个天线元的一组采样的单元数据。所述数据采集装置反复地执行上述处理的系列。

[0052] 所述自相关矩阵产生装置被配置用于根据由所述数据采集装置产生的每个单元数据来产生自相关矩阵。

[0053] 所述部分平均相关矩阵产生装置被配置用于执行下述处理：计算由所述自相关矩阵产生装置产生的每个单元数据的预定数量的自相关矩阵的时间上的平均。然后，所述部分平均相关矩阵产生装置在时间平均处理后产生每个部分的平均相关矩阵(以下称为“部分平均相关矩阵”)来作为自相关矩阵。

[0054] 所述目标方位角计算装置被配置用于根据由所述部分平均相关矩阵产生装置产生的部分平均相关矩阵来计算所述目标对象的方位角，所述目标对象反射所述发射雷达波。

[0055] 所述混合噪声量估计装置被配置用于估计混合于或者进入每个单元数据中的噪声量。即，所述混合噪声量估计装置对混合于或者进在形成所述单元数据的每个天线元的采样中的噪声量进行估计。

[0056] 所述系数确定装置被配置用于根据由所述混合噪声量估计装置估计的混合于对应的数据中的噪声量来确定要应用到所述预定数量的自相关矩阵的每个的加权系数，所述预定数量的自相关矩阵的每个是由所述部分平均相关矩阵产生装置进行对平均的计算的目标。单元数据用于产生被应用加权系数的自相关矩阵。

[0057] 也就是说，所述部分平均相关矩阵产生装置向作为其平均计算的目标的所述预定数量的自相关矩阵的每个应用由所述系数确定装置确定的加权系数。所述部分平均相关矩阵产生装置然后通过下述过程来产生自相关矩阵：使用由所述系数确定装置获得的加权系数来执行对所述预定数量的自相关矩阵的加权平均。

[0058] 与常规雷达设备相比较，具有上述结构的雷达设备可以以高精度获得或者计算诸如在前的汽车等目标对象的方位角，原因是，根据本发明的雷达设备通过使用考虑了与混合噪声量对应的加权系数的加权的自相关矩阵来计算部分平均相关矩阵，然后根据所述部分平均相关矩阵来计算所述目标对象的目标方位角。

[0059] 更详细而言，因为常规雷达设备执行作为计算平均的目标的预定数量的自相关矩阵的等价平均，即使在功率谱在局部存在噪声，那些噪声会大大地影响计算部分平均相关矩阵的计算。因此，常规雷达设备难以计算具有高精度的目标对象的方位角。

[0060] 另一方面，由于小的(或者减小)的加权系数被应用到发生局部噪声时产生的自相关矩阵，根据本发明的雷达设备可以抑制或者避免能大大地影响部分平均相关矩阵的计算的局部产生的噪声的影响。结果，根据本发明的雷达设备可以高精度地计算诸如在前的汽车等目标对象的目标方位角。

[0061] 能够通过计算频率范围数据的加权平均并且估计反射频率而计算目标对象的方位角的雷达设备这一构思可以被应用到能够根据通过频率分析获得的功率谱而计算诸如目标对象的当前位置和行驶速度等目标信息的另一种类型的雷达设备。换句话说，具有如上所述的根据本发明的结构和功能的雷达设备的构思可以被应用到另一种类型的雷达设备，该另一种类型的雷达设备不能计算目标对象的目标方位角，而是根据通过使用前述的等式(1)-(4)的频率分析获得的功率谱来计算目标对象的当前位置和行驶速度。

[0062] 根据本发明的另一个方面，提供了一种能够获得目标对象的目标信息(而不是目标对象的方位角)的雷达设备。所述雷达设备包括发射和接收装置、数据采集装置、转换装置、混合噪声量估计装置、平均装置、目标信息计算装置和系数确定装置。

[0063] 根据本发明的所述雷达设备能够根据从所述发射和接收装置传送的接收信号中获得目标对象(诸如在前的汽车)的目标信息。接收信号对应于由所述目标对象反射然后通过多个天线元被接收的反射雷达波。即，作为从所述发射和接收装置发射的雷达波的发射波被目标对象反射，并且然后所述反射雷达波通过天线被接收。

[0064] 所述数据采集装置被配置用于反复地获得从所述发射和接收装置传送的接收信号的采样。所述转换装置被配置用于将时域中的采样转换为频域(或者在例如通过傅立叶变换的频率时段)中的采样，以便产生频率范围数据。

[0065] 所述平均装置被配置用于通过下述方式产生作为时间平均后的频率范围数据的部分平均频率范围数据：执行对应于由所述转换装置产生的预定数量的采样的频率范围数据的时间平均。

[0066] 所述目标信息计算装置被配置用于根据由所述平均装置产生的部分平均频率范围数据来获得目标信息。

[0067] 另一方面，所述混合噪声量估计装置被配置用于估计混合与或者进入由所述数据采集装置获得的每个采样中的噪声量。所述系数确定装置被配置用于根据由所述混合噪声量估计装置估计的、在向频率范围数据的转换之前的采样中的混合噪声量来确定加权系数，所述加权系数要被应用到预定数量的频率范围数据中的每个，所述预定数量的频率范围数据作为由所述平均装置对所述部分平均频率数据的计算的目标。

[0068] 也就是说，所述平均装置被配置用于向所述预定数量的频率范围数据的每个应用由所述系数确定装置确定的加权系数，并且使用由所述系数确定装置确定的加权系数来产生作为预定数量的部分频率范围数据的加权平均的频率范围数据。

[0069] 在根据本发明的具有上述结构的雷达设备中，因为对应于混合噪声量的加权系数被应用到作为计算平均的目标的频率范围数据，并且根据采样中的混合噪声量来计算部分平均频率范围数据的加权平均，因此与执行等价平均处理的常规雷达设备相比较，能够以高精度获得目标信息。

附图说明

[0070] 将参照附图举例说明本发明的优选的、非限定性的实施例，在附图中：

[0071] 图1是示出根据本发明的第一实施例的雷达设备的结构的框图；

[0072] 图2是示出图1中所示的根据本发明的第一实施例的雷达设备中的信号处理单元执行的目标估计处理的流程图；

[0073] 图3是示出图1中所示的根据本发明的第一实施例的雷达设备中的信号处理单元执行的计算加权系数的处理的流程图；

[0074] 图4是示出图1中所示的根据本发明的第一实施例的雷达设备中的信号处理单元执行的计算指数平滑相关矩阵的处理的流程图；

[0075] 图5是示出在根据本发明的第二实施例的雷达设备中的信号处理单元执行的计算加权系数的处理的流程图；

[0076] 图6是示出在根据本发明的第三实施例的雷达设备中的信号处理单元执行的计算加权系数的处理的流程图；

[0077] 图7是示出在根据本发明的第四实施例的雷达设备中的信号处理单元反复执行的目标估计处理的一部分的流程图；

[0078] 图8是示出在根据本发明的第四实施例的雷达设备中的信号处理单元执行的计算加权系数的处理的流程图；

[0079] 图9A是示出在根据本发明的第五实施例的雷达设备中的信号处理单元反复执行的目标估计处理的流程图；

[0080] 图9B是示出在根据本发明的第五实施例的雷达设备中的信号处理单元执行的计算加权系数的处理的流程图；

[0081] 图10是示出要用于根据本发明的雷达设备中的发射信号Ss、接收信号Sr(或者来波)和拍频信号BT的图；

[0082] 图11A和图11B是示出了对目标汽车的方位角的估计的图；以及

[0083] 图12A和图12B是示出产生噪声的机构的图。

具体实施方式

[0084] 以下，将参照附图说明本发明的各个实施例。在下面的各个实施例的说明中，在全部几个附图中，相同的字符或者数字表示相同或者等同的装置部分。

[0085] 第一实施例

[0086] 将参照图1-4来说明根据本发明的第一实施例的雷达设备。

[0087] 图1是示出根据本发明的第一实施例的雷达设备1的结构的框图。

[0088] 如图1中所示，根据第一实施例的雷达设备1是FMCW(调频连续波)类型的车载雷达设备。所述雷达设备1主要包括振荡器11、放大器13、分割器15、发射天线17和接收天线19，所述接收天线19由K个天线元构成(K是正整数)。振荡器11产生在毫米波频带中的高频信号，其频率随着时间的过去而线性地和逐渐地降低。放大器13放大由振荡器11产生的高频信号。分割器15将从放大器13提供的输出信号的电功率分割为发射信号Ss(参见图10中的上部)和本地信号L。发射天线17发射对应于发射信号Ss的雷达波。
接收天线19接收被诸如在驾驶员的汽车的前面行驶的在前的汽车灯的目标对象反射的反射雷达波。接收天线19也接收从诸如相向而来的汽车和在前的汽车等其他汽车发射的各种类型的反射雷达波和噪声。

[0089] 雷达设备1还具有接收开关21、放大器23、混合器25、滤波器27、模数(A/D)转换器29和信号处理单元30。接收开关21依序选择形成接收天线19的天线元AN_1到AN_K之一，并且在下面的处理阶段中向放大器23提供由所选择的天线元接收的接收信号Sr。放大器23接收从接收开关21提供的接收信号Sr，并且放大接收信号Sr。混合器25接收由放大器23放大的接收信号Sr和本地信号L，并且混合它们以便产生拍频信号BT(参见图10中的底部)。作为低通滤波器的滤波器27从由混合器25产生的拍频信号BT中去除不需要的信号分量。模数转换器29将来自滤波器27的输出转换为数字数据。信号处理单元
30由微计算机构成。

[0090] 信号处理单元30指令振荡器11开始和停止其操作，并且根据由微计算机执行的程序使用在从模数转换器29提供的数字数据中的拍频信号BT来执行信号处理。所述信号处理单元30也执行向距离控制ECU 40发送通过所述信号处理获得的目标信息的处理。

[0091] 接收天线19是线性阵列天线，其由以规则的间隔成行排列的K个天线元构成。天线元AN_1到AN_K的每个被设置为使得天线元AN_1到AN_K的每个的射束宽度包括发射天线17的整个射束宽度。

[0092] 在下面的说明中，所述K个天线元被指示为第i个天线元，其中i＝1到K，并且K是正整数。例如，由第i个天线元获得的接收信号将被称为“第i信道信号”。

[0093] 在具有上述结构的根据第一实施例的雷达设备1中，信号处理单元30指令振荡器11开始高频信号的振荡。由振荡器11产生的高频信号被放大器13放大。被放大的信号被提供到分割器15。分割器15将被放大的信号的电功率分割，以便产生发射信号Ss和本地信号L。

[0094] 因此，雷达设备1产生发射信号Ss和本地信号L，并且将发射信号Ss作为调频雷达波通过发射天线17向目标发射。

[0095] 另一方面，形成接收天线19的天线元AN_1到AN_K的每个接收在从发射天线17发射后被目标反射的雷达波(反射雷达波)。天线元AN_1到AN_K的每个向接收开关21输出接收信号Sr。

[0096] 接收开关21向放大器23输出由接收开关21选择的第i个天线元接收的接收信号Sr。放大器23放大接收信号Sr，并且向混合器25输出放大信号。

[0097] 混合器25混合从放大器23提供的放大信号和从分割器15提供的本地信号L，以便产生拍频信号BT。滤波器27从由混合器25产生的拍频信号BT中去除不必要的信号分量。模数转换器29将从滤波器27提供的拍频信号BT转换，并且输出数字形式的拍频信号BT。

[0098] 接收开关21选择天线元AN_1到AN_K的每个，使得在雷达波的每个调制时段(1/fm)中天线元AN_1到AN_K的全部被选择预定次数。模数转换器29与转换定时同步地执行采样，以将从天线元AN_1到AN_K提供的接收信号中得出的拍频信号BT转换为数字形式的拍频信号。

[0099] 信号处理单元30执行用于分析数字形式的拍频信号BT的程序，并且计算在作为目标对象的在前的汽车和驾驶员的汽车(个体的汽车)之间的目标距离和相对于驾驶员的汽车的行驶速度的目标相对速度。信号处理单元30还根据驾驶员的汽车的行驶方向(或者天线的方向)来计算目标的角度。

[0100] 现在说明由信号处理单元30反复执行以便计算诸如在前的汽车等目标对象的当前位置、相对速度和方位角的目标估计处理。

[0101] 图2是示出图1中所示的根据本发明的第一实施例的雷达设备中的信号处理单元30执行的目标估计处理的流程图。

[0102] 在下面的说明中，由信号处理单元30反复地执行的目标估计处理的一个周期被称为“目标估计周期”。

[0103] 当开始所述目标估计处理时，信号处理单元30与发射信号的调制时段(1/fm)同步地在每个调制时段接收从模数转换器29提供的每个信道的数字形式的拍频信号BT。具体上，信号处理单元30在每个向上部分和向下部分接收数字形式的拍频信号BT，然后将接收的拍频信号BT存储到诸如随机存取存储器(RAM，未示出)的内置存储器中。

[0104] 信号处理单元30在每个调制时段反复地执行用以产生作为每个部分和信道的拍频信号BT的采样的快照数据，如图1中的底侧所示。这产生在每个向上部分和向下部分中在每个信道中的预定数量的SSN快照数据(步骤S110)。即，上述处理产生在SSN周期中的快照数据。

[0105] 具体上，快照数据是由模数转换器29采样的拍频信号BT的时间系列数据。使用由在一个调制时段中的目标部分(向上部分或者向下部分)的所有时域(或者所有时间周期)中的信号值构成的时间系列数据或者使用由在指定部分期间在指定的时间部分中的信号值构成的时间系列数据是可接受的。

[0106] 操作流程从步骤S110进行到步骤120。信号处理单元30执行每个快照数据的去势(detrend)(步骤S120)具体上，信号处理单元30从每个快照数据去除直流(DC)分量(参见在图7中的右侧)。

[0107] 操作流程从步骤S120进行到S130。在步骤S130中，信号处理单元30执行对每个快照数据的处理。这个处理以在时域前后的信号值的平均值替换在时域(或者时间段)中的功率大于预定阈值(或者预定判定值)Thp的信号值，以便从每个快照数据中去除干扰分量。

[0108] 操作流程在完成步骤S130后进行到步骤S140，信号处理单元30执行对每个快照数据的频率分析。那些快照数据在步骤S110被产生，然后在步骤S120和S130中被处理。具体上，信号处理单元30对于每个快照数据执行FFT(快速傅立叶变换)处理。这个FFT处理将每个快照数据的时间区域转换为频率区域，并且产生傅立叶变换的值(复数值)。在步骤S140，从傅立叶变换的值中获得每个快照数据的功率谱。

[0109] 如图所示，可以从傅立叶变换的值的绝对值的平方中获得功率谱。

[0110] 在完成步骤S140后，信号处理单元30将向上部分设置为目标处理部分(步骤S150)，然后执行步骤S160到S280的系列步骤。

[0111] 具体上，在步骤S160中，信号处理单元30执行计算目标处理部分(即向上部分)的加权系数的处理。信号处理单元30然后确定当在下面的步骤S170中获得加权平均时要使用的目标处理部分的加权系数。

[0112] 图3是示出图1中所示的根据本发明的第一实施例的雷达设备1中的信号处理单元30执行的计算加权系数的处理的流程图。

[0113] 当信号处理单元30开始计算加权系数的处理(在步骤S160中)时，信号处理单元30将变量i设置为值1(1→i，步骤S510)。操作流程从步骤S510进行到步骤S520。

[0114] 在步骤S520，信号处理单元30执行从根据在目标信道的第i个调制时段期间在目标处理部分中的快照数据而计算的功率谱中提取超过已在设计工作中设置的预定频率ωmax的高频分量。

[0115] 在下面的说明中，在SSN个时段中的所有快照数据中的、在第i个调制时段中获得的快照数据将被称为“第i调制时段的快照数据”，其中，首个时段被称为“第一调制时段”。

[0116] 在步骤S520，信号处理单元30执行从功率谱中提取不大于频率ωmax的高频范围的分量的处理，所述功率谱是通过当目标处理部分是向上部分时对于在每个信道第K个调制时段中的向上部分中的快照数据进行傅立叶变换而获得的。

[0117] 从第一信道到第K信道执行上述处理。操作流程进行到步骤S530。在步骤S530，信号处理单元30确定每个信道(换句话说，每个提取的高频分量)的所提取高频分量的功率上的中间值。

[0118] 信号处理单元30将所获得的中间值设置为干扰值q[i，k]，其中，i表示第i个调制时段，k指示第k个信道。另外，干扰值q[i，k]表示在权利要求中使用的分析噪声值。

[0119] 即，在步骤S530，信号处理单元30反复地执行下述处理：将从功率谱Pik(ω)中提取的高频分量的功率谱Pik(ω＞ωmax的中间值“Median(Pik(ω＞ωmax)”设置为在第k个信道中在第i个调制时段(其中k＝1，...，K)中的干扰值q[i，k]。因此，通过在第k个信道的第i个调制时段中的快照数据的傅立叶变换获得功率谱Pik(ω)。

[0120] q[i，k]＝median(Pik(ω＞ωmax)).................................(11)[0121] 如所公知，当通过具有最小幅度的幅度布置所述值时，在上述等式(11)中的中间值q[i，k]是一个中心值。即，在步骤S530中，当通过具有最小幅度的幅度布置在高频范围中的每个频率的功率值时，信号处理单元30将中间者设置为干扰值q[i，k]。

[0122] 在完成步骤S530后，操作流程进行到步骤S540。在步骤S540，信号处理单元30将每个信道的所获得的干扰值q[i，k](k＝1，...，K)的等价平均值设置为在第i个调制时段中的目标处理部分中的代表性干扰值q[i]。这样的干扰值q[i，k]表示在权利要求中使用的分析噪声值。

[0123]

[0124] (修改的示例)在步骤S540中，可接受的是，执行用以根据下面的等式(13)来设置在第i个调制时段中的目标处理部分的代表性干扰值q[i]的修改。

[0125] q[i]＝median(q[i，k])(k＝1，2，…，K)…(13)

[0126] 即，有可能将在第i个调制时段中的每个信道中的代表性干扰值q[i，k](k＝1，...，K)的中间值设置为代表性干扰值q[i]。这个干扰值q[i]表示在权利要求中使用的分析噪声值。

[0127] 在完成步骤S540后，操作流程进行到步骤SD550。在步骤S550，信号处理单元30检测变量i是否与SNN相同(i＝SNN)。当在步骤S550中的检测结果指示变量i不是SSN时(在步骤S550中的“否”)，操作流程进行到步骤S560。在步骤S560，将变量i递增1(以“i+1”来覆写i，或者i＝i+1)。操作流程然后返回到步骤S520。

[0128] 信号处理单元30使用递增的变量i来执行从步骤S520到步骤S550的系列步骤。

[0129] 信号处理单元30计算从第i个调制时段到第SSN个调制时段的目标处理部分中的代表性干扰值q[1]到q[SNN]。

[0130] 当信号处理单元30检测到变量i变为SNN(i＝SNN)时(当检测结果指示“i＝SNN”时)(在步骤S550中的“是”)，处理流程进行到步骤S570。

[0131] 在步骤S570，信号处理单元30通过下面的等式(14)和(15)根据从第一调制时段到第SNN个调制时段的每个调制时段中的代表性干扰值q[1]到q[SNN]来计算加权系数w[i]。这个加权系数w[i]用于获得在这个目标估计周期中在目标处理部分中的加权平均。

[0132] 和

[0133]

[0134] 其中，w[i]表示要应用到在第i个调制时段中的代表性干扰值q[i]的加权系数。

[0135] 等式(14)表示当干扰值q[i]不是分贝值时的加权系数。换言之，由于当干扰值q[i]是分贝值时通过对数来表示干扰值q[i]，因此通过下面的等式(16)来计算加权系数w[i]。

[0136]

[0137] 在完成步骤S570后，信号处理单元30完成计算加权系数的处理。

[0138] 当完成在步骤S160中的计算加权系数的处理时，操作流程进行到步骤S170。在步骤S170，信号处理单元30通过下述方式来计算部分中的平均功率谱Pk(ω)：使用下面的等式(17)计算从第一到第SNN调制时段的在目标处理部分中的功率谱Pik(ω)在时间上的平均。

[0139]

[0140] 即，信号处理单元30通过下述方式来在考虑到作为在第k个信道(k＝1，...，K)中的部分平均谱Pk(ω)的每个调制时段中的干扰量(或者混合噪声量)的情况下计算功率谱Pik(ω)的加权平均：向在第i个调制时段中的功率谱Pik(ω)应用加权系数w[i]。

[0141] 当计算在每个信道中的部分平均功率谱Pk(ω)(k＝1，...，K)时，信号处理单元30根据所获得的Pk(ω)(k＝1，...，K)来计算在每个信道中的部分平均功率谱中通常存在的峰值频率。这个峰值谱是大于在功率谱中的预定阈值的峰值频率。

[0142] 具体上，当信号处理单元30确定在每个信道中的部分平均功率谱Pk(ω)(k＝1，...，K)中通常存在的峰值频率时，信号处理单元30获得在每个信道中的部分平均功率谱Pk(ω)(k＝1，...，K)的等价平均值，以计算由下面的等式(18)表示的代表性功率谱p(ω)。

[0143]

[0144] 其中，N表示峰值频率的数量。

[0145] 信号处理单元30选择大于预定阈值的峰值频率来作为在代表性功率谱p(ω)中的峰值频率ωn(n＝1，...，N)。

[0146] (修改示例)本发明不限于此，例如在步骤S180中，在不通过使用在每个信道中的部分平均功率谱Pk(ω)(k＝1，...，K)来计算代表性功率谱P(ω)的情况学下，可以根据代表性功率谱p(ω)来指定峰值频率ωn(n＝1，...，N)，其中，唯一的代表性信道(第k0个信道)中的部分平均功率谱Pk0(ω)被作为代表性功率谱P(ω)。

[0147] 当信号处理单元30完成峰值频率ωn(n＝1，...，N)的确定时，操作流程从步骤S180进行到步骤S190。在步骤S190中，信号处理单元30将指定的峰值频率ωn之一设置为目标处理频率ω。

[0148] 操作流程进行到步骤S200。在步骤S200，信号处理单元30从在目标处理频率ω’的傅立叶变换值Fik(ω’)根据下面的等式(19)和(20)来产生在目标处理部分中的自相关矩阵Rxx[i，ω’]，其中，在从第一调制时段到第SNN调制时段的每个调制时段在每个信道的目标处理部分期间通过快照数据的傅立叶变换来获得目标处理频率ω’。

[0149] 和T

[0150] Xi(ω′)＝(Fi1(ω′)，…，Fik(ω′)，…，FiK(ω′)) …(20)[0151] 其中，Fik(ω’)表示在第k个信道在第i个调制时段中的目标处理部分期间通过快照数据的傅立叶变换而获得的目标处理频率ω’的傅立叶变换值。自相关矩阵Rxx[i，ω’]表示接收向量Xi(ω’)的自相关矩阵。接收向量Xi(ω’)是在每个信道中的第i个调制时段中的目标处理部分中的目标处理频率ω’的傅立叶变换的值Fik(ω’)的向量。

[0152] 即，在步骤S200，信号处理单元30计算对应于从第一调制时段到第SNN调制时段的调制时段的SNN个自相关矩阵Rxx[i，ω’](i＝1，...，SNN)。

[0153] 在完成计算上述的自相关矩阵的过程后，操作流程进行到步骤S210。在步骤S210中，信号处理单元30执行从第一调制时段到第SNN调制时段的每个调制时段的加权平均处理。通过下面的等式(21)来表示这样处理。

[0154]

[0155] 即，信号处理单元30通过下述方式来计算部分平均相关矩阵R1[ω’]：向第i个调制时段的自相关矩阵Rxx[i，ω’]应用基于代表性干扰值q[i]确定的第i个调制时段的加权系数w[i]。这个部分平均相关矩阵R1[ω’]被作为通过下述方式获得的自相关矩阵[i，ω’]的时间平均：使用对应于相应的第i个调制时段的加权系数w[i]来计算自相关矩阵Rxx[i，ω’]的加权平均。

[0156] 在完成计算部分平均相关矩阵R1[ω’]后，操作流程进行到步骤S220。在步骤S220中，信号处理单元30执行计算在图4中所示的指数平滑的相关矩阵的处理。

[0157] 图4是示出图1中所示的根据本发明的第一实施例的雷达设备1中的信号处理单元30执行的计算指数平滑相关矩阵的处理的流程图。

[0158] 在启动计算指数平滑相关矩阵的处理时，信号处理单元30首先通过下面的等式(22)根据代表性干扰值q[i]和加权系数w[i]来计算机干扰剩余值qr(步骤S610)。

[0159]

[0160] 其中，q[i]表示在从第一调制时段到第SNN调制时段的每个调制时段中的目标处理部分中的代表性干扰值，并且w[i]表示在目标处理部分中的加权系数。

[0161] 即，信号处理单元30通过下述方式来计算干扰剩余值qr：执行对从第一调制时段到第SNN调制时段的代表性干扰值q[i]的加权平均处理，其中，向第i个调制时段(i＝1，...，SNN)的代表性干扰值q[i]应用加权系数w[i]。

[0162] 在完成计算干扰剩余值qr后，操作流程进行到步骤S620。

[0163] 在步骤S620，信号处理单元30将所计算的干扰剩余值qr与预先确定的预定阈值Thx相比较，以便确定是否将最后的部分平均相关矩阵R1[ω’]用于计算指数平滑相关矩阵的处理。

[0164] 具体上，当干扰剩余值qr不大于阈值Thx时，信号处理单元30确定计算指数平滑相关矩阵的处理使用最后的部分平均相关矩阵R1[ω’](在步骤S620中的“是”)。

[0165] 另一方面，当干扰剩余值qr大于阈值Thx时，信号处理单元30确定计算指数平滑相关矩阵的处理不使用最后的部分平均相关矩阵R1[ω’](在步骤S620中的“否”)，原因是可以将强的噪声分量包含在对应于最后的部分平均相关矩阵R1[ω’]的拍频信号BT中。

[0166] 当在步骤S620中的检测结果表示“是”时，操作流程进行到步骤S630。在步骤S630中，信号处理单元30通过下面的等式(23)来计算目标处理频率ω’的指数平滑相关矩阵R2[ω’]。

[0167] R2[ω′]＝β·R2pre[ω′]+(1-β)·R1[ω′]…(23)，

[0168] 其中，β是遗忘因子，其取在0＜β＜1的范围。具体上，可以使用在设计工作中确定的固定值来作为遗忘因子β，或者根据干扰剩余值qr来确定遗忘因子β。值R2pre[ω’]表示在前一个目标估计周期中计算的目标处理频率ω’的指数平滑相关矩阵R2[ω’]。

[0169] 存在没有用于计算指数平滑相关矩阵R2[ω’]的任何在前指数平滑相关矩阵R2pre[ω’]的情况。在这种情况下，信号处理单元30将最后的部分平均相关矩阵R1[ω’]设置为指数平滑相关矩阵R2[ω’](R2[ω’]＝R1[ω’])，以便产生指数平滑相关矩阵R2[ω’]。

[0170] 在完成步骤S630后，信号处理单元30完成计算指数平滑相关矩阵的处理。

[0171] 另一方面，如果步骤S620中的判定结果指示“否”，则操作流程进行到步骤S640。在步骤S640，信号处理单元30将当前的指数平滑相关矩阵R2[ω’]设置为在前一个目标估计周期中计算的目标处理频率ω’的指数平滑相关矩阵R2pre[ω’]，而不使用最后的部分平均相关矩阵R1[ω’]。

[0172] 当存在没有用于计算指数平滑相关矩阵R2[ω’]的任何指数平滑相关矩阵R2pre[ω’]的情况时，具体上，信号处理单元30将最后的部分平均相关矩阵R1[ω’]设置为指数平滑相关矩阵R2[ω’](R2[ω’]＝R1[ω’])。信号处理单元30然后完成计算指数平滑相关矩阵的处理。

[0173] 在完成在步骤S220中的处理后，操作流程进行到步骤S230。在步骤S230，信号处理单元30计算在步骤S220中计算的指数平滑相关矩阵R2[ω’]的特征值λ1、...、λK(其中，λ1≥λ2≥...λK)，并且还计算对应于每个特征值的特征向量e1、...、eK。在步骤S240，信号处理单元30估计大于对应于热噪声功率的预定阈值的特征值M是来波(即反射雷达波)。在步骤S250中，信号处理单元30使用作为阵列天线对于方位角θ的复数响应的导引向量(Steering vector)a(θ)和由对应于不大于热噪声值(阈值)的(K-M)个特征值λM+1、....、λK的特征向量eM+1、...、eK构成的噪声特征向量EN(参见等式(7))来根据等式(8)获得MUSIC谱。

[0174] 操作流程进行到步骤S260。在步骤S260，信号处理单元30估计目标方位角是在所获得的MUSIC谱中的值PMU(θ)，PMU(θ)是对应于不小于预定阈值的每个峰值的方位角θ(M的最大数量)。

[0175] 在完成步骤S260后，操作流程进行到步骤S270。在步骤S270中，信号处理单元30检测是否已经对于所有的峰值ωn(n＝1，...，N)完成系列步骤S200-S260。

[0176] 当信号处理单元30检测还没有对于所有的峰值ωn(n＝1，...，N)完成系列步骤S200-S260时(在步骤S270中的“否”)，操作流程进行到步骤S190。在步骤S190中，信号处理单元30选择未处理的峰值频率ωn之一，并且将所选择的峰值频率设置为目标处理频率ω’。信号处理单元30计算在目标处理频率ω’的MUSIC谱，以估计目标方位角(步骤S260)。

[0177] 信号处理单元30获得在步骤S180中指定的每个峰值频率ωn(n＝1，...，N)的MUSIC谱，以便根据每个MUSIC谱来估计目标方位角θ。

[0178] 当对于在步骤S180中指定的所有峰值频率ωn(n＝1，...，N)执行系列步骤S200-S260时(在步骤S270中的“是”)，信号处理单元30检测当前的目标处理部分是向上部分还是向下部分(步骤S280)。

[0179] 因为当信号处理单元30首先执行步骤S280时目标处理部分是向上部分，因此，信号处理单元30控制使得在步骤S280中的检测结果指示“否”。

[0180] 当在步骤S280中的检测结果指示“否”时，信号处理单元30将向下部分设置为目标处理部分(步骤S290)，并且操作流程返回到步骤S160。

[0181] 信号处理单元30对于向下部分执行系列步骤S160到S270。

[0182] 信号处理单元30执行上述的过程，以便根据对应于在向下部分中的每个峰值频率的MUSIC谱来获得目标方位角θ。

[0183] 在完成根据在向下部分中的所有峰值频率的MUSIC谱来计算目标方位角后，信号处理单元30检测在步骤S270中的检测结果指示“是”，并且在步骤S280中的检测结果指示“是”。操作流程进行到步骤S300。

[0184] 在步骤S300，信号处理单元30使用在向上部分中的每个峰值频率的目标方位角θ和在向下部分中的每个峰值频率的目标方位角θ作为索引来执行对匹配处理。

[0185] 如上所述，向上部分和向下部分具有对应于反射雷达波的拍频信号BT的不同频率fb1和fb2。因此，信号处理单元30执行配对匹配处理以获得在同一反射雷达波中的一对峰值频率(作为对应于上述频率fb1和fb2的一对峰值频率)。

[0186] 在步骤S310中，信号处理单元30通过对于基于在向上部分和向下部分中的峰值频率(被配对匹配处理确定为一对)的每对使用等式(1)-(4)来计算从驾驶员的汽车观察的目标对象的目标距离D和相对速度V。

[0187] 在将在向上部分中的峰值频率作为频率fb1并且将在向下部分中的峰值频率作为频率fb2时，信号处理单元30通过对于基于在向上部分和向下部分中的峰值频率(这被配对匹配处理确定为一对)的每对使用等式(1)-(4)来计算从驾驶员的汽车观察的目标对象的目标距离D和相对速度V。

[0188] 信号处理单元30向距离控制ECU 40输出基于上述计算结果的诸如目标距离D、相对速度V和目标方位角θ的目标信息(步骤S320)。信号处理单元30然后完成目标估计处理。

[0189] 如上详细所述，与常规的雷达设备相比较，因为根据第一实施例的雷达设备1通过基于根据在每个调制时段中的干扰值q对自相关矩阵Rxx加权所获得的部分平均相关矩阵R1来计算方位角θ，因此可以获得具有高精度的目标方位角θ。

[0190] 即，因为常规的雷达设备使用预定数量的自相关矩阵的等价平均来获得部分平均相关矩阵R1，因此，当对应于作为等价平均处理的目标的自相关矩阵Rxx的接收信号(反射雷达波)具有这样的强干扰时，干扰大大地影响部分平均相关矩阵R1。结果，常规的雷达设备难于获得高精度的目标方位角。

[0191] 另一方面，根据本发明的第一实施例的雷达设备1可以通过使用当发生局部干扰时在所述部分中的自相关矩阵Rxx的降低的加权系数来计算部分平均相关矩阵R1。这避免了这样的局部干扰对于部分平均相关矩阵R1的影响，结果，根据第一实施例的雷达设备1可以获得具有高精度的目标方位角θ。

[0192] 而且，根据第一实施例的雷达设备1通过使用在每个调制时段中的加权系数w[i]执行对功率谱Pjk(ω)的加权平均处理而计算部分平均功率谱Pk(ω)，并且根据在这个部分中的部分平均功率谱Pk(ω)来确定峰值频率(反射雷达波分量的频率)。因此，雷达设备1可以以高精度估计反射雷达波的频率，并且结果可以获得高精度的目标方位角。

[0193] 常规的雷达设备计算在每个调制时段中的功率谱的等价平均，以便获得部分平均功率谱。另一方面，根据第一实施例的雷达设备1首先考虑到干扰值q来计算部分平均功率谱，以便抑制局部噪声的影响，并且根据所述部分平均功率谱来确定峰值频率ωn。因此，根据第一实施例的雷达设备1可以获得高精度的目标方位角。

[0194] 在所述实施例中使用的装置和在权利要求中使用的装置之间的关系如下。

[0195] 发射和接收装置对应于在雷达设备1中的除了信号处理单元30之外的装置。

[0196] 数据采集装置对应于由信号处理单元30执行的步骤S110的装置。单元数据对应于在每个调制时段中在每个部分产生的在每个信道中的一组快照数据。

[0197] 自相关矩阵产生装置对应于在步骤S200中的处理，其中，信号处理单元30在每个调制时段在目标处理部分中产生自相关矩阵Rxx。

[0198] 所述部分平均相关矩阵产生装置对应于在由信号处理单元30执行的步骤S210中的处理。

[0199] 目标方位角计算装置对应于由信号处理单元30执行的步骤S220到S260的系列处理。

[0200] 混合噪声量估计装置对应于由信号处理单元30执行的步骤S520到步骤S540的处理。

[0201] 单元数据中的混合噪声量对应于每个调制时段的代表性干扰值q[i]。

[0202] 噪声分析目标天线元对应于形成接收天线19的所有天线元。在一种修改中，信号处理单元30执行步骤S530到步骤S540的处理，以获得一部分天线元的代表性干扰值q[i]。

[0203] 在步骤S520，根据第一实施例的信号处理单元30获得在高频分量的功率上的中间值，并且将所获得的中间值设置为干扰值q[i，k]。本发明不限于此。例如，信号处理单元30可以在步骤S520中获得高频分量的功率的等价平均值，然后将所获得的等价平均值设置为干扰值q[i，k]。

[0204] 即，雷达设备1可以将在功率谱中指示的高频范围中的每个频率(ω＞ωmax)的功率的等价平均值设置为干扰值q[i，k]。

[0205] 所述系数确定装置对应于由信号处理单元30执行的步骤S570的处理。

[0206] 所述转换装置对应于由信号处理单元30执行的步骤S140的处理。

[0207] 所述频率范围数据对应于由快照数据的傅立叶变换获得的功率谱。

[0208] 所述频率估计装置对应于由信号处理单元30执行的步骤S170到步骤S180的处理。

[0209] 估计反射雷达波的频率的操作对应于由信号处理单元30执行的指定峰值频率的操作。

[0210] 所述平均装置对应于由信号处理单元30执行的步骤S170的处理。

[0211] 所述部分平均频率范围数据对应于部分平均功率谱Pk(ω)。

[0212] 在所述方位角计算装置中的所述平滑相关矩阵产生装置对应于由信号处理单元30执行的步骤S630和步骤S640的处理。

[0213] 所述采用判断装置对应于由信号处理单元30执行的步骤S610到步骤S620的处理。

[0214] 所述目标信息计算装置对应于由信号处理单元30执行的步骤S180、步骤S300和步骤S310的处理。

[0215] 第二实施例

[0216] 将参照图5来说明根据本发明的第二实施例的雷达设备。

[0217] 图5是示出在根据本发明的第二实施例的雷达设备1中的信号处理单元30执行的计算加权系数的另一个处理的流程图。

[0218] 在根据第二实施例的雷达设备1中的信号处理单元30执行与在第一实施例中的步骤S160的加权系数计算处理在操作上不同的加权系数计算处理S160-1。因为第二实施例的其他操作与在第一实施例中的相同，因此在此为了简明而省略对相同处理的解释。

[0219] 在所述第二实施例中，从第一信道到第K信道的K个信道之一被用作在设计工作中预先确定的代表性信道。

[0220] 当开始加权系数计算处理时，信号处理单元30经将变量i设置1(i＝1，步骤S510)。信号处理单元30执行从所获得的功率谱中提取大于在设计工作中预先确定的预定频率ωmax的高频分量(功率谱)的处理，所获得的功率谱是通过在代表性信道的第i调制时段中的目标处理部分中的快照数据的傅立叶变换而被获得的(步骤S522)。

[0221] 操作流程然后进行到步骤S532。在步骤S532，信号处理单元30获得所提取的在代表性信道中的高频分量的功率谱的中间值，然后将所获得的中间值设置为代表性干扰值q[i]。

[0222] 当代表性的是第k＝k0信道时，所述代表性干扰值q[i]变为q[i]＝中间值(Pik0(ω)＞ωmax)。

[0223] 在完成在步骤S532中的处理后，操作流程进行到步骤S550。在步骤S550，信号处理单元30检测变量i是否SNN(i＝SNN)。当在步骤S550中的检测结果指示所述变量i不与SNN相同时，操作流程进行到步骤S560。在步骤S560，将变量i递增1(i＝i+1)。操作流程进行到步骤S522。

[0224] 通过在从第一到第SNN个调制时段的每个调制时段中在目标处理部分中的上述过程来设置代表性干扰值q[1]到q[SNN]。

[0225] 当变量i与SNN相同时(i＝SNN)(在步骤S550中的“是”)，操作流程进行到步骤S570。

[0226] 在步骤S570，像第一实施例的过程那样，信号处理单元30使用等式(14)或者(16)来根据在从第一到第SNN调制时段的每个调制时段中的目标处理部分中的代表性干扰值q[1]到q[SNN]计算要用于在当前目标估计周期中的目标处理部分的加权平均计算处理中的加权系数w[i](i ＝1，...，SNN)。

[0227] 在完成在步骤S570中的处理后，信号处理单元30完成加权系数计算处理。

[0228] 如上所述，当选择代表性信道时也可以抑制提高信号处理单元30的负荷，然后根据该代表性信道的功率谱来计算加权系数。

[0229] 当在第二实施例中所示的过程中计算加权系数w[i]时，优选的是，信号处理单元30在步骤S170中仅仅计算代表性信道的部分平均功率谱Pk(ω)，将代表性信道的部分平均功率谱Pk(ω)作为代表性功率谱P(ω)，根据代表性功率谱P(ω)来指定峰值频率ωn(n＝1，...，N)，并且考虑到抑制计算负荷而执行随后的步骤。

[0230] 而且，像在第一实施例中的步骤S530中的处理那样，信号处理单元30可以将高频范围分量的功率的等价平均值设置为干扰值q[i]，而不是高频范围分量的功率的中间值。

[0231] 在权利要求中的混合噪声量估计装置对应于在由信号处理单元30执行的步骤S522和S532中的处理。

[0232] 第三实施例

[0233] 将参照图6说明根据本发明的第三实施例的雷达设备。

[0234] 因为除了在步骤S160中执行的加权系数计算处理之外的、第三实施例的处理与在第一实施例中的相同，因此将主要说明加权系数计算处理。

[0235] 图6是示出在根据本发明的第三实施例的雷达设备中的信号处理单元执行的计算加权系数的处理的流程图。

[0236] 当开始在图6中所示的加权系数计算处理时，信号处理单元30像第一实施例那样执行系列步骤S510到S560。当在步骤S550中的检测结果指示变量i＝SNN(在步骤S550中的“是”)时，操作流程进行到步骤S572。在步骤S572中，信号处理单元30通过下面的等式(24)来计算加权系数w[i]，等式(24)用于根据在从第一调制时段到第SNN调制时段的每个调制时段中的目标处理部分中的代表性干扰值q[1]到q[SNN]来计算在当前目标估计周期中的目标处理部分中的加权平均。

[0237]

[0238] 当在第i调制时段中的代表性干扰值q[i]小于预先确定的预定值Tht时，信号处理单元30将在第i调制时段中的加权系数q[i]设置为值1。

[0239] 另一方面，当在第i调制时段中的代表性干扰值q[i]不小于预先确定的预定值Tht时，信号处理单元30将在第i调制时段中的加权系数q[i]设置为值0。

[0240] 在完成在步骤S572中的处理后，操作流程进行到步骤S573。在步骤S573中，信号处理单元30执行每个加权系数w[i](i ＝1，...，SNN)的标准化，以便加权系数w[i]的总和变为值1。

[0241] 即，信号处理单元30使用在步骤S572中设置的值来更新每个加权系数w[i](i＝1，...，SNN)，如下面的等式(25)所示。

[0242]

[0243] 在第三实施例中，信号处理单元30然后完成在图6中所示的加权系数计算处理。

[0244] 根据在第三实施例中的加权系数计算处理，可以降低信号处理单元30的计算负荷，而与第一实施例的计算负荷不同。

[0245] 可以将在第一实施例中的系列步骤S510到S560替换为在第二实施例中的系列步骤S510到S560。

[0246] 因为仅仅根据代表性信道的干扰值来计算加权系数w[i]，第三实施例可以减少信号处理单元30的计算负荷。

[0247] 在权利要求中的系数确定装置对应于在由信号处理单元30执行的步骤S572和S573中的处理。

[0248] 第四实施例

[0249] 将参照图7和图8来说明根据本发明的第四实施例的雷达设备。

[0250] 根据第四实施例的信号处理单元30使用在快照数据中的干扰时间发生时段来作为干扰值。所述信号处理单元30执行目标估计处理和加权系数计算处理，其一部分与在第一实施例中的那些不同。在第四实施例中的处理是对第一实施例中的处理的修改。

[0251] 下面的说明主要针对目标估计处理和加权系数计算处理的修改。

[0252] 图7是示出在根据本发明的第四实施例的雷达设备1中的信号处理单元30反复执行的目标估计处理的一部分的流程图。

[0253] 当开始在图7中所示的目标估计处理时，信号处理单元30像在第一实施例中那样，在SSN个周期中在向上部分和向下部分的每个中产生每个信道的快照数据(步骤S110)。信号处理单元30然后执行每个快照数据的去势处理(步骤S1230)。

[0254] 在完成那些处理后，操作流程进行到步骤S123。信号处理单元30计算在每个快照数据的所有时域中的功率的中间值Cs。当由快照数据zhsihi的信号值是BT(t)时，信号处2 2
理单元30计算中间值Cs＝median(BT(t))，其中，BT(t)指示功率。

[0255] 在完成中间值计算步骤S123后，信号处理单元30对于每个快照数据实验室在步骤S123中计算的中间值Cs来执行下面的处理。即，信号处理单元30经将在设计工作中预先确定的预定阈值Ths加到从快照数据中获得的中间值Cs，以获得阈值(Cs+Ths)。信号处2
理单元30然后计算功率BT(t)超过阈值(Cs+Ths)的时段“tn”(步骤S124)。

[0256] 当在快照数据中存在功率BT2(t)超过阈值(或者判断值)(Cs+Ths)的多个时段时，可以将多个时段中的最大时间段设置为时段“tn”。

[0257] 信号处理单元30将时间“tn”设置为干扰发生时间tinf[i，k，pd]。干扰发生时间tinf[i，k，pd]表示在第k个信道中的第i个调制时段中的pd部分中的快照数据的干扰发生时间。值“pd”取值0或者1，其指示向上部分或者向下部分。

[0258] 即，信号处理单元30将上述过程根据第k个信道中的第i个调制时段中的“pd”部分的快照数据计算的时间“tn”设置为干扰发生时间tinf[i，k，pd]。

[0259] 在完成在步骤S124中的处理后，信号处理单元30执行在图2中所示的从步骤S130到步骤S320中的处理。具体上，信号处理单元30在图2中所示的步骤S160中执行图8中所示的加权系数计算处理S160-3。

[0260] 图8是示出在根据本发明的第四实施例的雷达设备1中的信号处理单元30执行的计算加权系数的处理的流程图。

[0261] 当开始在图8中所示的步骤S160-3中的加权系数计算处理时，信号处理单元30将变量i设置到值1(步骤S510)。

[0262] 操作流程进行到步骤S534。在步骤S534，信号处理单元30将在每个信道中的第i调制时段中的目标处理部分(“pd”部分，即向上部分或者向下部分)中的干扰发生时间tinf[i，k，pd]设置为在每个信道中的第i调制时段的干扰值q[i，k](以tinf[i，k，pd]来覆写q[i，k]，即tinf[i，k，pd]→q[i，k])。

[0263] 在完成在步骤S534中的处理后，操作流程进行到步骤S540。在步骤S540，信号处理单元30使用在步骤S534中获得的干扰值q[i，k]、根据等式(12)或者(13)设置第i个调制时段的代表性干扰值q[i]。

[0264] 在完成在步骤S540中的处理后，操作流程进行到步骤S550。在步骤S550中，信号处理单元30检测是否变量“i”是SNN(i＝SNN)。当在步骤S550中的判断结果指示变量“i”不与“SNN”相同时(在步骤S550中的“否”)，操作流程进行到步骤S560。在步骤S560，将变量“i”递增1(以i+1来覆写i，或者i＝i+1)，操作流程返回到步骤S534。信号处理单元30计算从第一调制时段到第SNN调制时段的每个调制时段中的代表性干扰值q[1]到q[SNN]。

[0265] 另一方面，当在步骤S550中的检测结果指示变量“i”仅仅与SNN相同时(i＝SNN，在步骤S550中的“是”)，操作流程进行到步骤S574。在步骤S574，信号处理单元30根据从第一调制时段到第SNN调制时段的每个调制时段中的目标处理部分的代表性干扰值q[1]到q[SNN]，根据等式(14)来计算要用于在当前目标估计周期中的目标处理部分中的加权平均处理的加权系数w[i](i＝1，...，SNN)。

[0266] 在完成在步骤S574中的处理后，信号处理单元30完成加权系数计算处理。

[0267] 根据本发明的第四实施例，将干扰发生时间tinf用作干扰值“q”，并且使用干扰值“q”来计算加权系数。这可以正确地获得加权系数w[i]，并且抑制由于噪声导致的目标方位角的计算精度的变差。

[0268] 在第四实施例中，可以通过在第二实施例中的处理来确定代表性信道，或者替换在步骤S534和S540中的处理，使得在代表性信道中的第i调制时段中的目标处理部分中的干扰发生时间tinf[i，k0，pd]。

[0269] 在权利要求中的混合噪声量估计装置对应于由信号处理单元30执行的步骤S123、S123、S534和S540中的处理。

[0270] 第五实施例

[0271] 将参照图9A和图9B来说明根据本发明的第五实施例的雷达设备。

[0272] 根据第五实施例的信号处理单元30使用在快照数据中的所有时域(或者所有时间周期)中的功率的平均值来作为干扰值。因此，信号处理单元30执行目标估计处理和加权系数计算处理，其一部分与第一实施例中的那些不同。第五实施例中的处理是对第一实施例中的处理的修改。

[0273] 下面主要说明目标估计处理和加权系数计算处理的修改。

[0274] 图9A是示出在根据本发明的第五实施例的雷达设备1中的信号处理单元30反复执行的目标估计处理的流程图。

[0275] 当开始图9A中所示的处理时，信号处理单元30像第一实施例那样，获得SNN个周期的向上部分和向下部分的每个中的每个信道的快照数据。信号处理单元30然后执行对获得的快照数据的去势处理(步骤S120)。

[0276] 在完成在步骤S120中的处理后，操作流程进行到步骤S125。在步骤S125，信号处理单元30计算在快照数据中所示的所有时域中的功率的平均值Ms。即，当快照数据是由L个信号值构成的时间序列数据并且在时间“t”的快照数据中的信号值是Bt(t)时，信号处理单元30通过下面的等式(26)来计算在快照数据中的所有时域中的功率谱的平均值Ms。

[0277]

[0278] 在下面的解释中，通过所有时域或者所有时段中的功率平均值Ms[i，k，pd]来表示基于第k个信道中的“pd”部分或者第i调制时段中的快照数据而获得的平均值Ms。

[0279] 在完成功率平均值Ms[i，k，pd]的计算后，信号处理单元30执行步骤S130、S140等的处理。在第五实施例中，信号处理单元30执行在步骤S160-4中所示的另一个加权系数计算处理。

[0280] 图9B是示出在根据本发明的第五实施例的雷达设备1中的信号处理单元30执行的计算加权系数的处理160-4的流程图。

[0281] 当开始在图9B中所示的加权系数计算处理时，信号处理单元30将变量“i”设置为值1(i＝1，步骤S510)。操作流程进行到步骤SD535。在步骤S535中，信号处理单元30将在目标信道的第i调制时段中的目标处理部分(“pd”部分，诸如向上部分和向下部分)的功率平均值Ms[i，k，pd]设置为在目标信道的第i个调制时段中的干扰值q[i，k](Ms[i，k，pd]→q[i，k])。

[0282] 信号处理单元30使用在步骤S535中获得的干扰值q[i，k]、根据等式(12)或者等式(13)设置第i个调制时段的代表性干扰值q[i]。信号处理单元30执行从i＝1到i＝SNN的那些处理，以便计算在从第一到第SNN个调制时段的每个调制时段中的目标部分中的代表性干扰值q[1]到q[SNN]。

[0283] 其后，信号处理单元30根据等式(14)、根据所计算的从第一到第SNN调制时段的每个调制时段中的代表性干扰值q[1]到q[SNN]来计算要用于计算在当前目标估计周期中的目标处理部分中的加权平均的加权系数w[i]。

[0284] 当干扰值q[i]是分贝值时，信号处理单元30根据等式(16)来计算加权系数w[i](步骤S570)。其后，信号处理单元30完成加权系数计算处理。

[0285] 根据如上所述的第五实施例，即使将功率平均值Ms用作干扰值q以便计算加权系数w[i]，也可以有效地计算加权系数w[i]。

[0286] 像第二实施例中那样，根据第五实施例的信号处理单元30可确定代表性信道。可以将在步骤S535和S540中的处理替换为将在代表性信道的第i调制时段中的目标处理部分中的功率平均值Ms[i，k0，pd]设置为在第i个调制时段中的代表性干扰值q[i]的处理。

[0287] 权利要求中的混合噪声量估计装置对应于在由信号处理单元30执行的步骤S125、S535和S540中的处理。

[0288] 本发明的构思不限于前面详细说明的第一到第五实施例，还可以进行各种修改。

[0289] 例如，根据在每个信道中的从第一到第SNN个调制时段的每个调制时段中的目标信道的功率谱Pik(ω)来计算部分平均功率谱Pk(ω)。获得在每个信道中的部分平均功率谱Pk(ω)(k＝1，...，K)的等价平均，以便计算代表性功率谱P(ω)。

[0290] 但是，也可以通过下面的处理来获得代表性功率谱P(ω)。

[0291] 即，获得在每个调制时段中从第一到第K信道的功率谱Pik(ω)的等价平均，以便通过下面的等式(27)来获得每个调制时段的功率谱Pi(ω)。

[0292]

[0293] 还可以通过使用加权系数w[i]执行根据下面的等式(28)的加权平均处理而计算代表性功率谱Pi(ω)。

[0294]

[0295] 在这种情况下，根据使用等式(28)计算的代表性功率谱P(ω)来获得峰值频率ωn(n＝1，...，N)。

[0296] 还可以接受的是，去除在第一到第五实施例中的步骤S130中的处理。在这种情况下，噪声的影响提高，这种情况可以降低信号处理单元30的计算负荷。

[0297] 而且，可以使用由被以不同间隔布置的天线元构成的阵列天线，而不是由以不变的间隔布置的天线元构成的阵列天线。

[0298] 而且，第一到第五实施例描述了雷达设备1，雷达设备1接收从天线元传送的信号，其中每个天线元被切换到接收开关21。但是，本发明不限于此。根据本发明的雷达设备可以应用到能够同时从每个天线元接收信号的另一种类型的雷达设备。

[0299] (本发明的其他特征和效果)

[0300] 根据本发明的雷达设备的构思可以应用到FMCW类型的雷达设备。即，发射和接收装置被配置用于根据调频发送信号来发送雷达波，并且通过形成阵列天线的天线元来将接收信号和发射信号混合在一起，以便产生从接收信号和发射信号得出的拍频信号。在这种结构中，数据采集装置被配置用于获得从发射和接收装置传送的拍频信号的采样，以便产生单元数据。

[0301] 当本发明的构思被应用到FMCW类型的雷达设备时，可以使数据采集装置被配置用于在发送信号的每个调制周期(1/fm)产生单元数据。作为本发明的另一个方面的雷达设备还包括转换装置和频率估计装置。所述转换装置被配置用于将形成单元数据的每个天线元的采样从时域转换为频域(或者频率段)，以便产生每个天线元的频率范围数据。所述频率估计装置被配置用于根据在阵列天线中预先确定的天线元的至少一个的频率范围数据而估计作为反射雷达波的频率的反射雷达波频率。另外，所述自相关矩阵产生装置被配置用于产生接收向量的自相关矩阵，在接收向量中，在由频率估计装置估计的反射雷达波频率的、根据每个单元数据产生的每个天线元的频率范围数据被布置为向量元素。频率估计装置被配置用于：对于要在所述部分平均相关矩阵产生装置执行加权平均时使用的每组预定数量的自相关矩阵来估计要在产生自相关矩阵时使用的反射雷达波频率。

[0302] 存在用于将时域转换为频域的各种已知方法，诸如傅立叶变换(诸如离散傅立叶变换(DFT)和快速傅立叶变换(FFT))和离散余弦变换(DCT)。

[0303] 在作为本发明的另一个方面的雷达设备中，所述转换装置被配置用于执行傅立叶变换，以将每个天线元的采样从时域转换为频域。

[0304] 另外，所述频率估计装置包括平均装置。该平均装置被配置用于：通过下述处理来产生作为对于各目标天线元执行时间平均之后的频率范围数据的部分平均频率范围数据：对于每个目标天线元，在要用于产生作为在所述部分平均相关矩阵产生装置的平均计算中的目标的预定数量的自相关矩阵的频率范围数据中、执行对预定数量的频率范围数据的时间平均。即，频率估计装置可以被配置用于根据每个目标天线元的部分平均频率范围数据而估计用于产生自相关矩阵的反射雷达波频率。对于作为通过部分平均相关矩阵产生装置的平均计算的目标的每组预定数量的自相关矩阵，由平均装置产生每个目标天线元的部分平均频率范围数据。

[0305] 而且，平均装置可具有产生针对每个天线元的部分平均频率范围数据的结构。即，平均装置被配置用于通过向预定数量的频率范围数据的每个应用加权系数、使用每个目标天线元的对应加权系数，将产生预定数量的频率范围数据的加权平均的频率范围数据，作为部分平均频率范围数据。加权系数被系数确定装置确定，并且要被应用到根据预定数量的频率范围数据产生的自相关矩阵。

[0306] 顺便提及，常规雷达设备通过执行对预定数量的频率范围数据的等价平均来产生部分平均频率范围数据，然后根据这个部分平均频率范围数据来估计反射雷达波频率。

[0307] 因为这一点，常规的雷达设备难于在采样上局部叠加了噪声时以高精度计算目标对象的方位角。

[0308] 另一方面，因为根据本发明的雷达设备可以通过使用加权平均尽可能地降低局部增加到采样上的噪声的影响，因此能够以高精度估计反射雷达波频率，并且因此，能够以高精度计算目标对象的方位角。

[0309] 在作为本发明的另一个方面的雷达设备中，频率估计装置可以被配置用于根据通过执行队部分平均频率范围数据的等价平均而获得的频率范围数据来估计反射雷达波，所述部分平均频率范围数据是通过执行每个目标天线元的加权平均而获得的。

[0310] 所述雷达设备可以具有通过对执行部分平均频率范围数据的等价平均来产生要用于估计反射雷达波频率的目标频率范围数据的配置，所述部分平均频率范围数据如上所述是通过在时间上执行频率范围数据的加权平均而获得的。所述雷达设备还可以具有用于通过使用在时间上的代表性频率范围数据的加权平均来产生要用于估计反射雷达波频率的目标频率数据的另一种配置，所述代表性频率范围数据是通过执行对每个天线元的频率范围数据的等价平均而获得的。

[0311] 即，在作为本发明的另一个方面的雷达设备中，频率估计装置具有统计装置和平均装置。统计装置被配置用于通过统计地处理从单元数据获得的对应于每个目标天线元的频率范围数据而产生每个单元数据的代表性频率范围数据。所述平均装置被配置用于通过执行对应于每个单元数据的、由上述统计装置产生的预定数量的代表性频率范围数据的时间平均，产生部分平均频率范围数据来作为在时间平均后的频率范围数据，以用于产生预定数量的自相关矩阵，所述预定数量的自相关矩阵作为在通过部分平均相关矩阵产生装置的平均计算上的目标。具体上，所述频率估计装置根据对于作为通过部分平均相关矩阵产生装置的平均计算的目标的、每组预定数量的自相关矩阵由平均装置产生的部分平均频率范围数据来估计当产生自相关矩阵时要应用的反射雷达波频率。另外，平均装置被配置用于：产生通过以下获得的作为部分平均频率范围数据的频率范围数据：使用要应用到对应于预定数量的代表性频率范围数据的、由单元数据产生的自相关矩阵的加权系数而对作为平均计算的目标的预定数量的代表性频率范围数据进行加权平均。

[0312] 在根据本发明的雷达设备中，统计装置被配置用于产生通过队从每个目标天线元获得的频率范围数据的等价平均而获得的频率范围数据，作为代表性频率范围数据。

[0313] 另外，混合噪声量估计装置被配置用于：计算在形成阵列天线的天线元中被预先确定为用于噪声分析的目标天线元的一个或多个天线元的采样在高频范围中的功率的中间值或者平均值，作为每个单元数据的分析噪声值。混合噪声量估计装置然后使用使用每个单元数据的噪声分析值来估计被混合到该单元数据中的噪声量。

[0314] 因此，根据本发明的雷达设备通过在根据高频范围的功率估计了混合噪声量之后执行对自相关矩阵的加权平均，能够以高精度计算目标方位角。

[0315] 在作为本发明的另一个方面的雷达设备中，取代使用在用于噪声分析的功率的中间值或者平均值，混合噪声量估计装置可以根据形成阵列天线的一个或多个预定数量的目标天线元的采样的所有时域(或者所有时段)中的功率的平均值(作为噪声分析值)来估计混合到每个单元数据内的噪声量。

[0316] 取代使用采样的高频范围功率的中间值或者平均值，混合噪声量估计装置还可被配置用于使用其中在噪声分析中目标天线元的采样的功率不小于阈值的时域中的时间长度作为噪声分析值来估计被混合在单元数据中的噪声量。

[0317] 如上所述，还可以通过下述方式来计算高精度的目标方位角：根据其中功率不小于预定值的所有时域或者时间长度中的功率的平均值来估计单位数据中的混合噪声量，并且执行对自相关矩阵的加权平均。

[0318] 在作为本发明的另一个方面的雷达设备中，混合噪声量估计装置可以估计为每个目标天线元确定的噪声分析值的等价平均值或者中间值，作为单元数据的混合噪声量。

[0319] 在作为本发明的另一个方面的雷达设备中，混合噪声量估计装置可以估计为目标天线元获得的噪声分析值作为混合到单元数据的噪声量。

[0320] 另一方面，在作为本发明的另一个方面的雷达设备中，系数确定装置可以计算比率((1/q[i])/(1/q[1]+...+1/q[N]))作为加权系数w[i]，其中，w[i]是要应用到第i个自相关矩阵Rxx[i](i＝1，...，N)的加权系数，即加权系数w[i]被应用到作为要用于通过部分平均相关矩阵产生装置的平均计算的预定数量的目标自相关矩阵的、从第一自相关矩阵元素Rxx[1]到第N个自相关矩阵Rxx[N]的每个自相关矩阵，1/q[i]是通过混合噪声量估计装置估计的单元数据的混合噪声量的倒数值，并且{(1/q[i])/(1/q[1]+...+1/q[N])}的值是对应于第一自相关矩阵元素Rxx[1]到第N个自相关矩阵Rxx[N]的每个的混合噪声量的倒数值(1/q[i])的总和。

[0321] 由此能够通过根据混合噪声量、使用上述的加权系数w[i]对自相关矩阵进行有效地加权来获得部分平均相关矩阵。

[0322] 在作为本发明的另一个方面的雷达设备中，系数确定装置可以将通过混合噪声量估计装置估计的、要在产生每个自相关矩阵时使用的单元数据的混合噪声量与预定阈值相比较。所述系数确定装置然后将要应用到其混合噪声量小于预定阈值的自相关矩阵的加权系数设置为预定的第一值。所述系数确定装置最后将要应用到其混合噪声量不小于预定阈值的自相关矩阵的加权系数设置为小于预定的第一值的预定的第二值。

[0323] 使用上述过程可以通过简单的计算来确定加权系数w[i]。这降低或者抑制了所述雷达设备的处理负荷。在系数确定装置的上述结构中，可以使用大于0的预定的第二值或者0。即，可以在第二平均相关矩阵的计算中不使用具有不小于预定阈值的混合噪声量的自相关矩阵。而且，当确定加权系数w[i]时，可根据要求将加权系数的和归一化为1。

[0324] 在作为本发明的另一个方面的雷达设备中，目标方位角计算装置可以由平滑相关矩阵产生装置构成。这个平滑相关矩阵产生装置被配置用于通过下述方式来调整最后的部分相关矩阵：在部分平均相关矩阵的每个产生周期平滑由部分平均相关矩阵产生装置产生的前一个部分平均相关矩阵，以便产生平滑的相关矩阵。所述目标方位角计算装置被配置用于根据部分平均相关矩阵的每个产生的平滑相关矩阵来计算目标对象的目标方位角，发射雷达波是以所述目标方位角来反射的。

[0325] 通过上述过程来计算目标方位角可以改善和提高目标方位角的计算上的精度。公知的雷达设备不是连续地发射雷达波，而是时间歇地发射雷达波。当考虑到由驾驶员的汽车和另一辆汽车之间的雷达波的干扰引起的计算精度的变差时，可以明白，干扰不总是发生。根据这个视点，当通过使用前一个部分相关矩阵来平滑最后的部分相关矩阵时从而对最后的部分相关矩阵进行调整时，能够在抑制具有大噪声量的部分的影响的同时以高精度计算目标方位角。

[0326] 平滑相关矩阵产生装置还可被配置用于根据在前一个周期中产生的前一个相关矩阵R2pre和预定遗忘因子β来调整由部分平均相关矩阵产生装置在产生部分平均相关矩阵的每个周期所产生的最后的部分平均相关矩阵R1，并且通过使用由部分相关矩阵产生装置产生的前一个部分平均相关矩阵来平滑最后的部分平均相关矩阵R1、使用下列等式：

[0327] R2＝β·R2pre+(1-β)·R1.....(10)，

[0328] 产生当前周期中的平滑的相关矩阵R2。

[0329] 在作为本发明的另一个方面的雷达设备中，优选地，目标方位角计算装置具有自适应判断装置，自适应判断装置被配置用于：基于与要在所述部分平均相关矩阵的每个产生周期产生部分平均相关矩阵时使用的预定数量的部分平均相关矩阵中的每个对应的、由所述混合噪声量估计装置产生的混合在单元数据中的噪声量来判断是否在所述平滑相关矩阵的产生中使用由所述部分平均相关矩阵产生装置产生的最后的部分平均相关矩阵。

[0330] 即，平滑相关矩阵产生装置被配置用于：使用在前一个周期中产生的前一个部分平均相关矩阵来调整最后的部分平均相关矩阵，并且当所述自适应判断装置允许使用最后的部分平均相关矩阵时将经过调整的部分平均相关矩阵用作在当前周期中的平滑相关矩阵，以便使用由所述部分平均相关矩阵产生装置产生的前一个部分平均相关矩阵来平滑所述最后的部分平均相关矩阵。而且，平滑相关矩阵产生装置被配置用于：当所述自适应判断装置不允许使用最后的部分平均相关矩阵时，仅仅使用在前一个周期中产生的前一个平滑相关矩阵来产生当前周期中的平滑相关矩阵，而不使用最后的部分平均相关矩阵。

[0331] 因为不使用混合噪声量极大时产生的部分相关矩阵，具有上述结构的雷达设备可以避免确定错误目标方位角的计算。

[0332] 具体上，平滑相关矩阵产生装置被配置用于当自适应判断装置允许使用最后的部分平均相关矩阵时，使用等式

[0333] R2＝β·R2pre+(1-β)·R1.....(10)

[0334] 来产生当前周期的平滑相关矩阵R2。另一方面，当自适应判断装置不允许使用最后的部分平均相关矩阵时，平滑相关矩阵产生装置使用在前一个周期中产生的前一个部分平均相关矩阵作为当前周期的平滑相关矩阵R2，而不使用最后的部分平均相关矩阵。

[0335] 自适应判断装置还可通过下述方式来来计算被混合到单元数据中的噪声量的加权平均：向与在产生最后的部分相关矩阵时使用的预定数量的自相关矩阵中的每个对应的被混合到单元数据中的噪声量应用与由所述系数确定装置确定为应用到自相关矩阵的加权系数相同的加权系数。当所计算的加权平均不大于预定的阈值时，所述自适应判断装置允许使用最后的部分平均相关矩阵来产生平滑相关矩阵，并且另一方面，当所计算的加权平均大于所述预定的阈值时，所述自适应判断装置不允许使用最后的部分平均相关矩阵来产生平滑相关矩阵。

[0336] 如上所述，具有上述配置和功能的自适应判断装置可以避免使用大量噪声被输入到单元数据中时产生的部分平均相关矩阵，并且正确地避免引起估计目标对象的错误方位角的误差。

[0337] 能够计算频率部分数据的加权平均并且根据加权平均估计反射雷达波频率的、具有上述结构和功能的雷达设备的技术可以被应用到能够计算目标对象的目标位置和行进速度的雷达设备。换句话说，如上所述能够估计目标汽车的目标方位角的雷达设备的构思可以被应用到能够根据通过使用等式(1)-(4)的频率分析获得的功率谱来计算目标对象的目标位置和行进速度的雷达设备。

[0338] 在作为本发明的另一个方面的、能够根据由天线接收的接收信号来获得目标对象的目标信息的雷达设备中，发射和接收装置可以根据调频发射信号来发送雷达波，并且将通过天线获得的接收信号与发射信号混合以便产生从接收信号和发射信号中得出的拍频信号。数据采集装置获得从发射和接收装置传送的拍频信号的采样。

[0339] 而且，目标信息计算装置可以估计作为反射波分量的频率的反射雷达波频率，并且根据所估计的反射雷达波频率来获得作为目标信息的目标对象的目标位置和形式速度中的至少一个。

[0340] 在根据本发明一个实施例的雷达设备中，转换装置被配置用于执行采样从时域向频域的傅立叶变换。

[0341] 转换装置还可以被配置用于执行采样从时域向频域的傅立叶变换。

[0342] 而且，混合噪声量估计装置还可以计算每个采样的预定高频范围中的功率的中间值或者平均值，并且将所计算的中间值或者平均值估计为混合噪声量。

[0343] 因此，根据高频范围中的功率来估计混合噪声量并且执行频率范围数据的加权平均使得能够在抑制噪声的影响的同时以高精度计算出目标信息。

[0344] 另外，可以接受的是，混合噪声量估计装置计算在每个采样的所有时域中的功率的平均值(而不是使用在采样的高频范围中的功率的中间值或者平均值)，并且将所计算的平均值估计为噪声混合值。

[0345] 而且，混合噪声量估计装置还可以针对每个采样在采样的功率不小于预定阈值时计算采样的时间长度，并且将这个所计算的时间长度设置为混合噪声量。

[0346] 因此，还可通过下述方式以便在抑制噪声的影响的同时以高精度计算目标对象的目标信息：根据在不小于预定阈值的功率的时间长度中或者所有时域的功率的平均值来估计混合噪声量，然后执行频率范围数据的加权平均。

[0347] 在作为本发明的另一个方面的雷达设备中，系数确定装置可以确定比率((1/q[i])/(1/q[1]+...+1/q[N]))作为加权系数w[i]，其中，w[i]是要应用到第i个频率范围数据F[i](i＝1，...，N)的加权系数，即加权系数w[i]被应用到作为要用于平均装置的平均计算的预定数量的目标频率范围数据中的、从第一频率范围数据F[1]到第N个频率范围数据F[N]的每个频率范围数据，值(1/q[i])是通过混合噪声量估计装置估计的采样的混合噪声量的倒数值，并且{(1/q[i])/(1/q[1]+...+1/q[N])}的值是对应于第一频率范围数据F[1]到第N个频率范围数据F[N]中的每个的混合噪声量的倒数值(1/q[i])的总和。

[0348] 因此，通过上述过程确定加权系数w[i]可以通过基于混合噪声量对频率范围数据进行有效的加权来计算部分平均频率范围数据。

[0349] 在如上所述的一个或多个的雷达设备中，系数确定装置还可以将通过混合噪声量估计装置估计的混合到采样中的噪声量与要用于平均装置的平均计算的、每个预定数量的频率范围数据的预定阈值相比较，其中，所述采样是转换到频率范围数据之前的数据。系数确定装置将要应用到其混合噪声量小于预定阈值的频率范围数据的加权系数设置为预定的第一值。系数确定装置还将要应用到其混合噪声量不小于预定阈值的频率范围数据的加权系数设置为预定的第二值。具体上，预定的第二值小于预定的第一值。

[0350] 虽然已经详细描述了本发明的具体实施例，但是本领域内的技术人员可以理解，可以根据本公开的整个教示来进行对所述细节的各种修改和替换。因此，所公开的具体布置表示仅仅是说明性的，并非限制本发明的范围，本发明的范围具有所附权利要求及其所有等同的宽泛性。