申请/专利权人：福思(杭州)智能科技有限公司

申请日：2024-04-09

公开（公告）日：2024-07-05

公开（公告）号：CN118011334B

主分类号：G01S7/36

分类号：G01S7/36;G01S7/02;G01S13/931

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.07.05#授权;2024.05.28#实质审查的生效;2024.05.10#公开

摘要：本申请的实施例公开了一种毫米波雷达干扰抑制方法、装置、雷达设备及车辆，涉及雷达技术领域，能够有效提高雷达的干扰抑制能力。所述方法包括：基于雷达采样信号，确定所述采样信号中各采样点的能量表征值；根据所述采样信号中各采样点的能量表征值以及预设阈值，确定所述采样信号中的信号干扰点；基于压缩感知算法对所述采样信号进行重构，得到重构信号；用所述重构信号中所述信号干扰点的重构数据，替换所述采样信号中所述信号干扰点的原始数据。本发明适用于对车载毫米波雷达的干扰抑制场景。

主权项：1.一种毫米波雷达干扰抑制方法，其特征在于，包括：基于雷达采样信号，确定所述采样信号中各采样点的能量表征值；根据所述采样信号中各采样点的能量表征值以及预设阈值，确定所述采样信号中的信号干扰点；基于压缩感知算法对所述采样信号进行重构，得到重构信号；用所述重构信号中所述信号干扰点的重构数据，替换所述采样信号中所述信号干扰点的原始数据；所述基于雷达采样信号，确定所述采样信号中各采样点的能量表征值，包括：基于雷达采样信号，得到所述采样信号在时域的采样集，为采样点个数；根据所述采样集，确定所述采样集中各采样点的能量表征值；所述基于压缩感知算法对所述采样信号进行重构，得到重构信号，包括：基于稀疏基矩阵，确定所述采样集的稀疏系数；根据所述稀疏系数确定稀疏度，并确定观测矩阵；根据传感矩阵、观测向量、以及所述稀疏度，确定稀疏系数估计；基于所述稀疏基矩阵、稀疏系数估计，得到重构信号在时域的重构集；其中：，，，，，为，观测矩阵的行数为、列数为，，为经验常数，为快速傅里叶变换，为对矩阵的求逆函数，为求平方根函数，为生成标准正态分布伪随机数的函数；所述根据传感矩阵、观测向量、以及所述稀疏度，确定稀疏系数估计，包括：S101、初始化残差，列序号，列序号集合，增补列，列集合；其中，残差为第次迭代计算的残差，列序号为第次迭代所确定的所述传感矩阵的列序号，列序号集合为第次迭代所确定的所述传感矩阵的列序号集合，增补列为第次迭代根据所述列序号从所述传感矩阵中选取的增补列，列集合为第次迭代根据所述列序号集合从所述传感矩阵中选取的列集合，迭代次数为自然数；赋初值：，，，；S102、确定所述传感矩阵各列与残差内积中的2个最大值，以及对应的传感矩阵的列序号，更新所述列序号集合，以及对应的所述列集合；S103、对欠定方程，利用最小二乘法求解，得到第次迭代的最小二乘解；S104、确定中绝对值最大的项，以及所述列集合中的列对应列集合、所述传感矩阵的对应列序号集合，并更新所述列序号集合；S105、更新残差；S106、若残差达到预设结束阈值或者迭代次数达到预设迭代次数则结束迭代并得到稀疏系数估计，否则更新迭代次数并从S102开始下一次迭代。

全文数据：

权利要求：

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