具有基于相位的多目标检测的雷达系统

摘要

公开了一种具有基于相位的多目标检测的雷达系统。雷达系统(10)包括多个天线(16)和控制器(26)。该多个天线(16)被配置为检测由系统(10)的视场(22)中的物体(24A)所反射的反射雷达信号(20)。该多个天线(16)中的每个天线(16A)被配置为输出指示由该天线(16A)所检测的该反射雷达信号(20)的检测信号(30)。该控制器(26)被配置为从该多个天线(16)接收检测信号(30)，并且基于该检测信号(30)确定目标(24)是否存在于视场(22)中。该控制器(26)还被配置为基于该检测信号(30)的相位的分析来确定该目标(24)是否包括多于一个物体(24A)。

说明书

技术领域

本公开总地涉及雷达系统，更具体地涉及一种基于来自多个接收天线的检测信号的相位的比较来确定目标是否包括多于一个物体的系统。

背景技术

由于天线尺寸、系统尺寸、技术和成本约束，汽车雷达传感器对于区分具有相似的位置和多普勒频移特性或如果一个物体相比第二附近物体具有显著较大的雷达截面(RCS)的两个物体可能具有性能限制。具有相似距离和多普勒频移反射特性的两个物体难以被典型汽车雷达系统区分的示例包括：缓慢移动的行人在静止的或缓慢移动的客运车辆周围步行；摩托车以相似的距离和距离变化率在行进在相邻车道中的拖拉机挂车旁边行进；以及两辆轿车以具有相似范围变化率在相邻的车道上邻近彼此移动。

发明内容

诸如汽车智能巡航控制、碰撞警告与缓解以及盲点检测的汽车系统使用雷达传感器以检测接近车辆的物体。由天线阵列所检测的反射雷达信号通常被转换到离散基带，然后从时域变换为频域，其中，指示由每个接收天线元件所检测的每个信号的幅度分布被非相干地累积。汽车雷达通常将此非相干累积(NCI)幅度分布用于物体检测以确定具有分布大小大于限定的检测阈值的所检测物体的位置(即距离)和多普勒参数(即距离变化率)。NCI检测技术是优选的，因为它抑制噪声变化以避免误警报。尽管NCI会劣化检测信号中的信息，它比噪声变化劣化得较少，因为当与反射雷达信号相比较时，系统噪声在天线元件上是更低相关的。如此，NCI在信噪比中提供了净增益。

然而，对于彼此邻近的多个物体的检测和区分，NCI检测技术具有性能限制。即，如果两个物体具有相似的位置和多普勒特性，并且对于物体的反射特性或雷达截面(RCS)是显著不同的，那么来自具有较大RCS的物体的反射雷达信号可遮蔽来自具有较小RCS的目标的反射雷达信号，并且由此使得第二目标识别和/或区分困难。此情况的示例包括：缓慢移动的行人邻近静止的客运车辆；当拖拉机挂车在相邻车道时以几乎相同的距离和多普勒移动的摩托车；以及具有几乎相同的距离和多普勒在相邻车道上靠近彼此移动的两辆客运车辆。

通过修正的波形参数规格和/或窄束天线设计，可改善这样的性能限制。然而，这些选择不期望地增大传感器尺寸、成本以及信号处理复杂度。此外，观察到，频谱参数中的一些(诸如“频谱束宽”)不适合用于后处理技术以在宽频谱下从能量含量中提取多个物体的可靠信息。由AlebelArageHassen在2014年5月15日提交的并且名为RADARSYSTEMWITHIMPROVEDMULTI-TARGETDESCRIMINATION(具有改善的多目标分辨力的雷达系统)的美国专利申请号14/277894，描述了一种检测系统和方法以改善多个邻近目标的检测和区分，使用了来自NCI检测技术与基于“或逻辑”单接收信道峰值检测技术的复合检测技术。然而，仍存在性能限制需要被解决和需求较少的计算密集方式以确定检测目标是否包括或包含多于一个物体。

局部相位频谱评估技术解决了使用幅度频谱峰值检测与评估技术的检测技术的邻近目标检测与区分的性能限制。当物体或多个物体的多个邻近彼此的散射中心存在时，取决于各个散射中心相对于接收天线位置的相对位置差异，来自每个散射中心的反射雷达信号在各个接收天线元件处彼此不同地干涉相干。散射中心之间的相对位置差异以来自各个散射中心的反射雷达信号之间的相对相位差的形式来表达，并且它确定了接收天线处的干涉特性。这意味着由于相对相位差在分布式天线元件上变化的事实，各个天线-阵列元件从这些散射中心接收到反射雷达信号的不相似的干涉特性。

由于这是来自位于彼此相对附近的不同散射中心的反射雷达信号之间的干涉的问题，来自每个接收天线元件的检测信号的相位差能在频域局部中被评估为经叠加的信号频率元(bin)。例如，相位差可在第一对称(即第一高和低)频率元之间被计算为经叠加的信号检测频率元。如果检测信号来自单个点散射中心，那么相位差收敛于最小值(或零)。这是因为若时域信号关于中心处的窗最大值被对称窗系数所加权，信号幅度与相位频谱通常相等地扩散到邻近频率元。在来自多个邻近散射中心的反射雷达信号干涉的情况下，若散射中心具有相对位置差异，这些第一对称频率元应该包含不同的信号相位值。

对于天线阵列配置，相位差在天线阵列元件上的求平均值提供了能用于从多个邻近散射中心区分单个点散射中心的稳健相位差值。如上所讨论的，对于分布式天线阵列配置，还存在由多个散射中心的相对位置差异不相等所引起的在天线阵列元件上的相位差变化。因此，评估在天线阵列元件上的相位差的斜率或标准偏差也能被用于从多个邻近散射中心区分单个散射中心。

注意，局部相位频谱评估技术本身不提供散射中心的参数估计，因为它是由Hassen(申请No.14/277894)所述的检测与区分技术的情况。然而，该局部相位频谱评估技术对于从多个邻近彼此的散射中心区分单个散射中心的反射是更敏感的。那么该局部相位频谱评估技术能用作指示器以激活受控参数估计技术，诸如由AlebelArageHassen(申请No.14/277894)所述的使用“或逻辑”单信道检测技术的幅度频谱峰值检测与评估技术，或使用空间-时间自适应处理的复杂频谱评估技术。替代地，此局部相位频谱评估技术还能用于当参数估计技术的激活不现实时，让系统限定关于NCI检测的距离－多普勒邻近物体检测区域(RDNOD-区域)。这将帮助有限信号处理资源的最佳使用，同时增强多个邻近散射中心的识别。

认识到，因为这是正如与绝对相位评估相反的相位差评估技术，所以它对于在天线阵列元件之间失配和任意瞬变效应是不易受影响的。然而，推荐应用此技术用于仅有足够信噪比的检测。相位通常是易受噪声影响的，而且来自相位差评估的结果对于具有不足的信噪比的检测可能是不可靠的。

使用幅度频谱峰值检测与评估技术的汽车雷达传感器对检测物体分类的无能由局部相位频谱评估技术所改善。观察到，如果散射中心处于连续运动中并引发随着时间的相对位置变化，那么相位差的标准偏差随时间波动。如此，认识到，相位差的标准偏差的时域变化(波动)提供进一步的信息，该信息能用于将多种物体群与它们的运动分布清楚地分类或归类，例如，用于把相对于主车辆笔直向前或纵向地行进的车辆与行人、骑自行车者以及以相对于主车辆的角度移动的车辆区分开来。

根据一个实施例，提供了雷达系统。该系统包括多个天线和控制器。多个天线被配置为检测由系统的视场中的物体所反射的反射雷达信号。多个天线中的每个天线被配置为输出指示由天线所检测的反射雷达信号的检测信号。控制器被配置为从多个天线接收检测信号，并且基于检测信号来确定目标是否存在于视场中。控制器还被配置为基于检测信号的相位的分析来确定目标是否包括多于一个物体。

在另一实施例中，提供了用于雷达系统的控制器。控制器包括接收器和处理器。接收器被配置为从多个天线接收检测信号，该多个天线被配置为检测由系统的视场中的物体所反射的反射雷达信号。多个天线中的每个天线被配置为输出指示由天线中的每个所检测的反射雷达信号的检测信号。处理器被配置为：从多个天线接收检测信号；基于检测信号来确定目标是否存在于视场中；以及基于检测信号的相位的分析来确定目标是否包括多于一个物体。

在另一实施例中，提供了操作雷达系统的方法。该方法包括从多个天线接收检测信号的步骤，该多个天线被配置为检测由天线的视场中的物体所反射的反射雷达信号。多个天线中的每个天线被配置为输出指示由天线中的每个所检测的反射雷达信号的检测信号。该方法还包括基于检测信号来确定目标是否存在于视场中的步骤。该方法还包括基于检测信号的相位的分析来确定目标是否包括多于一个物体的步骤。

在阅读优选实施例的下列详细描述后，进一步的特征和优势将更清楚地呈现出，这些优选实施例仅作为非限定性的示例且结合附图而给出。

附图说明

现在将参考附图借助示例来描述本发明，在附图中：

图1是根据一个实施例的雷达系统的示图；

图2是根据一个实施例的存在于图1的系统中的信号的曲线图；

图3是根据一个实施例的存在于图1的系统中的信号的曲线图；

图4是根据一个实施例的存在于图1的系统中的数据的曲线图；

图5是根据一个实施例的存在于图1的系统中的数据的曲线图；以及

图6是根据一个实施例的由图1的系统所执行的方法的流程图。

具体实施方式

图1示出了雷达系统(下文称为系统10)的非限制性示例。系统10包括天线阵列12，该天线阵列12可包括发射元件14和接收元件的阵列(下文称为多个天线16)。认识到，构成天线阵列12的天线元件中的一个或多个可被用于发射雷达信号18并且输出指示由系统10的视场22中的第一物体24A或第二物体24B所反射的反射雷达信号20的检测信号30。在此示例中，将发射元件14和多个天线16示为不同的元件仅是为了简化系统10的解释。

系统10还可包括控制器26，该控制器26被配置为将发射信号28输出至发射元件14，并且被配置为从每个天线接收检测信号30，例如从第一天线16A接收第一信号30A和从第二天线16B接收第二信号30B。检测信号30中的每个对应于由多个天线16中的一个所检测的反射雷达信号20。控制器26可包括用于处理数据的处理器27，诸如微处理器、数字信号处理器或其它控制/信号调节电路，诸如包括专用集成电路(ASIC)的模拟和/或数字控制电路，如对本领域技术人员而言应当显而易见的。控制器26可包括用于储存一个或多个例程、阈值和捕获的数据的存储器(未示出)，包括非易失性存储器，诸如电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)。该一个或多个例程可由处理器27执行以执行用于确定由控制器26所接收的检测信号30是否指示第一物体24A或第二物体24B的存在的步骤，如本文中所描述的那样。

为了满足汽车雷达系统的顾客指定的角分辨率要求，这样的系统通常使用具有相对窄的发射和接收束宽的天线来针对物体扫描视场。在此非限制性示例中，发射元件14向视场22中的第一物体24A和/或第二物体24B辐射或发射雷达信号18，并且多个天线16各自检测由系统10的视场22中的第一物体24A和/或第二物体24B所反射的反射雷达信号。反射雷达信号20的特性取决于第一物体24A或第二物体24B的背向散射性质或雷达截面(RCS)。该特性同样取决于第一物体24A和/或第二物体24B相对于天线阵列12的距离、方向和相对运动，其影响了反射雷达信号20的多普勒频移。依赖于所使用的信号波形和调制系统，控制器26可将时域信号(检测信号30)转变至频域，例如，所以这些频谱可使用例如非相干累积(NCI)被组合。一些汽车雷达系统将此非相干累积的频谱数据用作物体检测的基础，并且评估频谱数据以确定位置和具有比所限定的检测阈值高的频谱大小的多普勒参数估计。通常优选NCI以抑制噪声引起的变化并由此将噪声引起的误警报率保持在最小值。

如果多个物体存在于视场22中，那么取决于物体相对于接收天线(多个天线16)之间的相对位置差异和/或距离变化率差异，反射雷达信号20可能彼此干涉。在第一物体24A和第二物体24B之间的相对位置差被示为Δrx和Δry并且可以以天线16从这些散射中心所检测的反射雷达信号20之间的相对相位差的形式来呈现。归因于相对相位差在多个天线16上变化的事实，这可能导致检测信号30对于来自物体的散射中心的信号呈现不相似的干涉特性。这导致在多个天线16上的不同的距离分布和多普勒分布，并且增加得到瞬时的多个频谱峰值和零点的概率，如果检测策略是基于单信道或各个信号的“或逻辑”比较的话。取决于多个天线16中的元件的数量，此检测理念改善了多个邻近散射中心的检测和区分。相比之下，基于NCI的检测通过平均掉在检测信号30上的频谱差来抑制散射中心的位置差异效应，该位置差异效应使得邻近的散射中心分辨与区分更为困难。

在2014年5月15日提交的美国专利申请14/277,894中所述的申请者的现有系统应用基于NCI频谱连同使用“或逻辑”的单个接收信道频谱分析一起的复合检测策略以改善汽车雷达距离、距离变化率和角测量分辨率，并且增强系统性能以供邻近目标区分、目标成像和横向距离变化率估计。发射的和接收的信号之间的时间延迟以及归因于多普勒效应的频移被用于分别地计算径向距离(例如，图1中的r1或r2)和所检测物体(例如第一物体24A或第二物体24B)的相对速度。检测信号30的所接收信号-相位差被用于通过应用各种角度查找技术或算法(诸如单脉冲、数字波束形成或超分辨率)估计所检测物体的角度(方向)。

由现有系统的物体检测可在将2D-FFT算法应用至检测信号30之后，首先在距离-多普勒(RD)域中被完成，并接着非相干地对所得的距离-多普勒频谱累积。使用并处理所得的NCIRD图像的局部最大值和其紧邻的邻近频谱以检测物体并在对检测的原始频谱数据应用期望的角度查找算法之后，确定其包括该物体的横向和纵向位置的相应RD坐标。

在某些情况下，多个物体可具有几乎相同的距离和多普勒参数。在这些物体之间的距离和多普勒差异可以小于RD测量分辨率，该RD测量分辨率主要从类似扫频和停留时间的信号波形参数中被预先确定。因此，这些物体可呈现为NCIRD图像的一个局部最大值，并且它们的区分将仅依赖于角度，如果它们拥有与所应用的角度查找技术(即，天线模式束宽、配置和角度评估算法)的测量分辨率一致的横向跨度的话。这意味着，对于具有不充足的多普勒、纵向和横向间隔的相对邻近的目标，多个目标区分的性能对于仅基于NCIRD图像的检测策略是有限的。

对于特定雷达系统设计，如果检测策略不仅评估复合的NCIRD图像，而且评估单独基础上的天线信号中的每一个，即单个接收信道RD图像，则可显著地改善分辨率和区分性能中的如此限制。如上所述，来自物体的两个邻近的散射中心的信号可取决于在这些散射中心之间的信号相对相位差而在接收天线元件处干涉。此相对相位差是这两个散射中心之间的横向和纵向距离间隔(例如，Δrx、Δry)的函数，并且在多个天线16上可能不是相等的。这对于以毫米波(例如3.92mm)工作的汽车雷达尤其如此，该毫米波在现实世界中远小于散射中心之间的预期位置差。因此，来自这些散射中心的信号干涉的频谱应当在接收天线阵列元件之间拥有不相似的分布，并且针对不同的天线阵列元件在不同的距离和多普勒频率处显示峰值和零点。经改善的方式以确定目标24是否包括多于一个物体或由多于一个物体构成，例如第一物体24A和第二物体24B。

本文中所描述的系统10可被用作自动化驱动系统的一部分，该自动化驱动系统控制车辆的各个方面，诸如车速和/或自动化刹车。如果安装在主车辆中的雷达系统不能通过将摩托车与由NCI检测到的较大的、渐远的物体、在邻近主车辆的车道的行车道中的半拖车区分开而检测邻近的物体，诸如在主车辆正前方的摩托车，则速度控制系统可能非预期地使主车辆朝着摩托车加速。就是说，从拖车反射的较大信号可遮蔽从摩托车反射的较小信号，如果它们在距离上靠近彼此和/或具有相似的距离变化率的话。在这样的情况下，NCI在广谱内仅检测到一个峰值。由于这两个物体处于相邻车道中，归因于所使用的角度查找技术的有限的角分辨率，系统10可能仅确定趋向于较大信号的一个角而不能将一个物体的角与另一物体的角区分开，尤其是在较长距离处。这是为什么距离分布和/或多普勒分布或距离-多普勒图像上的邻近目标区分有利于可靠地跟踪主车辆车道上的物体的示例。

再次参见图1，系统10的非限制性示例包括多个天线16，该多个天线16被配置为检测由系统10的视场22中的物体(24A、24B)所反射的反射雷达信号20，其中该多个天线中的每个天线(例如第一天线16A和第二天线16B)被配置为输出指示由天线16A、16B、…所检测的反射雷达信号20的检测信号(例如第一信号30A和第二信号30B)。控制器26通常被配置为：从多个天线16接收检测信号30，基于检测信号30来确定目标24是否存在于视场中，以及基于检测信号30的相位的分析来确定目标24是否包括多于一个物体(例如第一物体24A和第二物体24B)。

控制器26可包括接收器29，该接收器29被配置为从每个天线(例如，第一天线16A和第二天线16B)接收天线信号(例如，第一信号30A和第二信号30B)，该天线信号对应于由多个天线16中的每一个所检测的反射雷达信号20。控制器26可包括混合器(未示出)和局部振荡器(未示出)以解调检测信号30。混合器和局部振荡器可以是接收器29的一部分。

由目标或多个物体所形成的目标的两个邻近散射中心所反射的雷达信号在天线16处在某种程度上彼此干涉。干涉的程度取决于来自每个物体的各个反射雷达信号之间的相对相位差。此相对相位差是这两个散射中心之间的横向和纵向距离间隔的函数，并且在所有天线16上不可能是相等的。如此，受干涉信号的相位频谱在接收天线阵列元件(天线16)上具有不同的分布。不同的天线阵列元件的幅度频谱可取决于相对位置差-波长比在不同的频率(即距离)处显示峰值和零点。由于一些汽车雷达系统以毫米和微米波长(例如12.5mm和3.92mm)工作，“相对位置差-波长比”的关系使频谱分布多样性在天线阵列元件上是相对动态的和灵敏的以区分物体或多个物体的道路上邻近散射中心。此灵敏度还取决于天线阵列元件的数量，该数量创建了在多个频率元处获得多个瞬时峰值的机会，而且当与NCI幅度频谱峰值检测技术相比较时，使用单个接收信道检测技术由此增加了邻近散射中心的检测与区分的可能性。NCI可用于在接收天线阵列元件上平均掉相对相位差的变化的频谱多样性效应，并且由此劣化第二邻近散射中心的检测和/或区分。

在散射中心位置丛在所有接收天线阵列元件上导致均匀的相长干涉的情况下，在多个频率元处接收多个瞬时峰值的机会减少了，因为所有接收天线阵列元件的局部幅度频谱均匀地变宽并且仅在一个且相同的频率元处产生峰值。这限制了即使与“或逻辑”单个信道检测技术一起使用幅度频谱峰值评估技术的邻近散射中心检测与区分的性能改善。特别地，如与具有较大数量的天线阵列元件的雷达相比较，对于具有小数量的天线阵列元件的雷达，性能限制的程度是显著的。这样的性能限制也通常是对于具有显著RCS差的邻近散射中心的情况。例如，邻近汽车的行人或邻近拖拉机挂车的摩托车可经受达到30dBsmRCS差。对于所有接收天线阵列元件，较大目标的频谱能遮蔽较小目标的频谱，并且使幅度频谱峰值检测技术失效。

通常，来自由散射中心所反射的信号的信息的完整提取需要复合频谱评估技术。由于散射中心之间的相对位置差被嵌入经叠加的信号相位项中，相位频谱评估技术应该还提供关于邻近散射中心的存在的信息，并且克服幅度频谱峰值检测技术的性能限制用于本文所讨论的方案。

此外，典型汽车雷达传感器限制了分类或归类道路目标的能力，例如通过跟踪行人的运动的微多普勒效应而将行人与车辆区分开来。行人的微多普勒检测依赖于多普勒频域上的幅度频谱峰值检测技术。如以上部分所述，归因于多个散射中心的信号干涉，幅度频谱峰值检测技术的性能限制还劣化了微多普勒效应检测以及跟踪器的有限能力以从类似车辆的物体分类行人。

本文提出的局部相位频谱评估技术通过评估相位差随时间的波动加强了分类或归类目标的雷达跟踪能力。如果散射中心处于连续运动中并且引起随时间的相对位置变化，那么相位差取决于雷达物体几何与运动分布在时域中波动。因此，相位差的标准偏差的时域变化提供了用于将从雷达所检测的道路上物体分类为多种类别的进一步信息。

图2和3是示出储存在系统10的控制器26中的数据的示例的曲线图200和曲线图300的非限制性示例。图2中的数据对应于来自具有与单个客运车辆相当的雷达截面(RCS)的单个物体的反射雷达信号。相比之下，图3中的数据对应于来自具有与两个客运车辆或单个客运车辆的后部和前部的两个散射中心相当的雷达截面(RCS)的两个挨在一起的物体的反射雷达信号。

检测信号30通常是时域信号，控制器26取样该时域信号并且执行频率变换(例如傅立叶变换)以产生检测信号(例如第一信号30A和第二信号30B)中的每一个的频率分布32。图2和3示出由频率变换引起的频率分布32的幅度部分34。本领域技术人员将认识到由某些类型的所发射雷达信号引起的雷达反射的频率变换将指示向着目标的距离。本领域技术人员还将认识到频率变换也可产生相位信息，参见图4和5，在下文被更详细地讨论。在两个情况(图2和3)下，幅度部分34没有表现得特别有用以确定位于大约四十一米(41m)的距离处并且对应于频率元#28的目标24是否是单点反射(例如仅第一物体24A)，或多点反射(例如第一物体24A和第二物体24B)。

因此，控制器被有利地配置为确定检测信号30中的每一个的频率分布32。如上所讨论的，检测信号30中的每一个的频率分布包括两个如图2和3所示的幅度部分34，并包括相位部分36(图4和5)。频率分布32中的每一个包括与频率元38相关联的多个幅度值和相位值，对应于特定频率处特定频率分布的幅度取样和相位取样。如将被本领域技术人员认识到，频率元38对应于向着潜在目标的距离，而频率分布32的幅度是特定距离处所反射的雷达信号的量的指示。如此，如果频率分布的幅度部分34是相对高的(例如大于60dB)，则它是目标以对应于具有幅度部分34的最大值的频率元的距离或间隔而存在或邻近的指示。在图2和3中，幅度部分的最大值是在对应于大约四十一米的频率元#28处。

在一个实施例中，频率分布32可基于来自所有天线的检测信号的时域取样的频率变换(例如傅立叶变换)被表征为距离分布。替代地，频率分布32可基于来自所有天线的检测信号的时域取样的频率变换被表征为多普勒分布。所使用的替代是依赖于用于雷达信号18的调制，例如调频连续波(FMCW)、连续波(CW)或脉冲-多普勒。所有这些调制方案提供可以是时间取样的并且可变换到频域的时域信号。有差异的是频率分布所表示的。

例如，使用FMCW波形、具有足够数量的天线阵列元件的系统可以多种顺序执行3D-傅立叶变换。第一时间取样数据变换到频域是为了得到每线性调频脉冲的距离分布。对于给定的距离频率元，在多个线性调频脉冲上执行第二傅立叶变换为了得到多普勒分布。对于给定的距离-多普勒频率元，在天线阵列元件上执行第三傅立叶变换为了得到角分布(公知为数字波束形成)。注意到，为了确定距离、多普勒以及角分布的这种3D频率变换顺序是也可取决于预期应用的复杂度以不同的顺序执行的示例。

替代地，使用FMCW波形、仅具有两个或三个天线阵列元件的系统可仅使用1D傅立叶变换来处理，该1D傅立叶变换使用傅立叶变换将时间取样数据变换到频域，然后建立所谓的多普勒-距离平面并且在每个天线元件的线性调频之间应用匹配技术。当发现线性调频频域信号之间的交叉时，利用交叉坐标处的多普勒-距离指数来确定目标检测。在这对所有天线阵列完成之后，应用单脉冲技术(即天线元件之间的幅度和相位比较技术)以便得到所检测目标的角。对于此技术，另一个频率变换阶段是不必要的。

另一个替代是使用脉冲-多普勒波形，这不需要在时间取样的数据上执行傅立叶变换以得到距离分布。相反，所谓的距离门被定义为取样序列的函数，在单脉冲完全发射之后立即开始。例如，距离门1＝ts1/(2C)、距离门2＝ts2/(2C)、…、距离门N＝tsN/(2C)，其中ts1、ts2、…、tsN是在单脉冲发射之后的第1、第2、…、第N取样时间。这对数个连续的脉冲重复地执行。对于给定的距离门，在数个脉冲上对时间取样数据执行傅立叶变换以确定多普勒分布。由于这对天线阵列元件中的每个完成后，取决于所实施的天线技术，可应用不同的角查找技术(包括单脉冲、数字波束形成、…)以在特定距离元和多普勒元中得到所检测目标的角。即，执行傅立叶变换以得到多普勒频率分布以及角分布，如果所实施天线技术需要执行数字波束形成的话。

以CW波形工作的雷达(例如警用雷达)检测目标的多普勒分布。对时间取样数据执行傅立叶变换以得到多普勒分布。不存在距离分布。所以，如上描述中可看出，所有雷达，不管其波形如何，将时间取样数据变换到频域，并且确定目标的频率分布，不管它表示什么(距离或多普勒或角分布)。

图4示出与对来自天线16中的每个的检测信号30中的每个所选的距离元(#27和#29)相关联的相位值40的曲线图400，该天线16在此图示中标记为接收信道42。例如，来自第一天线16A的第一信号30A被处理以确定与频率元38(也称为距离元)相关联的经取样频率中的每个的幅度值和相位值。然后，距离元中的一个被指定为参考距离元44(在此示例中为#28)，因为它与最大幅度值46相关。基于所有检测信号30的组合(例如频率分布32的非相干累积(NCI))的最大值可选择最大幅度值46。

图5示出两个不同的频率(在此示例中，#27和#29)处的每个频率分布的相位差50的曲线图500。即，相位差50中的每个是对于频率分布32中的一个在频率元38中的两个上的相位值40中的差异。从曲线图200(图2)导出的单个物体曲线52示出在接收信道42上的相位差50中存在很小变化，而从曲线图300(图3)导出的两个物体曲线54示出在接收信道42上的相位差50中存在可察觉的变化。

总之，频率分布32由储存在频率元38的阵列中的值(幅度部分34和相位部分36)所表征。基于与阵列的第一频率元44A(#27)相关联的第一相位值40A和与阵列的第二频率元44B(#29)相关联的第二相位值40B之间的差异确定相位差50。用于选择第一频率元44A和第二频率元44B的参考频率元44与最大幅度值46相关联。作为示例而非限定，第一频率元44A与参考频率元44毗邻并且与比参考频率元44低的频率相关联，而第二频率元44B与参考频率元44毗邻并且与比参考频率元44高的频率相关联。

通常，参考频率元44应该具有足够的信号强度，这样对于确定频率元44A、44和44B中的任意两个之间的相位差，噪声就不是实质问题。

再次参见图5，显而易见，两个物体曲线54是倾斜的，而单个物体曲线52是相对平坦的，即不倾斜的。因此，控制器26可被配置为基于相位差50相对于确定两个物体曲线54的天线16中的每一个的相对位置的趋势或趋势线来确定相位斜率56。使用数学领域技术人员已知的任意数量的方法，可确定相位斜率56，例如拟合公知方程y＝mx+b的最小二乘法，其中m是斜率。控制器26也可被配置为如果相位斜率56具有大于斜率阈值58的大小，则指示目标24包括多于一个物体，例如第一物体24A和第二物体24B。认识到，所示的相位斜率56将通常被表征为负斜率，但正斜率对其他示例目标是可能的。这是为什么相位斜率的大小或陡度与同样以绝对值而不是符号值的形式考虑的斜率阈值相比。对斜率阈值58所选择的值可通过实验室和/或现场测试被经验性地确定。

替代地，而可能较少计算密集的，控制器26可被配置为如果相位差变化60大于变化阈值(未示出但理解为预定值)，则指示目标24包括多于一个物体。相位差变化60可通过例如计算两个物体曲线54的相位差50的标准偏差来确定。如果标准偏差大于变化阈值的预定值，那么这就是目标24包括多于一个物体的指示。对变化阈值所选择的值可通过实验室和/或现场测试被经验性地确定。

图6示出了操作雷达系统(系统10)的方法600的非限制性示例。具体地，方法600指向基于检测信号30的相位(例如相位值40)的分析来确定由系统10所检测的目标24是否包括多于单个物体或由多于单个物体构成。

步骤610，“接收检测信号”，可包括从多个天线16接收检测信号30的控制器26，该多个天线16被配置为在天线16的视场22中检测由物体(24A、24B)所反射的反射雷达信号20。多个天线中的每个天线(16A、16B)被配置为输出指示由天线16中的每个所检测的反射雷达信号的检测信号(30A、30B)。

步骤620，“确定目标存在”，可包括基于检测信号30来确定目标24是否存在于视场22中。目标24可通过确定将频率变换(例如傅立叶变换)应用到来自天线16的时域信号所得的每个检测信号30的频率分布32来检测。频率变换通常提供由频率变换产生的频谱的取样值并包括幅度部分34和相位部分36。

步骤630，“确定参考频率”，可包括检测频率分布32的幅度部分34的最大幅度值46。最大幅度值46可以是来自频率分布32的一些复合(诸如频率分布32的非相干累积(NCI))的最大值或峰值。每个频率分布可基于来自一个天线的检测信号的时域取样的频率变换来表征为距离分布或多普勒分布，如先前所述。频率分布32可被取样为对表示对于值的存储位置的频率元38产生值。参考频率元44与最大幅度值相关联。

步骤640，“确定第一频率和第二频率”，可包括确定频率元中的哪些包含大于某个预定阈值的幅度值。为了计算相位差50，可指定第一频率元44A和第二频率元44B。第一频率元44A可与参考频率元44毗邻并且与比参考频率元44低的频率相关联，而第二频率元44B可与参考频率元44毗邻并且与比参考频率元44高的频率相关联。替代地，如果与参考频率元44毗邻的任一元的信号强度过低或过弱，那么参考频率元44可被指定为第一频率元44A或者第二频率元44B。

步骤650，“确定相位差”，可包括确定两个不同频率(例如与第一频率元44A与第二频率元44B相关联的频率)处的频率分布32中的每个的相位差50。每个频率分布由储存在频率元38的阵列中的值来表征，而在此非限制性示例中，相位差基于与接收信道42的阵列的第一频率元44A相关联的第一相位值40A和与接收信道42的阵列的第二频率元44B相关联的第二相位值40B之间的差来确定。

步骤660和670可都被执行，但更可能的是可执行仅一个或另一个。方法600中的步骤660和670两者的显示不应该被解释为意味着需要两个步骤都被执行。如果步骤660和670所执行的测试中的两者或任一结果是肯定的(是)，那么方法600前进到步骤680。

步骤660，“相位差变化>变化阈值？”，可包括基于相位差50相对于每个天线的相对位置的变化来确定相位差60，该相位差60对应于接收信道42的编号；并确定相位差60是否大于变化阈值。

步骤670，“相位斜率>斜率阈值？”，可包括基于相位差50相对于每个天线的相对位置的趋势来确定相位斜率56，并确定斜率是否具有大于斜率阈值的大小。

步骤680，“指示目标包括多于一个物体”，可包括控制器26，如果相位差变化60大于变化阈值，那么该控制器26指示目标24包括多于一个物体；和/或如果相位斜率56具有大于斜率阈值58的大小，那么该控制器26指示目标24包括多于一个物体。目标24包括多于一个物体的指示可例如导致控制器启动其他软件例程以进一步检查来自天线的信号用于分类或归类构成目标24的多个物体的目的，或点亮指示器以通知车辆的操作者已检测到接近车辆的行人。

因此，提供了雷达系统(系统10)、用于系统10的控制器26以及操作系统10的方法600。这些都包括确定是否多于一个物体存在于视场22中的经改善方式而现有尝试可能仅检测到一个目标。在天线阵列元件上的相位差的标准偏差指示单个散射中心或多个邻近散射中心。如果指示了多个邻近散射中心，则可激活其他邻近目标检测与区分技术(诸如单信道峰值检测技术和空间时间处理技术)。指示也可被用于引导系统10以限定NCI检测RD坐标周围的邻近散射中心的距离-多普勒邻近物体检测区域(RDNOD区域)，如果存在信号处理资源约束或如果雷达具有相对小数量的天线阵列元件(天线16)的话。

相位差的标准偏差的时域波动也可被用于分类雷达道路上物体类别。此物体分类器可被跟踪器所使用以作出物体引导的参数预测并且增强物体跟踪性能。这对于可靠地跟踪横向移动的物体(诸如行人和骑自行车者)是特别有关的，因为雷达传感器不会直接横向速率测量。总之，本文所述的系统的益处贡献了，但不限于：增强的邻近目标识别与区分；汽车雷达目标范围测量(或成像)；作为目标区分与分类的结果的交叉车流检测与可靠跟踪；以及有限的信号处理资源的最优使用，而改善了邻近目标识别、区分和跟踪的性能。本文所述的此技术适用于汽车雷达传感器产品的许多配置，并且实现是直截了当的，伴随着信号处理流量和存储中的适度增加。

尽管已针对其优选实施例对本发明进行了描述，然而本发明不旨在如此限制，而是仅受后面权利要求书中给出的范围限制。