基于FMCW毫米波雷达的旋转物体转速感知方法和系统

基于fmcw毫米波雷达的旋转物体转速感知方法和系统
技术领域
1.本发明涉及无线感知和普适计算技术领域，具体地，涉及一种基于fmcw毫米波雷达的旋转物体转速感知方法和系统。


背景技术：

2.带转子部件的机器在日常生活和各种工业领域都发挥着重要作用(例如，加工、汽车、航空)，准确和安全的转速测量对于监测机器运行状态至关重要，机械车间的操作员需要定期检查主轴的转速来监测其运行状态，检查轮胎的转速已成为车辆检查的标准项目。除了工业应用外，洗衣机和空调机的电动机转速用于诊断异常原因。总而言之，转速测量在许多工业和日常应用中发挥着关键作用。主要原因有：
3.1)转速是判断机械设备健康状态和性能的重要指标之一，定期监测转速可以及时发现机器故障或性能下降，实现对机器的智能维护。
4.2)许多设备和系统的控制算法和性能均与转速相关，准确测量转速是实现高性能控制和稳定运行的前提。
5.3)一些系统的安全性与转速密切相关，如飞轮、离心机等高速旋转设备，实时监测转速可以有效降低人员伤亡事故的发生风险。
6.4)转速测量被广泛用于各种质量检测中，如汽车生产线上的车轮动态平衡检测等。
7.综上，准确和安全的转速测量技术对许多工业系统和设备来说是必不可少的，可以实现对机器性能和安全的实时监测，大大提高系统的可靠性和稳定性，这也是开发先进转速测量技术的重要动力。
8.专利文献cn114966663a(申请号：cn202210528501.1)公开一种基于连续波雷达测量船舶柴油机转速的方法和系统，包括：s101、雷达信号收发模块对所需测量的柴油机发射连续波雷达信号；s102、柴油机将接收到的连续波雷达信号反射回雷达信号发模块；s103、将柴油机反射回的信号经处理后得到频域信息；s104、根据频域信息得到与之对应的转速。该专利没有采用fmcw毫米波雷达对旋转中的目标物体进行连续测量，无法实现高精度、远距离和低成本的转速测量。
9.迄今为止，已有一系列传感技术来开发不同类型的转速传感器(即转速表)，可以分为接触式和非接触式的传感器。具体来说，接触式的转速表物理上连接到目标对象旋转的轴上，这限制了操作员与旋转物体之间的距离，并产生安全风险。现有的非接触式转速计使用电磁或光学信号来检测转速。其中，基于电磁的方法应用静电或霍尔效应传感器来检测旋转引起的电磁场的变化。但是，这些方法的传感距离通常小于10厘米，非常有限。基于光学的方法利用光学传感器，如摄像机和激光接收器，进行转速检测。但是，基于摄像机的转速表对照明条件有严格要求。如果目标对象高度反射，激光转速表将无法工作。在这种情况下，激光转速表无法区分由其反射标签反射的激光脉冲和由对象反射的激光脉冲。
10.总之，现有的非接触式转速传感技术有以下主要缺点：
11.1)基于电磁的方法测量距离很短，通常小于10厘米；
12.2)基于摄像机的方法易受环境光照条件影响，测量精度较低；
13.3)激光传感系统无法在高反射表面下工作；
14.因此，亟需一种有效的非接触式转速传感技术来解决上述问题，实现高精度、远距离和低成本的转速测量。


技术实现要素：

15.针对现有技术中的缺陷，本发明的目的是提供一种基于fmcw毫米波雷达的旋转物体转速感知方法和系统。
16.根据本发明提供的基于fmcw毫米波雷达的旋转物体转速感知方法，包括：
17.步骤s1：利用fmcw毫米波雷达啁啾生成频率改变的啁啾信号并进行发射，收集用于估计旋转物体转速的雷达信号数据；
18.步骤s2：从雷达接收信号中提取与旋转物体转速相关的特征，包括自相关序列初始峰值索引ifp；
19.步骤s3：通过旋转物体反射信号自分离的方式，分离出目标旋转物体的反射信号的转速相关特征；
20.步骤s4：基于旋转物体转速搜索算法，利用在多个啁啾生成频率下收集的雷达信号搜索物体的旋转速度。
21.优选的，所述步骤s1包括：
22.步骤s1.1：设定啁啾信号生成频率集合其中ti为第i个啁啾信号生成频率对应的连续两帧啁啾信号间的时间间隔，其中h为提前设定的啁啾信号频率生成集合的大小；
23.步骤s1.2：在每种啁啾生成频率下，发射n帧啁啾信号，每帧发射啁啾信号与其反射信号经过混频器进行混频，生成对应的一帧中频信号。
24.优选的，所述步骤s2包括：
25.步骤s2.1：建立fmcw毫米波雷达信号测量旋转物体转速的雷达信号传输模型，雷达发射的第k个啁啾信号表达式如下：
26.s
tx
(t)＝exp(j(2πfct+πlt2))
27.其中，fc是啁啾信号的起始频率；l为啁啾信号斜率；j为虚数单位；t为时间；
28.经过旋转物体有效反射面ers反射后，雷达的接收信号表达式为：
[0029][0030]
其中，r(t)是ers到雷达的距离；α(t)为路径传输损耗；c为光速；
[0031]
通过将发射信号与接收信号通过混频器混频，获得中频信号，表达式为：
[0032][0033]
雷达输出中频信号s(t)的采样序列s[n]，获得第k个啁啾信号的中频信号采样s[n]后，对其进行距离傅里叶变换，变换后的频谱上与ers到雷达的距离对应的分量为fk，作
为ers元素，其表达式为：
[0034]fk
＝α((k-1)ti)exp(j4πfcr((k-1)ti)/c
[0035]
其中ti为连续两帧雷达信号之间的时间间隔；
[0036]fk
是连续信号f(t)的采样信号，表达式为：
[0037]
f(t)＝α(t)exp(j4πfcr(t)/c)
[0038]
由于α(t)和r(t)的周期都是t，f(t)的周期也是t，即是物体的旋转周期；
[0039]
在连续获得n个啁啾信号的ers元素序列{fk}
k∈[n]
后，求取该序列的自相关序列x，x是一个长度为n-1的序列，其第p个元素x[p]满足：
[0040][0041]
其中f
′
[n]为由{fk}
k∈[n]
构成的序列中的第n点的值，为由{fk}
k∈[n]
构成的序列中的第(n+p)点的值的共轭；
[0042]
x的第一个最大峰的出现在位置p
*
，满足：
[0043]
p
*
ti＝mt
[0044]
其中，m为旋转周期系数；
[0045]
步骤s2.2：将原始啁啾信号分解为多个等长的子啁啾信号，将原始中频信号分解为对应的多个子中频信号；
[0046]
步骤s2.3：对所有的子中频信号进行傅里叶变换，得到每个子中频信号的距离傅里叶序列，对所有距离傅里叶序列按位求和后，其中ers元素的求和为群组和值gsv，根据gsv序列求得的自相关序列的第一个峰的位置为目标提取的对近似中心旋转物体鲁棒的ifp值。
[0047]
优选的，所述步骤s3包括：
[0048]
步骤s3.1：对于k帧连续获得的中频信号，在啁啾分解后，求每个距离单元序列的自相关序列，其中序列长度为k；
[0049]
步骤s3.2：对于获得的每组自相关序列，求其峰值，拥有最高的峰值的自相关序列为旋转物体反射信号对应的自相关序列，其ifp值即为目标提取的ifp值。
[0050]
优选的，所述步骤s4包括：
[0051]
步骤s4.1：基于雷达的啁啾生成频率为以及在每个啁啾生成频率下获得的ifp集合{pi}
i∈[h]
，计算最小搜索范围d＝min
i∈[h]
pi；
[0052]
步骤s4.2：对于任意整数m∈[d]，首先设物体的旋转周期为计算在该旋转周期下每个啁啾生成频率的第j个转速下的转速残差其中round(
·
)表示求整函数；然后计算在该旋转周期下的总转速残差
[0053]
步骤s4.3：取转速残差最小的旋转周期作为物体真正的旋转周期，其倒数为物体的旋转速度。
[0054]
根据本发明提供的基于fmcw毫米波雷达的旋转物体转速感知系统，包括：
[0055]
模块m1：利用fmcw毫米波雷达啁啾生成频率改变的啁啾信号并进行发射，收集用于估计旋转物体转速的雷达信号数据；
[0056]
模块m2：从雷达接收信号中提取与旋转物体转速相关的特征，包括自相关序列初始峰值索引ifp；
[0057]
模块m3：通过旋转物体反射信号自分离的方式，分离出目标旋转物体的反射信号的转速相关特征；
[0058]
模块m4：基于旋转物体转速搜索算法，利用在多个啁啾生成频率下收集的雷达信号搜索物体的旋转速度。
[0059]
优选的，所述模块m1包括：
[0060]
模块m1.1：设定啁啾信号生成频率集合其中ti为第i个啁啾信号生成频率对应的连续两帧啁啾信号间的时间间隔，其中h为提前设定的啁啾信号频率生成集合的大小；
[0061]
模块m1.2：在每种啁啾生成频率下，发射n帧啁啾信号，每帧发射啁啾信号与其反射信号经过混频器进行混频，生成对应的一帧中频信号。
[0062]
优选的，所述模块m2包括：
[0063]
模块m2.1：建立fmcw毫米波雷达信号测量旋转物体转速的雷达信号传输模型，雷达发射的第k个啁啾信号表达式如下：
[0064]stx
(t)＝exp(j(2πfct+πlt2))
[0065]
其中，fc是啁啾信号的起始频率；l为啁啾信号斜率；j为虚数单位；t为时间；
[0066]
经过旋转物体有效反射面ers反射后，雷达的接收信号表达式为：
[0067][0068]
其中，r(t)是ers到雷达的距离；α(t)为路径传输损耗；c为光速；
[0069]
通过将发射信号与接收信号通过混频器混频，获得中频信号，表达式为：
[0070][0071]
雷达输出中频信号s(t)的采样序列s[n]，获得第k个啁啾信号的中频信号采样s[n]后，对其进行距离傅里叶变换，变换后的频谱上与ers到雷达的距离对应的分量为fk，作为ers元素，其表达式为：
[0072]fk
＝α((k-1)ti)exp(j4πfcr((k-1)ti)/c
[0073]
其中ti为连续两帧雷达信号之间的时间间隔；
[0074]fk
是连续信号f(t)的采样信号，表达式为：
[0075]
f(t)＝α(t)exp(j4πfcr(t)/c)
[0076]
由于α(t)和r(t)的周期都是t，f(t)的周期也是t，即是物体的旋转周期；
[0077]
在连续获得n个啁啾信号的ers元素序列{fk}
k∈[n]
后，求取该序列的自相关序列x，x是一个长度为n-1的序列，其第p个元素x[p]满足：
[0078][0079]
其中f
′
[n]为由{fk}
k∈[n]
构成的序列中的第n点的值，为由{fk}
k∈[n]
构成的序列中的第(n+p)点的值的共轭；
[0080]
x的第一个最大峰的出现在位置p
*
，满足：
[0081]
p
*
ti＝mt
[0082]
其中，m为旋转周期系数；
[0083]
模块m2.2：将原始啁啾信号分解为多个等长的子啁啾信号，将原始中频信号分解为对应的多个子中频信号；
[0084]
模块m2.3：对所有的子中频信号进行傅里叶变换，得到每个子中频信号的距离傅里叶序列，对所有距离傅里叶序列按位求和后，其中ers元素的求和为群组和值gsv，根据gsv序列求得的自相关序列的第一个峰的位置为目标提取的对近似中心旋转物体鲁棒的ifp值。
[0085]
优选的，所述模块m3包括：
[0086]
模块m3.1：对于k帧连续获得的中频信号，在啁啾分解后，求每个距离单元序列的自相关序列，其中序列长度为k；
[0087]
模块m3.2：对于获得的每组自相关序列，求其峰值，拥有最高的峰值的自相关序列为旋转物体反射信号对应的自相关序列，其ifp值即为目标提取的ifp值。
[0088]
优选的，所述模块m4包括：
[0089]
模块m4.1：基于雷达的啁啾生成频率为以及在每个啁啾生成频率下获得的ifp集合{pi}
i∈[h]
，计算最小搜索范围d＝min
i∈[h]
pi；
[0090]
模块m4.2：对于任意整数m∈[d]，首先设物体的旋转周期为计算在该旋转周期下每个啁啾生成频率的第j个转速下的转速残差其中round(
·
)表示求整函数；然后计算在该旋转周期下的总转速残差
[0091]
模块m4.3：取转速残差最小的旋转周期作为物体真正的旋转周期，其倒数为物体的旋转速度。
[0092]
与现有技术相比，本发明具有如下的有益效果：
[0093]
(1)相比于传统的旋转物体转速测量方法，本发明对于被测物体的光反射率以及环境光照更加鲁棒，同时具有更高的测量精度，更远的测量距离；
[0094]
(2)本发明利fmcw毫米波雷达对旋转中的目标物体进行连续测量，通过分析雷达连续测量结果来准确估计目标的转速，可以实现高精度、远距离和低成本的转速测量，克服现有技术的主要局限，具有广泛的应用前景。
附图说明
[0095]
通过阅读参照以下附图对非限制性实施例所作的详细描述，本发明的其它特征、
目的和优点将会变得更明显：
[0096]
图1为本发明实施例中的系统流程的示例图；
[0097]
图2为本发明实施例中的基于fmcw毫米波雷达的旋转物体转速感知系统图；
[0098]
图3a为实验所得ers元素的自相关序列，图3b为实验所得gsv自相关序列图。
具体实施方式
[0099]
下面结合具体实施例对本发明进行详细说明。以下实施例将有助于本领域的技术人员进一步理解本发明，但不以任何形式限制本发明。应当指出的是，对本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变化和改进。这些都属于本发明的保护范围。
[0100]
实施例1：
[0101]
本发明实施例提供了一种基于fmcw毫米波雷达的旋转物体转速感知方法，参照图1和图2所示，该方法具体包括如下内容：
[0102]
步骤s1：数据收集，提出一种利用fmcw毫米波雷达啁啾生成频率改变的啁啾信号发射方法，收集可用于估计旋转物体转速的雷达信号数据；
[0103]
步骤s2：提出一种从雷达接收信号中提取与旋转物体转速相关的特征方法，提取旋转物体转速相关的特征，即自相关序列初始峰值索引ifp；
[0104]
步骤s3：提出一种旋转物体反射信号自分离方法，分离出目标旋转物体的反射信号的转速相关特征；
[0105]
步骤s4：提出一种旋转物体转速搜索算法，利用在多个啁啾生成频率下收集的雷达信号精确搜索物体的旋转速度。
[0106]
所述步骤s1包括：
[0107]
步骤s1.1：设定啁啾信号生成频率集合其中ti为第i中啁啾信号生成频率对应的连续两帧啁啾信号间的时间间隔。
[0108]
步骤s1.2：在每种啁啾生成频率下，发射n帧啁啾信号，每帧发射啁啾信号与其反射信号经过混频器进行混频，生成对应的一帧中频信号。
[0109]
所述步骤s2包括：
[0110]
步骤s2.1：建立fmcw毫米波雷达信号测量旋转物体转速的雷达信号传输模型。具体地，雷达发射的第k个啁啾信号表达式如下：
[0111]stx
(t)＝exp(j(2πfct+πlt2))
[0112]
其中fc是啁啾信号的起始频率，l为啁啾信号斜率。经过旋转物体有效反射面(effective reflecting surface，ers)反射后，雷达的接收信号表达式为：
[0113][0114]
其中r(t)是ers到雷达的距离，α(t)为路径传输损耗。通过将发射信号与接收信号通过混频器混频，获得中频信号：
[0115]
[0116]
雷达输出中频信号s(t)的采样序列s[n]。
[0117]
获得第k个啁啾信号的中频信号采样s[n]后，对其进行距离傅里叶变换。变换后的频谱上与ers到雷达的距离对应的分量为fk，称其为ers元素，其表达式为：
[0118]fk
＝α((k-1)ti)exp(j4πfcr((k-1)ti)/c
[0119]
特别地，fk是连续信号f(t)的采样信号，其表达式为：
[0120]
f(t)＝α(t)exp(j4πfcr(t)/c)
[0121]
由于α(t)和r(t)的周期都是t，f(t)的周期也是t，即是物体的旋转周期。
[0122]
在连续获得n个啁啾信号的ers元素序列{fk}
k∈[n]
后，求取该序列的自相关序列x，x是一个长度为n-1的序列，其第p个元素x[p]满足：
[0123][0124]
根据自相关序列的性质，x的第一个最大峰的出现在位置p
*
，满足：
[0125]
p
*
ti＝mt
[0126]
其中m被称为旋转周期系数，是一个未知值的正整数，称其为第一个最大峰位置(index of the first peak，ifp)。
[0127]
测量旋转物体转速需提取消除了近似中心对称物体歧义的信号特征。特别地，如果对于近似中心对称的物体的ers元素的序列求自相关序列，如图3所示，除了对应周期性旋转的峰之外，还有许多由于物体部分中心对称部分之间高度相似而产生的歧义峰值。如果误将歧义峰认为是周期性旋转对应的峰，获得的ifp值将会有误，进而导致计算得到的物体转转周期有误。为了解决该问题，提出了歧义消除的特征提取算法。该算法包括啁啾分解和特征提取两部分。
[0128]
步骤s2.2：在啁啾分解部分，我们将原始啁啾信号分解为多个等长的子啁啾信号，并通过同样的分解方法将原始中频信号分解为对应的多个子中频信号。
[0129]
步骤s2.3：在特征提取部分，我们首先对所有的子中频信号进行傅里叶变换，得到每个子中频信号的距离傅里叶序列按位求和，其中ers元素的求和被称为群组和值(group sum values，gsv)。我们注意到，相比于原始中频信号经傅里叶变换后的ers元素，近似中心对称物体的不同中心对称部分的gsv值之间的差异更大，因为gsv的差异是ers元素差异的累积值。因此，如果对gsv序列求自相关序列的话，其中的歧义峰将会被大幅消减。根据gsv序列求得的自相关序列的第一个峰的位置即是我们目标提取的对近似中心旋转物体鲁棒的ifp值。
[0130]
所述步骤s3包括：
[0131]
虽然gsv序列的自相关序列的ifp值是可以消除歧义的旋转特征，但是，获取该值需要首先求得ers元素，也即需要知道目标旋转物体与雷达的距离，或是目标旋转物体反射信号对应中频信号的频率。为解决该问题，我们的重要观察是只有旋转物体反射信号对应的自相关序列具有明显的峰值，可以根据此信息判断是否为旋转物体对应的信号。
[0132]
步骤s3.1：对于k帧连续获得的中频信号，啁啾分解后，求每个距离单元序列(长度为k)的自相关序列。
[0133]
步骤s3.2：对于获得的每组自相关序列，求其峰值。拥有最高的峰值的自相关序列
即为旋转物体反射信号对应的自相关序列，其ifp值即为我们目标提取的ifp值。
[0134]
所述步骤s4包括：
[0135]
步骤s4.1：计算最小搜索范围d＝min
i∈[h]
pi；
[0136]
步骤s4.2：对于任意整数m∈[d]，进行如下运算：
[0137]
步骤s4.2.1：首先假定物体的旋转周期为
[0138]
步骤s4.2.2：计算在该旋转周期下，每个啁啾生成频率下的转速残差uj：rj′
＝round(rj)，uj＝|r
j-rj′
|；
[0139]
步骤s4.2.3：计算在该旋转周期下的总转速残差
[0140]
步骤s4.3：取转速残差最小的旋转周期作为物体真正的旋转周期，其倒数为物体的旋转速度。
[0141]
实施例2：
[0142]
本发明还提供一种基于fmcw毫米波雷达的旋转物体转速感知系统，所述基于fmcw毫米波雷达的旋转物体转速感知系统可以通过执行所述基于fmcw毫米波雷达的旋转物体转速感知方法的流程步骤予以实现，即本领域技术人员可以将所述基于fmcw毫米波雷达的旋转物体转速感知方法理解为所述基于fmcw毫米波雷达的旋转物体转速感知系统的运行方式。
[0143]
模块m1：利用fmcw毫米波雷达啁啾生成频率改变的啁啾信号，收集可用于估计旋转物体转速的雷达信号数据；
[0144]
模块m2：旋转物体转速相关的特征ifp；
[0145]
模块m3：旋转物体反射信号自分离方法，分离出目标旋转物体的反射信号的转速相关特征；
[0146]
模块m4：利用在多个啁啾生成频率下收集的雷达信号精确搜索物体的旋转速度。
[0147]
优选地，所述步骤m1包括：
[0148]
模块m1.1：设定啁啾信号生成频率集合其中ti为第i中啁啾信号生成频率对应的连续两帧啁啾信号间的时间间隔。
[0149]
模块m1.2：在每种啁啾生成频率下，发射n帧啁啾信号，每帧发射啁啾信号与其反射信号经过混频器进行混频，生成对应的一帧中频信号。
[0150]
优选地，所述步骤m2包括：
[0151]
模块m2.1：将原始啁啾信号分解为多个等长的子啁啾信号，并通过同样的分解方法将原始中频信号分解为对应的多个子中频信号。
[0152]
模块m2.3：首先对所有的子中频信号进行傅里叶变换，得到每个子中频信号的距离傅里叶序列并按位求和，其中ers元素的求和被称为群组和值(group sum values，gsv)。我们注意到，相比于原始中频信号经傅里叶变换后的ers元素，近似中心对称物体的不同中心对称部分的gsv值之间的差异更大，因为gsv的差异是ers元素差异的累积值。因此，如果对gsv序列求自相关序列的话，其中的歧义峰将会被大幅消减。根据gsv序列求得的自相关序列的第一个峰的位置即是我们目标提取的对近似中心旋转物体鲁棒的ifp值。
[0153]
所述步骤m3包括：
[0154]
模块m3.1：对于k帧连续获得的中频信号，啁啾分解后，求每个距离单元序列(长度为k)的自相关序列。
[0155]
模块m3.2：对于获得的每组自相关序列，求其峰值。拥有最高的峰值的自相关序列即为旋转物体反射信号对应的自相关序列，其ifp值即为我们目标提取的ifp值。
[0156]
所述步骤m4包括：
[0157]
设步骤s1中雷达的啁啾生成频率为在每个啁啾生成频率下，获得的ifp集合为{pi}
i∈[h]
，该模块以这两个集合为输入，步骤如下：
[0158]
模块m4.1：计算最小搜索范围d＝min
i∈[h]
pi；
[0159]
模块m4.2：对于任意整数m∈[d]，进行如下运算：
[0160]
模块m4.2.1：首先假定物体的旋转周期为
[0161]
模块m4.2.2：计算在该旋转周期下，每个啁啾生成频率下的转速残差uj：rj′
＝round(rj)，uj＝|r
j-rj′
|；
[0162]
模块m4.2.3：计算在该旋转周期下的总转速残差
[0163]
模块m4.3：取转速残差最小的旋转周期作为物体真正的旋转周期，其倒数为物体的旋转速度。
[0164]
本领域技术人员知道，除了以纯计算机可读程序代码方式实现本发明提供的系统、装置及其各个模块以外，完全可以通过将方法步骤进行逻辑编程来使得本发明提供的系统、装置及其各个模块以逻辑门、开关、专用集成电路、可编程逻辑控制器以及嵌入式微控制器等的形式来实现相同程序。所以，本发明提供的系统、装置及其各个模块可以被认为是一种硬件部件，而对其内包括的用于实现各种程序的模块也可以视为硬件部件内的结构；也可以将用于实现各种功能的模块视为既可以是实现方法的软件程序又可以是硬件部件内的结构。
[0165]
以上对本发明的具体实施例进行了描述。需要理解的是，本发明并不局限于上述特定实施方式，本领域技术人员可以在权利要求的范围内做出各种变化或修改，这并不影响本发明的实质内容。在不冲突的情况下，本技术的实施例和实施例中的特征可以任意相互组合。

技术特征：
1.一种基于fmcw毫米波雷达的旋转物体转速感知方法，其特征在于，包括：步骤s1：利用fmcw毫米波雷达啁啾生成频率改变的啁啾信号并进行发射，收集用于估计旋转物体转速的雷达信号数据；步骤s2：从雷达接收信号中提取与旋转物体转速相关的特征，包括自相关序列初始峰值索引ifp；步骤s3：通过旋转物体反射信号自分离的方式，分离出目标旋转物体的反射信号的转速相关特征；步骤s4：基于旋转物体转速搜索算法，利用在多个啁啾生成频率下收集的雷达信号搜索物体的旋转速度。2.根据权利要求1所述的基于fmcw毫米波雷达的旋转物体转速感知方法，其特征在于，所述步骤s1包括：步骤s1.1：设定啁啾信号生成频率集合其中t
i
为第i个啁啾信号生成频率对应的连续两帧啁啾信号间的时间间隔，其中h为提前设定的啁啾信号频率生成集合的大小；步骤s1.2：在每种啁啾生成频率下，发射n帧啁啾信号，每帧发射啁啾信号与其反射信号经过混频器进行混频，生成对应的一帧中频信号。3.根据权利要求1所述的基于fmcw毫米波雷达的旋转物体转速感知方法，其特征在于，所述步骤s2包括：步骤s2.1：建立fmcw毫米波雷达信号测量旋转物体转速的雷达信号传输模型，雷达发射的第k个啁啾信号表达式如下：s
tx
(t)＝exp(j(2πf
c
t+πlt2))其中，f
c
是啁啾信号的起始频率；l为啁啾信号斜率；j为虚数单位；t为时间；经过旋转物体有效反射面ers反射后，雷达的接收信号表达式为：其中，r(t)是ers到雷达的距离；α(t)为路径传输损耗；c为光速；通过将发射信号与接收信号通过混频器混频，获得中频信号，表达式为：雷达输出中频信号s(t)的采样序列s[n]，获得第k个啁啾信号的中频信号采样s[n]后，对其进行距离傅里叶变换，变换后的频谱上与ers到雷达的距离对应的分量为f
k
，作为ers元素，其表达式为：f
k
＝α((k-1)t
i
)exp(j4πf
c
r((k-1)t
i
)/c其中t
i
为连续两帧雷达信号之间的时间间隔；f
k
是连续信号f(t)的采样信号，表达式为：f(t)＝α(t)exp(j4πf
c
r(t)/c)由于α(t)和r(t)的周期都是t，f(t)的周期也是t，即是物体的旋转周期；
在连续获得n个啁啾信号的ers元素序列{f
k
}
k∈[m]
后，求取该序列的自相关序列x，x是一个长度为n-1的序列，其第p个元素x[p]满足：其中f
′
[n]为由{f
k
}
k∈[n]
构成的序列中的第n点的值，为由{f
k
}
k∈[n]
构成的序列中的第(n+p)点的值的共轭；x的第一个最大峰的出现在位置p
*
，满足：p
*
t
i
＝mt其中，m为旋转周期系数；步骤s2.2：将原始啁啾信号分解为多个等长的子啁啾信号，将原始中频信号分解为对应的多个子中频信号；步骤s2.3：对所有的子中频信号进行傅里叶变换，得到每个子中频信号的距离傅里叶序列，对所有距离傅里叶序列按位求和后，其中ers元素的求和为群组和值gsv，根据gsv序列求得的自相关序列的第一个峰的位置为目标提取的对近似中心旋转物体鲁棒的ifp值。4.根据权利要求1所述的基于fmcw毫米波雷达的旋转物体转速感知方法，其特征在于，所述步骤s3包括：步骤s3.1：对于k帧连续获得的中频信号，在啁啾分解后，求每个距离单元序列的自相关序列，其中序列长度为k；步骤s3.2：对于获得的每组自相关序列，求其峰值，拥有最高的峰值的自相关序列为旋转物体反射信号对应的自相关序列，其ifp值即为目标提取的ifp值。5.根据权利要求1所述的基于fmcw毫米波雷达的旋转物体转速感知方法，其特征在于，所述步骤s4包括：步骤s4.1：基于雷达的啁啾生成频率为以及在每个啁啾生成频率下获得的ifp集合{p
i
}
i∈[h]
，计算最小搜索范围d＝min
i∈[h]
p
i
；步骤s4.2：对于任意整数m∈[d]，首先设物体的旋转周期为计算在该旋转周期下每个啁啾生成频率的第j个转速下的转速残差其中round(
·
)表示求整函数；然后计算在该旋转周期下的总转速残差步骤s4.3：取转速残差最小的旋转周期作为物体真正的旋转周期，其倒数为物体的旋转速度。6.一种基于fmcw毫米波雷达的旋转物体转速感知系统，其特征在于，包括：模块m1：利用fmcw毫米波雷达啁啾生成频率改变的啁啾信号并进行发射，收集用于估计旋转物体转速的雷达信号数据；模块m2：从雷达接收信号中提取与旋转物体转速相关的特征，包括自相关序列初始峰值索引ifp；模块m3：通过旋转物体反射信号自分离的方式，分离出目标旋转物体的反射信号的转
速相关特征；模块m4：基于旋转物体转速搜索算法，利用在多个啁啾生成频率下收集的雷达信号搜索物体的旋转速度。7.根据权利要求6所述的基于fmcw毫米波雷达的旋转物体转速感知系统，其特征在于，所述模块m1包括：模块m1.1：设定啁啾信号生成频率集合其中t
i
为第i个啁啾信号生成频率对应的连续两帧啁啾信号间的时间间隔，其中h为提前设定的啁啾信号频率生成集合的大小；模块m1.2：在每种啁啾生成频率下，发射n帧啁啾信号，每帧发射啁啾信号与其反射信号经过混频器进行混频，生成对应的一帧中频信号。8.根据权利要求6所述的基于fmcw毫米波雷达的旋转物体转速感知系统，其特征在于，所述模块m2包括：模块m2.1：建立fmcw毫米波雷达信号测量旋转物体转速的雷达信号传输模型，雷达发射的第k个啁啾信号表达式如下：s
tx
(t)＝exp(j(2πf
c
t+πlt2))其中，f
c
是啁啾信号的起始频率；l为啁啾信号斜率；j为虚数单位；t为时间；经过旋转物体有效反射面ers反射后，雷达的接收信号表达式为：其中，r(t)是ers到雷达的距离；α(t)为路径传输损耗；c为光速；通过将发射信号与接收信号通过混频器混频，获得中频信号，表达式为：雷达输出中频信号s(t)的采样序列s[n]，获得第k个啁啾信号的中频信号采样s[n]后，对其进行距离傅里叶变换，变换后的频谱上与ers到雷达的距离对应的分量为f
k
，作为ers元素，其表达式为：f
k
＝α((k-1)t
i
)exp(j4πf
c
r((k-1)t
i
)/c其中t
i
为连续两帧雷达信号之间的时间间隔；f
k
是连续信号f(t)的采样信号，表达式为：f(t)＝α(t)exp(j4πf
c
r(t)/c)由于α(t)和r(t)的周期都是t，f(t)的周期也是t，即是物体的旋转周期；在连续获得n个啁啾信号的ers元素序列{f
k
}
k∈[n]
后，求取该序列的自相关序列x，x是一个长度为n-1的序列，其第p个元素x[p]满足：其中f
′
[n]为由{f
k
}
k∈[n]
构成的序列中的第n点的值，为由{f
k
}
k∈[n]
构成的序
列中的第(n+p)点的值的共轭；x的第一个最大峰的出现在位置p
*
，满足：p
*
t
i
＝mt其中，m为旋转周期系数；模块m2.2：将原始啁啾信号分解为多个等长的子啁啾信号，将原始中频信号分解为对应的多个子中频信号；模块m2.3：对所有的子中频信号进行傅里叶变换，得到每个子中频信号的距离傅里叶序列，对所有距离傅里叶序列按位求和后，其中ers元素的求和为群组和值gsv，根据gsv序列求得的自相关序列的第一个峰的位置为目标提取的对近似中心旋转物体鲁棒的ifp值。9.根据权利要求6所述的基于fmcw毫米波雷达的旋转物体转速感知系统，其特征在于，所述模块m3包括：模块m3.1：对于k帧连续获得的中频信号，在啁啾分解后，求每个距离单元序列的自相关序列，其中序列长度为k；模块m3.2：对于获得的每组自相关序列，求其峰值，拥有最高的峰值的自相关序列为旋转物体反射信号对应的自相关序列，其ifp值即为目标提取的ifp值。10.根据权利要求6所述的基于fmcw毫米波雷达的旋转物体转速感知系统，其特征在于，所述模块m4包括：模块m4.1：基于雷达的啁啾生成频率为以及在每个啁啾生成频率下获得的ifp集合{p
i
}
i∈[h]
，计算最小搜索范围d＝min
i∈[h]
p
i
；模块m4.2：对于任意整数m∈[d]，首先设物体的旋转周期为计算在该旋转周期下每个啁啾生成频率的第j个转速下的转速残差其中round(
·
)表示求整函数；然后计算在该旋转周期下的总转速残差模块m4.3：取转速残差最小的旋转周期作为物体真正的旋转周期，其倒数为物体的旋转速度。

技术总结
本发明提供了一种基于FMCW毫米波雷达的旋转物体转速感知方法和系统，包括：步骤S1：利用FMCW毫米波雷达啁啾生成频率改变的啁啾信号并进行发射，收集用于估计旋转物体转速的雷达信号数据；步骤S2：从雷达接收信号中提取与旋转物体转速相关的特征，包括自相关序列初始峰值索引IFP；步骤S3：通过旋转物体反射信号自分离的方式，分离出目标旋转物体的反射信号的转速相关特征；步骤S4：基于旋转物体转速搜索算法，利用在多个啁啾生成频率下收集的雷达信号搜索物体的旋转速度。本发明借助FMCW毫米波雷达能够无接触、远距离、精确感知旋转物体的转速，测量精度高于商用激光测转速仪，同时对于环境光照条件具有很强的鲁棒性。于环境光照条件具有很强的鲁棒性。于环境光照条件具有很强的鲁棒性。


技术研发人员：金海明 丁榕 范桂云 沈定满
受保护的技术使用者：上海交通大学
技术研发日：2023.05.15
技术公布日：2023/8/14