Karmaşık Sistem ve Kalman Filtresine Dayalı Trafik Hız Radarı Tasarımı
Yu Lin 1, Cao Lin 1, Wang Dongfeng 2
(1. İletişim Mühendisliği Bölümü, Beijing Information Technology University, Beijing 100101; 2. Beijing Chuansu Microwave Technology Co., Ltd., Beijing 100018)
: Her bir radar sisteminin temel prensiplerinin ve sinyal işleme yöntemlerinin derinlemesine incelenmesine dayanarak, gerçek trafik yönetimi ihtiyaçlarına göre iki sistemin birleşik çalışmasının gerekliliği belirtilmiş ve sırasıyla radar sisteminin donanım devresi ve DSP algoritması iyileştirilmiştir. Verilerin MATLAB analizi ve gerçek yol testi sayesinde, hedef aracın hız ve mesafe bilgileri doğru bir şekilde elde edilebilir.Aracın etkili yakalama oranı% 99'a kadar yüksektir ve iyi bir yakalama tutarlılığı vardır. Araştırma sonuçları trafik yönetimi departmanlarının denetimini kolaylaştırabilir, kolluk kuvvetlerinin güvenilirliğini etkili bir şekilde artırabilir ve önemli pratik öneme sahiptir.
: TN958.95 Belge tanımlama kodu: ADoi: 10.19358 / j.issn.1674-7720.2017.07.018
Alıntı biçimi Yu Lin, Cao Lin, Wang Dongfeng.Karmaşık sistem ve Kalman filtrelemeye dayalı trafik hız radarı tasarımı J. Mikrobilgisayar ve Uygulama, 2017,36 (7): 59-62.
0 Önsöz
* Fon Projesi: Çin Ulusal Doğa Bilimleri Vakfı (61671069) Şu anda, hız radarı trafik yönetimi departmanlarının araç hızlarını tespit etmeleri için ana teknik araç haline gelmiştir [12].
İncelemeden sonra, mevcut ortak hızölçer, [3] 'te açıklanan Doppler sistemini kullanan radar hızölçeridir. Radarın tetiklenmesi, karar için yalnızca hedef yankı sinyalinin gücüne bağlıdır ve yalnızca hedef hız bilgisi elde edilebilir. Literatürde [4] açıklanan doğrusal frekans modülasyonlu sürekli dalga (FMCW) radarı, mükemmel menzil çözünürlüğüne sahiptir ve aynı anda hedef menzil ve hız bilgilerini elde edebilir, ancak menzil frekans kayması ve Doppler nedeniyle Leer frekans kayması, nihai hız ve mesafe doğruluğunu yüksek olmayan bir bağlantı etkisine sahiptir.
Bazı sorunları önleyemeyen iki monomer sistem şemasına dayanan bu makale, "Sürekli Dalga Doppler (CW)" ve "FMCW sistemi" zaman bölmeli çoklama kullanan bir bileşik sistem radar çalışma şeması önermektedir. Bu şema, iki sistemin avantajlarını iyi bir şekilde birleştirebilir ve birbirinin kusurlarını tamamlayabilir.FMCW aralığı ve Doppler hızı ölçümü sayesinde, doğru hedef tespiti elde edilebilir. Sistemin yakalama oranını ve yakalanan fotoğraf bilgilerinin etkinliğini sağlamak için.
Ek olarak, kompozit sistemin zorluğundan dolayı, çoğunlukla askeri radarda [5] kullanılmaktadır, bu nedenle bu makaledeki araştırma, ulaştırma alanında sivil mikrodalga radarın uygulanması için büyük yol gösterici öneme sahiptir.
1 Bileşik radar prensibi
Aynı radarda iki radar sistemi aynı anda çalışamaz, bu nedenle donanım devresi iyileştirilir ve iki sistemin zaman bölmeli çoklaması, modülasyon dalga biçiminin zaman paylaşımlı anahtarlamasına göre gerçekleştirilir. Bileşik radarın zaman alanı dalga formu Şekil 1'de gösterilmektedir.
Bunlar arasında, üçgen dalga kısmı, FMCW üçgen dalga modülasyonu sistemine karşılık gelir; DC kısmı, sabit iletim frekansının sürekli dalga Doppler sistemine karşılık gelir.
1.1 Kompozit sistem prensibine giriş
CW sistemi altında, Doppler etkisine göre, mevcut hedef hız v1 Doppler frekansından elde edilir, yani:
Bunlar arasında, c elektromanyetik dalgaların yayılma hızı, f0 radarın çalışma frekansı ve fd1 bu sistem altındaki Doppler frekans kaymasıdır.
Sistem anahtarı üçgen dalga modülasyonuna geçtiğinde, çalışma prensibi Şekil 2'de gösterilmektedir. Kesik çizgi radar sinyalini ve kesik çizgi hedefin yankı sinyalini temsil eder.
Hedef yankı sinyali ile radarla iletilen sinyal arasındaki frekans kayması gecikmesi ile, sabit hedef mesafesi R:
Bunların arasında, T modülasyon üçgeni dalga periyodu ve F frekans modülasyon bant genişliğidir.
Üçgen dalganın yükselen ve düşen kenarlarında hareketli hedef tarafından elde edilen fark frekansı eşdeğer olmadığından, yani:
fd_up = fdelay-fdopp (3)
fd_dn = fdelay + fdopp (4)
Bu nedenle, hedef aracın R mesafesi ve v2 hızı elde edilebilir:
Denklem (1) 'den, CW sistemi altında elde edilen hız v1'in sadece Doppler frekans kayması fd1 ile ilişkili olduğu ve kesin hız değerini elde etmek için doğru Doppler frekans kaymasının FFT ile hesaplanabileceği, ancak mesafenin elde edilemediği görülebilir. değer.
Denklem (2) 'den, sabit hedef hala bir Doppler frekans kaymasına sahiptir ve FMCW sistemi, kendi ışınlama aralığında var olabilecek sabit güçlü parazit için çözme gücüne sahip değildir. Hareketli hedefler için, (5) ve (6) numaralı denklemlerden, gecikme frekansı kaydırma fdelay ile Doppler frekans kaydırma fdopp arasında bir bağlantı etkisinin olduğu görülebilir. Öte yandan, yakındaki araç hedefi ideal olmayan bir nokta hedefi olduğu için saçılma merkezi Değişecek, dolayısıyla gecikme frekansı kayması hatasını Doppler frekans kaymasına dahil edecektir.
Yukarıdaki analize dayanarak, bu makaledeki kompozit radar, doğru hız v1'i elde etmek için formül (1) 'i benimser ve mesafe ve hızın ayrılmasını gerçekleştirmek ve menzil çözünürlüğünü iyileştirmek için FMCW sistemi altındaki v2 hızını belirli kurallara göre bu hız ile değiştirir. Aynı zamanda hız ölçüm doğruluğunu etkilemez.
1.2 Kalman filtreleme algoritması
Radar için insanların önemsediği şey, radarın izlediği hedefin mesafe ve hız bilgisidir Şekil 3, aracın ve radarın göreceli konumunu gösterir ve radar tarafından ölçülen bilgi gürültü içerir. Bu radarın gerçek karayolu trafiğinde uygulanmasının şematik diyagramı Şekil 3'te gösterilmektedir.
Şekil 3'te sm radar tarafından ölçülen hedef mesafedir, Vm radar tarafından ölçülen hızdır, V arabanın gerçek sürüş hızıdır ve h radar ile tavan arasındaki dikey mesafedir. Vm ve V arasında formül (7) 'de gösterilen bir ilişki vardır:
Bu yazıda radar kesinti periyodu t013.12 ms olup, aracın radar maruziyet aralığını geçme süresi çok kısadır, bu nedenle hız ölçümü sırasında V'nin sabit kaldığı düşünülebilir, bu nedenle Vm'nin giderek azaldığı denklem (7) 'den görülebilmektedir.
Kalman filtresi, minimum ortalama kare hatası [6] ile sistemin durumunu tahmin etmek için etkili bir özyinelemeli hesaplama yöntemi sağlar. Bu nedenle, bu makale Kalman filtresini gürültüyü gidermek, hızı telafi etmek ve ayrıca mesafeyi düzeltmek için ele almaktadır.
Parametrelerin modellenmesi ve başlatılması yoluyla, hedefin durum denklemi ve gözlem denklemi elde edilir:
X (k + 1) = A · X (k) + W (k)
Y (k) = H · X (k) + U (k) (8)
Formülde mesafe ve hızı temsil eder; kompanzasyon katsayısı (k) = 1; durum geçiş matrisi; gözlem matrisi.
Klasik Kalman'dan farklı olarak, A ve H matrisleri değişkendir, yani bir telafi katsayısı (k) içerirler. Denklemden (7), filtrenin s (k) durumu ile ilgili olduğu görülebilir.
Bu nedenle, tazminat katsayısı aşağıdaki şekilde güncellenir:
Bu algoritmada, s (k) ve v (k) 'nin fiziksel anlamları sırasıyla sm ve V'nin fiziksel anlamları ile aynıdır ve v (k) filtresinin çıktı sonucu, arabanın sürüş hızı V'dir. Sonuç olarak, Kalman filtresi sürekli olarak "tahmin-düzeltme" işlemini, özyinelemeli olarak özyinelemeli olarak gerçekleştirir ve optimum hız ve mesafe değerlerini elde etmek için telafi katsayılarını günceller.
2 sistem uygulaması
2.1 Donanım sistemi tasarımı
Bu makalede kullanılan radar iletim frekansı 24,15 GHz'dir ve dijital sinyal işleme modülü, döngü başına 8 adede kadar 32 bit talimat yürütebilen TInin DSP-TMS320C6713B işlemcisini kullanır. Gerçek zamanlı sinyal işleme için tasarlanmıştır ve radar sinyallerini etkili bir şekilde karşılayabilir. Gerçek zamanlı işlem gereksinimleri. Genel sistemin blok diyagramı Şekil 4'te gösterilmektedir.
Geleneksel radar hız ölçüm cihazı ile karşılaştırıldığında, bu makaledeki kompozit radarın, sırasıyla iki sistem arasında geçiş yapmak için STM32F051 mikro denetleyici tarafından kontrol edilen donanım devresine bir anahtar devresi eklediği görülebilir.
2.2 DSP algoritması bölümü
Karmaşık sistemin avantajlarından tam olarak yararlanmak için anahtar, karmaşık algoritmalar elde etmektir. İki sistemde yer alan bilgilere göre algoritma yeniden planlanır ve iki sistemin sinyalleri paralel olarak işlenir. Yeniden planlanan algoritmanın temel iş akışı Şekil 5'te gösterilmektedir.
Algoritmanın, yukarıda açıklanan ilkelere dayalı olarak iki sistemin hız değerlerini kapsamlı bir şekilde ölçmesini sağlamak için yeni bir hız karşılaştırma işlevi eklediği görülebilir. Daha sonra hız telafisi için Kalman filtrelemesi kullanılır ve mesafe dalgalanmaları aynı anda düzeltilir, böylece hız ve mesafe ölçümünün karşılıklı olarak parazitsiz düzeltilmesi amacına ulaşılır.
3 Mühendislik uygulama etkisi
Planın fizibilitesi, yol testi ile veri toplama yoluyla simülasyon yoluyla doğrulanmaktadır.
3.1 Kalman filtrelemeden önce ve sonra hız ve mesafe karşılaştırması
Bölüm 1.2'deki analize göre, Kalman filtrelemesine dayalı hız kompanzasyon algoritmasının etkisi Şekil 6'da, mesafe düzeltmesinin etkisi ise Şekil 7'de gösterilmektedir.
Şekil 6'dan, kompanzasyondan sonraki hız dalgalanma aralığı 0 ~ 2,25 km / s'dir, bu telafi 0 ~ 3,41 km / s öncesindeki dalgalanma aralığından daha küçüktür. Ve telafi edilen hedef temelde sabit bir hızda hareket etmeye devam eder.Ancak, hız 50. döngüden sonra aniden düşer. Nedeni Şekil 7'de bulunabilir. Yani, bu döngü etrafındaki mesafe büyük ölçüde dalgalanır, bu da yinelemesinin varyansının artmasına, dolayısıyla hızının artmasına neden olur Tazminat da etkilenir.
Kalman filtresinin hızı iyi dengeleyebildiği ve mesafenin rastgele gürültüsünü belli bir ölçüde düzelttiği, böylece ölçüm sonucunun optimize edilebileceği görülebilir.
3.2 Kompozit sistem ve monomer sistemle ölçülen hızın karşılaştırılması
Algoritma simülasyonu sayesinde, her sistemin hız sonuçları Şekil 8 ve Şekil 9'da gösterilmektedir. Şekil 8 (a) ve Şekil 9 (a), zaman içinde araç mesafe bilgilerinin değişmesine karşılık gelir. Bir zarf, FMCW sistemi tarafından ölçülen ve karmaşık sistem "hız-mesafe" ile düzeltilen bir aracı temsil eder; Şekil 8 (b) Şekil 9 (b) 'deki üç sistem tarafından ölçülen aynı aracın hız bilgisine karşılık olarak, FMCW sistemi tarafından ölçülen hızın ciddi bir zayıflama ve büyük bir hız hatası olduğu görülebilir; CW sisteminin hızı, son kompozit sistem hızı ile nispeten tutarlıdır, ancak ayrıca Bölüm 1.2'deki formül (7) 'ye göre de doğrulanabilen küçük bir zayıflama.
Şekil 9'a gelince, iki araç hız grafiğindeki CW hız eğrileri birbirine bağlıdır ve araç durumu ayırt edilmez; FMCW ve kompozit sistem her ikisi de iki aracı yargılar. Bunun nedeni CW sisteminin hareketli hedeflere daha duyarlı olması, aracı takip etmesi uzun sürmesi ve araçların yoğun ve hıza yakın olduğu zamanlarda hedefi ayırt etmenin zor olmasıdır.
Genel olarak, kompozit sistem altında elde edilen hız stabilitesi en iyisidir ve Kalman filtresinin telafi düzeltme etkisi nedeniyle, araç hedefinin gerçek yörüngesine daha yakındır.
3.3 Yakalama oranı
Yakalanan video ile sahada çekilen fotoğrafların karşılaştırılması, yakalama oranının istatistiksel sonuçları Tablo 1'de gösterilmektedir.
Tablodan, kompozit sistem hız ölçüm radarının etkili yakalama oranının% 99'u aştığı, piyasada yaygın olarak kullanılan Doppler radarının etkili yakalama oranının yalnızca% 90'a ulaşabildiği, dolayısıyla kompozit sistem radarının geniş uygulama beklentileri olduğu görülebilir.
3.4 Anlık görüntü tutarlılığı
Sıradan Doppler hızölçerin yakalama etkisi Şekil 10'da gösterilmektedir. Soldaki görüntü normal bir mesafe yakalamadır, ortadaki görüntü acele eden bir arabadır ve plakanın geçerli bilgisi alınamaz.Sağ görüntü, uzun mesafeli bir alt adımdır ve aracın etkin bilgisi alınamaz. Hurdaya çıkar.
Bu makaledeki kompozit radar kameranın yakalama etkisi Şekil 11'de gösterilmektedir. Açıkçası aracın temelde aynı konumda tetiklendiği ve fotoğrafı çekilen aracın plakası ve modeli gibi etkili bilgiler elde edilebildiği ve temelde araç tipi ve şeritteki konumundan bağımsız olduğu ve anlık görüntünün tutarlılığının çok iyi olduğu görülmektedir.
4. Sonuç
Bu yazıda verilen radar kompozit sistem çalışma planı, devrelerin ve algoritmaların iyileştirilmesi yoluyla iki sistemin avantajlarını birleştirir ve aynı anda hedef hız ve mesafe bilgilerinin optimizasyonunu elde edebilen hız ve mesafeyi telafi etmek ve değiştirmek için Kalman filtre algoritması ekler. Radar sisteminin çalışma verimliliğini en üst düzeye çıkarmak için değer. Bu, gerçek trafik yönetimi için büyük uygulama değerine sahiptir.
Referanslar
1 ZTRK H, YEGIN K. Araç hızı tespiti için Predistorter tabanlı Kband FMCW radarı C. 201617th International Radar Symposium (IRS), Krakow, 2016: 1-4.
2 Chen Li. Araç Radar Hızı Test Cihazının Mevcut Durumu Algılama ve Hız Hatasının Analizi J. Metrology and Testing Technology, 2016, 43 (5): 42-44.
3 Zhao Zhonglang Trafik hız radar sistemi tasarımı ve uygulaması D Nanjing: Nanjing Bilim ve Teknoloji Üniversitesi, 2012.
[4] Hou Panwei FMCW menzilli radar [D] sinyal işleme teknolojisinin araştırılması ve uygulanması Taiyuan: Çin Kuzey Üniversitesi, 2014.
5 Lin Weimin Havadan yere füzeyle taşınan milimetre dalga kompozit radarın anahtar teknolojisi üzerine araştırma D Nanjing: Nanjing Havacılık ve Uzay Üniversitesi, 2012.
6 Zhou Chengsong, Peng Jing, Liu Wenxiang, ve diğerleri Hız uyarlamalı kısıtlı Kalman filtre yöntemi J. Journal of Transducer Technology, 2016, 29 (8): 1180-1185.
