В.Т. Ермолаев1, В.Ю. Семенов2, А.Г. Флаксман3

1-3 Нижегородский государственный университет им. Н.И. Лобачевского (г. Нижний Новгород, Россия)

Постановка проблемы. В работе рассматривается задача одновременного обнаружения ближних и дальних целей в автомобильном радаре миллиметрового диапазона длин волн при воздействии активных помех. В качестве активных помех выступают зондирующие сигналы аналогичных радаров, установленных на встречных и попутных автомобилях. Предложены два метода для решения указанной проблемы. Первый - выполняет подавление помех в частотной области, а второй - основан на максимально правдоподобной оценке радиоканала и выполняет подавление помех во временной области.

Цель. Предложить структуру автомобильного радара и алгоритмы обработки сигналов, позволяющие одновременно обнаруживать ближние и дальние цели в условиях воздействия активных помех.

Результаты. Рассмотрена структура автомобильного радиолокатора с «длинными» фазоманипулированными зондирующими импульсами, основанными на последовательностях Дебрейна, с горизонтальной эквидистантной антенной решеткой в качестве антенны. дальность измеряется за счет оценки времени задержки отраженного сигнала, а скорость – за счет измерения доплеровского сдвига частоты отраженного сигнала. Представлены два метода цифровой обработки сигналов: первый метод предполагает подавление помехи в частотной области и имеет меньшую вычислительную сложность за счет ухудшения качества подавления помех; второй метод основан на максимально правдоподобном подходе и лучше подавляет помехи помех во временной области, несмотря на то, что обладает бóльшей вычислительной сложностью. Показано, что второй метод является универсальным решением проблемы оценки порога обнаружения целей и помех, возникающей в любой радиолокационной системе, в которой одновременно требуется минимизировать вероятности ложных тревог и пропуска целей. Предложен оригинальный алгоритм оценки порога обнаружения как помеховых, так и непомеховых целей, обладающий невысокой вычислительной сложностью. Приведены результаты численного моделирования вероятностей правильного обнаружения различного числа целей, а также вероятностей их пропуска, которые подтвердили высокую эффективность рассмотренных методов с точки зрения вероятности одновременного обнаружения ближних и дальних целей при низком уровне ложных тревог.

Практическая значимость. Предложенные методы цифровой обработки сигналов могут использоваться в программном обеспечении цифровых сигнальных процессоров и программируемых логических интегральных микросхем, поскольку обладают невысокой вычислительной сложностью и не требуют прямого обращения матриц.

Ермолаев В.Т., Семенов В.Ю., Флаксман А.Г. Методы обнаружения целей в автомобильном радаре в условиях воздействия активных помех // Радиотехника. 2023. Т. 87. № 1. С. 73−87. DOI: https://doi.org/10.18127/j00338486-202301-07

1. Richards M. Fundamentals of Radar Signal Processing. McGraw-Hill, New York. 2nd edition. 2014.
2. Wang W., Liang D., Wang Z., Yu H. Design and implementation of a FPGA and DSP based MIMO radar imaging system // Radio-engineering. June 2015. V. 24(2). Р. 518-526.
3. Shi W., Huang J., He Ch. 2D angle and doppler frequency estimation in MIMO radar // Proceedings of the World Congress on
   Engineering and Computer Science. San Francisco, USA. 2011. V. 1.
4. Hasch J., Topak, E., Schnabel R., Zwick T., Weigel R. Fellow and Waldschmidt Ch. Millimeter-Wave Technology for Automotive Radar Sensors in the 77 GHz Frequency Band // IEEE transactions on microwave theory and techniques. 2012. V. 60. № 3. Р. 845-860.
5. Meinl F. Signal Processing Architectures for Automotive High-Resolution MIMO Radar Systems. Leibniz University Hannover. Ph.D dissertation. 2020. 191 p.
6. Lutz S., Ellenrieder D., Walter T., Weigel R. On fast chirp modulations and compressed sensing for automotive radar applications // Proc. 15th Int. Radar Symp. (IRS). June 2014. Р. 1–6.
7. Aydogdu C., Carvajal G.K., Eriksson O., Hellsten H., Herbertsson H., Keskin M.F., Nilsson E., Rydstrom M., Vanas K., Wymeersch H.
   Radar Interference Mitigation for Automated Driving // IEEE Signal Processing Magazine. Special Issue on Automous Driving. 2019. Р. 1-21.
8. Ristea N.-C., Anghel A., Ionescu R.T., Eldar Y.C. Automotive Radar Interference Mitigation with Unfolded Robust PCA based on Residual Overcomplete Auto-Encoder Blocks // 2021 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops (CVPRW). 2021. Р. 3203-3208. DOI: 10.1109/CVPRW53098.2021.00358.
9. Alland S., Stark W., Ali M., Hegde M. Interference in Automotive Radar Systems: Characteristics, Mitigation Techniques, and Current and Future Research // IEEE Signal Processing Magazine. Sept. 2019. V. 36. № 5. Р. 45-59. DOI: 10.1109/MSP.2019.2908214.
10. Umehira M., Nozawa T., Makino Y., Wang X., Takeda S., Kuroda H. A novel iterative inter-radar interference reduction scheme for densely deployed auto // A motive FMCW radars. in Proc. 19th Int. Radar Symp. (IRS). 2018. Р. 1–10. DOI: 10.23919/IRS.2018.8448223.
11. Jin F, Cao. S. Automotive Radar Interference Mitigation using Adaptive Noise Canceller // IEEE Transactions on Vehicular Technology. 2019. DOI:10.1109/tvt.2019.2901493.
12. Feger R., Wagner C., Schuster S., Scheiblhofer S., Jager H., Stelzer A. A 77-GHz FMCW MIMO Radar Based on an SiGe Single-Chip Transceiver // IEEE Transactions on Microwave Theory and Techniques. May 2009. V. 57. № 5. Р. 1020-1035.
13. Rao S. MIMO radar // Texas Instruments Radar Application Report SWRA554A. 2017 May. 13 p.
14. Bergin J., Guerci J. MIMO radar. Theory and application. Artech House. 2018. 230 p.
15. Цацин А.А., Мурашов Г.А. К вопросу о поиске последовательностей Де Брейна // Cloude of science. 2019. Т. 6. № 2. С. 276–286.
16. Ермолаев В.Т., Семенов В.Ю., Флаксман А.Г., Артюхин И.В., Шмонин О.А. Метод формирования виртуальных приемных каналов в автомобильном MIMO-радаре // Радиотехника. 2021. Т. 85. № 7. С. 115-126.
17. Артюхин И.В., Ермолаев В.Т., Семенов В.Ю., Флаксман А.Г., Шмонин О.А. Двумерная пеленгация со сверхразрешением в автомобильном MIMO радаре в условиях коррелированности целей // Электросвязь. 2022. № 8. С. 45-52.
18. Семенов В.Ю., Подкопаев А.А. Метод степенных векторов для подавления помех в MIMO-радаре // Электромагнитные волны и электронные системы. 2019. № 4. С. 5-13.
19. Семенов В.Ю., Подкопаев А.А. Подавление импульсных широкополосных помех адаптивным фильтром, основанным на методе степенных векторов // Электромагнитные волны и электронные системы. 2020. № 4. С. 46-55.
20. Монзинго Р.А., Миллер Т.У. Адаптивные антенные решетки: Введение в теорию: Пер. с англ. М.: Радио и связь. 1986. 448 c.
21. Godara L.C. Smart antennas. CRC Press. 2004. 472 p.
22. Ермолаев В.Т., Флаксман А.Г. Теоретические основы обработки сигналов в беспроводных системах связи. Н. Новгород: Изд-во Нижегородского государственного ун-та. 2011. 368 с.
23. Гантмахер Ф.Р. Теория матриц. М.: Наука. 1988. 552 с.