高天德 周 堯

摘 要:以線性調(diào)頻連續(xù)波(LFMCW)雷達(dá)參數(shù)估計理論和雷達(dá)高分辨距離像(HRRP)識別理論為基礎(chǔ),介紹了適用于車輛信息提取的采集系統(tǒng)設(shè)計方案,提出基于支持向量機(SVM)算法在車輛類型識別上的應(yīng)用問題,采用實驗數(shù)據(jù)驗證了該方案的有效性和易于推廣性。

關(guān)鍵詞:交通信息采集;連續(xù)波雷達(dá);參數(shù)估計;支持向量機;雷達(dá)目標(biāo)識別

中圖分類號:TN959.1 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A

文章編號:1004-373X(2009)21-200-04

Acquisition System for Traffic Information Based on CW Radar

GAO Tiande,ZHOU Yao

(College of Marine,Northwestern Polytechnic University,Xi′an,710072,China)

Abstract:Based on the theory of LFMCW radar parameter estimation and radar High Range Resolution Profiles (HRRP) for target recognition,the design of acquisition system for traffic information is introduced.The algorithm of Support Vector Machines (SVM) for vehicle recognition and its application on this system are introduced and experimental data verified its availability and convenience.

Keywords:traffic information acquisition;CW radar;parameter estimation;support vector machine;radar target recognition

0 引 言

全球智能交通技術(shù)(ITS)在過去數(shù)年里取得了長足的發(fā)展,最典型案例之一是美國MSI公司開發(fā)的一種壓電薄膜交通傳感器[1],該傳感器被用于檢測車軸數(shù)、軸距、車速監(jiān)控、車型分類、動態(tài)稱重(WIM)等眾多信息,但由于是電容式傳感器,它不能檢測靜止在傳感器上的車輛,只能檢測動態(tài)信號,且內(nèi)阻很高,在低頻時信號衰減很大,容易受外界多種環(huán)境的影響。目前對交通信息的采集還可以通過視頻圖像處理的途徑,動態(tài)跟蹤目標(biāo),這種基于模型的目標(biāo)提取方法能夠有效識別車牌號[2],為超速超長車輛的檢測和車牌號的識別提供了解決方案,但是對于車輛基本信息的獲取(除車牌號識別以外)該方案需要提取多路視頻信息,處理信息量大,其致命的缺點是不適應(yīng)外界環(huán)境變化(如雨、霧、雪天氣,黑夜或極端天氣引起的攝像頭振動等),總之,該方案不利于維護(hù),可靠性差。

本方案以TMS320C6713B 處理器為核心,以LFMCW雷達(dá)參數(shù)估計理論和雷達(dá)高分辨距離像(HRRP)識別理論為基礎(chǔ),搭建了信號處理平臺,能夠完成目標(biāo)距離、速度的精確測量、施工路段交通管理、特定條件下報警等任務(wù),尤其是將支持向量機(SVM)算法用于車輛類型識別,并對該方法的可行性進(jìn)行了分析。結(jié)合雷達(dá)收發(fā)天線等裝置,該方案具有體積小,結(jié)構(gòu)簡單,處理數(shù)據(jù)量少,能檢測靜止目標(biāo),測量精度高的優(yōu)點,且安裝方便,幾乎適應(yīng)任意工作環(huán)境,使用壽命長,在設(shè)備的可靠性方面優(yōu)于壓電傳感技術(shù)和視頻圖像處理技術(shù)。雷達(dá)的正向安裝檢測原理是本文的研究重點,系統(tǒng)設(shè)計和算法分析主要圍繞雷達(dá)正向安裝情形展開。

1 LFMCW雷達(dá)檢測原理與算法分析

1.1 目標(biāo)參數(shù)估計和HRRP識別關(guān)鍵問題

雷達(dá)正向安裝時(即發(fā)射波束與車道平行,針對單個車輛),雷達(dá)距離分辨率為亞米級,能精確測量一條車道的車速、車道流量、車道占用率以及實現(xiàn)車輛分類統(tǒng)計、超速報警等功能。LFMCW雷達(dá)測距、測速原理是根據(jù)差拍信號的頻譜特性,從頻域得到目標(biāo)的距離和速度信息。研究表明,目標(biāo)加速度的影響表現(xiàn)在距離像主瓣的細(xì)微的伸縮變化,對距離像平移的影響可以忽略[3],因而在檢測的瞬間把目標(biāo)運動作為勻速運動處理。在特定姿態(tài)下,目標(biāo)一維距離像可以表示為:

x(n)=∑Knk=1σnkexp[-j(4πλrnk+φnk)]

=∑Knk=1σnkexp(jφnk)

(1)

式中:Kn表示第n個距離單元內(nèi)散射點的個數(shù);rnk表示其中第k個散射點到雷達(dá)的距離;σnk和φnk分別表示第k個散射點子回波的振幅和初始相位;λ為雷達(dá)工作波長。雷達(dá)高分辨距離像(HRRP)識別的關(guān)鍵問題是:

(1) HRRP的目標(biāo)姿態(tài)敏感性;

(2) HRRP平移敏感性;

(3) HRRP的強度敏感性。

由于本方案中雷達(dá)是固定安裝,固定角度測量,波束窄,能夠獲取穩(wěn)定可靠的距離像,加之基于中心矩的特征提取算法具有平移不變性,因而解決了問題(1)和(2)。問題(3)的解決方法是將距離像作強度歸一化處理[3]。

1.2 基于中心矩的特征提取算法

設(shè)距離像{x(n),n=1,2…,N},N為距離單元數(shù),對x(n)作如下歸一化:

x(n)=x(n)∑Nn=1x(n)

(2)

距離像x的p階中心矩μ(p)定義為[5]:

μ(p)=∑Nn=1(n-n0)px(n)

(3)

n0=∑Nn=1nx(n)

由于μ(1)≡0,取2～pmax階中心矩生成(pmax-1)維特征向量f=[f(1),f(2),…,f(pmax-1)]T=[μ(2),μ(3),…,μ(pmax)]T,pmax為用于生成特征向量的中心矩的最高階數(shù),一般根據(jù)經(jīng)驗選取[4]。若把車輛分為c類,則總的訓(xùn)練數(shù)據(jù)庫可表示為:

F=[f1,f2,…,fc]

式中:

fi=T,i=1,2,…,c

因為中心矩的幅度隨階次增加而急劇遞增,各階次在歐式空間中的權(quán)重不同,從而會影響分類準(zhǔn)確性,為消除量綱影響,對F做如下極差變換[5]:

fi(p)=fi(p)-fmin(p)fmax(p)-fmin(p), i=1,2,…,c

(4)

因此得到總歸一化訓(xùn)練數(shù)據(jù)庫:

F=[f1-,f2-,…,f-c]

計算總歸一化訓(xùn)練數(shù)據(jù)庫的總體樣本協(xié)方差矩陣C,選取C的前n(n≤pmax-1)個最大特征值對應(yīng)的特征向量u1,u2,…,un構(gòu)成變換矩陣:

P=[u1,u2,…,un]

則訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的特征向量由(pmax-1)維降為n維新的特征向量:

yi=PT?fi,i=1,2,…,c

(5)

因此降維后的歸一化訓(xùn)練數(shù)據(jù)庫為:

D-=[y1,y2,…,yc]

同理可以生成測試向量。該方法與距離像的平移無關(guān),而且能夠有效降低樣本維數(shù),適用于高信噪比或識別對象較簡單情況[6]。由于HRRP具有一定的處理增益,即使時域SNR較低,目標(biāo)成像后仍具有較高的SNR[7],因此該方法能夠為車輛基本分類準(zhǔn)確提取特征,簡單可靠。

1.3 支持向量機(SVM)多分類方法

對于訓(xùn)練樣本集(xi,yi),i=1,2,…,l,其中xi∈Rn為訓(xùn)練樣本,yi∈{+1,-1}為樣本xi的類標(biāo)。為了提高SVM算法性能,C.Coters和V.Vapnik提出了下述優(yōu)化問題:

minw,b,ξ12‖w‖2+C∑li=1ξi

Subject to yi≥1-ξi,

ξi≥0,i=1,2,…,l

式中:C為懲罰因子;xi由函數(shù)φ映射到高維空間。此時核函數(shù)定義為:

K(xi,xj)≡φ(xi)Tφ(xj)

本方案所選核函數(shù)為徑向基核函數(shù)(RBF),因為RBF在樣本統(tǒng)計特性未知和樣本特征量少情形為首選函數(shù)。RBF定義為:

K(xi,xj)=exp(-γ‖xi-xj‖2),γ>0

SVM算法在高維數(shù)、小樣本情況下具有測試精度高,泛化能力好的優(yōu)點[8]。對于多分類問題,在實際應(yīng)用中比較成熟的方法有one-vs-one 和 DAGSVM,兩者性能均優(yōu)于早期的one-vs-all[6]。特別是one-vs-one方法在魯棒性和訓(xùn)練速度方面較one-vs-all有明顯的改善。這里選取one-vs-one方法,根據(jù)c類汽車目標(biāo)構(gòu)建c(c-1)/2個2值分類器加以訓(xùn)練,再根據(jù)“投票”的方式對未知樣本進(jìn)行測試。根據(jù)車輛的外部形態(tài)特征,如長度、寬度、高度、凹凸性等進(jìn)行簡單分類,兼顧系統(tǒng)內(nèi)存和處理能力,使系統(tǒng)性能達(dá)到最佳值。

1.4 雷達(dá)側(cè)向安裝檢測原理

當(dāng)側(cè)向安裝時雷達(dá)不能精確測量每一輛車的速度,只能根據(jù)預(yù)先定義的車長測量每一條車道的車速、車道流量、車道占用率、平均車速等參數(shù)。側(cè)向安裝時雷達(dá)分辨率為2 m,雷達(dá)把車輛當(dāng)作點目標(biāo),而且必須事先測出波束照射區(qū)域的有效寬度,然后計算每條車道背景過門限時間,若超過擴(kuò)展延時則認(rèn)為有車輛通過,并記錄車道號,最后統(tǒng)計每個車道參數(shù)。

圖1表示差拍信號頻域能量的檢測原理,由于譜線間隔fs/N與距離分辨單元r是一一對應(yīng)的,距離分辨力為2 m,而目標(biāo)相對雷達(dá)的徑向速度很低,因此可以手動或自動校正,使車道號對齊。當(dāng)車道有靜止目標(biāo)時,若背景過門限時間超過了設(shè)定值,則系統(tǒng)會自動調(diào)整該車道檢測閾值。

圖1 差拍信號頻域能量檢測

2 采集系統(tǒng)設(shè)計

2.1 系統(tǒng)方案

系統(tǒng)要完成目標(biāo)參數(shù)估計、車輛類型識別、產(chǎn)生線性調(diào)頻信號和通過擴(kuò)展接口與PC通信,且必須長期獨立、持續(xù)工作。因此本方案所面臨的技術(shù)難點是:復(fù)雜的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法在有限資源上的實現(xiàn);要保證系統(tǒng)實時性與穩(wěn)定性;必須適應(yīng)惡劣天氣環(huán)境,抗干擾性能好;滿足低成本且易于推廣。

鑒于以上分析,本方案選取一片32位浮點DSP來實現(xiàn)核心算法,一片F(xiàn)PGA實現(xiàn)輔助運算和對系統(tǒng)的控制,保證了實時性和運算精度,一片MCU實現(xiàn)系統(tǒng)與PC間的數(shù)據(jù)通信。在雷達(dá)接收端,對混頻后的差拍信號進(jìn)行帶通濾波處理,采用“一次相消”的方法消除雜波影響,對距離像特征進(jìn)行維數(shù)壓縮,減少系統(tǒng)內(nèi)存開銷。

2.2 系統(tǒng)硬件設(shè)計

采集系統(tǒng)包括五個功能單元:① 信號收發(fā)單元;② 數(shù)據(jù)采集單元;③ 數(shù)字信號處理單元(包括參數(shù)估計,車輛識別和VCO控制電壓波形計算等);④ 數(shù)據(jù)通信單元;⑤ 電源及復(fù)位電路。系統(tǒng)的硬件框圖如圖2所示。

圖2 采集系統(tǒng)硬件框圖

在各單元的具體數(shù)據(jù)流向及芯片的選型介紹如下:

在發(fā)射端,VCO控制電壓波形的計算由FPGA完成;在接收端,回波信號經(jīng)過混頻和帶通濾波后送入12位單通道ADC(TLV2541),采樣率設(shè)置為200 KSPS。

FPGA還要完成系統(tǒng)的控制和調(diào)度,控制A/D采樣,利用DSP的CE2空間(32位數(shù)據(jù)低16位為有效數(shù)據(jù))向DSP發(fā)送數(shù)據(jù),通過DSP的EXT_INT4來觸發(fā)一個EDMA通道,將新的數(shù)據(jù)緩沖(乒乓模式),每次傳輸1 002個數(shù)據(jù)(前兩個為了補償雙口RAM流水,為無效數(shù)據(jù),實際有效數(shù)據(jù)為1 000個),分辨率12位,高4位補0。DSP將序列值作差拍傅里葉處理,并根據(jù)雷達(dá)不同的安裝方式作相關(guān)運算,DSP利用其CE3空間(32位數(shù)據(jù)中低8位為有效數(shù)據(jù))向FPGA發(fā)送數(shù)據(jù)幀,DSP在CE3固定地址(400H)填寫數(shù)據(jù)幀的個數(shù),通知FPGA讀取數(shù)據(jù),以便通過MCU(AT89LS52)實現(xiàn)遠(yuǎn)程通信。

在通信單元,MCU有兩個擴(kuò)展接口,一個是USB接口,接口芯片為FT245R(支持USB 2.0 Full Speed);另一個是異步串口,接口芯片為ISL83488IB(RS 485標(biāo)準(zhǔn))或 ICL3223EIA(RS 232標(biāo)準(zhǔn))。

電源輸入為18～36 V,經(jīng)DC-DC模塊變換為±12 V,供模擬集成運放使用。+12 V電壓經(jīng)DC-DC變換后分別降為3.3 V,1.5 V,1.2 V,給其他數(shù)字電路供電。

正向安裝時雷達(dá)系統(tǒng)主要參數(shù):中心頻率為24 GHz(基于正、負(fù)調(diào)頻的對稱三角波),帶寬為300 MHz,發(fā)射機輸出功率為10 mW,距離分辨力為0.5 m,速度分辨力為1 m/s,測速精度為±0.3 m/s,采樣率為200 KSPS,FFT點數(shù)為256點,最大作用距離為50 m。

2.3 系統(tǒng)軟件設(shè)計

采集系統(tǒng)的軟件可分為四個模塊:DSP軟件、FPGA軟件、MCU軟件、PC客戶端軟件和驅(qū)動。本文主要介紹DSP系統(tǒng)軟件設(shè)計。

DSP系統(tǒng)程序流程圖如圖3所示。

圖3 DSP系統(tǒng)程序流程圖

DSP上電自舉后,開始初始化CPU片上資源和板上資源,當(dāng)系統(tǒng)進(jìn)入數(shù)據(jù)通信階段,DSP通過FPGA和MCU與PC端進(jìn)行數(shù)據(jù)交換,DSP首先將初始設(shè)備號和模擬通道增益值返回至PC端,通過操作軟件顯示給用戶,用戶可以設(shè)置安裝方式、車道數(shù)、擴(kuò)展延時、速度校驗值、背景閥值、車輛分類等。當(dāng)首次接收到FPGA發(fā)送過來的數(shù)據(jù)時,DSP會根據(jù)用戶需要或環(huán)境變化來重新獲取檢測閾值,當(dāng)背景能量超過檢測門限時,系統(tǒng)進(jìn)入正向或側(cè)向檢測模式。

3 實驗結(jié)果

雷達(dá)發(fā)射信號的一個正或負(fù)調(diào)制周期為3 ms,對每一類車輛取100次回波的距離像訓(xùn)練為模板庫,取20～50次回波距離像進(jìn)行測試。

表1給出了雷達(dá)在側(cè)向和正向安裝方式下的檢測精度情況。可以看出,側(cè)向安裝時系統(tǒng)不能精確測速,而對于正向安裝情形,系統(tǒng)統(tǒng)計單車道的車速、車型等參數(shù)時檢測精度高,具有一定可靠性和實用性。

表1 雷達(dá)檢測精度表

檢測項目正確率 /%范圍

單車道實時檢測98-

單車道占用率(側(cè)向安裝)970~100%

單車道流量(側(cè)向安裝)980~200輛/min

單車道平均車速(側(cè)向安裝)850~250 km/h

車速(正向安裝)970~250 km/h

車輛類型識別(正向安裝)802~8類

檢測時間分辨率-6~150 ms

支持向量機(SVM)算法用于車輛類型識別,在小樣本情況下測試精度高,易于推廣,對于外部形態(tài)有變化的車輛(如貨車載貨)不能準(zhǔn)確提取特征,因而對預(yù)測結(jié)果會產(chǎn)生一定影響。但是對于車輛更具體的信息的獲取,該方法具有更大的實用價值。

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作者簡介 高天德 男,1970年出生,四川德陽人,通信與信息工程學(xué)科博士,西北工業(yè)大學(xué)副教授。主要從事高速信號處理和虛擬儀器測試測量技術(shù)研究工作。

周 堯 男,1984年出生,信號處理專業(yè)碩士研究生。