具体实施方式

本文包括的附图和用于描述本公开的原理的各种实施例仅是说明性的，并且不应以任何方式解释为限制本公开的范围。本领域技术人员将理解，本公开的原理可以在有线或无线通信系统中任何适当布置的通信系统中实现。

图1示出了根据本公开的各种实施例的电子装置。图1所示的电子装置100的实施例仅用于说明。在不脱离本公开的范围的情况下，可以使用其他实施例。

如图1所示，电子装置100包括射频(RF)收发器110、发送(TX)处理电路115、麦克风120、接收(RX)处理电路125、扬声器130、处理器140、输入/输出(I/O)接口(IF)145、存储器160、显示器165、输入170和传感器175。传感器175的非限制性示例包括可以提供可用于适时地更新泄漏响应的上下文操作数据的惯性传感器、接近传感器、红外传感器、超声传感器、激光传感器和电容传感器。存储器160包括操作系统(OS)162和一个或更多个应用164。一个或更多个应用164可以是可用于提供也可用于适时地更新泄漏响应的附加上下文操作数据的类型1应用或类型2应用。

收发器110将信号发送到系统中的其它组件且接收由系统中的其它组件发送的传入信号。例如，收发器110向网络(诸如WI-FI、蓝牙、蜂窝、5G、LTE、LTE-A、WiMAX或任何其他类型的无线网络)的接入点(诸如基站、WI-FI路由器、蓝牙装置)发送诸如蓝牙或WI-FI信号的RF信号并且从网络(诸如WI-FI、蓝牙、蜂窝、5G、LTE、LTE-A、WiMAX或任何其他类型的无线网络)的接入点(诸如基站、WI-FI路由器、蓝牙装置)接收诸如蓝牙或WI-FI信号的RF信号。接收到的信号由RX处理电路125处理。RX处理电路125可以将经处理的信号发送到扬声器130(诸如用于语音数据)或发送到处理器140以用于进一步处理(诸如用于web浏览数据)。TX处理电路115接收来自麦克风120的语音数据或来自处理器140的其他传出数据。传出数据可以包括web数据、电子邮件或交互式视频游戏数据。TX处理电路115处理传出数据以生成经处理的信号。收发器110从TX处理电路115接收传出的经处理的信号，并将接收到的信号转换为经由天线发送的RF信号。在其它实施例中，收发器110可以发送并接收雷达信号以检测电子装置100的周围环境中潜在存在的对象。

在该实施例中，收发器110中的一个或更多个收发器中的一个收发器包括是雷达收发器150，被配置为发送并接收用于检测和测距目的的信号。例如，雷达收发器150可以是任何类型的收发器，包括但不限于WiFi收发器，例如802.11ay收发器。雷达收发器150包括包含发射器157和接收器159天线阵列的天线阵列155。在一些实施例中，由雷达收发器150发送的信号可以包括但不限于毫米波(mmWave)信号。在信号从电子装置100的周围环境中的目标对象反弹或反射之后，雷达收发器150可以接收最初从雷达收发器150发射的所述信号。处理器140可以分析由雷达收发器150发射信号与由雷达收发器150接收信号之间的时间差，以测量目标对象距电子装置100的距离。

发射器157和接收器159可以彼此紧密地固定，使得它们之间的间隔距离小。例如，发射器157和接收器159可以位于彼此的几厘米内。在一些实施例中，发射器157和接收器159可以以间隔距离不可区分的方式共址。基于能够从在电子装置100上执行的其他应用获得的上下文信息，处理器140执行指令以使电子装置适时地更新可用于消除从发射器157发射到接收器159的泄漏信号的针对发射器157和接收器159的泄漏测量。泄漏测量可以由如图3中更详细描述的CIR表示。

TX处理电路115从麦克风120接收模拟或数字语音数据，或者从处理器140接收其他传出基带数据(诸如web数据、电子邮件或交互式视频游戏数据)。TX处理电路115对传出基带数据进行编码、复用和/或数字化，以生成经处理的基带或IF信号。收发器110从TX处理电路115接收传出的经处理的基带或IF信号，并将基带或IF信号上变频为经由天线105发送的RF信号。

处理器140还能够执行存储器160中的操作系统162，以便控制电子装置100的整体操作。例如，处理器140可以根据执行进程的需要将数据移入或移出存储器160。在一些实施例中，处理器140被配置为基于OS程序162或响应于从外部装置或操作者接收的信号来执行应用164。在一些实施例中，存储器160还被配置为存储数据，诸如用于泄漏消除的泄漏响应，处理器140可以利用该数据来使电子装置的各种组件单独地或协作地执行泄漏消除。在一些实施例中，处理器140可以根据公知的原理控制收发器110、RX处理电路125和TX处理电路115对前向信道信号的接收和对反向信道信号的发送。在一些实施例中，处理器140包括至少一个微处理器或微控制器。

处理器140还被耦接到I/O接口145、显示器165、输入170和传感器175。I/O接口145提供给电子装置100连接到诸如膝上型计算机和手持式计算机的其他装置的能力。I/O接口145是这些附件与处理器140之间的通信路径。显示器165可以是液晶显示器(LCD)、发光二极管(LED)显示器、有机LED(OLED)、有源矩阵OLED(AMOLED)或能够呈现诸如来自web站点、视频、游戏、图像等的文本和/或图形的其他显示器。

处理器140可被耦接到输入170。电子装置100的操作者可以使用输入150将数据或输入输入到电子装置100中。输入150可以是键盘、触摸屏、鼠标、轨迹球、语音输入或能够充当允许用户与电子装置100交互的用户接口的任何其他装置。例如，输入150可以包括语音识别处理，从而允许用户经由麦克风120输入语音命令。对于另一示例，输入150可以包括触摸面板、(数字)笔传感器、键或超声输入装置。触摸面板可以识别例如电容方案、压敏方案、红外方案或超声波方案中的至少一种方案的触摸输入。

电子装置100还可以包括计量物理量或检测电子装置100的激活状态并将计量或检测到的信息转换为电信号的一个或更多个传感器175。例如，传感器175可以包括用于触摸输入的一个或更多个按钮、一个或更多个相机、手势传感器、眼睛跟踪传感器、陀螺仪或陀螺传感器、气压传感器、磁传感器或磁力计、加速度传感器或加速度计、握持传感器、接近传感器、颜色传感器、生物物理传感器、温度/湿度传感器、照度传感器、紫外(UV)传感器、肌电图(EMG)传感器、脑电图(EEG)传感器、心电图(ECG)传感器、红外(IR)传感器、超声传感器、指纹传感器等。传感器175还可以包括用于控制包括在其中的传感器中的至少一个传感器的控制电路。

在各种实施例中，电子装置100可以是电话或平板计算机。在其他实施例中，电子装置100可以是机器人或使用雷达收发器的任何其他电子装置。图1不将本公开限制于任何特定类型的电子装置。

图2示出了根据本公开的各种实施例的单站雷达。图2中所示的单站雷达200的实施例仅用于说明，并且在不脱离本公开的范围的情况下可以使用其他实施例。图2所示的单站雷达200包括处理器210、发射器220和接收器230。在一些实施例中，处理器210可以是处理器140。

在一些实施例中，发射器220和接收器230可以是雷达收发器150，并且被分别连接到包括在天线阵列155中的发射器157和接收器159天线阵列。在各种实施例中，发射器220和接收器230使用共同的天线而共址，或者在使用分离但相邻的天线的同时几乎共址。假设单站雷达200是相干的，使得发射器220和接收器230经由公共时间基准同步。

处理器210控制发射器220发射雷达信号或雷达脉冲。雷达脉冲被生成为实现期望的“雷达波形”，所述期望的“雷达波形”被调制到无线电载波频率上并且通过诸如发射器220的功率放大器和天线(示出为抛物面天线)全向地或聚焦到特定方向上被发射。在发射雷达脉冲之后，在距雷达200距离R处并且在发射脉冲的视场内的目标240将在发射的持续时间内以RF功率密度p_t(以W/m²为单位)被照射。对于一阶，p_t由等式1描述：

其中，P_T是发射功率[W]，G_T是发射天线增益[dBi]，A_T是有效孔径面积[m2]，λ是雷达信号RF载波信号的波长[m]，并且R是目标距离[m]。

撞击到目标表面上的发射功率密度根据材料成分、表面形状和在雷达信号的频率处的介电行为引起反射。偏离方向的散射信号通常不足以在接收器230处被回收，因此仅直接反射对可检测的接收到的信号有贡献。因此，具有指向回接收器230的法线矢量的目标的一个或更多个照射区域根据它们的有效孔径面积用作具有方向性或增益的发射天线孔径。反射功率P_refl由等式2描述：

其中，P_refl是有效(各向同性)目标反射功率[W]，A_t是垂直于雷达方向的有效目标面积[m²]，r_t是材料的反射率和形状[0,...,1]，G_t是对应的孔径增益[dBi]，并且RCS是雷达截面[m²]。

如等式2所示，雷达截面(RCS)是与实际反射面积的平方成比例缩放的等效面积，与波长的平方成反比，并且根据各种形状因子和材料本身的反射率而减小。例如，对于与l²相比较大的平坦完全地反射镜面积A_t，由于材料和形状依赖性，即使已知从目标到雷达200的距离R，也难以基于反射功率推断目标240的实际物理面积。

在接收器230的位置处的目标反射功率基于在接收器天线孔径区域上收集的在反向距离R处的反射功率密度。接收的目标反射功率P_R由等式3描述：

其中，P_R是接收的目标反射功率[W]，并且A_R是接收器天线有效孔径面积[m2]。在一些实施例中，A_R可以与A_T相同。

只要接收器信号表现出足够的信噪比(SNR)，这种雷达系统就是可用的。SNR的具体值取决于所使用的波形和检测方法。SNR由等式4描述：

其中，kT是玻尔兹曼常数×温度[W/Hz]，B是雷达信号带宽[Hz]，并且F是接收器噪声因子，指的是由于对接收器电路本身的噪声贡献引起的接收信号SNR的劣化。

在一些实施例中，雷达信号可以是具有由T_P表示的持续时间或宽度的短脉冲。在这些实施例中，发射和对应回波的接收之间的延迟t将等于τ＝2R/c，其中，c是介质(诸如空气)中的光传播速度。在一些实施例中，在略微不同的距离R处可以存在多个目标240。在这些实施例中，仅当延迟相差至少一个脉冲宽度时，才如此区分每个单独目标240的各个回波，并且雷达的距离分辨率被描述为ΔR＝cΔτ/2＝(cT_P)/2。持续时间T_P的矩形脉冲表现出功率谱密度其中第一个零点在它的带宽B＝1/T_P处。因此，雷达的距离分辨率与雷达波形的带宽的联系由等式5描述：

ΔR＝c/2B

基于由接收器230接收的反射信号，处理器210生成度量，该度量测量作为目标240距雷达的距离的函数的反射信号的响应。在一些实施例中，度量可以是CIR。

图3示出了根据本公开的各种实施例的描绘测量的泄漏响应的CIR的示例。CIR是基于由接收器230接收到的信号的响应度量。例如，CIR是作为距离的函数的反射信号的幅度和/或相位的度量。如图3所示，CIR被描绘为具有在x轴上表示的测量距离的延迟抽头索引，以及在y轴上表示的雷达测量的幅度[dB]。在具有单独的发射天线模块和接收天线模块的单站雷达(例如雷达200)中，强信号可以直接从发射器220辐射到接收器230，从而在与发射器220和接收器230之间的间隔相应的延迟处引起强响应。从发射器220辐射到接收器230的强信号被称为泄漏信号。即使可以假设来自发射器220的直接泄漏信号对应于单个延迟，直接泄漏信号的影响仍然可以影响与直接泄漏信号相邻的多个延迟抽头。

在图3所示的测量的泄漏响应中，主泄漏峰值在抽头11处表示。此外，抽头10和12也具有强响应，注意到所述响应高于噪声基底大于20dB。由于诸如在抽头10和12处示出的附加响应，难以可靠地从泄漏抽头检测和估计那些前几个抽头内的目标距离。

图4示出了根据本公开的各种实施例的用于雷达发射的时序图。具体地，图4示出了将时间划分为帧的帧结构，每个帧包括多个脉冲串。每个脉冲串包括多个脉冲。图4所示的时序图假定基础的脉冲压缩雷达系统。

如图4所示，每个帧包括N个脉冲串，如脉冲串1、脉冲串2、脉冲串3直到脉冲串N所示。每个脉冲串由多个脉冲形成。例如，图4示出了脉冲串1包括被标记为脉冲1、脉冲2等到脉冲M的多个脉冲。

例如，在脉冲串1中，诸如发射器157的雷达收发器可以发射脉冲1、脉冲2和脉冲M。在脉冲串2中，发射器157可以发射类似的脉冲脉冲1、脉冲2和脉冲M。每个不同的脉冲(脉冲1、脉冲2和脉冲M)和脉冲串(脉冲串1、脉冲串2、脉冲串3等)可以利用不同的发射/接收天线配置来识别特定的脉冲和脉冲串，其中，发射/接收天线配置即天线元件的有效集合和相应的模拟/数字波束成形权重。例如，每个脉冲或脉冲串可以利用不同的天线元件的有效集合和对应的模拟/数字波束成形权重来识别特定的脉冲和脉冲串。

在每一帧之后，连接到发射器157的处理器(例如处理器140)在每一帧结束时获得雷达测量。例如，雷达测量可以被描绘为三维复数CIR矩阵。第一维度可以对应于脉冲串索引，第二维度可以对应于脉冲索引，并且第三维度可以对应于延迟抽头索引。延迟抽头索引可以转换为接收到的信号的距离或飞行时间的测量。

从雷达发射器到雷达接收器的泄漏信号可能妨碍雷达的目标检测和距离估计能力，特别是对于在雷达收发器的附近范围内并且在雷达收发器的视场内的对象。在一些示例性实施例中，当对象距雷达收发器小于约20cm时，对象在雷达收发器的附近范围内并在雷达收发器的视场内。在更具体的实施例中，当对象距雷达收发器小于约10cm时，对象在雷达收发器的附近范围内并且在雷达收发器的视场内。

泄漏信号的消除可以克服这个问题。存储在电子装置上(诸如在电子装置100的存储器160中)的预测量的泄漏信号可用于从雷达测量中消除泄漏信号。该方法是可行的，因为泄漏信号通过由装置硬件确定的严格定义的路径传播，该路径可以被假设为在类似的环境条件下在相对长的持续时间内是恒定的。存储的泄漏测量的偶尔更新可以确保基于雷达的感测的准确性。为了在不方便或不必要时不连续地使用资源来更新泄漏测量，本文公开的各种实施例的新颖方面涉及在必要时和/或在可能时适时地更新存储的泄漏测量。例如，最近获得的存储的泄漏测量可能不需要被更新，因此可以被认为是有效的。如果所存储的泄漏测量不再有效，则可以仅在可能时更新所存储的泄漏测量。例如，如果对象在雷达收发器的附近区域内并且在雷达收发器的视场内，则不可更新存储的泄漏测量。

本公开的各种实施例涉及使用来自在电子装置上执行的各种应用的上下文信息来确定所存储的泄漏测量是否仍然有效，并且如果不是，则何时可以更新所存储的泄漏测量。无论正在执行的应用是否直接利用雷达测量，这些应用的成功操作通常取决于在雷达收发器的附近区域内以及雷达收发器的视场内没有对象。将在下面的附图中更详细地解释的示例性应用涉及基于雷达的面部认证。在这种情况下，为了成功操作，雷达天线模块和用户面部之间必须没有障碍物，雷达天线模块和用户面部通常分开20cm至50cm之间的距离。可以从已经产生了期望结果(例如，成功认证)的雷达测量中提取最新的泄漏测量。所提取的泄漏测量可以用于通过抵消雷达测量的泄漏信号来更新电子装置中的雷达收发器的泄漏响应。然后，更新的泄漏响应可以用于目标的可靠检测和精确测距，特别是在雷达收发器的附近区域并且在雷达收发器的视场内。

图5示出了根据本公开的各种实施例的用于泄漏消除的一般操作的流程图。处理器(诸如图1中的电子装置100的处理器140)可以执行指令以使电子装置经历流程图500中描述的用于消除从发射器直接发射到接收器的泄漏信号的影响的操作。例如，在操作502中进行的雷达测量包括泄漏信号，该泄漏信号可以在操作506中通过从操作504获得的存储的泄漏测量来消除。存储的泄漏测量是描述相对于延迟抽头索引的泄漏信号的集合的信号强度的数据，该数据可以归因于从雷达收发器的发射器直接发射到接收器的泄漏信号。存储的泄漏测量可以在如图3所示的CIR中表示。可以在操作508中使用泄漏消除之后的雷达测量来实现目标检测和距离估计。

图5的存储的泄漏测量可以与一个或更多个状态变量(诸如描述获得存储的泄漏测量时的条件的时间戳、温度或湿度)相关联。状态变量中的每一个可以进一步被划分为一个或更多个类别或范围。例如，泄漏测量可以针对每个温度类别(诸如高、中、低，或者温度可以被划分为每个大小为N度的多个区间)被存储。然后，可以分别对每个温度类别进行泄漏测量更新。此外，当存储的测量用于为雷达检测和估计去除泄漏时，进行雷达测量时的温度可以用于选择适当的存储的泄漏测量以用于泄漏去除。也可以以类似的方式使用其他类型的信息。例如，湿度是可影响装置的电路的行为并且因此也可影响泄漏行为的另一个因素，并且它可以用作操作环境描述的一部分。

图6示出了根据本公开的非限制性实施例的用于适时地更新泄漏测量的操作的流程图。处理器(诸如图1中的电子装置100的处理器140)可以执行指令以使电子装置经历流程图600中描述的操作，以确定存储的泄漏测量的有效性，并且在必要时和可能的情况下更新所存储的泄漏信号。

在操作602中识别电子装置的状态。装置的状态基于一个或更多个状态变量，状态变量的示例可以包括时间、温度和湿度。基于装置的状态，可以在操作604中确定存储的泄漏测量的有效性。图7-图9中描绘的流程图和相关实施例示出了用于基于状态变量确定存储的泄漏测量的有效性的一些非限制性示例。

如果所存储的泄漏测量仍然有效，则在操作606中不更新所存储的泄漏测量。否则，如果如在操作604中所确定的，所存储的泄漏测量不再有效，则在操作608中做出关于是否可以更新所存储的泄漏测量的确定。如果不能更新所存储的泄漏测量，则流程图600进行到操作610，或者如果可以更新所存储的泄漏测量，则流程图600进行到操作612。

存在用于在操作612中更新存储的泄漏测量的不同方法。例如，简单的方法是用新获得的泄漏测量替换存储的泄漏测量。另一方法涉及平均，所有过去的有效泄漏测量的简单平均或者是加权平均。在一个实施例中，加权平均可以包括所有历史泄漏测量，并且在另一实施例中，加权平均仅跨越特定时间窗口以仅包括历史泄漏测量的子集。另一加权平均方法可以使用泄漏测量的时间戳来确定测量的年龄并且执行由测量的新鲜度加权的平均(例如，给予更近的泄漏测量更多的权重)。注意，如果针对雷达的操作环境的不同类型的类别(例如，由诸如温度和/或湿度的状态变量定义)存储泄漏测量，则到目前为止描述的平均方法可以分别用于属于每个操作环境类别的测量。

图7示出了根据本公开的各种实施例的用于确定存储的泄漏测量的有效性的步骤的流程图。在操作706中分类器可以基于来自操作702的存储的泄漏测量的存储的状态变量(S_lk)和来自操作704的电子装置的当前状态变量(S_cu)来确定是否需要泄漏更新(即，做出有效性确定)。存储的状态变量可以保持在存储器160中，并与由一个或更多个传感器175和/或应用164确定的对应状态变量进行比较。基于在操作706中做出的确定的结果，如果存储的泄漏测量无效，则流程图700进行到操作708，或者如果存储的泄漏测量仍然有效，则流程图700进行到操作710。

图8示出了根据本公开的各种实施例的用于参考作为状态变量的时间来确定泄漏测量的有效性的流程图。处理器可以在操作806中使用来自操作802的存储的泄漏测量的存储的时间戳(t_lk)和来自操作804的当前时间戳(t_cu)做出有效性确定。存储的状态变量可以保持在存储器160中，并与由能够提供当前时间戳的一个或更多个应用164确定的对应的状态变量进行比较。例如，在操作806中，处理器可以确定存储的时间戳与当前时间戳之间的差值是否超过预定义阈值。如果差值超过预定义阈值，则所存储的泄漏测量在操作808中被认为是无效的，或者在操作810中被认为是有效的。

图9示出了根据本公开的各种实施例的用于参考作为状态变量的温度和湿度来确定泄漏测量的有效性的流程图。处理器可以在操作910中基于来自操作902的存储的泄漏测量的温度(T_lk)与来自操作908的电子装置的当前温度(T_cu)的比较，和/或来自操作904的存储的泄漏测量的湿度(H_lk)与来自操作906的电子装置的当前湿度(H_cu)的比较做出有效性确定。存储的状态变量可以保持在存储器160中，并与由能够提供当前温度和/或湿度的一个或更多个传感器175确定的对应状态变量进行比较。

在图9所示的非限制性实施例中，如果当前温度(T_cu)和与存储的泄漏测量相关联的存储的温度(T_lk)之间的差值超过温度阈值，和/或如果当前湿度(H _cu )和与存储的泄漏测量相关联的存储的湿度(H _lk )之间的差值超过湿度阈值，则可以在操作910中做出有效性确定。如果超过温度阈值、超过湿度阈值或者超过温度阈值和湿度阈值两者，则流程图900进行到操作912。如果既没有超过温度阈值也没有超过湿度阈值，则流程图900进行到操作914。

为了便于讨论，可以将泄漏测量的适时地更新分成两种不同类型的应用。第一类型的应用(其在本文中可以被称为类型1应用)是使用雷达测量的应用。这些基于雷达的应用不一定像在典型的雷达用例中那样需要目标检测。一些示例包括面部认证和手势识别，其不需要显式雷达检测(尽管仍然可以使用显式雷达检测)。第二类型的应用(其在本文中可以被称为类型2应用)不使用雷达测量。类型2应用可以使用其他非雷达传感器(例如，相机)或根本不使用传感器。来自非雷达传感器或应用本身的操作上下文数据可以用于推断泄漏测量的更新是否是可能的(即，雷达视场没有对象，使得可以获得新的泄漏测量)。在类型1应用和类型2应用中，基于用于确定对象是否在相关联的雷达收发器的附近范围内并且在相关联的雷达收发器的视场内(这将妨碍捕获准确的泄漏测量)的推断来做出泄漏测量更新决定。

图10示出了根据本公开的各种实施例的用于针对基于雷达的应用的泄漏测量更新决策的流程图。处理器(诸如图1中的电子装置100的处理器140)可以执行指令以使电子装置经历流程图1000中描述的操作以得出泄漏测量更新决定。通常，类型1应用获得并处理雷达测量以生成一些描述应用的操作状态的操作上下文数据，其是特定于应用的。然后可以使用操作上下文数据来确定是否可以如图10和随后的附图中所描述的那样更新泄漏测量。

在流程图1000中，在操作1002中针对类型1应用获得雷达测量。雷达测量可以从图1中的雷达收发器150获得。雷达测量包括从雷达发射器157直接发射到雷达接收器159的泄漏信号，以及从雷达收发器150的视场内的目标返回到接收器159的信号。

基于在操作1002中获得的那些雷达测量，在操作1004中做出关于是否可以更新泄漏测量的确定。如果可以更新泄漏测量，则在操作1006中从雷达测量中提取与泄漏信号相应的测量。在特定实施例中，通过选择对应于小延迟抽头(例如，在0-20cm之间的范围内，或在约0-15cm之间的范围内)的信号响应来实现提取。在替代方案中，这些小延迟抽头可以被称为“泄漏抽头”。因为泄漏是发射器和接收器之间的直接发射，所以路径长度短，并且因此它的主要影响是在短距离距离处。为此，为了消除主要泄漏，特别关注在近距离或等效的小延迟索引处的雷达测量。

在操作1008中，可以利用与泄漏信号相应的所提取的测量来更新所存储的泄漏测量。如果在操作1004处确定不能更新泄漏测量，则在操作1010处不更新泄漏信号。

图11示出了根据本公开的各种实施例的用于针对基于雷达的存在检测的泄漏测量更新决策的流程图。可以至少部分地基于来自类型1应用的信息来做出泄漏测量更新决策，该类型1应用采用用于处理原始雷达测量以检测它的附近的对象的存在的算法。原始雷达测量包括来自泄漏信号的贡献。该应用还可以具有由于泄漏信号的影响而可能不准确的距离估计功能，特别是在诸如小于约20cm的距离或小于约10cm的距离的近距离距离中。通过观察泄漏抽头附近的CIR的行为来实现存在检测。源自静态源的泄漏贡献具有特定行为。通过检测测量的雷达信号的偏差，可以检测对象的存在。可以使用各种方法作为检测算法。一些示例包括经典信号处理算法和机器学习方法。一些示例信号处理方法可以是检测泄漏CIR的形状变化的方法。这种方法可以计算到纯泄漏CIR的一些存储模板的一些概念距离，并且如果所得到的距离偏离特定阈值，则检测到目标；否则，没有检测到目标。一些示例机器学习方法可以是任何分类器，诸如基于k最近邻或支持向量机或甚至神经网络的分类器。可以训练分类器以识别纯泄漏CIR的行为，使得它可以区分纯泄漏CIR与非纯泄漏CIR(即，当存在一个或更多个目标时)。

处理器(诸如图1中的电子装置100的处理器140)可以执行指令以使电子装置经历流程图1100中描述的一系列操作。在操作1102中，获得用于存在检测的雷达测量。所述测量可以从图1的雷达收发器150获得。在操作1104中做出关于是否检测到目标的存在的确定。如果没有检测到目标的存在，则没有对象在雷达收发器的附近区域内并且在雷达收发器的视场内。在操作1106中提取与发射器和接收器之间的泄漏信号相应的测量，并且在操作1108中使用该测量来更新所存储的泄漏测量。

如果在操作1104中检测到目标，则存在对象可能在雷达收发器的附近区域内并且在雷达收发器的视场内的可能性。因此，流程图1100进行到操作1110，并且不更新所存储的泄漏。

图12示出了根据本公开的各种实施例的用于使用更新的泄漏响应的基于雷达的距离估计的流程图。处理器(诸如图1中的电子装置100的处理器140)可以执行指令以使电子装置经历流程图1200中描述的用于距离估计的一系列操作。在操作1202中，获得用于存在检测的雷达测量。在操作1204中做出关于是否检测到目标的确定。如果没有检测到目标，则在需要时，在操作1206中更新存储的泄漏测量。在非限制性实施例中，通过从在操作1202中获得的雷达测量中提取泄漏信号来更新所存储的泄漏测量。返回到操作1204，如果检测到目标，则在操作1208中使用先前获得的更新的泄漏响应来估计目标的距离。

图13示出了根据本公开的各种实施例的用于针对基于雷达的面部认证的泄漏测量更新决策的流程图。流程图1300描述了将来自基于雷达的面部认证应用的操作上下文数据用于泄漏更新决策。用于面部认证的雷达测量被输入到面部认证算法中，并且面部认证应用的输出包含期望的操作上下文数据。例如，如果面部认证应用成功地执行雷达测量，无论用户是否被认证，则可以假设在没有位于雷达收发器和用户面部之间的环境中的任何阻碍对象的情况下在雷达测量中正确地捕获了面部。图14中描绘了描绘用于面部认证的电子装置的典型用例的图示。用户面部的雷达测量包含可用于更新泄漏测量的小延迟抽头中的泄漏信号。

使用在操作1302中获得的用于面部认证的雷达测量，在操作1304中做出关于面部认证是否成功完成的确定。在一个实施例中，面部认证的成功完成是认证了在电子装置上执行基于雷达的面部认证应用的用户。在另一实施例中，面部认证的成功完成可以是基于无障碍雷达测量拒绝了用户的认证尝试。

如果面部认证成功完成，则在操作1306中从雷达测量中提取与泄漏信号相应的测量。在操作1308中，利用所提取的测量来更新所存储的泄漏测量。如果在操作1304中面部认证未成功完成，则在操作1310中不更新泄漏测量。

图14示出了根据本公开的各种实施例的用于基于雷达的面部认证的用户与电子装置的交互。作为诸如图1中的装置100的电子装置的电子装置1400执行用于认证用户1402的基于雷达的认证应用(未示出)。电子装置1400保持离开用户1402的面部距离D。通常，该距离在20cm-50cm之间，这确保了在电子装置1400的附近区域以及电子装置1400的视场内(即，距电子装置0-20cm之间)不存在对象。

图15示出了根据本公开的各种实施例的用于针对基于雷达的情绪或心跳监测的泄漏测量更新决策的流程图。流程图1500描述了将来自基于雷达的情绪或心跳监测应用的操作上下文数据用于泄漏更新决策。类型1应用可以使用雷达测量来监测用户的情绪或心跳，其示例是用于监测驾驶员睡意或丧失能力的移动应用。雷达可用于基于诸如心跳、呼吸等生理模式来推断驾驶员的身体状态。在该实施例中，执行类型1应用的移动装置可放置在朝向驾驶员的仪表板上。在典型的使用情况下，雷达收发器和驾驶员之间将不存在障碍对象。

流程图1500以在操作1502中获得的针对情绪或心跳监测的雷达测量开始。使用那些雷达测量，操作1504确定是否可以基于信号强度和/或多普勒效应来更新泄漏测量。关于泄漏测量的纯净的可能性，可以结合附加的预防措施以确保捕获的测量的更好质量。例如，信号强度和多普勒信息可用于提供可用于确定车辆是否正在移动的附加操作上下文数据。车辆中的移动将表现为电子装置中的振动，其是相对于车辆中的其他对象的微移动。通过确认在非零多普勒通道中的泄漏抽头信号中没有大的能量，可以推断在雷达收发器附近没有妨碍对象，并且可以更新泄漏。换句话说，在雷达收发器的附近区域并且在雷达收发器的视场内的对象将在泄漏抽头中具有超过背景水平的反射能量水平。相反，在雷达收发器的附近区域以及视场内缺少对象将在泄漏抽头中具有与背景水平成比例的反射能量。在小延迟抽头处的非零多普勒通道中的能量的量作为置信水平的倒数。也就是说，能量越强，泄漏可以被更新的可能性越小。在下面的图21和22中更详细地讨论置信水平。

如果可以更新泄漏测量，则在操作1506中从情绪或心跳应用中使用的雷达测量中提取与泄漏信号相应的测量。然而，如果不能基于操作1504的结果更新泄漏测量，则在操作1510中不更新泄漏测量。

图16示出了根据本公开的各种实施例的用于针对使用非雷达传感器和雷达收发器的应用的泄漏测量更新决策的流程图。处理器(诸如图1中的电子装置100的处理器140)可以执行指令以使电子装置经历流程图1600中描述的用于使用非雷达传感器和基于雷达的传感器来做出更新决策的操作。在特定实施例中，非雷达传感器是可以用于确定电子装置的移动的惯性传感器，并且来自雷达收发器的雷达测量的后续分析可以用于确定是否可以获得新的泄漏测量。

如果电子装置相对于它的周围环境运动，则多普勒信息和信号强度可用于检测它的附近是否存在任何障碍物。还可以在不使用惯性传感器的情况下如图15中更详细描述的从类型1应用使用来推断装置运动。由于装置相对于它的周围环境运动，如果在雷达天线模块附近存在阻碍对象，则来自该对象的反射将具有非零多普勒效应。作为从刚性地安装在装置上的雷达发射天线到刚性地安装在装置上的接收天线的直接信号的泄漏将相对于彼此是静态的。泄漏信号将落入零多普勒通道。因此，通过确认在非零多普勒通道中的泄漏抽头信号中没有大的能量，可以推断在雷达收发器附近没有阻碍对象，并且可以更新泄漏。注意，在这种情况下，可以使用小延迟抽头处的非零多普勒通道中的能量的量作为置信水平的倒数。也就是说，能量越强，泄漏可以被更新的可能性越小，这是可以在置信水平的计算期间使用的事实。

流程图1600以在操作1602中从一个或更多个传感器获得输入开始。使用传感器输入，操作1604确定装置是否处于运动中。如果装置不处于运动中，则在操作1606中不更新泄漏更新测量。然而，如果装置处于运动中，则在操作1608中获得雷达测量，并且流程图进行到操作1610，在操作1610中，做出关于是否可以使用信号强度和多普勒效应来推断是否可以更新泄漏测量的确定。如果可以使用信号强度和多普勒效应推断出可以更新泄漏测量，则流程图进行到操作1612，在操作1612中，从雷达测量中提取与泄漏信号相应的测量。在操作1614中更新泄漏测量。然而，如果在操作1610处确定可以使用信号强度和多普勒效应推断出泄漏测量不能被更新，则在操作1616中不更新更新泄漏测量。

图17示出了根据本公开的各种实施例的用于针对非雷达应用的泄漏测量更新决策的一般流程图。处理器(诸如图1中的电子装置100的处理器140)可以执行指令以使电子装置经历流程图1700中描述的用于做出泄漏测量更新决策的一系列步骤。

在操作1702中获得的操作上下文数据可用于在操作1704中做出泄漏测量更新决策。在一些实施例中，类型2应用使用非雷达传感器(诸如接近传感器和惯性传感器)来获得操作上下文数据，并且在其他实施例中，操作上下文数据直接从应用的执行导出。在任一情况下，如果可以更新泄漏测量，则在操作1706中执行雷达泄漏测量。在操作1708中，通过激活雷达收发器以执行一组雷达测量来执行雷达泄漏测量，所述一组雷达测量可被处理来获得泄漏测量以更新存储的泄漏测量。如果在操作1704中不能更新泄漏测量，则在操作1710中不更新泄漏测量。

图18示出了根据本公开的各种实施例的用于针对使用传感器的非雷达应用的泄漏测量更新决策的流程图。处理器(诸如图1中的电子装置100的处理器140)可以执行指令以使电子装置经历流程图1800中描述的用于做出泄漏测量更新决策的一系列步骤。在操作1802中获得针对类型2应用的传感器测量。传感器测量可以直接从一个或更多个传感器捕获，或者从由一个或更多个传感器捕获的数据导出。

在操作1804中，做出关于是否可以基于传感器测量来更新泄漏测量的确定。如果可以更新泄漏测量，则在操作1806中执行雷达泄漏测量。在操作1808中，通过激活雷达收发器以执行一组雷达测量来执行雷达泄漏测量，所述一组雷达测量可被处理来获得泄漏测量以更新存储的泄漏测量。如果在操作1804中不能更新泄漏测量，则在操作1810中不更新泄漏测量。

图19示出了根据本公开的各种实施例的用于针对非雷达应用中的基于视觉的面部认证的泄漏测量更新决策的过程的流程图。处理器(诸如图1中的电子装置100的处理器140)可以执行指令以使电子装置经历流程图1900中描述的一系列步骤以基于成功的图像捕获来做出泄漏测量更新决策。具体地，如果成功地捕获了用户的面部，则无论用户是否被实际认证，都可以推断出在电子装置和用户的面部之间不存在对象。这也意味着雷达收发器附近的环境对于泄漏测量是畅通的。在一些实施例中，基于视觉的认证应用的结果可以是在置信水平确定中考虑的因素。例如，成功认证的权重可高于不成功认证，这是因为不成功认证可归因于额外因素，例如用户的手或手指的非预期和未检测到的阻碍。

为了减少或消除用户的手或手指的障碍，附加的传感器数据可被捕获并被用于确定用户的手或手指的位置。例如，可以使用电容式触摸传感器来检测抓握，或者可以使用雷达收发器附近的基于红外的接近传感器。如将在图21和图22中描述的，传感器数据可以结合到置信水平的计算中。

返回到流程图1900，该过程在步骤1902中通过捕获用于基于视觉的面部认证应用的相机图像而开始。在步骤1904中确定图像捕获是否成功。如果图像捕获成功，则在步骤1906中执行雷达泄漏测量，并且在步骤1908中更新所存储的泄漏测量更新。然而，如果在步骤1904处确定图像捕获不成功，则过程继续到步骤1910，并且不更新存储的泄漏测量更新。

虽然图19中描述的示例性实施例与面部认证有关，但是流程图1900的步骤通常可以应用于其他形式的生物识别认证，诸如虹膜传感器认证和指纹认证，其中在步骤1902中获得的操作上下文数据可以用于推断在雷达收发器附近没有对象以用于泄漏测量的目的。

图20示出了根据本公开的各种实施例的用于针对非雷达应用中的接近传感器的泄漏测量更新决策的过程的流程图。处理器(诸如图1中的电子装置100的处理器140)可以执行指令以使电子装置经历流程图2000中描述的一系列步骤。另外，传感器175可以包括能够捕获可用于做出更新决策的传感器数据的一个或更多个接近传感器。接近传感器的示例包括基于红外、超声、激光或电容的传感器或者基于触摸或手握持的任何其他类型的接近感测器，甚至包括诸如对相机图像使用图像处理来识别对象并测量它们的距离的先进方法。

接近传感器数据在步骤2002中获得，并且在步骤2004中被用于确定对象是否在雷达收发器附近。如果对象不在雷达收发器附近，则然后可以在步骤2006中如先前实施例中所述来执行雷达泄漏测量。在过程终止之前，可以在步骤2008中使用雷达泄漏测量的结果来更新存储的泄漏测量。如果在步骤2004中确定对象在雷达收发器的附近区域内，则在步骤2010中不更新泄漏测量，并且该过程终止。

图21示出了根据本公开的各种实施例的用于将置信水平结合到泄漏测量更新决策中的流程图。置信水平是能够用于对泄漏测量更新流程的输入进行加权的计算的值的集合。置信水平可以由电子装置中的处理器(诸如图1中的电子装置100的处理器140)从由一个或更多个传感器175捕获的数据或源自如前所述的应用164中的一个或更多个应用的数据来计算。可以使用不同的方法来基于置信水平执行泄漏测量更新。一个示例是执行由置信水平加权的平均。另一种可能性是使用权重来执行平均，所述权重是使用置信水平和测量的新鲜度(例如，从记录的时间戳确定)两者计算出的。

在操作2102中，针对类型1应用获得雷达测量。置信水平可以在操作2104中基于雷达测量来计算并且被输入到操作2108的泄漏测量更新过程中，泄漏测量更新过程也考虑了与在操作2106中提取的泄漏信号相应的雷达测量。

虽然相对于类型1应用描述了图21中的流程图，但是可以从类型2应用捕获上下文操作数据以用于计算可以用于做出泄漏测量更新决策的置信水平。例如，可以针对图19中描述的基于视觉的面部认证应用计算置信水平，其不仅考虑了成功的图像被捕获用于面部认证，而且考虑了面部认证的结果是否成功。成功的认证可以被给予比不成功的认证更高的置信水平。

图22示出了根据本公开的各种实施例的用于将置信水平决策结合到泄漏测量更新决策中的流程图。泄漏测量更新决策基于置信水平来组合软决策和硬决策。置信水平可以由电子装置中的处理器(诸如图1中的电子装置100的处理器140)从由一个或更多个传感器175捕获的数据或源自如前所述的应用164中的一个或更多个应用的数据来计算。

在操作2202中，针对类型1应用获得雷达测量。在操作2204中基于那些雷达测量来计算置信水平。在操作2206中，确定置信水平是否超过阈值。如果置信水平超过阈值，则在操作2208中，从雷达测量中提取对应于泄漏信号的测量。在操作2210中，更新存储的泄漏测量。然而，如果在操作2206确定置信水平未超过阈值，则在操作2212中，不更新所存储的泄漏测量。

虽然相对于类型1应用描述了图22中的流程图，但是可以从类型2应用捕获上下文操作数据以用于计算可以用于做出泄漏测量更新决策的置信水平。例如，可以针对图19中描述的基于视觉的面部认证应用计算置信水平。此外，置信水平可以结合到图23和图24中讨论的使用从语音或视频呼叫应用导出的上下文操作数据的类型2应用中。

图23示出了根据示例性实施例的用于针对语音或视频应用获得泄露测量更新决策的过程的流程图。该过程可以在启用通信的电子装置(诸如电话、平板电脑或智能手表)中实现。另外，假设在电子装置不处于免提模式时接受的呼叫将被用户的手带向用户的面部或悬在半空中进行该过程以使得可以在扬声器电话上进行呼叫。不使用免提模式的条件降低了当电子装置保持在口袋中时呼叫可能被接受的可能性。

当在步骤2302中接收到针对语音或视频应用的呼叫时，该过程开始。在步骤2304中做出关于在没有免提模式的情况下呼叫是否被接受的确定。如果在没有免提模式的情况下接受了呼叫，则在步骤2306中执行雷达泄漏测量。在步骤2308中，利用新的雷达泄漏测量来更新所存储的泄漏测量，并且该过程结束。返回到步骤2304，如果确定在没有免提模式的情况下接受呼叫，则在步骤2310中不更新所存储的泄漏测量，并且该过程结束。

在另一实施例中，假设用户将以不会在雷达收发器的附近区域以及视场内引入对象的方式握持电子装置，在没有激活免提模式的情况下拒绝呼叫也可用于触发雷达泄漏测量。

在这些实施例的变型中，可以在接受呼叫之后允许执行雷达泄漏测量之前施加时间延迟，以确保当捕获泄漏测量时装置处于半空中而没有任何障碍在雷达收发器附近区域内。在另一变型中，可施加时间窗口以用于在步骤2306中执行雷达泄漏测量，以确保当电子装置靠近或抵靠用户的面部时不获得泄漏测量。

在图23中描述的实施例的另一变型中，只要其他非雷达应用需要用户将电子装置保持在可用于推断没有对象在雷达收发器的附近区域以及视场内的特定位置，则其他非雷达应用可以代替语音/视频应用。例如，一些游戏应用可能需要用户将手指放置在不妨碍雷达天线模块的位置。

图24示出了根据另一示例性实施例的用于针对语音或视频呼叫应用的替换泄漏测量更新决策的过程的流程图。该过程可以在激活了免提模式的启用通信的电子装置(诸如电话、平板电脑或智能手表)中实现。当电子装置通过有线或无线耳机连接到用户时，免提模式是激活的，这允许用户间接地接受或拒绝呼叫，而不考虑电子装置的位置或地点。例如，用户可以在雷达天线模块被阻挡的情况下接受电话在口袋中或电话面朝下的呼叫。可能需要附加的上下文数据来确定是否应该执行雷达泄漏测量。上下文数据的示例可包括来自接近传感器、光检测传感器、定位传感器的数据，其可用于降低当一个或更多个对象在雷达收发器的附近区域以及视场内时将执行雷达泄漏测量的可能性。

当在步骤2402中接收到针对语音或视频应用的呼叫时，流程图2400中描述的过程开始。在步骤2404中，做出关于是否在免提模式激活的情况下接受了呼叫的确定。如果在免提模式激活的情况下接受了呼叫，则如果上下文数据允许，则在步骤2406中执行雷达泄漏测量。此后，在步骤2408中更新所存储的泄漏测量，并且该过程终止。如果在步骤2404确定在免提模式激活的情况下呼叫未被接受，则该过程在步骤2410中不更新泄漏测量，并且该过程终止。

还可以针对图23和图24中描述的实施例计算置信水平。例如，位置传感器、光传感器或接近传感器提供与电子装置存在于口袋中或在一面上面朝下一致的操作上下文数据可用于计算出不利于更新所存储的泄漏测量更新的置信水平。

图25是根据本公开的各种实施例的用于适时地更新泄漏响应的过程的流程图。处理器(诸如图1中的电子装置100的处理器140)可以执行指令以使电子装置经历流程图2500中描述的步骤以适时地更新泄漏响应。

该过程在步骤2502中通过做出关于是否检测到至少一个状态变量的变化的确定而开始。状态变量的变化可被用于识别与至少一个状态变量相关联的存储的泄漏测量是否仍然有效。状态变量的非限制性示例可包括时间、温度、湿度或可影响电子装置中的雷达传输的任何其他装置相关状态。在一些实施例中，通过识别状态变量的任何变化而确定出至少一个状态变量的变化。在其它实施例中，状态变量的变化可以是超过某个阈值的变化。例如，状态变量的变化可以是离散时间量的流逝，或者是温度变化超过特定度数或特定百分比。

如果在步骤2502中没有检测到变化，则不需要更新存储的泄漏响应，并且过程返回到开始。如果已经检测到至少一个状态变量的变化，则在步骤2504中，做出关于是否有对象在雷达收发器的附近区域以及视场内的确定。如果有对象在雷达收发器的附近区域以及视场内，则泄漏抽头内的雷达信号不能准确地归因于泄漏信号或雷达收发器的视场附近内的对象。因此，过程返回到开始。

如果没有对象在雷达收发器的附近区域内也没有对象在雷达收发器的视场内，则在步骤2506中获得泄漏测量。泄漏测量可以以如先前实施例中所述的任何数量的方式获得。例如，可以通过从在类型1应用的执行期间捕获的雷达测量中提取一组信号，或者通过在类型2应用的执行之后或者执行期间激活雷达收发器以执行可以被处理以获得泄漏测量的一组雷达测量来获得泄漏测量。

在步骤2508中，基于泄漏测量来更新泄漏响应。更新可以是简单的替换，或者可以结合如前所述的平均。另外，更新可以结合如前所述的置信水平。在泄漏响应被更新之后，该过程终止。

如在前面的实施例中先前讨论的，当流程图2500的过程被应用于一些类型1应用时，确定是否有对象在雷达收发器的附近范围内以及视场内的步骤涉及对位于雷达收发器附近范围之外的目标执行成功的基于雷达的测量，并且获得泄漏测量的步骤包括从成功的基于雷达的测量中提取对应于一组泄漏抽头的信号。

如在前面的实施例中先前讨论的，当流程图2500的过程被应用于已经访问包括多普勒数据的操作上下文数据的一些类型1应用时，确定是否有对象在雷达收发器的附近区域内并且在雷达收发器的视场内的步骤包括确认来自雷达收发器附近区域内的反射能量与背景水平成比例。

如在前面的实施例中先前讨论的，当流程图2500的过程被应用于一些类型2应用时，确定是否有对象在雷达收发器的附近范围内并且在雷达收发器的视场内的步骤包括对位于雷达收发器附近范围之外的目标执行成功的基于非雷达传感器的测量，并且获得泄漏测量的步骤包括测量雷达收发器的发射器和接收器之间的泄漏信号。

如在先前实施例中先前讨论的，当流程图2500的过程被应用于访问来自一个或更多个接近传感器的操作上下文数据的一些类型2应用时，确定是否有对象在雷达收发器的附近区域内并且在雷达收发器的视场内的步骤包括利用非雷达接近传感器确定在雷达收发器的附近区域内未检测到目标，并且获得泄漏测量的步骤包括测量雷达收发器的发射器和接收器之间的泄漏信号。

如在前面的实施例中先前讨论的，当流程图2500的过程被应用于不访问来自传感器的操作上下文数据的一些类型2应用时，确定是否有对象在雷达收发器的附近区域内并且在雷达收发器的视场内的步骤包括通过电子装置接收用户输入，该用户输入与雷达收发器的附近区域内不存在任何对象相关。用户输入的示例在图23和图24中已被更详细地描述，并且可包括当电子装置不在免提模式下操作时接受或拒绝语音或视频呼叫。用户输入的另一示例可以是电话在三维空间中的移动，诸如当用户将电话带向用户的耳朵时。此外，获得泄漏测量的步骤还包括测量雷达收发器的发射器和接收器之间的泄漏信号。

本申请中的描述都不应被解读为暗示任何特定元件、步骤或功能是必须包括在权利要求范围内的必要元素。此外，任何权利要求都不旨在援引35 U.S.C.§112(f)，除非确切的词语“装置，用于”后面跟着分词。