具体实施方式

下面结合本申请实施例中的附图对本申请实施例进行描述。

本申请发明人发现若感知信号直接由Golay(格雷)互补序列构成，则不能得到较低的互模糊函数值，对于目标对象进行感知时，感知精度不高。本申请发明人还发现若要在预设范围内得到较低的互模糊函数值和较理想的自模糊函数值，则构成感知信号的序列需要具有低互相关性。

请参见图1，图1是本申请实施例提供的一种感知信号处理的应用场景示意图，该场景包括发射设备101、接收设备102和目标对象103。发射设备101可以以脉冲串的形式发射感知信号，脉冲串中包含用于对目标对象103进行感知的目标序列，目标序列可以包括第三序列和第四序列。发射设备101包括垂直极化方向V的发射天线和水平极化方向H的发射天线，垂直极化方向V的发射天线发送第三序列，水平极化方向H的发射天线上可以发送第四序列。其中，第三序列和第四序列分别是由第一序列和第二序列所构成的目标序列，而第一序列和第二序列是通过求解优化问题得到的，是具有局部低互相关性的准零相关区互补序列，也可以称为准Z互补序列或准Z互补对。接收设备102也同样包括垂直极化方向V的接收天线和水平极化方向H的接收天线，在垂直极化方向V的接收天线上有匹配滤波器组，用来匹配第三序列和第四序列，在水平极化方向H的接收天线上也有匹配滤波器组，也用来匹配第三序列和第四序列。当第三序列和第四序列通过接收设备102上的匹配滤波器进行匹配滤波后可以得到匹配滤波结果，通过匹配滤波结果可以获取目标对象的感知信息。可以理解的是，感知信息可以包括关于目标对象的位置、角度、速度等相关信息。

模糊函数是研究感知信号的数学工具，可以是匹配滤波结果的一种表现形式，包括自模糊函数和互模糊函数。得到的自模糊函数在预设范围内具有很好的时域自相关特性，说明通过求解优化问题得到的第一序列和第二序列具有较好的时域自相关特性，可以具有良好的感知性能；通过目标序列(包括第三序列和第四序列)得到的自模糊函数在多普勒维度具有一定的展宽特性，说明由第一序列和第二序列所构造的目标序列(包括第三序列和第四序列)具有较好的多普勒容限，同时目标序列(包括第三序列和第四序列)也具有较好的时域自相关特性，可以实现对于高速或变速目标的距离探测。

可以理解的是，图1中的应用场景图只是本申请实施例中的一种示例性的实施方式，本申请实施例中的应用场景图包括但不限于以上应用场景图。

请参见图2，图2是本申请实施例提供的一种感知信号处理方法的流程示意图，该方法包括但不限于如下步骤：

步骤S200：发射设备求解优化问题得到第一序列和第二序列。

具体地，发射设备求解优化问题可以得到第一序列和第二序列，优化问题为基于最小化两项函数之和的目标函数和恒模约束条件得到的，两项函数中的其中一项是由第一变量的自相关函数以及第二变量的自相关函数所构成的，两项函数中的另一项是由第一变量和第二变量的互相关函数所构成的；其中，第一序列为第一变量在优化问题中的解，第二序列为第二变量在优化问题中的解。

可选地，所述优化问题如公式1-1所示：

其中，所述C_x(k)表示第一变量x的第k个自相关函数，所述C_y(k)表示所述第二变量y的第k个自相关函数，所述C_xy(k)表示所述第一变量x和第二变量y的互相关函数；L表示第一变量x和第二变量y的长度；x_k表示所述第一序列的第k个码元，所述y_k表示所述第二序列的第k个码元；优化问题是关于第一序列和第二序列的优化问题；所述ω_a表示第一序列和所述第二序列的预设范围的限制条件，α表示预设的权重系数，α的取值可以为0.5，需要说明的是，对于α的取值可以根据实际情况进行选取，本申请实施例不做任何限制。可以理解的是，|x_k|＝1,k＝0,1,2,...,L-1以及|y_k|＝1,k＝0,1,2,...,L-1是优化问题的恒模约束条件，当有恒模约束条件的限制，所构造的优化问题可以是一个非凸问题。

可选地，通过对所述优化问题中所述ω_k的取值进行选择，求解所述优化问题得到在所述预设范围[-Z+1,...-1,1,...Z+1]内的所述第一序列和所述第二序列；其中，Z≤L；在实际情况中，通过优化问题所求解到的第一序列和第二序列只需要要预设范围内满足要求，所以通过对ω_k的取值来保证预设范围。当ω_k＝0时，在区间长度为[-L+1,...,-Z,Z,...,L-1]内，优化函数是不存在的，所以不能通过求解优化函数获取在预设范围为[-L+1,...,-Z,Z,...,L-1]内的第一序列和第二序列；ω_k＝1时，在预设范围为[-Z+1,...,-1,1,...,Z-1]的范围内，优化函数是存在的，所以通过求解优化函数可以获取在特定区间长度[-L+1,...,-Z,Z,...,L-1]内的第一序列和第二序列。需说明的是，ω_k是在每一个k时延处的权重。

举例来说，当L＝6，所需要的预设范围为[-2,2]时，优化问题中的k＝0,1,2,...5，所以对于优化问题中的可以转换为如公式1-2所示，

因为ω₃＝ω₄＝ω₅＝0，ω₁＝ω₂＝1，

所以公式1-2可以为，因此求解优化问题得到在所述预设范围[-Z+1,...-1,1,...Z+1]内的第一序列和第二序列。

举例来说，通过采用Majorization Minimization算法的思想对构造的优化问题进行优化，假设构造的优化问题为目标函数f(θ)，Majorization Minimization算法是一种迭代优化方法，它利用函数的凸性来找到它们的最小值。它的思想是当目标函数f(θ)比较难优化的时候，算法不直接对目标函数求最优解，可以寻找另外一个更容易优化的目标函数u(θ)替代，然后用这个替代函数求解，当u(θ)满足一定的条件时，u(θ)的最优解能够无线逼近f(θ)的最优解。每迭代一次，根据所求解构造用于下一次迭代的新的替代函数，然后对新的替代函数最优化求解得到下一次迭代的求解，通过多次迭代，可以得到越来越接近目标函数最优解的解。所以，u(θ)需要满足的三个条件是：1、容易优化，2、3、f(θ^(l))＝u(θ^(l))。因此，由u(θ)满足的条件可以推出如下不等式：f(θ^(l+1))≤u(θ^(l+1),θ^(l))≤u(θ^(l),θ^(l))＝f(θ^(l))，从而可以通过求解min u(θ，θ^(l+1))，得到θ^(l+1)。若||θ^(l+1)-θ^(l)||小于给定阈值，则停止迭代，认为θ^(l+1)就是最优解。需要说明的是，l表示迭代次数。

因为在优化问题中C_x(k)＝x^HU_kx，C_y(k)＝y^HU_ky，C_xy(k)＝x^HU_ky，其中U_k是L×L的托普利茨Toeplitz矩阵，并且第k个对角线的元素全是1，其余所有元素全是0，所以构造的优化问题可以完全转换为：

其中，z＝[x^T,y^T]^T,所以，第一序列为第一变量x在优化问题中的解以及第二序列为第二变量y在优化问题中的解可以转换为，第一序列和第二序列为第三变量z在优化问题中的解。需要说明的是，k表示自相关之后的离散时间采样，当序列长度为L时，进行自相关之后可以得到k＝-L+1～L-1。

所以在z(^l)处，优化问题的优化函数如公式1-3所示：

其中，Z＝zz^H，λ_J是矩阵J的最大特征值，λ_u是矩阵的最大特征值，l表示迭代的次数。其中，

因为优化问题的优化函数的前两项是与z无关的项，除了最后一项其余都是常数，所以只有最后一项对优化结果有影响。因此在z(^l)处的优化问题可以等价为：

关于公式1-6的优化问题可以等价转化为：其中，于是，

可选地，所述第一序列的长度和所述第二序列的长度均为2ⁿ。

可选地，当2ⁿ＝64时，说明L＝64，所以公式1-4中的k＝1,2,...,128，因为通过公式1-4可以求得128个值，其中1到64为第一序列的取值，65到128是第二序列的取值。

通过求解优化问题来获取长度为64的第一序列和第二序列；单位为弧度/radian。

其中，长度为64的第一序列的具体值为：1.7341，1.1340，-0.5472，2.5963，0.5515，-1.4643，-1.4746，1.4715，-2.1159，1.7596，2.8734，2.2515，1.2418，-1.2562，2.7622，-1.2233，-0.3981，2.6112，2.2325，2.7076，0.9404，-2.3571，1.9341，1.8195，0.5757，1.9739，0.5278，-0.1953，0.3720，-0.8168，1.6205，-1.0901，-1.6636，-2.0341，-1.4480，0.9057，1.6821，0.2329，-3.0069，-3.0584，0.1641，0.5060，1.4893，-2.7575，-1.5898，1.8278，0.4952，0.4564，2.1698，2.4325，-0.5816，2.0195，0.8338，-1.0606，-0.8028，-0.2512，2.1051，-0.0719，1.2728，-1.5233，0.1539，0.6289，0.6322，1.1099；

长度为64的第二序列的具体值为：：2.6798，2.4165，1.0325，-2.1572，-1.6219，1.0392，1.5742，-1.8896，2.1673，-1.0041，2.6724，-0.4484，-1.5759，-0.7495，0.8979，0.2778，-0.6923，2.5241，0.4578，0.8070，2.4172，-1.6788，2.3553，2.5433，-0.4126，0.4759，-1.4990，-1.3245，1.1887，2.9184，2.6797，-1.2382，1.2096，-1.1161，-2.2148，-0.8829，-0.8591，2.0962，-0.6294，-0.1992，-0.3267，1.9456，1.3541，1.2991，1.8820，2.7887，0.1861，-1.9303，-0.2220，2.6107，-1.5184，2.0026，1.9488，3.0558，-1.3299，1.0977，-1.6652，2.3303，-2.0154，2.4912，1.5943，1.8019，-0.6911，-1.5569。

可选地，当2ⁿ＝128时，通过求解优化问题来获取长度为128的第一序列和第二序列的具体取值见表格1，单位为弧度/radian。长度为128的第一序列包括表格1中的序列1，序列2，序列3和序列4；长度为128第二序列包括表格1中的序列5、序列6、序列7、和序列8。详细请参见表格1。

表格1

可选地，当2ⁿ＝256时，通过求解优化问题来获取长度为256的第一序列和第二序列的具体取值见表格2，单位为弧度/radian。长度为256的第一序列包括表格2中的序列1，序列2，序列3和序列4；长度为256第二序列包括表格2中的序列5、序列6、序列7、和序列8。详细请参见表格2。

表格2

可选地，当2ⁿ＝512时，通过求解优化问题来获取长度为512的第一序列和第二序列的具体值见表格3，单位为弧度/radian。长度为512的第一序列包括表格3中的序列1，序列2，序列3和序列4；长度为512第二序列包括表格3中的序列5、序列6、序列7、和序列8。详细请参见表格3。

表格3

可选地，当2ⁿ＝1024时，通过求解优化问题来获取长度为1024的第一序列和第二序列的具体值见表格4，单位为弧度/radian。长度为1024的第一序列包括表格4中的序列1，序列2，序列3和序列4；长度为1024第二序列包括表格4中的序列5、序列6、序列7、和序列8。详细请参见表格4。

表格4

可选地，当2ⁿ＝2048时，通过求解优化问题来获取长度为2048的第一序列和第二序列的具体值见表格5，单位为弧度/radian。长度为2048的第一序列包括表格5中的序列1，序列2，序列3和序列4；长度为2048第二序列包括表格5中的序列5、序列6、序列7、和序列8。详细请参见表格5。

表格5

步骤S201：发射设备根据所述第一序列和第二序列构造目标序列。

具体地，当通过求解优化问题获取到具有局部低互相关性的第一序列和第二序列后，可以根据第一序列和第二序列构造出目标序列。

可选地，根据Prouhet-Thue-Morse--普罗海特-苏-摩尔斯PTM序列对阿拉穆蒂Alamouti矩阵进行排列得到新矩阵，其中，所述Alamouti矩阵为根据所述第一序列的反转复共轭和所述第二序列的反转复共轭构成的矩阵；根据所述新矩阵确定目标序列，其中，所述目标序列包括第三序列和第四序列，所述第三序列为所述新矩阵的第一行，所述第四序列为所述新矩阵的第二行。举例来说，首先确定Alamouti矩阵为其中矩阵中的x第一序列的反转共轭，矩阵中的y表示第二序列的反转复共轭；然后确定PTM(Prouhet-Thue-Morse)序列，给出PTM序列为它的递归定义如下：a₀＝0,a_2m＝a_m,a_2m+1＝1-a_m，m≥0；其中，PTM序列的长度可以任意长，一般来说PTM序列的长度可以取N＝2m+1，通常m可以取2～5任意整数。可以理解的是，m越大，性能越好，当m取5时所构造的目标序列的性能比当m取2时所构造的目标序列的性能要更好一些。最后，可以根据PTM序列对由第一序列和第二序列所构成的Alamouti矩阵进行摆放，可以得到一个新矩阵，第三序列可以为新矩阵的第一行，第四序列可以为新矩阵的第二行。

举例来说，若PTM序列为0110，则PTM序列0110对应的4个Alamouti矩阵分别为A₀ A₁A₁ A₀，这四个Alamouti矩阵可以构成一个新矩阵A＝[A₀ Α₁ A₁ A₀],若矩阵A₀和A₁中的x表示通过求解优化问题得到的第一序列，y表示通过求解优化问题得到的第二序列，则可以看出新矩阵为2×8的矩阵，所以新矩阵的第一行可以为第三序列，新矩阵的第二行可以为第四序列。

步骤S202：发射设备发射所述目标序列。

具体地，因为目标序列是由通过求解优化问题得到的第一序列和第二序列所构成的，所以发射目标序列就是按照一定的顺序发送第一序列和第二序列，目标序列用于对目标对象进行感知。

可选地，所述发射设备包括垂直极化方向的发射天线和水平极化方向的发射天线；所述发射所述目标序列，包括：根据脉冲重复间隔依次通过所述垂直极化方向的发射天线发射所述第三序列；根据脉冲重复间隔依次通过所述水平极化方向的发射天线发射所述第四序列。

举例来说，按照PTM序列对Alamouti矩阵进行摆放可以得到一个新矩阵，新矩阵中的第一行可以是第三序列，新矩阵中的第二行可以是第四序列。若PTM序列为1001，则对应的4个Alamouti矩阵为A₁ A₀ A₀ A₁，这四个Alamouti矩阵可以构成一个新矩阵A＝[A₁ A₀ A₀A₁]；若Alamouti矩阵为则新矩阵如公式1-8所示：

所以由垂直极化方向V的发射天线发射的第三序列可以为：s_V＝[-y -x x -y x -y -y -x]，由水平极化方向H的发射天线发射的第四序列可以为：s_H＝[x -y y x y x x -y]，因为x表示通过求解优化问题得到的第一序列，y表示通过求解优化问题得到的第二序列，所以在第0个脉冲重复间隔中，由垂直极化方向V的发射天线发射-y，在第1个脉冲重复间隔中，由垂直极化方向V的发射天线发射x；同理可知，在第3个脉冲重复间隔中，由水平极化方向H的发射天线发射x，在第7个脉冲重复间隔中，由垂直极化方向V的发射天线发射-y。

可选地，发射设备包括2×2多输入多输出(MIMO)系统；发射所述目标序列包括：根据脉冲重复间隔依次通过所述2×2MIMO系统发射所述第三序列和所述第四序列。

具体地，2×2MIMO系统上包括两根发射天线，两根发射天线中的其中一根发射天线根据脉冲重复间隔发射第三序列，两根天线中的另一根发射天线根据脉冲重复间隔发射第四序列。

可选地，发射设备包括一根发射天线，发射所述目标序列包括：根据脉冲重复间隔依次通过所述一根发射天线发射所述目标序列。

具体地，目标序列包括第三序列和第四序列，因为第一序列和第二序列具有一定的正交特性，所以第三序列和第四序列也同样具有一定的正交特性。根据正交特性，可以将第三序列和第四序列叠加在一起并根据脉冲重复间隔通过一根发射天线进行发送。

步骤S203：接收设备接收发送设备发送的目标序列。

具体地，接收设备与发送设备一样，当接收设备包括水平极化方向H的接收天线和垂直极化方向V的接收天线，则可以分别通过水平极化方向的接收天线和垂直极化方向的接收天线接收发送设备发送的目标序列；当接收设备包括2×2MIMO系统，则可以通过2×2MIMO系统的接收天线接收发送设备发送的目标序列；当接收设备包括一根接收天线，则可以通过一个接收天线接收发送设备发送的目标序列。其中，目标序列是根据第一序列和第二序列所构造的；第一序列和第二序列是通过求解优化问题所得到的；优化问题为基于最小化两项函数之和的目标函数和恒模约束条件得到的，两项函数中的其中一项是由第一变量的自相关函数以及第二变量的自相关函数所构成的，两项函数中的另一项是由第一变量和第二变量的互相关函数所构成的；其中，第一序列为第一变量在优化问题中的解，第二序列为第二变量在优化问题中的解。

步骤S204：接收设备对所述目标序列进行匹配滤波得到匹配滤波结果，根据所述匹配滤波结果获取目标对象的感知信息。

具体地，发射设备可以通过不同的匹配滤波器组对接收到的目标序列进行匹配，从而得到匹配滤波结果，从匹配滤波结果中可以获取目标对象的感知信息，方便后端的处理。

可选地，所述接收设备包括垂直极化方向的接收天线和所述水平极化方向的接收天线；所述目标序列包括第三序列和第四序列，所述对所述目标序列进行匹配滤波得到匹配滤波结果，包括：根据脉冲重复间隔依次通过所述垂直极化方向的接收天线上的匹配滤波器组和所述水平极化方向的接收天线上的匹配滤波器组对所述第三序列和所述第四序列进行匹配滤波得到匹配滤波结果。

具体地，对于垂直极化方向V的这根接收天线，可以通过配置匹配滤波器组来匹配第三序列和第四序列；同理，对于水平极化方向H的这根接收天线，也可以通过配置匹配滤波器组来匹配第三序列和第四序列；最终可以获取到匹配滤波结果。可以理解的，根据实际需求可以获取到不同的匹配滤波结果，从这些匹配滤波结果中可以获取目标对象的感知信息。需要说明的是，匹配滤波器组可以包括多个匹配滤波器。可以理解的是，垂直极化方向的接收天线可以接收垂直极化方向的发送天线和水平极化方向的发送天线所发送的目标序列；以及水平极化方向的接收天线也可以接收垂直极化方向的发送天线和水平极化方向的发送天线所发送的目标序列、因为发送设备是在脉冲重复间隔中发送目标序列，所以在接收设备也同样需要在脉冲重复间隔中对接收到的目标序列进行匹配。

可选地，接收设备包括2×2多输入多输出(MIMO)系统；所述2×2MIMO系统包括两根接收天线；所述目标序列包括第三序列和第四序列；所述对所述目标序列进行匹配滤波得到匹配滤波结果包括：

根据脉冲重复间隔依次通过所述2×2MIMO系统中的匹配滤波器组对所述第三序列和所述第四序列进行匹配得到匹配滤波结果。

可选地，接收设备包括一根接收天线；所述目标序列包括第三序列和第四序列；所述对所述目标序列进行匹配滤波得到匹配滤波结果，包括：根据脉冲重复间隔依次通过所述一根接收天线上的匹配滤波器组对所述第三序列和所述第二序进行匹配得到匹配滤波结果。

具体地，因为第三序列和第四序列存在正交特性，所以可以通过一根接收天线上不同的匹配滤波器对第三序列和第四序列进行匹配得到匹配滤波结果。

可选地，对所述目标序列进行匹配滤波得到匹配滤波结果包括：通过匹配滤波器组对所述目标序列进行匹配滤波器得到信号向量的总输出；从所述信号向量的总输出中获取匹配滤波结果，根据所述匹配滤波结果获取目标对象的感知信息。

具体地，举例来说，对于发射设备包括垂直极化方向的发射天线和水平极化方向的发射天线来说，在第n个脉冲重复间隔内，接收到的信号向量为r_n＝Hs_ne^jnθ，其中 h_VH表示从水平极化H进入垂直极化V的目标散射系数，h_HV表示从垂直极化V进入水平极化H的目标散射系数，h_VV表示从垂直极化V进入垂直极化V的目标散射系数，h_HH表示从水平极化H进入水平极化H的目标散射系数，θ表示多普勒频移；s_V,n表示在第n个脉冲重复间隔内，垂直极化方向V的发射天线发送的序列，s_H,n表示水平极化方向H的发射天线发送的序列；r_V,n表示在第n个脉冲重复间隔内，垂直极化方向V的接收天线接收的序列，r_H,n表示水平极化方向H的接收天线接收的序列。因为在每个脉冲重复间隔中，需要对接收到的目标序列进行匹配得到信息向量，所以信号向量的总的输出可以是每个脉冲重复间隔中信号向量的输出的总和。举例来说，在第n个脉冲重复间隔中，输出如公式1-6所示：

其中，

s^*表示s的共轭。

因此，在所有的脉冲重复间隔中，由公式1-6可得信号向量的总输出为：

从信号向量的总输出的矩阵表达式中可以得到模糊函数，其中模糊函数包括自模糊函数和互模糊函数。需要说明的是，模糊函数是匹配滤波结果的其中一种表现形式，匹配滤波结果可以有多种表现形式，本申请实施例不做任何限制。举例来说，根据公式1-10可以得到模糊函数为：

一般来说，可以称公式1-11中主对角线上的两个模糊函数为自模糊函数；可以称公式1-11中副对角线上的两个模糊函数为互模糊函数。模糊函数是对感知信号进行分析研究的有效工具，感知信号的模糊函数与感知信息的提取紧密相关。本申请实施例所得到的自模糊函数在预设范围内的自相关旁瓣峰值较低，所得到的互模糊函数在预设范围内的互相关峰值较低。所以根据模糊函数获取目标对象的感知信息可以包括：位置信息、角度信息和速度信息。当第一序列和第二序列的自相关旁瓣峰值和互相关峰值较低时，可以说明由第一序列和第二序列所构成的感知信号可以有效抑制杂波，可以获取到更加精准的感知信息，说明第一序列和第二序列能够T提高对高速或变速目标的感知性能。

根据本申请实施例提供的方法，发送设备可以获取对目标对象进行感知的目标序列并将其发射，而接收设备通过匹配滤波器组对接收到的目标序列进行匹配得到匹配滤波结果，根据匹配滤波结果可以获取感知信息。目标序列是根据第一序列和第二序列构造的。本申请发明人发现若要满足在预设范围内目标序列的自相关旁瓣峰值和互相关峰值较低，则第一序列和第二序列需要具有在预设范围内低的互相关性，所以可以通过求解优化问题得到第一序列和第二序列。其中，优化问题为基于最小化两项函数之和的目标函数和恒模约束条件得到的，两项函数中的其中一项是由第一变量的自相关函数以及第二变量的自相关函数所构成的，两项函数中的另一项是由第一变量和第二变量的互相关函数所构成的；其中，第一序列为第一变量在优化问题中的解，第二序列为第二变量在优化问题中的解。通过求解优化问题得到的第一序列和第二序列是在预设范围内具有低互相关特性的准零相关区互补序列。模糊函数是研究感知信号的数学工具，可以是匹配滤波结果的一种表现形式，包括自模糊函数和互模糊函数；得到的自模糊函数在预设范围内具有很好的时域自相关特性，说明通过求解优化问题得到的第一序列和第二序列具有较好的时域自相关特性，可以具有良好的感知性能；通过目标序列(包括第三序列和第四序列)得到的自模糊函数在多普勒维度具有一定的展宽特性，可以说明由第一序列和第二序列所构造的目标序列(包括第三序列和第四序列)具有较好的多普勒容限，同时目标序列(包括第三序列和第四序列)也具有较好的时域自相关特性，可以实现对于高速或变速目标的距离探测。

请参见图3，图3是本申请实施例提供的一种感知信号处理方法的系统模型图，图3中的垂直极化方向的发射天线301上可以发送用于感知的第三序列，分别s_V,0，s_V,1，s_V,2，...，s_V,N-1，其中，s_V,1表示在第一个脉冲重复间隔中垂直极化方向的发射天线301上发射的序列，同理可知，s_V,N-1表示在第(N-1)个脉冲重复间隔中垂直极化方向的发射天线301上发射的序列。在水平极化方向的发射天线302上也可以发送用于感知的第四序列，分别为s_H,0，s_H,1，s_H,2，...，s_H,N-1，其中，s_H,1表示在第一个脉冲重复间隔中水平极化方向的发射天线402上发射的序列，同理可知，s_H,N-1表示在第(N-1)个脉冲重复间隔中水平极化方向302的发射天线上发射的序列。第三序列和第四序列可以分别由第一序列和第二序列所构造，而第一序列和第二序列是通过求解优化问题所得到的。优化问题为基于最小化两项函数之和的目标函数和恒模约束条件得到的，两项函数中的其中一项是由第一变量的自相关函数以及第二变量的自相关函数所构成的，两项函数中的另一项是由第一变量和第二变量的互相关函数所构成的；其中，第一序列为第一变量在优化问题中的解，第二序列为第二变量在优化问题中的解。

通过求解优化问题所得到的第一序列和第二序列是准零相关区互补序列，可以称为准Z互补序列，也可以称为准Z互补对。而第三序列和第四序列可以根据PTM序列对Alamouti矩阵进行排列得到新矩阵，新矩阵的第一行可以为第三序列，新矩阵的第二行可以为第四序列。举例来说，首先通过求解优化问题可以得到在区间长度为[-16,16]并且长度L为64的第一序列和第二序列，需要说明的是关于第一序列和第二序列的具体取值可参考步骤S202；然后给出Alamouti矩阵为：其中，矩阵A₀和矩阵A₁中的x代表第一向量在优化问题中的解，y代表第二向量在优化问题中的解；若PTM序列为1001，则对应的4个Alamouti矩阵分别为A₁ A₀ A₀ A₁，这四个Alamouti矩阵可以构成一个新矩阵A＝[A₁ A₀ A₀ A₁]；则新矩阵具体为：在实际发送过程中，垂直极化方向V的发射天线上发射的第三序列可以为：s_V＝[x -y -y -x-y -x x -y]，对应地，s_V,0＝x， 水平极化方向302的发射天线上发射的第三序列可以为：s_H＝[y x x -y x -y y x]，对应地，s_H,0＝y，s_H,3＝-y，s_H,5＝-y，s_H,6＝y，s_H,7＝-x。其中，和分别表示x和y反转共轭的意思。

当发射的第三序列和第四序列反射回来后，垂直极化方向的接收天线303和水平极化方向的接收天线304可以对第一序列和第二序列进行接收。同样的，垂直极化方向的接收天线303上接收到的N条序列可以分别表示为：r_V,0，r_V,1，r_V,2，...，r_V,N-1；水平极化方向的接收天线304上接收到的N条序列可以分别表示为：r_H,0，r_H,1，r_H,2，...，r_H,N-1。对于垂直极化方向V接收天线，有匹配滤波器组305，通过匹配滤波器组305可以用来匹配第三序列和第四序列得到第一信号向量，第一信号向量可以分别表示为： 对于水平极化方向的接收天线304，有匹配滤波器组306，通过匹配滤波器组406可以用来匹配第三序列和第四序列得到第二信号向量，第二信号向量可以分别表示为第一信号向量和第二信号向量一起的总输出可以分别表示为：O₀，O₁，O₂，...，O_N-1，其中，O_N-1表示在第(N-1)脉冲重复间隔中，第一信号向量和第二信号向量一起构成的输出；所以在所有的脉冲重复间隔中，总的输出θ表示多普勒频移，k表示自相关之后的离散采样，当L＝64时，自相关之后k＝[-63,63]。需要说明的是，一般称主对角线上的两个模糊函数为自模糊函数，称副对角线上的两个模糊函数为互模糊函数，模糊函数可以是匹配滤波结果的其中一种表现形式。

所以，对于发射的第三序列为s_V＝[x -y -y -x -y -x x -y]，发射的第四序列为s_H＝[y x x -y x -y y x]的自模糊函数的计算表达式如公式2-1所示：

互模糊函数的计算表达式如公式2-2所示：

其中，

最后可以得到模糊函数的示例图，从模糊函数的示例图可以获取目标对象的感知信息。

请参见图3a，图3a是本申请实施例提供的一种自模糊函数的示例图，该示例图在预设范围为[-16,16]的基于长度为64的准Z互补序列构成的目标序列的自模糊函数的仿真图。从图3a可以得到目标对象的感知信息包括：自模糊函数在区间长度为[-16,16]的感兴趣区间内具有很好的时域自相关特性，说明通过求解优化问题得到的第一序列和第二序列具有较好的时域自相关特性，可以具有良好的感知性能；通过目标序列(包括第三序列和第四序列)获取的自模糊函数在多普勒维度具有一定的展宽特性，说明由第一序列和第二序列所构造的目标序列(包括第三序列和第四序列)具有较好的多普勒容限，同时目标序列(第三序列和第四序列)也具有较好的时域自相关特性，可以实现对于高速或变速目标的距离探测。请参见图3b，图3b是本申请实施例提供的一种互模糊函数的示意图，该示意图是在区间长度为[-16,16]的基于长度为64的准Z互补序列构成的目标序列的互模糊函数的仿真图。从图3b可以看出互模糊函数在预设范围为[-16,16]的感兴趣区间内具有很低的时-频域特性，说明第一序列和第二序列之间的低干扰性。

请参见图4，图4是本申请实施例提供的一种感知信号的处理装置的结构示意图，该感知信号的处理装置可以为图2所示实施例中的发射设备或者发射设备中的模块，该感知信号的处理装置40可以包括求解单元401、构造单元402和发射单元403，其中，各个单元的详细描述如下。

求解单元401，用于求解优化问题得到第一序列和第二序列；其中，所述优化问题为基于最小化两项函数之和的目标函数和恒模约束条件得到的，所述两项函数中的其中一项是由第一变量的自相关函数以及第二变量的自相关函数所构成的，所述两项函数中的另一项是由所述第一变量和所述第二变量的互相关函数所构成的；其中，所述第一序列为所述第一变量在所述优化问题中的解，所述第二序列为所述第二变量在所述优化问题中的解；

构造单元402，用于根据所述第一序列和所述第二序列构造目标序列；

发射单元403，用于发射所述目标序列；所述目标序列用于对目标对象进行感知。

在一种可能的实现方式中，所述构造单元402，具体用于：

根据普罗海特-苏-摩尔斯PTM序列对阿拉穆蒂Alamouti矩阵进行排列得到新矩阵，所述Alamouti矩阵为根据所述第一序列的反转复共轭和所述第二序列的反转复共轭构成的矩阵；

根据所述新矩阵确定目标序列，其中，所述目标序列包括第三序列和第四序列，所述第三序列为所述新矩阵的第一行，所述第四序列为所述新矩阵的第二行。

在一种可能的实现方式中，感知信号的处理装置40包括垂直极化方向的发射天线和水平极化方向的发射天线；所述发射单元，具体用于：

根据脉冲重复间隔依次通过所述垂直极化方向的发射天线发射所述第三序列；

根据脉冲重复间隔依次通过所述水平极化方向的发射天线发射所述第四序列。

在一种可能的实现方式中，所述优化问题为：

其中，所述C_x(k)表示所述第一变量x的第k个自相关函数，所述C_y(k)表示所述第二变量y的第k个自相关函数，所述C_xy(k)表示所述第一变量x和所述第二变量y的第k个互相关函数；所述L表示所述第一变量和所述第二变量的长度；所述x_k表示所述第一变量x的第k个码元，所述y_k表示所述第二变量的第k个码元；所述ω_a表示所述第一序列和所述第二序列的预设范围的限制条件，α表示预设的权重系数。

在一种可能的实现方式中，所述求解单元，具体用于：

通过对所述优化问题中所述ω_a的取值进行选择，求解所述优化问题得到在所述预设范围[-Z+1,...-1,1,...Z+1]内的所述第一序列和所述第二序列；其中，Z≤L。

需要说明的是，本申请实施例中所描述的感知信号的处理装置40中各功能单元的功能可参见上述图2中所述的方法实施例中S200至S202的相关描述，此处不再赘述。

请参见图5，图5是本申请实施例提供的另一种感知信号的处理装置的结构示意图，该感知信号的处理装置50可以为图5所示实施例中的接收设备或者接收设备中的模块，该感知信号的处理装置50可以包括接收单元501和匹配获取单元502，其中，各个单元的详细描述如下。

接收单元501，用于接收发送设备发送的目标序列；所述目标序列是根据第一序列和第二序列所构造的；所述第一序列和所述第二序列是通过求解优化问题所得到的；所述优化问题为基于最小化两项函数之和的目标函数和恒模约束条件得到的，所述两项函数中的其中一项是由第一变量的自相关函数以及第二变量的自相关函数所构成的，所述两项函数中的另一项是由所述第一变量和所述第二变量的互相关函数所构成的；其中，所述第一序列为所述第一变量在所述优化问题中的解，所述第二序列为所述第二变量在所述优化问题中的解；

匹配获取单元502，用于对所述目标序列进行匹配滤波得到匹配滤波结果，根据所述匹配滤波结果获取目标对象的感知信息。

在一种可能的实现方式中，所述感知信号的处理装置50包括垂直极化方向的接收天线和所述水平极化方向的接收天线；所述目标序列包括第三序列和第四序列，所述匹配单元，具体用于：根据脉冲重复间隔依次通过所述垂直极化方向的接收天线上的匹配滤波器组和所述水平极化方向的接收天线上的匹配滤波器组对所述第三序列和所述第四序列进行匹配滤波得到匹配滤波结果。

需要说明的是，本申请实施例中所描述的感知信号的处理装置50装置中各功能单元的功能可参见上述图3中所述的方法实施例中S203至S206的相关描述，此处不再赘述。

请参见图6，图6是本申请实施例提供的一种感知信号发射设备的示意图，该感知信号发射设备60包括处理器601、存储器602、发射双极化天线603。其中，处理器601包括目标序列产生子系统601b和发射子系统601a，处理器601、存储器602和发射双极化天线603通过604总线相互连接。

存储器602包括但不限于是随机存储记忆体(random access memory，RAM)、只读存储器(read-only memory，ROM)、可擦除可编程只读存储器(erasable programmableread only memory，EPROM)、或便携式只读存储器(compact disc read-only memory，CD-ROM)，该存储器602用于相关计算机程序及数据。

处理器601可以是一个或多个中央处理器(central processing unit，CPU)，在处理器601是一个CPU的情况下，该CPU可以是单核CPU，也可以是多核CPU。

处理器601读取存储器602中存储的计算机程序代码来执行如下操作：

求解优化问题得到第一序列和第二序列；其中，所述优化问题为基于最小化两项函数之和的目标函数和恒模约束条件得到的，所述两项函数中的其中一项是由第一变量的自相关函数以及第二变量的自相关函数所构成的，所述两项函数中的另一项是由所述第一变量和所述第二变量的互相关函数所构成的；其中，所述第一序列为所述第一变量在所述优化问题中的解，所述第二序列为所述第二变量在所述优化问题中的解；根据第一序列和第二构造目标序列。

发射双极化天线603包括水平极化方向的发射天线和垂直极化方向的发射天线，用于发射目标序列；所述目标序列用于对目标对象进行感知。

需要说明的是，本申请实施例中所描述的感知信号发射设备60中各功能单元的功能可参见上述图2中所述的方法实施例中的S200至S202相关描述，此处不再赘述。

请参见图7，图7是本申请实施例提供的一种感知信号接收设备的示意图，该感知信号接收设备70包括接收双极化天线701、处理器702以及存储器703。其中，处理器702包括接收子系统702a和处理子系统702b，处理器702、存储器703和接收双极化天线701通过总线704相互连接。

存储器703包括但不限于是随机存储记忆体(random access memory，RAM)、只读存储器(read-only memory，ROM)、可擦除可编程只读存储器(erasable programmableread only memory，EPROM)、或便携式只读存储器(compact disc read-only memory，CD-ROM)，该存储器703用于相关计算机程序及数据。通信接口803用于接收和发射数据。

处理器702可以是一个或多个中央处理器(central processing unit，CPU)，在处理器702是一个CPU的情况下，该CPU可以是单核CPU，也可以是多核CPU。

接收双极化天线701包括垂直极化方向的接收天线和水平极化方向的接收天线，用于接收感知信号发送设备60发送的目标序列；所述目标序列是根据第一序列和第二序列所构造的；所述第一序列和所述第二序列是通过求解优化问题所得到的；所述优化问题为基于最小化两项函数之和的目标函数和恒模约束条件得到的，所述两项函数中的其中一项是由第一变量的自相关函数以及第二变量的自相关函数所构成的，所述两项函数中的另一项是由所述第一变量和所述第二变量的互相关函数所构成的；其中，所述第一序列为所述第一变量在所述优化问题中的解，所述第二序列为所述第二变量在所述优化问题中的解。

处理器601读取存储器602中存储的计算机程序代码来执行如下操作：

对所述目标序列进行匹配滤波得到匹配滤波结果，根据所述匹配滤波结果获取目标对象的感知信息。

需要说明的是，本申请实施例中所描述的感知信号接收设备70中各功能单元的功能可参见上述图2中所述的方法实施例中的S203至S206的相关描述，此处不再赘述。

请参见图8，图8是本申请实施例提供的一种感知信号处理系统的示意图，感知信号处理系统80包括感知信号发射设备60和感知信号接收设备70。

需要说明的是，本申请实施例中所描述的感知信号处理系统90中的感知信号发射设备60中的功能可参见上述图2中所述的方法实施例中的S200至S202相关描述，本申请实施例中所描述的感知信号处理系统80中的感知信号接收设备70中各功能单元的功能可参见上述图2中所述的方法实施例中的202至S206的相关描述，此处不再赘述。

需要说明的是，对于前述的各方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本申请并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本申请，某些步骤可能可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本申请所必须的。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置，可通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如上述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。

上述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本申请各实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

上述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以为个人计算机、服务端或者网络设备等，具体可以是计算机设备中的处理器)执行本申请各个实施例上述方法的全部或部分步骤。其中，而前述的存储介质可包括：U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、只读存储器(Read-OnlyMemory，缩写：ROM)或者随机存取存储器(RandomAccessMemory，缩写：RAM)等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述，以上实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围。