当前位置:网站首页>毫米波雷达基础概念学习
毫米波雷达基础概念学习
2022-08-10 05:30:00 【ensdio】
有一说一,我第一次接触到毫米波雷达时候也是很头疼,但是一段时间后,感觉慢慢理解了。
我看的学习视频是
毫米波雷达培训基础教程
下面是我的学习总结:
文中用到的图都来自于TI公司的“毫米波基础知识”PDF.
FMCW的介绍
FMCW(调频连续波)是一种特殊的毫米波技术,它的核心是一种称为线性调频连续脉冲的信号。FMCW雷达连续发射调频信号,以测量距离以及角度和速度。

混频
接收信号和发射信号进行混频,𝑥out = sin((𝜔1 - 𝜔2) 𝑡 + (𝛷1 - 𝛷2))
距离的测量
𝜏 = 2𝑑/𝑐
d为距离,𝜏为时延,c为光速
傅里叶变换
分离不同的单音,傅里叶变换处理将会产生一个具有不同的分离峰值的频谱,每个峰值表示在特定距离处存在物体。

距离分辨率
这是分辨两个及以上物体的能力。距离分辨率是辨别两个或更多物体的能力。当两个物体靠近到某个位置时,雷达系统将不再能够将二者区分开物体。傅里叶变换理论指出,通过延长IF信号,可以提高分辨率。
不同距离下的物体的速度测量
为了测量速度,FMCW雷达会发射两个间隔Tc的线性调频脉冲。每个反射的线性调频脉冲通过FFT加以处理,以便检测物体的距离(距离FFT)。对应于每个线性调频脉冲的距离FFT将在同一位置出现峰值,但相位不同。该测得的相位差对应于速度为vTc的物体的移动。

使用位于同一距离处的多个物体进行的速度测量


速度分辨率


角度估计
又称到达角估计,一些基础算法有MUSIC算法和ESPRIT算法。
边栏推荐
- 大咖说·对话生态|当Confluent遇见云:实时流动的数据更有价值
- 常用工具系列 - 常用正则表达式
- 基本比例尺标准分幅编号流程
- 每周推荐短视频:探索AI的应用边界
- Pony语言学习(六):Struct, Type Alias, Type Expressions
- AVL树的插入--旋转笔记
- FPGA engineer interview questions collection 11~20
- Practical skills 19: Several postures of List to Map List
- CSDN Markdown 之我见代码块 | CSDN编辑器测评
- FPGA engineer interview questions collection 1~10
猜你喜欢

【静态代理】

自适应空间特征融合( adaptively spatial feature fusion)一种基于数据驱动的金字塔特征融合策略

What are the common commands of mysql
![[Thesis Notes] Prototypical Contrast Adaptation for Domain Adaptive Semantic Segmentation](/img/ac/51c2b2e4efed822f110d6963308eef.png)
[Thesis Notes] Prototypical Contrast Adaptation for Domain Adaptive Semantic Segmentation

论文精度 —— 2016 CVPR 《Context Encoders: Feature Learning by Inpainting》

How to improve product quality from the code layer

网安超基础一周目

实战小技巧19:List转Map List的几种姿势

Jenkins 如何玩转接口自动化测试?

Qiskit学习笔记(三)
随机推荐
scikit-learn机器学习 读书笔记(一)
图纸怎么折?(A0,A1,A2,A3の图纸如何折成A4大小)
Pony语言学习(九)——泛型与模式匹配(终章)
深度学习模型训练前的必做工作:总览模型信息
matlab中的常用的类型转换
SSM框架整合实例
Important transformation and upgrading
文章复现:超分辨率网络-VDSR
MongoDB 基础了解(一)
速刷正则表达式一周目(上)
FPGA engineer interview questions collection 1~10
接口文档进化图鉴,有些古早接口文档工具,你可能都没用过
AVL tree insertion--rotation notes
PCL点云滤波
手把手带你写嵌入式物联网的第一个项目
How does Jenkins play with interface automation testing?
Joomla vulnerability reproduced
使用Tenserboard可视化深度学习训练过程
文章复现:SRCNN
FPGA engineer interview questions collection 21~30