Automotive radar 信号处理 第2课 速度估计

之前我们对automotive radar中的距离估计的原理进行了介绍,然后我们进入下一个基本问题,速度估计

Automotive radar是根据多普勒效应对目标的速度进行估计的。

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假设现在有两辆汽车,其中一辆汽车在另一辆汽车的前方以不同的行驶速度相对运动着,此时雷达反射回波的来回时间

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来回时间的不同造成了雷达接收回波信号的多普勒频移

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多普勒频移与波长成反比,其符号的正负则给出了目标物体在运动的过程中远离,靠近雷达的运动状态。

之前在距离估计的问题中,有提到一个问题:

未经调制的调制的连续波信号不能用于距离估计

也就是说,连续波(CW)雷达虽然可以用于探测多普勒频移,但是不能有效的给出目标的位置信息。因此,在下面的讨论和仿真结果中,我们采用了调频连续波(FMCW),以实现真实环境下对多个目标距离,速度信息的获取。

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FMCW雷达利用周期的宽带调频脉冲信号,脉冲信号的角频率随时间线性增加。当已知载频fc以及FM的调制变量K,可以得到一个FMCW脉冲,用公式表示为:

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该脉冲回波由发射信号混频后得到了一个低频的差拍信号,其频率给出了目标的距离信息。然后构造P个这样的连续的脉冲,此时,得到的脉冲信号如图中所示,可以看到,这样的接收信号存在于两个时间维度中,其中慢时间(Slow Time)对应为p个脉冲,n表示快时间(Fast Time)中每一个脉冲信号的下标,对应为采样频率为fs时,在时间T内采得的N个样本。

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若不考虑发射回波信号的失真,对于单个目标,可以给出FMCW雷达对于该目标在两个时间维度上的接收信号为:

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因此,我们可以对以上的接收信号在快时间(Fast Time)维度利用离散傅里叶变换得到差拍频率

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这一步也被称作距离变换,然后在慢时间(Slow Time)上,按列对每一个距离门做第二次傅里叶变换,此时可以得到如图所示的一个距离-多普勒图,实际应用中,可以通过2D-FFT得到距离-多普勒图。

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下次有空接着讲Automotive radar中的基本估计问题中的方位估计。

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