大話FMCW雷達之區域檢測原理?mp.weixin.qq.com

除了在我們熟知的汽車上，FMCW雷達在我們的日常中，還有許多地方可以應用到。

今天就先講一個最簡單的應用-檢測障礙。比如開車門的時候可以注意到周圍的環境是否存在障礙，類似電線桿，墻壁，其他的車輛等等。

這樣的應用確實簡單，但是應用的范圍也確實廣泛，只需要愛發現的你找到需要他的地方。

下面步入正題，首先簡單介紹下FMCW的原理，后面具體講一講這樣的應用需要的算法處理流程是什么樣子的。

下面的這個圖給出了一個一個TX和一個RX的FMCW雷達系統框圖。產生的線性調頻信號，也就是常說的“Chirp”經TX發射出去后，打到目標后回波信號又被RX接收，混頻得到了中頻IF信號，再經ADC后就得到了我們需要的原始數據。

使用Chirp序列得到的在快時間維和慢時間維分別做FFT，也就是2D-FFT就可以得到物體的距離和速度信息。

下面給出了一般進行障礙檢測的基本算法流程。

首先對ADC數據進行2D-FFT處理，利用這一步，獲取物體的距離和速度信息。然后對多個通道的2D-FFT結果進行非相干累加，就可以得到所謂的RDM(Range Doppler Map)，檢測障礙就需要找到障礙，在這里我們通過檢測算法，從RDM中找出存在的障礙。最簡單的檢測算法用CFAR-CA就可以，再復雜一點的用CFAR-OS也行，要是還覺得不夠過癮，各種組合，各種改進，新的檢測算法就屬于你。找到了障礙，下一步就需要知道障礙在什么方向，也就是要測角了。天線簡單了就用一般的測角方法，如果覺得這樣無法滿足的話，就用MIMO，可以改善一下角度估計，什么DBF，FFT，MUSIC任由你選擇。如果想知道障礙在空間中的位置，就再測個俯仰角。

經過上面這么一折騰，這里我們已經可以得到包含了目標距離-速度-角度信息的objList，根據onjList即可判斷區域內是否存在障礙。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的music算法原理_大话FMCW雷达之区域检测原理的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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