本文介绍了汽车雷达如何利用多普勒效应进行速度估计。通过调频连续波（FMCW）雷达，结合距离和多普勒频移信息，实现对目标车辆速度的精确探测。并探讨了FMCW雷达的信号处理过程，包括快时间与慢时间的傅里叶变换，生成距离-多普勒图。
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。
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 τ = （ 2 （ R ± v t ） / c ） \tau=（2（R\pm vt）/c） τ=（2（R±vt）/c），来回时间的不同造成了雷达接收回波信号的多普勒频移 f d = ( ± 2 v / λ ) f_d=(\pm2v/\lambda) fd=(±2v/λ)。多普勒频移与波长 λ \lambda λ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），以实现真实环境下多个目标的距离，速度信息的获取。
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 f c f_c f
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