TI单芯片毫米波雷达代码走读(十二)—— 多普勒维(2D)处理流程与数据获取

本文详细介绍了TI AWR1642单芯片毫米波雷达的2D处理流程,特别是多普勒维的处理。通过相参积累提升信噪比,获取目标速度信息。文章解析了数据处理过程,包括 DMA 循环、chirpCount 计数、相参积累和回波数据的存储。并展示了数据在不同维度的视图,为后续的2D处理步骤奠定了基础。

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从今天开始,我们进入第2维度(2D)——多普勒维(或者叫速度维)的雷达信号处理。看过我之前写的文章的读者应当已经知道了第1维度(1D)——距离维 指的是什么,那么第2维度是哪个维度呢?

我们先回顾一下《TI单芯片毫米波雷达1642demo代码走读(四)—— 数据流与乒乓操作》这篇文章,在这篇文章中,当1D处理全部结束以后,数据会汇总到radarCube中,如下图所示。

这个radarCube其实就是一个二维矩阵,列数为range bin的总数(本工程中数值为256)。上图中重复出现的绿1-黄2-蓝3-粉4为4个接收天线分别接收到的数据,代码走读(四)中我们讲过通过判定奇偶来把两个发射天线产生的回波数据分开存储在了radarCube中,上图中只显示了TX1,所以行数为4*N/2。

那么Doppler Bin的总数怎么算呢,每次发射都有2*4个回波产生,我们要把这8个回波分开来算多普勒频率,所以Doppler Bin的总数为N/2。

综上,距离维就是这个二

### TI 单芯片毫米波雷达代码解析文档教程 #### 获取开发资源 为了有效理解和解析TI单芯片毫米波雷达代码获取官方支持材料至关重要。可以从TI官方网站下载最新版本的毫米波雷达SDK[^1]。该软件开发套件包含了丰富的库文件、配置工具以及多个示例项目,这些对于深入学习非常有帮助。 #### 初步了解架构 通过专栏文章可以了解到,对毫米波雷达算法核心代码进行解读有助于快速理清软件脉络[^2]。这表明,在开始具体编码之前,先熟悉整个系统的高层次设计是非常有益处的。通常情况下,SDK会提供详细的API指南和技术手册来辅助开发者掌握基本概念和工作原理。 #### 探索实际应用案例 针对特定型号如IWR6843AOP,存在关于如何重构开箱即用Demo程序并实现不依赖命令行界面(CLI)操作的具体实例说明[^3]。这类实践型资料能够指导使用者修改现有功能或是创建自定义应用程序接口(API),从而更好地满足个性化需求。 #### 关键路径分析 在研究过程中,重点应该放在以下几个方面: - **数据处理流程**:理解传感器采集到的数据是如何被传输至主机处理器,并经过一系列运算最终形成有用信息的过程。 - **信号调制解调机制**:探究发射端产生的高频电磁波怎样携带目标物体的距离速度等参数返回给接收单元;反之亦然——接收到的信息又是怎么还原成原始物理量。 - **性能优化技巧**:探索提高系统效率的方法论,比如减少延迟时间、增强抗干扰能力等方面的技术细节。 ```c++ // 示例C++代码片段展示了一个简单的距离测量函数 float calculateDistance(float timeOfFlight, float speedOfLight){ return (timeOfFlight * speedOfLight)/2; } ```
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