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

最新推荐文章于 2023-12-23 21:58:59 发布
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分类专栏： TI毫米波雷达代码走读 文章标签： 雷达 毫米波 自动驾驶 AWR1642
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/lightninghenry/article/details/108663797
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。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

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

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TI单芯片毫米波雷达代码走读（十五）—— 多普勒维（2D）处理之雷达参数与MATLAB仿真
lightninghenry的博客
10-14 6794
我们进入2D处理之前有几个雷达参数要知道，先回顾一下《TI单芯片毫米波雷达代码走读（八）—— 距离维（1D）处理之雷达参数》，由于2D处理要检测动目标，我们把配置参数重新修改如下图所示： 主要调整了最大速度和速度分辨率，得到新的.cfg文件如下： % *************************************************************** % Created for SDK ver:02.00 % Created using Visualizer ver:3.
TI单芯片毫米波雷达代码走读（十九）—— 多普勒维CA-CFAR检测之雷达参数与数据获取
lightninghenry的博客
12-08 5208
我们先来看下CA-CFAR的一些参数，这些参数还是从上位机配置的，如下图所示，在Plots标签页的右下方。 从图中可以看出可以设置不少东西，静态杂波滤除我们之前讲过了，勾选上，这个功能就会有了。 这次我们主要看的是两个阈值，一个是距离维的CFAR阈值，一个是多普勒维的CFAR阈值，默认值都是15dB。 我们还是打开之前的.cfg文件： % *************************************************************** % Created for
【雷达信号处理】脉冲多普勒PD及其MATLAB实现
qq_43485394的博客
03-15 2万+
这是目录1 原理介绍1.1 脉冲多普勒过程1.2 信号模型1.3 PD的实现 1 原理介绍 1.1 脉冲多普勒过程 我们用脉冲多普勒处理回波信号，目的是测量径向速度，提高信杂比和噪声比。 脉冲多普勒（pulse doppler, PD）处理是多普勒处理的第二大类。在MTI处理中，快时间/慢时间数据矩阵在慢时间维度中经过高通滤波，产生一个新的快时间/慢时间数据序列，其中杂波分量已被衰减。 下图说明了PD处理的原理。 下图显示了计算每个慢时间行数据的离散傅里叶变换（DFT）的每个慢时间行的频谱分析。 因此，PD
毫米波雷达基本原理，多普勒效应技术，你知道多少？
qq_39363222的博客
12-09 996
毫米波雷达基本原理，多普勒效应技术
毫米波雷达图解算法原理（基于TI雷达）
weixin_45830602的博客
09-21 1万+
图解讲解了TI雷达原始数据到准备数据再到数据处理的过程。
TI毫米波雷达
实习生的博客
11-23 1063
TI毫米波雷达 距离 距离测量 RX线性调频是TX线性调频脉冲的延时版本。所以初始相位角是一样的，之后跟随时间的变化。 时间为： τ=2dc\tau = \frac{2d}{c}τ=c2d​ ，IF信号的初始相位为TX和RX相位差。其中ϕ0=ω×τ\phi_0 = \omega \times \tau ϕ0​=ω×τ ，ω=2πfc\omega = 2\pi f_cω=2πfc​ 则ϕ0=2πfcτ(1)\phi_0 = 2\pi f_c \tau \tag{1}ϕ0​=2πfc​τ(1) f
TI单芯片毫米波雷达代码走读（十四）—— 多普勒维（2D）处理之静态杂波滤除
lightninghenry的博客
10-13 5463
本期要看的代码如下： inpDoppFftBuf = (cmplx16ReIm_t *) &obj->dstPingPong[pingPongId(pingPongIdx) * obj->numDopplerBins]; if (obj->cliCfg->clutterRemovalCfg.enabled) { uint32_t sumVal[2];
TI单芯片毫米波雷达1642代码走读（〇）——总纲
lightninghenry的博客
11-06 3万+
前言 近年来，自动驾驶行业发展如火如荼，雷达技术也逐渐从军工封闭圈走向了开放的市场。 毫米波雷达具有全天候探测能力，特别是在雨雪雾天气以及夜间都能可靠工作，并且探测距离相对其他车载传感器非常远，对运动目标非常敏感，价格还低廉，这些特性都使其成为自动驾驶感知层面不可或缺的一环。 现如今的雷达已经不仅仅局限于测距测速测角等传统的功能，雷达技术正在从感知走向认知、从宽带走向超宽带、从二维走向三维四维、从相控阵走向数字阵列、从单通道走向MIMO、从独立工作走向分布式协同、从分立组件走向射频数字一体化。MIMO
【TI毫米波雷达】DCA1000EVM+mmWave Studio数据采集的MIMO模式设置（多天线发射工作模式）
Mike Zhou的博客
07-13 7066
【TI毫米波雷达】DCA1000EVM+mmWave Studio数据采集的MIMO模式设置（多天线发射工作模式）
【Radar】TI毫米波传感器基础知识
xyz_
05-15 7305
文章目录1.介绍2.距离测量原理3.距离分辨率4.速度测量两个线性调频脉冲进行速度测量同一个距离的多个物体的速度测量速度分辨率5.角度测量角度估算最大角视场 1.介绍 毫米波 (mmWave) 是一类使用短波长电磁波的特殊雷达技术 雷达系统发射的电磁波信号被其发射路径上的物体阻挡继而会发生反射。通过捕捉反射的信号，雷达系统可以确定物体的距离、速度和角度 工作频率为 76–81GHz（对应波长约为...
TI 代码中 RadarCube 到底在哪里定义的。
matt11111的博客
06-06 838
大多数能找到的文章就是贴了上面的图，说这是一个二维数据， 但是在TI 代码中其实是找不到Radarcube 的数据的定义的。 TI 代码在数据结构上真是一糟糕， 写一个Radarcude[TX No][Attana No][chirp index] 的数组会让整个代码的易读性上升一个Level 这里包括所有的DMA操作，直接引用Radarcube 多直接，不停的在HighLevel的函数里写硬件通道配置，真是头大。反人性的代码。 比如下面这个rdarcubeaddr写成这样让人看的是绝望。还没注释。..
【TI毫米波雷达】IWR6843AOPEVM-G的DCA1000EVM模式配置及避坑（官方手册有误）
Mike Zhou的博客
05-26 3654
【TI毫米波雷达】IWR6843AOPEVM-G的DCA1000EVM模式配置及避坑（官方手册有误）
论文阅读：RADDet: Range-Azimuth-Doppler based Radar Object Detectionfor Dynamic Road Users
qq_46460131的博客
05-07 1462
在VGG [16]和ResNet [8]上进行了多次尝试，尝试不同的输出大小，例如（8,8），（16,16）和（32,32）。对不同骨干网络在3D和2D检测任务中进行系统比较的结果进行总结,除了使用的模型之外，还对自注意力层进行了探索，并发现它们在目标检测中具有很大潜力。首先，第三维度的输出大小，即多普勒维度，使用与其他维度相同的步幅计算。多种因素可能导致注释中的错误，例如由于传感器噪声而导致的雷达实例提取中的错误，立体相机深度估计中的错误以及Mask-RCNN [25]预测中的错误。
【雷达原理】雷达测速原理及实现方法
总结论文中的算法并给出论文的复现代码
12-23 1万+
首先，从雷达测速的基本原理出发，讲解了多普勒频率的概念，并推导了与测速相关的公式；其次，利用FFT实现MTD技术，完成了目标速度的计算；最后，模拟目标信号进行仿真验证，并附上MATLAB仿真代码。
信号处理之CFAR恒虚警检测
wangjie36的博客
04-19 1万+
恒虚警检测器首先对输入的噪声进行处理后确定一个门限，将此门限与输入端信号相比，如输入端信号超过了此门限，则判为有目标，否则，判为无目标。一般信号由信号源发出，在传播的过程中受到各种干扰，到达接收机后经过处理，输出到检测器，然后检测器根据适当的准则对输入的信号做出判决。雷达干扰包括接收机内部的热噪声，杂波剔除起始是M，杂波剔除结束是N，如果N≥M，表示的是杂波剔除范围[M,N];如果N＜M，表示的是杂波剔除范围[0,N]∪[M,ABINS]，其中ABINS是多普勒维的最大值。多普勒维检测波门的格式
TI单芯片毫米波雷达代码解析及MATLAB仿真——多普勒处理与控制算法
SbGenius的博客
09-17 933
综上所述，本文介绍了TI单芯片毫米波雷达的代码解析，并讨论了多普勒处理中的雷达参数以及如何使用MATLAB进行仿真。在本文中，我们将深入了解TI（德州仪器）单芯片毫米波雷达的代码，并探讨多普勒处理中的雷达参数以及如何使用MATLAB进行仿真。您可以根据实际需求进行雷达参数的配置，并在主循环中执行雷达数据采集和处理的代码。通过修改代码中的多普勒频率、采样率等参数，您可以进行不同场景下的仿真实验，并观察多普勒效应对信号的影响以及速度的计算结果。多普勒频率：多普勒频率是由目标物体的速度引起的频率偏移。
TI单芯片毫米波雷达代码走读（十）—— 距离维（1D）FFT
lightninghenry的博客
08-24 9130
上一期我们用MATLAB对加窗后的距离维数据进行了FFT处理看到了目标和目标距离，这一期我们看看C代码是如何做FFT的，回顾一下1D处理的函数代码： /** * @b Description * @n * Interchirp processing. It is executed per chirp event, after ADC * buffer is filled with chirp samples. * * @retval * Not Applica
【雷达仿真 | FMCW TDMA-MIMO毫米波雷达信号处理仿真（可修改为DDMA-MIMO）】
【调皮连续波】雷达技术领域知识博主
10-31 1万+
1、FMCW叫做调频连续波，调频连续波有步进调频连续波（SFMCW）、线性调频连续波（LFMCW），以及其他非线性调频连续波。LFMCW有锯齿波和三角波等等；锯齿波有恒定调制周期的锯齿波和非恒定周期的锯齿波。Introduction to mmwave sensing:FMCW radars.pdf和The fundamentals of millimeter wave sensors。2、MIMO是多输入多输出（Multiple input Multiple output），也就是多发多收。
距离多普勒谱（RD谱）绘制方法及理解
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mddh_123的博客
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RD谱是信号处理领域常用的图形。原始信号往往是一维时域序列，如何将其二维化，并进行变换生成RD谱呢？由于刚刚接触，查阅了网络上、老师手里的资料，发现RD谱的绘制方法并不统一，有些存在一定问题。在此，将心得体会记录下来。
TI单芯片毫米波雷达代码走读
最新发布
02-18
### 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单芯片毫米波雷达的代码，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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