TI单芯片毫米波雷达代码走读(二十二)—— 距离维CA-CFAR检测与目标统计

这篇博客介绍了TI单芯片毫米波雷达在距离维进行CFAR检测时的情况,对比了距离维与多普勒维CFAR的不同,如检测长度和噪声单元的选择。文章揭示了关键区别在于距离维CFAR不需要“wrap”处理,因距离都是正向且杂波分布特性。同时,博客讲解了目标统计过程,包括存储目标信息的结构体数组detObj2DRaw,以及仿真结果展示。

距离维CFAR检测的时候使用的是还是均值类算法:

        /* On the detected doppler line, CFAR search the range peak among numRangeBins samples */
        numDetObjPerCfar = mmwavelib_cfarCadB_SOGO(
                &obj->sumAbsRange[(detIdx1 & 0x1) * obj->numRangeBins],
                obj->cfarDetObjIndexBuf,
                obj->numRangeBins,
                obj->cliCfg->cfarCfgRange.averageMode,
                obj->cliCfg->cfarCfgRange.thresholdScale,
                obj->cliCfg->cfarCfgRange.noiseDivShift,
                obj->cliCfg->cfarCfgRange.guardLen,
                obj->cliCfg->cfarCfgRange.winLen);

mmwavelib_cfarCadB_SOGO()函数的源码位于:

### 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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