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🔥 内容介绍
雷达技术作为一种远程探测手段，在现代交通管理、自动驾驶等领域发挥着至关重要的作用。其中，调频连续波(Frequency Modulated Continuous Wave, FMCW)雷达凭借其精确的距离和速度测量能力，成为车辆探测系统的理想选择。本文将深入探讨FMCW雷达技术在车辆距离和速度检测中的应用原理、优势以及面临的挑战。
FMCW雷达与传统的脉冲雷达不同，它发射的是频率线性调频的连续波信号，而非脉冲信号。该信号的频率随时间线性变化，通常采用锯齿波形式。发射信号与接收信号之间存在一个频率差，即差频，该差频的大小与目标的距离和速度密切相关。通过对差频信号进行处理，可以精确地提取目标的距离和速度信息。
一、距离测量原理
FMCW雷达的距离测量基于时间延迟的概念。发射信号到达目标后反射回雷达，由于目标距离的存在，接收信号相对于发射信号存在一个时间延迟。这个时间延迟与目标距离成正比。由于信号频率随时间线性变化，这个时间延迟在频域上表现为发射信号和接收信号之间的频率差，即差频。差频与目标距离的关系如下：
Δf = 2f<sub>m</sub>(v<sub>c</sub>/c)R
其中：
-
Δf 为差频
-
f<sub>m</sub> 为调频斜率 (频率变化率)
-
v<sub>c</sub> 为光速
-
c 为光速
-
R 为目标距离
从公式可以看出，通过测量差频Δf，结合已知的调频斜率f<sub>m</sub>和光速c，即可计算出目标的距离R。FMCW雷达通常采用混频器将发射信号和接收信号混合，得到差频信号，然后通过FFT (快速傅里叶变换)算法对差频信号进行频谱分析，从而精确地测量差频，进而计算目标距离。
二、速度测量原理
FMCW雷达的速度测量基于多普勒效应。当目标相对雷达运动时，接收信号的频率会发生多普勒频移。这个多普勒频移与目标的速度成正比。在FMCW雷达中，多普勒频移叠加在差频信号上，从而影响差频的测量结果。通过对差频信号进行进一步处理，可以分离出多普勒频移，进而计算目标的速度。
具体而言，可以使用多种方法提取多普勒频移。一种常用的方法是利用多个调频周期的数据进行处理。通过对不同调频周期内的差频信号进行平均，可以消除由于距离变化引起的差频波动，而多普勒频移则保留下来。另一种方法是采用更为复杂的信号处理算法，例如基于自相关函数或相位解缠绕技术的算法，以更精确地提取多普勒频移信息。 多普勒频移与径向速度的关系如下：
f<sub>d</sub> = 2v<sub>r</sub>f<sub>c</sub>/c
其中：
-
f<sub>d</sub> 为多普勒频移
-
v<sub>r</sub> 为目标径向速度
-
f<sub>c</sub> 为发射信号的中心频率
-
c 为光速
结合距离和速度测量，可以获得目标车辆的完整运动信息。
三、FMCW雷达在车辆检测中的优势
相比于传统的脉冲雷达，FMCW雷达在车辆距离和速度检测中具有以下优势：
-
高精度: FMCW雷达利用频率测量进行距离和速度的计算，频率测量的精度通常高于时间测量的精度，因此可以实现更高的距离和速度测量精度。
-
低功耗: FMCW雷达发射的是连续波信号，峰值功率较低，因此功耗相对较低，更适合在移动设备中使用。
-
抗干扰能力强: FMCW雷达的信号处理技术可以有效地抑制噪声和干扰，提高系统的抗干扰能力。
-
多目标探测能力: FMCW雷达可以同时探测多个目标，并对每个目标进行独立的距离和速度测量。
四、FMCW雷达在车辆检测中面临的挑战
尽管FMCW雷达具有诸多优势，但在车辆检测中也面临一些挑战：
-
多径效应: 在复杂的交通环境中，信号可能会发生多径传播，导致测量结果出现误差。需要采用先进的信号处理算法来抑制多径效应的影响。
-
杂波干扰: 雨雪、雾霾等天气条件以及周围环境中的反射物都会产生杂波，影响目标的检测和跟踪。需要采用有效的杂波抑制技术来提高系统的鲁棒性。
-
计算复杂度: FMCW雷达的信号处理算法相对复杂，需要较高的计算能力。在实时应用中，需要采用高效的算法和硬件平台来满足实时性要求。
五、结语
FMCW雷达技术在车辆距离和速度检测中具有显著的优势，并已成为自动驾驶和高级驾驶辅助系统(ADAS)的核心技术之一。随着技术的不断发展和进步，FMCW雷达在未来将发挥更重要的作用，推动智能交通和自动驾驶技术的快速发展。 未来研究方向将着重于提高抗干扰能力、降低计算复杂度以及进一步提升测量精度等方面。 通过结合其他传感器技术，例如摄像头和激光雷达，可以构建更完善的车辆感知系统，从而提高车辆行驶的安全性和可靠性。
📣 部分代码
clear all
clc;
%pkg load control % octave packages
%pkg load signal
%% Radar Specifications
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
% Frequency of operation = 77GHz
% Max Range = 200m
% Range Resolution = 1 m
% Max Velocity = 100 m/s
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
% Timestamp for running the displacement scenario for every sample on each
% chirp
t=linspace(0,Nd*Tchirp,Nr*Nd); %total time for samples
%Creating the vectors for Tx, Rx and Mix based on the total samples input.
Tx=zeros(1,length(t)); %transmitted signal
Rx1=zeros(1,length(t)); %received signal
Rx2=zeros(1,length(t)); %received signal
Rx3=zeros(1,length(t)); %received signal
Rx4=zeros(1,length(t)); %received signal
Rx_sum=zeros(1,length(t)); %received signal
S_int = zeros(1,length(t));
Mix = zeros(1,length(t)); %beat signal
%Similar vectors for range_covered and time delay.
r_t=zeros(1,length(t));
td=zeros(1,length(t));
r_t2=zeros(1,length(t));
td2=zeros(1,length(t));
counter = 3;
% white noise
noise_matrix = zeros(1,length(t));
y1 = wgn(1000,1,0);
%
figure
surf(doppler_axis,range_axis,abs(RDM));
ylabel("Uzaklık")
shading interp
view(0,90)
yyaxis right
plot(t,1024.^t,"k--")
axis tight
title("2-D FFT")
xlabel("Hız")
⛳️ 运行结果
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🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维
2.1 bp时序、回归预测和分类
2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类
2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类
2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测
2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类
2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类
2.14 PNN脉冲神经网络分类
2.15 模糊小波神经网络预测和分类
2.16 时序、回归预测和分类
2.17 时序、回归预测预测和分类
2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类
2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类
方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断
🌈图像处理方面
图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知
🌈 路径规划方面
旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻
🌈 无人机应用方面
无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划
🌈 通信方面
传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配
🌈 信号处理方面
信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测
🌈电力系统方面
微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电
🌈 元胞自动机方面
交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀
🌈 雷达方面
卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别
🌈 车间调度
零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP
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