【雷达信号处理】FMCW雷达发射信号、回波信号、混频、距离维FFT、速度维FFT建模Matlab仿真

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🔥 内容介绍

频率调制连续波 (FMCW) 雷达以其结构简单、成本低廉以及能够同时实现距离和速度测量等优点，在众多应用领域中得到广泛应用，例如自动驾驶、目标识别和环境监测等。本文将详细阐述FMCW雷达信号处理的关键环节，包括发射信号、回波信号、混频、距离维FFT和速度维FFT的建模过程，并深入探讨其背后的原理。

一、 FMCW雷达发射信号建模

FMCW雷达的发射信号是线性调频连续波，其瞬时频率随时间线性变化。其数学模型可以表示为：

二、 回波信号建模

当发射信号遇到目标后，一部分能量会反射回雷达接收机。假设目标距离雷达的距离为 𝑅R，相对速度为 𝑣v。则回波信号可以表示为：

​

三、 混频过程建模

为了提取目标的距离和速度信息，需要将接收到的回波信号与发射信号进行混频。通常采用单路混频方式，将回波信号与发射信号直接相乘：

四、 距离维FFT处理

对差频信号进行快速傅里叶变换 (FFT) 可以得到距离-频率谱。频谱中的峰值对应于不同的目标

五、 速度维FFT处理

为了获得目标的速度信息，需要对多个调频周期的差频信号进行FFT处理。将多个调频周期的差频信号排列成一个矩阵，然后对矩阵的每一列进行FFT，就可以得到速度-距离谱。谱中的峰值对应于不同目标的速度。频率与速度的关系为：

六、 总结

本文详细阐述了FMCW雷达信号处理的各个环节，从发射信号建模到最终获得速度-距离二维图像，并对每个步骤进行了数学推导和解释。 理解这些过程对于设计、优化和应用FMCW雷达系统至关重要。 未来研究方向可以着重于提高FMCW雷达的抗干扰能力、目标识别精度以及多目标跟踪性能，以满足日益增长的应用需求。 例如，可以研究基于压缩感知或深度学习的信号处理方法，以进一步提升FMCW雷达的性能。 此外，针对复杂环境下的信号处理，例如多径效应和杂波的影响，还需要更深入的研究。

📣 部分代码

endle_time=2.5e-6;          %空闲时间

vres=(c/fc)/(2*Nd*(Tchirp+endle_time));%速度分辨率

%% 用户自定义目标参数

r0 = rangeRes*90;  % 目标距离 rangeRes*距离通道号 距离通道号范围[1 256]

v0 = vres*5        % 目标速度 vres*速度通道号[1 128]

%%

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2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

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