49、智能传感器系统信号处理与自适应波束形成

智能传感器系统信号处理与自适应波束形成

在智能传感器系统的信号处理领域，有多种技术和方法可用于实现精确的目标检测、定位和成像。本文将介绍直接序列扩频技术、调频连续波（FMCW）技术以及相关的自适应波束形成方法，并结合MATLAB示例进行详细说明。

1. 直接序列扩频技术与多径问题

直接序列扩频技术可用于解决相干多径问题。然而，长最大长度序列（MLS）的相关性对传播时间的波动非常敏感，这会导致序列在时间上被压缩或拉伸。由于风的湍流，这种敏感性限制了户外声学应用中可使用的序列长度。此外，在进行相关运算时，必须考虑多普勒压缩/扩展，以保持序列的对齐。不过，借助快速处理器，这一难题可以转化为一项优势，即通过找到维持同步所需的序列调整，利用声学扩频信号来测量湍流。

2. FMCW技术及其原理

FMCW信号具有将发射信号集中在窄带内以提供高信噪比（SNR）的优势，并且可以精确地在频率上扫描信号，从而测量发射波束中多个反射器的传播时间。频率扫描（即线性调频）不一定是线性的，但在扫描周期内必须精确已知且单调。单调意味着扫描中的每个频率在扫描周期内仅出现一次。

2.1 线性调频信号的定义

线性调频信号的频率可以表示为：
[f_c(t) = f_1 + \beta t; \beta = \frac{f_2 - f_1}{T}]
其中，频率在时间 $T$ 秒内以恒定速率从 $f_1$ Hz 扫描到 $f_2$ Hz。为了在正弦信号中实现这种调频，调频信号需要进行缩放，使得相位的时间导数等于上式。发射信号可以表示为：
[x(t) = A \cos\left[2\pi\left(f_1t + \frac{\b