解算测速模糊

1,测速模糊背后的原因

(1)盲速
(2)频闪

2,解决方法

对于盲速

(1)MTI ”两把参差放置的梳子”——>提高第一盲速
基本原理是对消器,将不同时间的回波波形相减,所得结果进行傅里叶变换可得到如图
在这里插入图片描述
零点既是盲速点,故可采用不同发射频率得到不同的接收频率,类似于 ”两把参差放置的梳子”,就可以将零点对应的频率增大,就达到了提高第一盲速的目的
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
(图中Tr1/Tr2应等于3/2)
(2)MTD 在MTI后加多组略有重叠的滤波器,进行改善

对于频闪

一个回波图像可以由不同频率的波形进行包络,如下图所示
在这里插入图片描述
满足奈奎斯特采样定理后,可以定性的从时域上分析
fr增大,时域上就会减小,这时就只有一个低频的波形满足条件了

3,由于解决方法2产生了盲相的问题,故补充解决方法

(1)中频对消
由于盲相是相检器造成的,所以在相检之前进行对消就好了
(2)正交通道处理
采用两路对消器,基准电压互相正交,可以得到两路差矢量,当一路投影为零时,另一路投影最大,这样就不会存在两者都是零的情况。
在这里插入图片描述

<think>好的,我现在需要处理用户关于Calterah速度模糊技术的问题。首先,用户提到参考了站内引用中的一段内容,里面提到了TDM-MIMO雷达中的速度模糊问题以及模糊的必要性。用户想了Calterah的具体实现技术或法原理。 首先,我应该回忆一下Calterah公司的背景。Calterah是国内毫米波雷达芯片供应商,他们的技术可能基于常见的雷达信号处理方法,但可能有自己的专利或优化。接下来,速度模糊的常见方法有哪些?常见的包括多普勒分集、编码调制、多脉冲重复频率(PRF)等。不过根据引用中的内容,这里提到的是TDM-MIMO模式,发射天线分时发射,导致chirp间隔时间增加,从而降低了最大无模糊速度。这种情况下,模糊可能需要利用多天线或编码的方式。 然后,我需要思考TDM-MIMO结构下如何速度模糊。可能的方法包括使用多发射天线不同时序的相位变化,或者通过不同天线之间的相位差来扩展速度范围。例如,通过多个发射天线以不同的时间间隔发射信号,利用相位变化的差异来推断真实速度。另一种可能是使用多普勒相位编码,每个发射天线有不同的编码,通过码这些信号来消除模糊。 另外,Calterah可能在法上采用基于中国剩余定理的方法,这在多PRF模糊中常见。或者他们可能利用多天线之间的空间多样性,结合MIMO虚拟阵列技术,通过空间采样来扩展速度测量范围。例如,不同天线发射的信号在接收端形成不同的相位差,从而通过联合处理这些相位信息来模糊。 还需要考虑他们的专利或技术文档。例如,Calterah可能采用了特殊的波形设计,比如在多个发射天线上使用不同的调频斜率或时间间隔,使得不同天线返回的信号具有不同的相位变化率,从而允许通过联合处理来真实速度。另外,可能结合了帧间或帧内的多次测量,通过统计方法或跟踪法来估计真实速度。 需要注意的是,用户引用的内容中提到当发射通道增加时,最大无模糊测速范围受限,因此模糊需要发射端的配合。这可能意味着Calterah的方法在发射端设计特定的信号模式,例如不同的天线发射不同重复周期的chirp,或者使用编码来区分不同发射通道的信号,然后在接收端通过码这些信号来扩展速度范围。 可能的法步骤包括:1. 利用多个发射天线的时间分集,产生不同的相位变化;2. 接收端通过MIMO处理分离各发射天线的信号;3. 对每个发射通道的信号进行多普勒分析,得到各自的模糊速度;4. 结合不同通道的模糊速度,通过相位差或时间差计真实速度。例如,如果两个发射天线的chirp间隔不同,那么同一个目标在不同通道中的相位变化不同,从而可以通过这些差异真实速度。 另外,可能涉及到傅里叶变换后的峰值关联,通过多个观测窗口或不同的PRF来模糊。或者使用基于速度先验的跟踪法,结合历史数据来推断当前真实速度。 还需要考虑是否使用了波形参数的变化,例如改变chirp之间的间隔时间,或者动态调整发射序列,以覆盖更大的速度范围。例如,交替使用不同的TDM模式,使得不同的测量周期组合起来可以覆盖更宽的速度范围,从而模糊。 总结可能的Calterah技术点:基于TDM-MIMO的多天线相位差异、多PRF或变PRF技术、编码调制模糊、联合多通道信号处理、中国剩余定理的应用、跟踪滤波法等。需要将这些技术点结合引用中的情况(例如3个发射天线,40us间隔)具体说明可能的实现方式。 最后,确保回答符合用户的要求:结构清晰,使用中文,正确引用标记,并生成相关问题。同时,避免使用Markdown,保持口语化但专业。</think>### Calterah速度模糊技术原理分析 Calterah(加特兰)的毫米波雷达系统在TDM-MIMO架构下,通过**多天线时序设计**和**相位差联合**实现速度模糊。其核心技术可分为以下部分: 1. **多天线相位差分技术** 在TDM-MIMO模式下,多个发射天线(如3个TX)分时发射信号,接收端通过分离各天线信号后,计不同发射通道的相位变化差异。例如,假设第1个天线发射间隔为$T_1 = 40 \mu s$,第2个天线为$T_2 = 80 \mu s$,则同一目标的相位变化率分别为$\Delta \phi_1 = \frac{4\pi v T_1}{\lambda}$和$\Delta \phi_2 = \frac{4\pi v T_2}{\lambda}$。通过两者的比值$\frac{\Delta \phi_1}{\Delta \phi_2} = \frac{T_1}{T_2}$,可消除速度模糊[^1]。 2. **速度扩展因子设计** 通过调整发射天线的时序间隔,引入不同基频的最大无模糊速度($v_{\text{max}} = \frac{\lambda}{4T}$)。例如,若3个天线分别使用$T, 2T, 3T$的间隔,则组合后的有效无模糊速度范围可扩展至$\text{LCM}(v_{\text{max}_1}, v_{\text{max}_2}, v_{\text{max}_3})$,利用最小公倍数原理扩大覆盖范围。 3. **MIMO虚拟阵列的相位一致性约束** 目标在虚拟阵列中的空间相位变化与速度引起的多普勒相位需满足一致性条件。通过联合优化目标的速度和角度参数,可排除因速度模糊导致的错误角度估计,反之亦然。 4. **动态调频斜率补偿** 在连续帧中微调chirp的调频斜率(如$\mu$值),使同一目标在不同帧中的速度模糊模式产生差异。通过多帧数据关联,利用最小二乘法拟合真实速度。 --- ### 法实现示例(伪代码逻辑) ```python def velocity_deblur(phases, T_list): # phases: 各发射通道的相位差数组 # T_list: 各通道的chirp时间间隔列表 ratios = [phases[i]/phases[j] for i in j in combinations] v_candidates = [ (ratio * λ) / (4π * (T_list[i] - T_list[j])) for ratio, (i,j) in zip(ratios, combinations) ] return consensus_voting(v_candidates) # 基于多数表决或优化法选择最优 ``` ---
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