基于多普勒连续波雷达原理的MATLAB测速程序

最新推荐文章于 2025-11-27 21:04:18 发布

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一、核心代码实现

%% 参数设置
c = 3e8;          % 光速 (m/s)
fc = 24e9;        % 载波频率 (Hz)
B = 40e6;         % 带宽 (Hz)
PRF = 1000;       % 脉冲重复频率 (Hz)
fs = 10e6;        % 采样率 (Hz)
T_chirp = 100e-6; % 单个chirp持续时间 (s)
N_samples = T_chirp * fs; % 每个chirp采样点数

%% 信号生成
t = linspace(0, T_chirp, N_samples); % 时间向量
tx_signal = exp(1j*2*pi*(fc*t + 0.5*B*t.^2/T_chirp)); % 线性调频信号

%% 模拟回波（含多普勒效应）
v_target = 30;    % 目标速度 (m/s)
lambda = c/fc;    % 波长 (m)
fd = 2*v_target/lambda; % 多普勒频移 (Hz)
delay = 2 * 100/(3e8); % 假设目标距离100m的延迟

rx_signal = exp(1j*2*pi*(fc*(t-delay) + 0.5*B*(t-delay).^2/T_chirp))...
           .* exp(1j*2*pi*fd*t); % 回波信号（含距离和速度）
rx_signal = rx_signal + 0.1*randn(size(t)); % 添加高斯噪声

%% 混频处理
mix_signal = tx_signal' .* conj(rx_signal); % 混频得到中频信号
ifft_signal = ifft(mix_signal); % 逆傅里叶变换

%% 频谱分析
N_fft = 1024; % FFT点数
P = fft(ifft_signal, N_fft); % 功率谱
f = (0:N_fft-1)*(fs/N_fft); % 频率轴

%% 速度计算
[~, idx] = max(abs(P(1:N_fft/2))); % 寻找峰值频率
measured_fd = f(idx); % 测量多普勒频移
measured_v = (measured_fd * lambda)/2; % 计算速度

%% 结果显示
fprintf('目标速度: %.2f m/s\n', measured_v);
figure;
subplot(2,1,1);
plot(t, real(rx_signal));
title('接收信号时域波形');
xlabel('时间 (s)');
ylabel('幅度');

subplot(2,1,2);
plot(f, abs(P));
title('频谱分析结果');
xlabel('频率 (Hz)');
ylabel('幅度');
xlim([0 10000]);

二、关键算法解析

1. 多普勒频移计算

fd=λ2v

λ：载波波长
v：目标径向速度

2. 混频处理原理

通过发射信号与接收信号的共轭相乘，消除载频分量，保留多普勒频移信息：

IF(t)=stx(t)⋅srx∗(t)

3. 噪声抑制策略

添加汉宁窗抑制频谱泄漏
使用相干积分提高信噪比

% 窗函数处理
window = hanning(N_samples);
rx_signal = rx_signal .* window';

三、扩展功能实现

1. 多目标检测（CFAR算法）

% 恒虚警率检测
window_size = 100;
guard_cells = 10;
scale_factor = 3;
cfar_pfa = 1e-4;

[~, cfar_idx] = cfar_detector(P, window_size, guard_cells, scale_factor, cfar_pfa);

2. 实时数据采集接口

% 串口数据读取（假设使用USB转串口）
s = serialport("COM3", 115200);
data = read(s, 1024, "uint8");
raw_signal = complex(data(1:2:end), data(2:2:end));

3. 动态参数调整

% 通过滑动条实时调整参数
s = uicontrol('Style','slider','Position',[20 20 200 20],...
              'Min',10,'Max',100,'Value',30,@(src,event) update_plot(src.Value));

function update_plot(v)
    global measured_v;
    measured_v = (v * lambda)/2;
    % 更新图形显示
end

四、性能优化

GPU加速：

% 使用并行计算工具箱
if canUseGPU
    rx_signal_gpu = gpuArray(rx_signal);
    P_gpu = fft(rx_signal_gpu, N_fft);
    P = gather(P_gpu);
end

多线程处理：

% 启动并行池
parpool('local',4);
parfor i = 1:N_chirps
    process_chirp(i);
end

内存优化：

% 预分配内存
data_buffer = complex(zeros(N_samples, N_chirps));

五、测试数据生成

% 生成仿真数据（含噪声）
t = linspace(0, T_chirp, N_samples);
true_v = 25; % 真实速度
fd = 2*true_v/lambda;
tx = exp(1j*2*pi*(fc*t + 0.5*B*t.^2/T_chirp));
rx = exp(1j*2*pi*(fc*(t-2 * 100/c) + 0.5*B*(t-2 * 100/c).^2/T_chirp))...
     .* exp(1j*2*pi*fd*t);
rx = rx + 0.05*randn(size(t)) + 1j*0.05*randn(size(t)); % 复噪声

六、结果验证方法

1.理论值对比：

error = abs(measured_v - true_v)/true_v * 100;
fprintf('测速误差: %.2f%%\n', error);

2.ROC曲线分析：

snr_range = 0:5:30;
pfa = 10.^(-snr_range/10);
det_prob = zeros(size(snr_range));

for i = 1:length(snr_range)
    det_prob(i) = detect_probability(snr_range(i));
end

semilogy(snr_range, det_prob, '-o');
xlabel('信噪比 (dB)');
ylabel('检测概率');