FMCW

FMCW(Frequency Modulated Continuous Wave),即调频连续波。FMCW技术和脉冲雷达技术是两种在高精度雷达测距中使用的技术。其基本原理为,发射波为高频连续波,其频率随时间按照三角波规律变化。雷达接收的回波的频率与发射的频率变化规律相同,都是三角波规律,只是有一个时间差,利用这个微小的时间差可计算出目标距离。18KHZ-20KHZ
由于 它具有无距离盲区、高分辨率和低发射功率 等优点,近年来受到了人们的广泛关注。

最近在MobSys15'上 看到一篇文章title为:“Contactless Sleep Apnea Detection on SmartPhone” 利用把手机转换为Sonar来检测睡眠的文章。
利用FMCW来检测距离的一个实例:

 在呼吸的时候会有一个移动针对手机发出的声波:那么就会发生一个多普勒频偏:
          delay time 
 
frequency shift:(利用FFT得到frequency shift)
  
那么我们就能得到距离d了。

调频连续波(FMCW)雷达的原理为发送具有一定带宽、频率线性变化的连续信号,再对接收到的连续信号进行快速傅里叶变换,通过发送与接收信号的频率差来计算两个信号的时间差,最后与脉冲波雷达物位计一样,由时间差得到对应的距离值。FMCW雷达能够获取很高的精度,其精度主要取决于压控振荡器的线性度和温漂。

  FMcw 雷达通过发射频率调制的连续波信号,从回波信号中提取目标距离信息。FMcw分为线性调频和非线性调频(如正弦波调频)两种。使用非线性调频方式时,每个目标产生的差拍频率不唯一,一般只适用于单目标的场合,如雷达高度计等;线性调频方式适合于用FFT算法测量频率,应用最广。这种方式使每个目标产生的差拍信号都是单一频率,但其对线性调频的线性度要求很高,比较常用的调制波形是三角波和锯齿波,物位仪表常用锯齿波高频方式。FMCW 雷达发射和接收信号的原理如图2所示。


 图2中,实线为雷达天线发送信号ft;虚线为雷达接收信号fr;B为信号的带宽。发射信号的调频周期T要远大于目标最大回波时延td,即信号由天线发送经物料反射,再由天线接收所经的时间td比信号期T要小得多。发送信号和接收信号由于时延引起频率的变换它们的频率差就是差频信号,可用fif表示。显然差额信号fif的大小正比于天线与目标间的距离R,即:


 

### FMCW测速原理及实现方法 FMCW(Frequency Modulated Continuous Wave)测速技术的核心是通过分析目标反射信号与发射信号之间的频率差,结合多普勒效应来计算目标的速度。以下是FMCW测速的详细原理及其实现方法: #### 1. FMCW测速的基本原理 FMCW雷达发射的信号是一个线性调频连续波,其频率随时间呈线性变化。当目标处于运动状态时,反射信号的频率会因为多普勒效应而发生偏移。通过比较发射信号与接收信号之间的频率差,可以推导出目标的速度信息[^1]。 假设目标以速度 \(v\) 运动,FMCW雷达在调频周期内分别测量上升沿和下降沿的中频信号频率 \(f_u\) 和 \(f_d\)。根据公式: \[ v = \frac{c}{2f_cB} \cdot \frac{f_u - f_d}{T_m} \] 其中: - \(c\) 是光速; - \(f_c\) 是载波频率; - \(B\) 是信号带宽; - \(T_m\) 是调制周期。 通过上述公式,可以精确计算目标的相对速度[^3]。 #### 2. 实现方法 FMCW测速的实现主要依赖于以下步骤: - **信号发射**:FMCW雷达发射一个频率随时间线性变化的连续波信号。 - **信号接收**:接收目标反射回来的信号,并将其与本地参考信号进行混频处理,得到中频信号。 - **信号处理**:对中频信号进行快速傅里叶变换(FFT),提取频率分量,从而获得目标的距离和速度信息[^2]。 具体实现过程中,可以通过距离维FFT确定目标的位置,再通过速度维FFT提取目标的速度信息。对于多个目标的情况,可以通过分析不同的旋转向量来区分不同速度的目标[^4]。 ```python import numpy as np # 参数定义 c = 3e8 # 光速 (m/s) fc = 77e9 # 载波频率 (Hz) B = 4e9 # 信号带宽 (Hz) Tm = 5e-6 # 调制周期 (s) # 测速公式 def calculate_velocity(fu, fd): return (c / (2 * fc * B)) * (fu - fd) / Tm # 示例数据 fu = 1000 # 上升沿中频频率 (Hz) fd = 900 # 下降沿中频频率 (Hz) # 计算速度 velocity = calculate_velocity(fu, fd) print(f"目标速度: {velocity:.2f} m/s") ``` #### 3. 应用场景 FMCW测速技术广泛应用于自动驾驶、智能交通和工业自动化等领域。例如,在自动驾驶车辆中,FMCW雷达能够实时监测周围环境中的移动物体,提供高精度的速度和距离信息,从而保障行驶安全[^1]。 ---
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