在雷达测速中,2DFFT可以用于处理雷达回波信号,将其从时域转换为频域。通过对雷达回波信号进行2DFFT处理,可以得到目标物体的速度信息和距离信息。这种方法可以帮助雷达系统实现对目标物体的高精度测速和距离测量。 从物理学角度来看,雷达测速原理基于多普勒效应和电磁波的相互作用。当电磁波与运动的目标物体相互作用时,会产生频率的变化
二、速度(又叫2D FFT,声明: 这里的速度,指径向速度) 毫米波测速,需要多普勒效应这件武器。换句话说,目标物体的速度,可由两个连续Chirp信号间测得的相位差获得。 因此,测速比测距离要麻烦一些,它会用到多个Chirp信号的频差和相差信息,测速时,一帧通常包含多个Chrip周期(如128个),它本质上是在做一个二维FFT,如...
在1D FFT 和2D FFT 后的雷达信号图如下: 在进行FFT过程中,需要对数据进行加窗函数。一般来说实际信号是有限长且连续的,当使用快速傅里叶变换时会将连续的信号截取一部分,然后再不断重复成无限长的信号从而方便进行处理,当频谱截取不当时,连续信号的边缘有可能会出现波形不连续的情况,这种情况会导致频谱泄漏的发生...
X= fftshift(fft2(x)); %2D FFT [m, n]= size(X); %size of FFT matrix theta_x= asind((-m/2:m/2-1)/(m/2)*sin(pi/2)); %angle axis theta_y= asind((-n/2:n/2-1)/(n/2)*sin(pi/2)); %angle axis [X_max, I]= max(abs(X(:))); % find max valueinFFT matrix ...
(1)对一帧信号做2D-FFT运算,得到距离-多普勒谱图RDM; (2)依据RTM,找到该帧对应的距离信息r,将此距离信息r对应到距离-多普勒谱图中,提取出距离r处对应的速度列向量,作为该帧信号的速度信息; (3)其余帧信号重复步骤(1)-(2),并进行时间域的累积,这里所谓的累积仍然是指时间轴拼接,由此即可获得DTM。
第二个FFT将生成一个范围多普勒图,如下图所示 第三个FFT将生成一个范围多普勒图,如下图所示 : 最后,对第二个FFT的输出执行CFAR处理以显示目标。 2D CFAR处理应该能够抑制噪声并分离 目标信号。输出应与演练中共享的图像匹配。 确定每个维度的训练单元数。同样,选择保护单元的数量。
M}的集合构成一个N×M的数据矩阵。因此，可以首先在快时间维度上对矩阵执行二维快速傅里叶变换（2DFFT...
从1可以看出chirp之间的相位变化仅取决于速度(与距离无关),之后经过对chirp进行2D-FFT处理之后,来确定相位变化,从而来确定速度。二维FFT的过程给出了距离速度图像,如图所示。 4、角度估计(波束合成技术(Beamforming)) 下图是一个均匀四天线的线性阵列,相邻天线的波程差(Δ)取决于到达角θ。
1.首先经过方位向FFT后,回波信号在 距离-多普勒域 的表达形式为 Rfa为距离徙动在 距离-多普勒域 的表示 Ks为RD域中的距离向调频斜率 定义距离徙动弯曲因子 与 距离失真因子 构造CS变换的相位函数 2.将回波信号与CS变换函数相处理: 处理过后距离向和方位向的相位产生了变化,并引入了相位残差 ...