图4 使用 2D-FFT 进行检测:3 m 处的移动目标,5 m 处的静态目标 In the upper part the time domain signal and the logarithmic FFT amplitude of each ramp is shown, while the detected targets can be seen in the lower part. There’s the logarithmic amplitude of the doppler spectrum shown where...
两个物体与雷达等距,速度相同时,通过N个接收天线测量到达角,对回波做angle-FFT进行相位解析,w1, w2为各物体对应连续线性调频信号的相位差 angle-fft:对对应于2D-FFT峰值的相量序列进行FFT,解析这两个对象,这称为角度FFT。这个FTT是从接收天线的维度展开的。 各目标角度: 角度分辨率 角度分辨率(θRes)是两个对象...
最近在FMCW成像中有一些疑惑,根据我对FMCW的理解,当用DCA1000采集到数据之后,根据他的数据格式,可以将bin文件成功转换为一个四行多列的数组,每一行是一个通道获取到的数据。将他进行合适的排列之后,进行二维FFT(距离FFT和多普勒FFT),可以得到目标的距离和速度。再将多个接受天线得到的数据的2D-FFT的峰值进行角度FFT...
首先对ADC数据进行2D-FFT处理,利用这一步,获取物体的距离和速度信息。然后对多个通道的2D-FFT结果进行非相干累加,就可以得到所谓的RDM(Range Doppler Map),检测障碍就需要找到障碍,在这里我们通过检测算法,从RDM中找出存在的障碍。最简单的检测算法用CFAR-CA就可以,再复杂一点的用CFAR-OS也行,要是还觉得不够过瘾,...
首先生成一个三维的DataCube,然后每个CPI做一次2D-FFT就OK了,没啥难度,顶多就是数据组成或者格式,理解起来有些麻烦,不过这都不是核心难题。 RDC = reshape(cat(3,mixed{:}),numADC,numChirps*numCPI,numRX*numTX); % radar data cubeRDMs = zeros(numADC,numChirps,numTX*numRX,numCPI);for i = 1:...
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。
程序中的成像算法较为简单,首先是对数据进行二维FFT,再对匹配滤波器进行二维FFT,频域相乘后进行二维IFFT即可获得恢复的图像。 这套系统架设情况如下: 程序对原始数据的成像结果如下: 更多成像场景与成像结果: 上图与下图可以看出,这是2个2D图像,也就是在不同的距离向上有目标,而图中只给出了2个距离上的切片,因...
如上所述,对接收到的信号进行采样以进行处理。第一步是执行 FFT(快速傅里叶变换),使每个样本对应...
图10介绍了一种实现手势识别应用的信号处理链路。首先,器件对每帧中通过发射chirps信号收集的ADC数据实施2D FFT。这样可以解析出场景中的距离和多普勒信息。然后,计算出每个RX天线(或者每个虚拟天线,此时雷达工作在MIMO模式)对应的2D FFT。利用天线间2D FFT的非相干累积形成一幅距离-多普勒热点图。
首先在对ADC数据进行2D FFT处理,求出目标的距离和速度信息。然后对各个接收通道的2D FFT结果做非相干累加处理,经过天线维的处理后,得到RDM(Range Doppler Matrix)。 下一步提取RDM数据中的特征信息,常见的特征提取方法主要有以下的几种,一种是利用机器学习算法,对特征进行分类。另外一种是利用特殊手势动作的逻辑判断...