【雷达】TDM-FMCW-MIMO 雷达信号处理链【附MATLAB代码】

作品简介
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注:本文为参考文章~代码为对其部分内容进行复现~

摘要

该项目是 ADAS 汽车 TDM FMCW MIMO 雷达系统基本信号处理链的实现。人们越来越关注虚拟阵列的概念及其在提高角度分辨率中的作用。


系统设置

建模的雷达系统是均匀线性阵列 (ULA),具有以下特性:

  • 发射机:
  • 峰值功率:0.001 瓦
  • 增益 : 36 dB
  • 接收器前置放大器
  • 增益: 40 dB
  • 噪声系数: 4.5 dB

Radar 系统配置如下:

  • 工作频率 (GHz):77
  • 最大目标范围 (m):200
  • 范围分辨率 (m):1
  • 最大目标速度 (km/h):230
  • 扫描时间(微秒):7.33
  • 扫描带宽 (MHz):150
  • 最大拍频:(MHz) 27.30

注意: 仅对主要组件进行建模,并省略其他组件 (如耦合器和混合器) 的效果。此外,假设天线是各向同性的。

上扫描线性 FMCW 信号

在相干 MIMO 雷达系统中,发射阵列的每个天线都发射一个正交波形。由于这种正交性,可以在接收阵列处恢复传输的信号。然后,可以将对应于每个正交波形的物理接收阵列上的测量值堆叠起来,形成虚拟阵列的测量值。

下图显示了物理阵列与虚拟阵列的双向模式的等效性:

请注意,由于发射阵列中的每个元件都是独立辐射的,因此没有发射波束形成,因此发射模式很宽,覆盖了较大的视场 (FOV)。这允许同时照亮 FOV 中的所有目标。然后,接收阵列可以生成多个波束来处理所有目标回波。与需要连续扫描以覆盖整个视场的传统相控阵雷达相比,这是 MIMO 雷达在需要快速反应时间的应用方面的另一个优势。

时分多路复用 (TDM) 是在发射信道之间实现正交性的一种方法。

距离多普勒处理


对 Data Cube 进行切片以选择一个 transmit-receive 对,并应用 2D FFT 以生成以下距离多普勒图:


到达方向 (DOA) 估计


使用从距离多普勒图推导出的手动阈值进行检测。之后,提取目标的范围切割以进行进一步的空间处理。

以下是 beamscanner 算法生成的两个目标的 DOA 估计值:


MATLAB仿真结果

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