毫米波雷达学习（四）——系统设计讨论
系列文章目录
毫米波雷达学习（一）——范围估计
毫米波雷达学习（二）——IF信号相位
毫米波雷达学习（三）——速度估计
毫米波雷达学习（四）——系统设计讨论
毫米波雷达学习（五）——角度估计
文章目录
- 系列文章目录
- 简介
- 回顾
- 设计一个满足条件的帧
- 信号强度的决定性因素
简介
前面我们已经学习力范围估计、IF信号相位、速度估计三个部分，我们学会了使用FFT，并通过一个帧中的后续线性调频脉冲上执行多普勒FFT。这一篇文章我们对信息进行整合，回顾距离、速度估算的信号处理流程，并设计一个发射信号满足一下指定要求。了解雷达距离方程。
回顾
由上图可以看出，我们每一个Tc时间内采集的ADC样本都可以存储在矩阵的行，实现可视化，每一行都与唯一的线性调频脉冲相对应，对每一行都执行距离FFT，结果如下图。
注意：X轴代表距离FFT对应频率，但是由于距离和IF频率成比例，此处绘制为等距离轴
我们发现第三列和第八列都有物体，这是执行距离FFT，执行完之后再使用多普勒FFT，结果如下图：
横坐标是距离，纵坐标是速度（其实这里本来应该是与多普勒FFT对应的离散角频率，由于离散角频率和速度成正比，因此此处等效为速度，所以这里的速度也不是连续的，对应的是每一个速度序列），从图上清楚地看见在第三列有两个速度不同的物体。
这种先执行距离FFT再执行多普勒FFT的整个过程称为2D-FFT（二维FFT）
由于FMCWRADAR实现中，每个线性调频脉冲的ADC数据变得可用时以内联的方式执行距离FFT，所以可以将每个线性调频脉冲的ADC数据看作在DSP处接收，再DSP执行多普勒FFT，并将距离FFT存储在存储器中。所以需要确保系统存储器容量是充足的。
设计一个满足条件的帧
当我们获得了距离分辨率、最大距离、速度分辨率、最大速度时
由以上公式可知，在Vmax确定的情况下，算出Tc结果。
同样的，dres确定的时候，可以直接求出带宽B。
知道Tc和B之后，就可以求出斜率S。
接下来一帧的持续时间仅取决于速度分辨率，也就是可以得到Tf的值了
由于实际情况没有这么理想，达到线性调频脉冲参数的过程要多更多步骤，例如在最大IF带宽和所需最大距离的乘积成正比，因此，需要在斜率和最大距离之间进行权衡取舍，以及设备限制最大斜率，存储器问题（必须存储所有的距离FFT才能执行多普勒FFT计算）等。
信号强度的决定性因素
决定最大距离的因素有两个，一是ADC采样率，二是最大距离物体反射的信号强度能被雷达检测到。
假设我们拥有一个雷达设备，它正在输出Pt瓦的功率，由于信号扩散，功率密度与距离平方成反比，也就是下面的辐射功率密度表达式。为了使得功率密度增大，一般使用更佳增益的天线。这里的GTX就是天线增益。
反射的功率表达式还需要乘以一个变量，该变量表示目标的雷达散射截面积，又称为RCS
反射与接收都要损耗，最终结果就是上式，最终功率与发射功率、发射和接收天线增益成正比，与到目标距离的四次方成反比。
但是接收器能否检测到信号不仅仅取决于功率，还在于信噪比SNR（信号能量与噪声能量的比率）
以下是SNR公式，不展开讲解
从上面的公式中可以看出，时间越长，噪声越多，这也符合常识。
在接收过程中，信号是确定的，噪声却是随机的，但是经过雷达的信号处理，自然包括距离FFT和多普勒FFT，有价值的信号部分会被累计，而噪声会是一个平均值，这称为处理增益。
存在最小SNR，SNRmin，低于这个值的都不会被雷达接收，这个值一般由设计人员自己选择，当这个值很高时，就很难接收到噪声信号，也会错过部分有价值信号，反之，很容易被干扰，很难漏掉有价值信号。
当选定SNRmin的时候，就可以按照以下方法计算雷达看到的距离。
我会坚持学习并更新，非常感谢各位的观看。
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