Vod雷達(dá)數(shù)據(jù)集效果演示 ，相機(jī)+激光雷達(dá)+4D成像雷達(dá)。
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自制FMCW合成孔徑雷達(dá)實(shí)驗(yàn)?；祛l器中的乘法運(yùn)算會(huì)產(chǎn)生一個(gè)低頻信號(hào)(也叫做中頻信號(hào)、差頻信號(hào)、差拍信號(hào)、拍頻信號(hào))，其頻率與信號(hào)的傳播時(shí)間成正比，對(duì)混頻器輸出信號(hào)進(jìn)行傅里葉變換，可得到信號(hào)中的頻率，可用于同時(shí)分辨多個(gè)目標(biāo)。合成孔徑雷達(dá)系統(tǒng)圖如下所示，當(dāng)雷達(dá)沿線(xiàn)移動(dòng)時(shí)，天線(xiàn)輻射模式內(nèi)的目標(biāo)會(huì)發(fā)生變化。其中，X軸是距離，Y軸是橫向距離，上圖是上述相同原始數(shù)據(jù)的聚焦合成孔徑雷達(dá)圖像，雷達(dá)垂直于自行車(chē)架運(yùn)動(dòng)。

自制6GHz的FMCW雷達(dá)系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)【正文】編輯|雷達(dá)小沙彌 審核|雷達(dá)研究僧。壓控振蕩器的輸出功率為 2 dBm，但由于這個(gè)功率對(duì)于功率放大器來(lái)說(shuō)過(guò)大，因此需要在功率放大器之前安裝衰減器，以衰減輸入信號(hào)，從而使放大器不會(huì)飽和(包含會(huì)引起非線(xiàn)性失真)。選擇使用的功率放大器是SST11LP12，它是一種廉價(jià)的 WLAN 功率放大器，價(jià)格為 1.5 歐元。放大后的接收信號(hào)被傳送到混頻器的射頻端口，混頻器在此將功率放大器信號(hào)和接收信號(hào)相乘。

搭建小型雷達(dá)系統(tǒng) | 實(shí)現(xiàn)距離、多普勒測(cè)量和合成孔徑雷達(dá)成像。本文主要是推薦麻省理工學(xué)院(MIT)開(kāi)放實(shí)驗(yàn)課程：構(gòu)建能夠進(jìn)行測(cè)量距離、速度和合成孔徑雷達(dá)成像的小型雷達(dá)系統(tǒng)，該課程在2011年推出，至今已有十多年了。其中，講義是原理，主要涉及天線(xiàn)設(shè)計(jì)、模塊化系統(tǒng)射頻設(shè)計(jì)、合成孔徑雷達(dá)(SAR)成像原理三個(gè)部分，原本應(yīng)該還有雷達(dá)基礎(chǔ)知識(shí)介紹，但該資料沒(méi)有提供，讀者可以參考經(jīng)典的雷達(dá)著作閱讀。

基于xWR1443毫米波雷達(dá)的參數(shù)估計(jì)與微多普勒仿真（MATLAB）rx_2dfft=abs(rx1_2dfft)+abs(rx2_2dfft)+abs(rx3_2dfft)+abs(rx4_2dfft);rx_2dcfar_temp=padarray(rx_2dcfar,[1,1],0);利用微多普勒頻率fd乘以速度v ，可以得到fd*v = 2(v^2)/λ，即得到了以2/λ為幅度系數(shù)的微多普勒速度包絡(luò)v^2,也就是微多普勒速度的功率，如下圖所示。微多普勒速度頻域可以利用對(duì)微多普勒速度時(shí)域信號(hào)做FFT求得，而實(shí)信號(hào)FFT得到雙邊譜，如下圖所示。

雙級(jí)聯(lián)方案的4D成像毫米波雷達(dá)（續(xù)篇）1、傲酷雙芯片4D成像雷達(dá)EAGLE.3、納瓦電子NOVA77G-4D-IR雷達(dá)納瓦電子推出的NOVA77G-4D-IR雷達(dá)采用車(chē)規(guī)級(jí)芯片實(shí)現(xiàn)了6T8R雙級(jí)聯(lián)和12T16R四級(jí)聯(lián)架構(gòu)，物理通道和虛擬通道相結(jié)合大幅提升雷達(dá)的感知能力，隨著MIMO通道數(shù)量的增多充分利用了空間復(fù)用增益，顯著增強(qiáng)了對(duì)物體探測(cè)，分離和識(shí)別的能力。具體效果上，納瓦電子推出的4D毫米波成像雷達(dá)可實(shí)現(xiàn)360°的整車(chē)環(huán)繞成像效果，

雙級(jí)聯(lián)方案的4D成像毫米波雷達(dá)。關(guān)于特斯拉的雷達(dá)以前也簡(jiǎn)單介紹過(guò)，可以看這篇文章：特斯拉雙級(jí)聯(lián)毫米波雷達(dá)解析。領(lǐng)先行業(yè)的同時(shí)，進(jìn)一步縮短了毫米波雷達(dá)與激光雷達(dá)在分辨率上的差距，再次提升了毫米波雷達(dá)性能的天花板。楚航科技4D成像毫米波雷達(dá)采用了兩片級(jí)聯(lián)方案，基于傳統(tǒng)3D毫米波雷達(dá)工藝設(shè)計(jì)和硬件結(jié)構(gòu)，多增加了一顆射頻芯片，能夠在算法、射頻天線(xiàn)和硬件升級(jí)上大幅提升產(chǎn)品性能，并做到有效的成本控制。

雷達(dá)研報(bào) | 4D 毫米波雷達(dá)：智駕普及的新路徑（會(huì)員更新內(nèi)容)閱讀行業(yè)研報(bào)是了解一個(gè)行業(yè)目前現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢(shì)最好的方式之一，本期的雷達(dá)行業(yè)研報(bào)仍舊立足于4D毫米波成像雷達(dá)，從多家企業(yè)的技術(shù)現(xiàn)狀，以及行業(yè)的產(chǎn)業(yè)鏈結(jié)構(gòu)，分析和探討了4D毫米波雷達(dá)的市場(chǎng)規(guī)模和未來(lái)技術(shù)走向。最近，馬上就會(huì)有幾家雷達(dá)企業(yè)發(fā)布最新的4D成像毫米波雷達(dá)，加上上海國(guó)際車(chē)展的促進(jìn)，未來(lái)4D成像毫米波雷達(dá)誰(shuí)是龍頭老大，將會(huì)在最近兩三年內(nèi)見(jiàn)分曉。

答：原始卡爾曼濾波算法（KF）、擴(kuò)展卡爾曼濾波算法（EKF）以及無(wú)跡卡爾曼濾波算法（UKF）三者的關(guān)系如下：答：雷達(dá)的理論距離分辨率只和發(fā)射信號(hào)有效帶寬有關(guān)，提高頻率分辨率是通過(guò)增加采樣時(shí)間，但增加采樣時(shí)間并不一定就是增加了發(fā)射信號(hào)有效帶寬。提高時(shí)域分辨率得提高采樣頻率，提高頻域分辨率得增長(zhǎng)采樣時(shí)間，二者都想提高的話(huà)，就得提高采樣頻率的同時(shí)，增長(zhǎng)采樣時(shí)間，F(xiàn)FT的點(diǎn)數(shù)就相應(yīng)增加了，運(yùn)算復(fù)雜度也會(huì)增加。

2024秋招雷達(dá)算法秋招筆試推薦模擬題-《信號(hào)檢測(cè)與估計(jì)理論》雷達(dá)算法崗位的秋招，筆試一般是很少的，但也有部分企業(yè)會(huì)有，建議大家還是準(zhǔn)備一下，今天分享一本書(shū)，書(shū)中的一些例題當(dāng)年我秋招遇到過(guò)，因此想投提前批的同學(xué)，可以看看，熟悉熟悉這些基本理論。雷達(dá)算法之雷達(dá)信號(hào)處理的兩個(gè)主要任務(wù)，第一個(gè)是信號(hào)檢測(cè)，第二個(gè)是參數(shù)估計(jì)，信號(hào)檢測(cè)是參數(shù)估計(jì)的基本保證，所以非常重要。

關(guān)于FMCW雷達(dá)系統(tǒng)性能參數(shù)之測(cè)速精度公式的糾正。但是昨天讀者告訴我該公式前后不一致，最后推導(dǎo)得到的公式如下，前后對(duì)比，根號(hào)下少了一個(gè)2。為了查證這兩個(gè)公式的不同，我分別在丁鷺飛《雷達(dá)系統(tǒng)》、陳伯孝《現(xiàn)代雷達(dá)系統(tǒng)分析與設(shè)計(jì)》，以及斯科林《雷達(dá)系統(tǒng)導(dǎo)論》中，根號(hào)下都有2，如下所示：望各位讀者嚴(yán)謹(jǐn)檢查上述文章的公式，確保公式正確。

雷達(dá)校招 | 往年雷達(dá)算法校招筆試題分析。MUSIC算法的基本思想是將輸出數(shù)據(jù)的協(xié)方差矩陣進(jìn)行特征分解，從而得到與信號(hào)分量相對(duì)應(yīng)的信號(hào)子空間和信號(hào)分量相正交的噪聲子空間，然后利用這兩個(gè)子空間的正交性來(lái)估計(jì)信號(hào)的入射方向，以下對(duì)于MUSIC算法的描述錯(cuò)誤的是：11、 已知雷達(dá)發(fā)射信號(hào)頻譜為X(f),時(shí)寬為T(mén),帶寬為B,采樣率為fs，載頻為fc,請(qǐng)給出距離為R的目標(biāo)回波信號(hào)頻譜以及該回波信號(hào)經(jīng)過(guò)匹配濾波后的頻譜。

也就是說(shuō)，微觀上要理解透徹雷達(dá)基本理論，不管做的雷達(dá)是脈沖體制還是連續(xù)波體制，不管應(yīng)用是汽車(chē)?yán)走_(dá)還是交通雷達(dá)，最基本的理論都是相同的。具體實(shí)現(xiàn)上，要理論聯(lián)系實(shí)際，將雷達(dá)基本理論結(jié)合實(shí)際的工程項(xiàng)目解決實(shí)際問(wèn)題，千萬(wàn)不要被仿真迷昏了頭腦，實(shí)際和仿真區(qū)別還是很大的。這里就需要我們辯證看待問(wèn)題，算法是用于解決實(shí)際問(wèn)題的提案，有好有壞，你就直接根據(jù)理論和仿真的結(jié)果回答問(wèn)題就行了，分析清楚所選擇算法的依據(jù)。

FMCW系統(tǒng)性能參數(shù)之測(cè)量精度公式推導(dǎo)。另外距離估計(jì)精度是時(shí)間估計(jì)精度的系數(shù)乘以c/2。也就是說(shuō)，距離測(cè)量理論精度和發(fā)射信號(hào)波形、測(cè)量時(shí)得信噪比SNR、信號(hào)的帶寬（理論距離分辨率、瑞利距離分辨率）有關(guān)，帶寬越大、信噪比越高，測(cè)量精度越高。同理，速度測(cè)量精度主要是估計(jì)多普勒頻移，也就是說(shuō)速度測(cè)量精度，可以等效為多普勒頻率的估計(jì)精度，多普勒頻率估計(jì)精度與測(cè)速精度的系數(shù)是半波長(zhǎng)。這個(gè)時(shí)候得到的測(cè)角精度為：

從奈奎斯特采樣定理推導(dǎo)FMCW雷達(dá)系統(tǒng)性能參數(shù)。4D毫米波雷達(dá)、激光雷達(dá)、自動(dòng)駕駛等4份。上文從FMCW毫米波雷達(dá)系統(tǒng)的性能參數(shù)理解4D成像毫米波雷達(dá)的設(shè)計(jì)思路，談到關(guān)于設(shè)計(jì)4D毫米波成像雷達(dá)的思路，其實(shí)我還忽略了一點(diǎn)，在這里補(bǔ)充說(shuō)明一下。如果采樣率滿(mǎn)足采樣定理，那么最大不模糊距離（最大探測(cè)距離）就由FMCW的最大中頻帶寬決定，如果不滿(mǎn)足采樣定理，則最大不模糊距離就由 上述公式?jīng)Q定。

從FMCW毫米波雷達(dá)系統(tǒng)的性能參數(shù)理解4D成像毫米波雷達(dá)的設(shè)計(jì)思路。保持關(guān)注調(diào)皮哥，和1.4W雷達(dá)er一起學(xué)習(xí)雷達(dá)技術(shù)！站在設(shè)計(jì)雷達(dá)的角度看，其實(shí)無(wú)論是傳統(tǒng)的3D毫米波雷達(dá)，還是如今的4D毫米波成像雷達(dá)，其雷達(dá)系統(tǒng)性能參數(shù)都遵循一個(gè)原則，即：其中，上述公式的參數(shù)具體表達(dá)如下：是最高中頻帶寬，提高這個(gè)能夠提高雷達(dá)的最大探測(cè)距離。所以觀察市場(chǎng)上這些4D成像雷達(dá)方案，無(wú)一不是在針對(duì)上述參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，你細(xì)品。

從雷達(dá)回波信號(hào)的質(zhì)量調(diào)整ADC的啟動(dòng)時(shí)間。去年，我曾在這篇文章（解疑 | TI毫米波雷達(dá)的ADC的有效啟動(dòng)時(shí)間設(shè)置的依據(jù)？）中談到毫米波雷達(dá)ADC的啟動(dòng)時(shí)間的設(shè)置問(wèn)題，今天再談一談。其中，明顯可以看到前20個(gè)采樣點(diǎn)的信號(hào)是畸變的，明顯是ADC啟動(dòng)時(shí)間過(guò)早，雖說(shuō)雷達(dá)的回波信號(hào)在1us以?xún)?nèi)即可從150米的距離返回，但是4us以?xún)?nèi)混頻和濾波器件還不太穩(wěn)定，部分發(fā)射通道的信號(hào)泄露到接收通道了，這樣會(huì)干擾到近距離的目標(biāo)檢測(cè)。

AWR1642毫米波雷達(dá)實(shí)測(cè)行人、自行車(chē)和汽車(chē)等目標(biāo)。其中，min{.}前面部分是FMCW體制的雷達(dá)方程，后面部分是FMCW中頻信號(hào)采樣頻率與探測(cè)距離的公式。Gsp是信號(hào)處理增益，Lsp是信號(hào)處理?yè)p耗，對(duì)于 FMCW 雷達(dá)， 主要來(lái)自“快時(shí)間”和“慢時(shí)間”的 DFT，通過(guò)距離-多普勒處理，總信號(hào)處理增益Gsp =10*log( M x N) ，其中 N 是“快時(shí)間”上的 DFT 大小，M 是“慢時(shí)間”上的 DFT 大小，它們也分別稱(chēng)為距離和多普勒單元的個(gè)數(shù)。

4D成像毫米波雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)集VOD（含Python和MATLAB數(shù)據(jù)解析仿真代碼）4D成像雷達(dá)開(kāi)源數(shù)據(jù)集，其實(shí)好用的并不多，VOD數(shù)據(jù)集我個(gè)人感覺(jué)還可以。以及文章：雷達(dá)開(kāi)源數(shù)據(jù)集 | 代爾夫特?cái)?shù)據(jù)集(VOD)，4D雷達(dá)、激光雷達(dá)和相機(jī)數(shù)據(jù)。Python腳本比較方便，同時(shí)可以基于原來(lái)數(shù)據(jù)集提供的腳本和庫(kù)函數(shù)下，有的讀者可能喜歡Matlab，因此我把數(shù)據(jù)集也轉(zhuǎn)成了.mat。

毫米波汽車(chē)?yán)走_(dá)原始ADC數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)集（附MATLAB算法仿真）整個(gè)數(shù)據(jù)集包含大約 19800 幀雷達(dá)數(shù)據(jù)以及同步的相機(jī)圖像和標(biāo)簽，對(duì)于每個(gè)雷達(dá)幀，其原始數(shù)據(jù)具有 4 個(gè)維度：ADC采樣點(diǎn)（快速時(shí)間）、線(xiàn)性調(diào)頻Chirp（慢時(shí)間）、發(fā)射通道、接收通道。3、數(shù)據(jù)集格式?！皉adar_raw_frame”文件夾包含 *.mat 格式的原始 ADC 雷達(dá)數(shù)據(jù)，“images_0”文件夾包含 *.jpg 格式的相機(jī)圖像，“text_labels”包含 *.csv 格式的每個(gè)幀的標(biāo)簽文件。