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前些天看TI AWR1642的源码解读,配合着官方文档看,官方文档全是英文的。看着看着就能接受阅读英文文档了,阅读速度也越来越快了。联想到matlab的帮助文档也是英文的,刚好前些天看到一个视频,讲的是radarcube数据的生成,matlab代码见链接。所以择日不如撞日,今天好好看看如何通过matlab中的工具箱来仿真雷达系统。学会仿真很重要,有时间将《现代雷达系统分析与设计》一书中的代码跑一边,加深对知识的理解。
雷达系统设计参考链接,给出了很多参考设计案例以及文档说明,如下所示。
涉及的工具箱主要是Phrase Array System Toolbox。
相控阵工具箱的目录如下所示:
Narrowband and Broadband Beamforming:自适应波束形成
Space-Time Adaptive Processing:STAP
Direction of Arrival Estimation:MVDR,MUSIC
IQ Data Generation:蒙特卡洛仿真,设计单基地脉冲雷达系统
Train Learning Algorithms:使用机器学习和深度学习对目标分类,行人和自行车手分类,雷达波形分类。idea:这个思路可以借鉴,用深度学习或者机器学习对雷达干扰信号的类型进行分类。
Pulse and Continuous Waveforms:模糊函数,MFSK测距测速
PRF and Frequency-Agile Waveforms:使用频率捷变进行干扰抑制,Staggered PRFs
Detection Visualization: range-Doppler, range-angle, range-time-intensity (RTI), and Doppler-time-intensity (DTI) displays.
Pulse Compression and Target Detection:CFAR,PC,matched filters
Range and Doppler Estimation:stretch processing,range equation calculator
Model Targets and Target Trajectorie:RCS建模,微多普勒,施威林模型
Multipath MIMO Channels
Interference and Clutter:MTI滤除地杂波,频率捷变。idea:不知道能否建立FMCW雷达之间的相互干扰模型?
说明:黑色加粗字体,代表应该掌握和雷达信号处理的基本知识。红色字体是个人的想法,有待进一步去验证可行与否。
通过实例去学习雷达信号处理的方法,有助于加深对课本知识的理解,并发现在平常学习中的不足。
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