第4讲

您所在的位置:网站首页 相位激光测距原理 第4讲

第4讲

2024-07-04 13:33| 来源: 网络整理| 查看: 265

文章目录 一、静止目标1.1 测距原理1.2 Matlab仿真 二、运动目标2.1 测距原理2.2 测速原理2.2.1 相位包含的信息2.2.2 原理推导 2.3 测角原理2.4 Matlab仿真 三、总结

一、静止目标 1.1 测距原理

目标静止时,目标和雷达之间没有多普勒频偏,回波信号和发射信号之间只是存在一个时延,因此回波信号波形图是发射信号波形图沿时间轴的左右平移,如下左图。假设静止目标距雷达的距离为R,电磁波在空气中的传播速度为c,则接收信号和发射信号之间存在固定的信号延迟 τ = 2 R c \tau=\frac{2R}{c} τ=c2R​,因此理想情况下,回波信号模型可表示为: s r ( t ) = K A c o s ( 2 π ( f 0 ( t − τ ) + S ( t − τ ) 2 2 ) + ϕ 0 ) ) s_r(t)=KAcos(2\pi(f_0(t-\tau)+\frac{S(t-\tau)^2}{2})+\phi_0)) sr​(t)=KAcos(2π(f0​(t−τ)+2S(t−τ)2​)+ϕ0​)) 回波信号相位为: p r ( t ) = 2 π ( f 0 ( t − τ ) + S ( t − τ ) 2 2 ) + ϕ 0 ) p_r(t)=2\pi(f_0(t-\tau)+\frac{S(t-\tau)^2}{2})+\phi_0) pr​(t)=2π(f0​(t−τ)+2S(t−τ)2​)+ϕ0​) 如下中图,将接收到的回波信号和发射信号经过混频器,再经过一个低通滤波器就可以得到一个单一频率的正弦波信号,叫做差频信号,如下左图中IF signal。差频信号的相位为: p t ( t ) − p r ( t ) = 2 π f 0 τ + 2 π S τ t − π S τ 2 p_t(t)-p_r(t)=2\pi f_0\tau+2\pi S\tau t-\pi S\tau^2 pt​(t)−pr​(t)=2πf0​τ+2πSτt−πSτ2 相位对时间求导为瞬时角频率,除以2pi就是瞬时频率,因此差频信号的频率为: f m = S τ = B T 2 R c = 2 B R c T f_m=S\tau=\frac{B}{T}\frac{2R}{c}=\frac{2BR}{cT} fm​=Sτ=TB​c2R​=cT2BR​ 因此,可以从频谱图中得到谱峰值对应的频率fm,再倒推得到目标距离R为: R = c T f m 2 B R=\frac{cTf_m}{2B} R=2BcTfm​​ 在这里插入图片描述 在这里插入图片描述

1.2 Matlab仿真 clear; clc; close all; warning off; %% 参数设置 maxR = 200; % 最大探测距离 rangeRes = 1; % 距离分辨率 maxV = 70; % 最大检测目标的速度 fc = 77e9; % 工作频率(载频) c = 3e8; % 光速 r0 = 90; % 目标距离设置 (max = 200m) v0 = 10; % 目标速度设置 (min =-70m/s, max=70m/s) %% 产生信号 B = c / (2 * rangeRes); % 扫频带宽(B = 150MHz) Tchirp = 5.5 * 2 * maxR / c; % 扫频时间 (x-axis), 5.5= sweep time should be at least 5 o 6 times the round trip time S = B / Tchirp; % 调频斜率 phi = 0; % 初相位 N_chrip = 128; % chirp数量 Ns = 4096; % ADC采样点数 t = linspace(0, N_chrip * Tchirp, N_chrip * Ns); % 发射信号和接收信号的采样时间 ft = fc .* t + (S .* t.^2) ./ 2; Tx = cos(2 * pi .* ft + phi); % 发射信号 tau = Tchirp / 6; % 时延 fr = fc .* (t - tau) + S .* (t - tau).^2; % 回波信号频率 Rx = cos(2 * pi .* fr / 2 + phi); % 回波信号 %% 经过混频器 Mix = Tx .* Rx; %% 混频经过低通滤波器 fpass = 30e5; % 截止频率fpass=30MHz fs_lpf = 120e6; % 采样频率fs=120MHz Mix_filtered = lowpass(Mix(1:Ns), fpass, fs_lpf); %% 计算差频 N_fft = 1024; f = (0 : N_fft - 1) / 2 * Ns; Mix_filtered_fft = db(abs(fft(Mix_filtered, N_fft))); %% 作图 figure(1); clf; sp1 = subplot(2, 2, 1); plot(t(1:Ns), Tx(1:Ns), 'linewidth', 1.2); axis('tight'); xlabel('时间'); ylabel('幅值'); title('发射信号时域波形图'); set(gca, 'fontsize', 12); sp3 = subplot(2, 2, 3); plot(t(1:Ns), Rx(1:Ns), 'linewidth', 1.2); axis('tight'); xlabel('时间'); ylabel('幅值'); title('回波信号时域波形图'); set(gca, 'fontsize', 12); subplot(2, 2, [2, 4]); plot(t(1:Ns), ft(1:Ns), 'linewidth', 1.2); hold on; plot(t(1:Ns), fr(1:Ns)); hold off; axis('tight'); ylim([0, max(fr(1:Ns))]); xlabel('时间'); ylabel('频率'); legend('发射信号频率', '回波信号频率'); set(gca, 'fontsize', 12); linkaxes([sp1, sp3], 'x'); figure(2); clf; sp11 = subplot(3, 1, 1); plot(t(1:Ns), Mix(1:Ns), 'linewidth', 1.2); axis('tight'); xlabel('时间'); ylabel('幅值'); title('混频信号'); set(gca, 'fontsize', 12); sp22 = subplot(3, 1, 2); plot(t(1:Ns), Mix_filtered(1:Ns), 'linewidth', 1.2); axis('tight'); xlabel('时间'); ylabel('幅值'); title('差频信号'); set(gca, 'fontsize', 12); subplot(3, 1, 3); plot(f, Mix_filtered_fft, 'linewidth', 1.2); axis('tight'); xlabel('频率'); ylabel('幅度(dB)'); title('差频信号的频谱图'); set(gca, 'fontsize', 12); linkaxes([sp11, sp22], 'x');

运行结果: 在这里插入图片描述 在这里插入图片描述

二、运动目标 2.1 测距原理

当目标相对雷达有径向运动时,由于多普勒效应回波信号和发射信号之间存在频率偏移fd,回波信号波形图相对发射信号波形图不仅有左右平移,还有上下平移,如下图: 在这里插入图片描述 假设在电磁波区域内,有一个目标在t0时刻距离雷达的距离为R0,并以径向距离vr远离天线,那么回波信号依然可表示为: s r ( t ) = K A c o s ( 2 π ( f 0 ( t − τ ) + S ( t − τ ) 2 2 ) + ϕ 0 ) ) s_r(t)=KAcos(2\pi(f_0(t-\tau)+\frac{S(t-\tau)^2}{2})+\phi_0)) sr​(t)=KAcos(2π(f0​(t−τ)+2S(t−τ)2​)+ϕ0​)) 和静止目标不同的是,运动目标的时延不同,记为 τ t = 2 R ′ c = 2 ( R 0 + v r t ) c \tau_t=\frac{2R'}{c}=\frac{2(R_0+v_rt)}{c} τt​=c2R′​=c2(R0​+vr​t)​,代入差频信号相位有: p t ( t ) − p r ( t ) = 2 π f 0 τ t + 2 π S τ t t − π S τ t 2 = 2 π ( 2 f 0 v r c + 2 S R 0 c − 4 S R 0 v r c 2 ) t + 2 π ( 2 S v r c − 2 S v r 2 c 2 ) t 2 + ( 4 π R 0 f 0 c − 4 π S R 0 2 c 2 ) \begin{align} p_t(t)-p_r(t)&=2\pi f_0\tau_t+2\pi S\tau_t t-\pi S\tau_t^2 \notag\\ &=2\pi(\frac{2f_0v_r}{c}+\frac{2SR_0}{c}-\frac{4SR_0v_r}{c^2}) t+2\pi(\frac{2Sv_r}{c}-\frac{2Sv_r^2}{c^2}) t^2 + (\frac{4\pi R_0f_0}{c}-\frac{4\pi SR_0^2}{c^2}) \notag \end{align} pt​(t)−pr​(t)​=2πf0​τt​+2πSτt​t−πSτt2​=2π(c2f0​vr​​+c2SR0​​−c24SR0​vr​​)t+2π(c2Svr​​−c22Svr2​​)t2+(c4πR0​f0​​−c24πSR02​​)​ 因此可以知道,运动目标的中频信号依然是一个线性调频信号,调频斜率S’,差频fm’,初相phi’分别为: S ′ = 2 S v r c − 2 S v r 2 c 2 S'=\frac{2Sv_r}{c}-\frac{2Sv_r^2}{c^2} S′=c2Svr​​−c22Svr2​​

f m ′ = 2 f 0 v r c + 2 S R 0 c − 4 S R 0 v r c 2 f_m'=\frac{2f_0 v_r}{c}+\frac{2SR_0}{c}-\frac{4SR_0v_r}{c^2} fm′​=c2f0​vr​​+c2SR0​​−c24SR0​vr​​

ϕ ′ = 4 π R 0 f 0 c − 4 π S R 0 2 c 2 \phi'=\frac{4\pi R_0f_0}{c}-\frac{4\pi SR_0^2}{c^2} ϕ′=c4πR0​f0​​−c24πSR02​​

又由于:①光速的平方做分母,对应的项可约为0;②vr远小于c;③波长*频率=光速,因此可化简为: S ′ ≈ 2 S v r c S'\approx \frac{2Sv_r}{c} S′≈c2Svr​​

f m ′ ≈ 2 v r λ + 2 S R 0 c ≈ f m + f d f_m'\approx \frac{2v_r}{\lambda}+\frac{2SR_0}{c}\approx f_m+f_d fm′​≈λ2vr​​+c2SR0​​≈fm​+fd​

ϕ ′ ≈ 4 π R 0 f 0 c = 4 π R 0 λ \phi'\approx \frac{4\pi R_0f_0}{c}=\frac{4\pi R_0}{\lambda} ϕ′≈c4πR0​f0​​=λ4πR0​​

2.2 测速原理 2.2.1 相位包含的信息

为表示振动方向引入了复数,用实部和虚部表示两个互相垂直的振动方向。以圆极化为例,红色曲线是电磁波在水平方向的投影,黄色曲线是电磁波在垂直方向的投影,黑色轴是电磁波的传播方向。当冲激信号1完整的转了一圈,电磁波在空间中走了多远呢?一个波长 λ \lambda λ。即,电磁波在空间中转一圈 2 π 2\pi 2π,就传播了一个波长 λ \lambda λ,反之也成立。发射信号的目标速度信息就体现在回波信号的相位变化上。雷达信号仿真的基本原理——时延与相位的变化 在这里插入图片描述 在这里插入图片描述 从上图可以看到,余下的长度是 2 R λ \frac{2R}{\lambda} λ2R​的余数 r r r,我们表示为 r = 2 R − k λ r=2R-k\lambda r=2R−kλ,其中k是整数,一个 λ \lambda λ和一个 2 π 2\pi 2π对应,那么余下长度 r r r对应的相位为: θ = r λ × 2 π \theta=\frac{r}{\lambda}\times2\pi θ=λr​×2π 因为相位变化也具有周期性,所以也可以表示为: θ = 2 R λ × 2 π \theta=\frac{2R}{\lambda}\times2\pi θ=λ2R​×2π 将相位信息体现在指数上,那么发射信号的相位可以表示为: e j θ = e j 4 π R λ e^{j\theta}=e^{j\frac{4\pi R}{\lambda}} ejθ=ejλ4πR​ 总之,回波信号由两部分决定:信号的时延(体现距离信息)、信号的相位变化(体现速度变化)。

2.2.2 原理推导

只有一个chrip就可以实现测距,因为频率信息内包含了距离信息(运动目标解算出来的是模糊距离)。因为一个chrip周期很短,近似将该时间段的目标看作是静止的,因此分析速度需要从多普勒维去看。也就是说,实现目标测速,必须发送多个chrip周期。

目标的速度信息是包含在不同chrip间回波信号的相位中的,连续发送L个chrip信号,其相位信息是随着chrip个数在不断变化的,因此对回波信号按照距离维-多普勒维排列存储之后,同一列的不同行对应的是相同频率、不同相位的回波信号(同频不同相)。具有相同频率、不同初始相位的正弦信号经过FFT变换,会在相同频率处产生峰值,但峰值信号的相位不同,峰值的相位等于正弦波的初始相位。因此对多普勒维做FFT,即可提取出回波信号的相位信息,即可解算出速度。中频信号对目标微小位移的灵敏度是非常高的。 ϕ = 4 π R 0 λ = 4 π v r T c λ    ⇒    v r = λ ϕ 4 π T c \phi=\frac{4\pi R_0}{\lambda}=\frac{4\pi v_rT_c}{\lambda}\,\,\Rightarrow\,\,v_r=\frac{\lambda \phi}{4\pi T_c} ϕ=λ4πR0​​=λ4πvr​Tc​​⇒vr​=4πTc​λϕ​ 在这里插入图片描述 在这里插入图片描述

2.3 测角原理

当目标距离发生微小变化时,Range-FFT峰值相位会发生较大的变化,因此可以利用物体与两个天线的距离差引起的相位变化估算到达角(Angle of Arrival, AOA)。实现测角原理,至少使用2个接收天线RX。

设相邻两个天线之间的排布间距为d,到达角为 θ \theta θ,则相邻两个天线之间存在固定光程差 d s i n θ dsin\theta dsinθ,这个固定光程差会造成两个信道间的接收回波存在固定相位差,即: d s i n θ λ = Δ ϕ 2 π \frac{dsin\theta}{\lambda}=\frac{\Delta \phi}{2\pi} λdsinθ​=2πΔϕ​ 因此,到达角可以求得: θ = a r c s i n ( λ 2 π d Δ ϕ ) \theta=arcsin(\frac{\lambda}{2\pi d}\Delta \phi) θ=arcsin(2πdλ​Δϕ) 在这里插入图片描述

2.4 Matlab仿真

测速要进行RD分析。

clear; clc; close all; warning off; %% 雷达参数设计 c = 3e8; % 光速 fc = 77e9; % 载频(77GHz) lambda = c / fc; % 波长 B = 4e9; % 扫频带宽(4GHz) Tchrip = 20e-6; % 扫频时宽(20us) Nchrip = 256; % 一个frame的chrip数量 fs = Nchrip / Tchrip; % 采样率 Ns = 1024; % 单个chrip周期内的采样点数 Tframe = Tchrip * Ns; % 一个frame持续时长 S = B / Tchrip; % 扫频斜率 Rx_num = 1; % 接收天线数量 %% 测量参数计算 d_res = c / (2 * B); % 距离分辨率 d_max = (c * fs) / (2 * S); % 最大探测距离 v_max = lambda / (4 * Tchrip); % 最大不模糊速度 v_res = lambda / (2 * Nchrip * Tchrip); % 速度分辨率 %% 设置目标参数(单个目标) d0 = 5; % 目标位置 v0 = 15; % 目标速度 rcs = 10; % 目标RCS sigma = 0.1; % 高斯白噪声标准差 %% 产生混频信号 t = linspace(0, Tchrip, Ns); ft = fc .* t + S .* t.^2 / 2; St = cos(2 * pi .* ft); Smix_frame = zeros(Nchrip, Ns); for chrip = 1 : Nchrip d = d0 + v0 * (t + (chrip - 1) * Tchrip); tau = 2 .* d ./ c; % 运动目标的时延是动态变化的 Sr = zeros(1, Ns); for target = 1 : length(d0) fr = fc .* (t - tau(target, :)) + S * (t - tau(target, :)).^ 2 / 2; Sr = Sr + rcs(target) * cos(2 * pi * fr) + wgn(1, Ns, sigma(target)); % 总的回波信号=所有目标的回波信号之和 end Smix = St .* Sr; Smix_frame(chrip, :) = Smix; end %% 距离多普勒分析 Nfft_v = Nchrip * 2; Nfft_d = Ns; x = (0 : Nfft_d - 1) / Nfft_d * Ns * d_res; % RDM横轴转换为距离 y = linspace(-v_max, v_max, Nfft_v); % RDM横轴转换为速度 FFT_2D = abs(fftshift(fft2(Smix_frame, Nfft_v, Nfft_d), 1)); figure(1); clf; subplot(1, 2, 1); mesh(x(1:Nfft_d/2), y, FFT_2D(:, 1:Nfft_d/2)); axis('tight'); set(gca, 'fontsize', 12); xlabel('距离(m)'); ylabel('速度(m/s)'); title('距离-多普勒2D-FFT(fft2)'); subplot(1, 2, 2); mesh(x(1:Nfft_d/2), y, FFT_2D(:, 1:Nfft_d/2)); axis('tight'); set(gca, 'fontsize', 12); view(2); xlabel('距离(m)'); ylabel('速度(m/s)'); title('俯视图(fft2)');

在这里插入图片描述

三、总结 测距仅需要一个chrip,如果是静止目标则计算的距离就是准确的,如果是运动目标那么就是有误差的模糊距离;测速需要多个chrip;测角需要多个天线;目标的距离信息包含在中频信息里,因此可以通过傅里叶变换求出fm’,再倒推出距离R0,但单个chrip只能完成测距功能;FMCW雷达的差频信号依旧是个线性调频连续波,频率为收发信号频率差,相位为收发信号相位差;运动目标的差频 = 静止状态下的差频 + 多普勒频偏fd(fd为正还是为负取决于目标面向雷达还是远离雷达运动,目标远离雷达,回波信号频率低于发射信号频率,fd为负;反之fd为正);fm’不仅和目标距离R0有关,还和径向速度vr有关,而距离和径向速度有相关关系,通过fm’求得的距离R0存在误差,这就是距离速度耦合现象,最终得到的是模糊距离,当目标的运动速度越大时,耦合现象越严重,最终的测距误差也越大。因此需要进行速度补偿,也就是求出真实速度之后再对距离做修正。(三角波调制FMCW雷达可以无模糊地进行测距和测速,但会存在多目标配对的问题) 在这里插入图片描述

锯齿波调制的FMCW雷达差拍信号的推导及分析 - 晴天_en - 博客园

雷达原理 | 用MATLAB信号处理是如何解算目标的距离和速度信息的?

干货:FMCW雷达系统信号处理建模与仿真(含matlab代码)

TI 毫米波雷达基本原理(1)——测距原理_为什么fft变换能测距-CSDN博客

TI FMCW毫米波雷达基础(2)——测速原理_doppler range fft-CSDN博客

FMCW毫米波雷达基础原理学习一

Xiaojie雷达之路—毫米波雷达基础知识—中频信号的相位_雷达中频信号-CSDN博客

毫米波雷达:信号处理

FMCW毫米波雷达原理:测距、测速、测角

    

(本文完整的pdf请关注“张张学算法”,并回复“025”获取~)

    

本文由mdnice多平台发布



【本文地址】


今日新闻


推荐新闻


CopyRight 2018-2019 办公设备维修网 版权所有 豫ICP备15022753号-3