车载毫米波雷达DOA估计综述博文仿真代码

内容主要包括毫米波雷达测距、测速、测角的原理；雷达波形设计相关内容；速度扩展方法介绍；

阐述了如何利用24 GHz车载毫米波雷达探测技术精确测定车辆之间的距离,并结合GPS+RF轨迹跟踪技术,提前预测车辆发生碰撞的可能性;采用MEMS陀螺仪技术,准确检测出车辆行驶路况,根据不同路况建立刹车准则,通过命令控制高精度刹车机械装置做出点刹或刹车,实施主动防追尾和自动刹车的功能,实现了"失误-安全"的本质安全。

毫米波雷达测距及测速研究 matlab

FPGA+毫米波雷达模块+摄像头+显示； 实现雷达测距、测速、摄像头实时采集周围环境信息，以及实时显示系统。

智能汽车传感器的虚拟测试仿真是智能驾驶整车在环或硬件在环测试的重要一环。针对毫米波雷达的虚拟测试的需要，本文研究了传感器注入法与黑盒模拟法在毫米波雷达测试中的性能差异。为了比较两种不同方法的特点，采用在相同的交通场景中测试，通过采集目标的纵向距离和速度，横向距离和速度等来对比分析传感器注入法与黑盒模拟法在毫米波雷达测试中性能。试验结果表明，在匀速、加减速、转弯场景中，传感器注入法与黑盒模拟法表现的性能基本一致。在上下坡与弯道场景中传感器注入法性能明显优于黑盒模拟法，可以在较为苛刻的工况下满足控制算法所需信号的需要。

基于视觉和毫米波雷达的车道级定位方法 要解决的问题:针对 中、 高 速 城 市 道 路 及 高 速 公 路 场 景 的 横 向定位问题

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毫米波雷达和视觉传感器融合的检测仿真matlab代码。。 资源里面部分代码展示： sensors=cell(8,1); %设置位于汽车前保险杠中央的前向远程毫米波雷达 sensors{1}=radarDetectionGenerator("SensorIndex",1,"Height",0.2,"MaxRange",174,... "SensorLocation",[egoCar.Wheelbase+ egoCar.FrontOverhang,0],"FieldOfView",[20,5]); %设置位于汽车后保险杠中央的前向远程毫米波雷达 sensors{2}=radarDetectionGenerator("SensorIndex",2,"Height",0.2,"Yaw",180,... "SensorLocation",[-egoCar.RearOverhang,0],"MaxRange",174,"FieldOfView",[20,5]);

3.1 匹配滤波 3.1.1 时域匹配滤波 雷达的距离分辨力与发射脉冲的宽度有关 [25] ，窄的脉冲宽度带来的优势是距 离分辨力高。但同时也带来问题，发射脉冲越窄，雷达发射平均功率也就越低， 从而直接影响了雷达的作用距离。如何在获得高距离分辨力的同时增大雷达的作 用距离？脉冲压缩处理较好地解决了作用距离和距离分辨能力的矛盾。而用作脉 冲压缩的网络实际上就是白噪声背景假设下的匹配滤波器。匹配滤波既可以在时 域进行，也可以在频域进行。由于FFT算法固有的快速特点，通常采用频域的数字 匹配滤波实现。 对于一个大时宽带宽积的信号  is t ，其脉冲压缩滤波器的脉冲响应可根据匹 配滤波原理求得     c 0i d h t Ks t t  (3-1) 式中， 0d t 表示脉冲压缩滤波器的延迟，可令其为零，K 为增益常数，可令其为1，   c  表示共轭。这时脉冲压缩滤波器输出表示如下      o is t s t h t  (3-2) 式中，符号表示卷积操作。 由傅里叶变换的性质可知，时域卷积相当于频域相乘。下面将时域运算转移 到频域进行讨论。  is n 的离散傅里叶变换(DFT)为其频谱  iS k ，即     1 2 / 0 , 0,1, , 1 N j nk N i i n S k s n e k N        (3-3) 脉冲响应  h n 的离散傅里叶变换(DFT)为滤波器传递函数  H k ，即     1 2 / 0 , 0,1, , 1 N j nk N n H k h n e k N        (3-4) 这时，输出信号  os n 为  iS k 和  H k 乘积的逆离散傅里叶变换的结果，即       1 2 / 0 1 , 0,1, , 1 N j nk N o i k s n S k H k e n N N       (3-5) 式中 N 表示在信号脉宽 pT 内的采样数。 为了减少运算量，上述离散傅里叶变换一般用快速傅里叶变换来执行。频域 脉冲压缩方法可用图3.2来表示。