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。

关于锥筒区域的细节：见CAD 三维数据，如果客户有需求，博世可提供该数据。在锥筒区 域内，水平及垂直方向+/-3°的安装偏差角已经考虑进去。而在x/y/z 三个方向的安装偏移量未被考虑，需要单独进行考虑

雷达传感器控制单元（以下亦称雷达、中距离雷达、雷达传感器、传感器等）中集成了调频连续波雷达收发器，该收发器工作于76.0-77.0 GHz 的频段（类别II，见附录A）。 雷达前方的目标反射雷达信号，相对速度和距离可以通过多普勒效应和差频算出。目标的方位角则通过使用规范化的天线特性图来计算得到。

博世第五代毫米波雷达用户手册

基于外调制器的光子毫米波生成技术具有频率调谐范围大、结构简单、稳定性强和信号频率纯度高等优点，被认为是实现高频宽带可调毫米波信号产生的有效解决方法。对基于一种双平行马赫曾德尔调制器（DPMZM）的光子倍频毫米波生成技术进行系统的理论分析，给出了实现四倍频、六倍频、八倍频毫米波产生的参数条件，在此基础上提出了一种不需要利用电相移器和光滤波器的四倍频毫米波产生方案，讨论了DPMZM消光比和调制深度对光子倍频毫米波生成的影响。

TI级联毫米波雷达评估板学习使用中用到的一些资料和总结

IWR6843雷达自动配置启动库