matlab中微多普勒代码-Borealis:通过PMCW雷达数据上的距离多普勒图进行目标分类
matlab中微多普勒代码北欧人计划
抽象的
如今，面向用户的商用毫米波（mmwave）RADAR解决方案的最新尖端技术是利用脉冲调制连续波（PMCW）传输信号来获得对空间区域周围区域的有用了解。
这些RADAR系统可以测量近乎实时且高度精确的距离信息（高达纳米级的距离分辨率），多普勒信息（高达几厘米/秒的分辨率）以及方位角和仰角中的角度信息。
结合雷达对天气，光照和其他雷达干扰的先天鲁棒性，这种感应方式将其自身作为补充现有基于激光雷达和基于摄像头的自动驾驶功能的独特手段。
毋庸置疑，乘客和路人的安全都是至关重要的。
因此，至关重要的是，自治系统必须使用其广泛的传感器来检测，跟踪和分类场景中的对象类型。
如果只能使用RADAR传感器完成此操作，则可以对运动对象进行正确的分类，而不受天气和照明等不可控制的情况的影响。
在本文中，仅使用来自单个前向自动机动车PMCW
RADAR系统的测距多普勒信息就可以将检测结果分类为行人，自行车和汽车。
关键字：射频，雷达，PMCW，DCM，分类
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