多波段FMCW雷达低慢小探测数据集(LSS-FMCWR-1.0)及高分辨微动特征提取方法

无人机等低慢小目标探测对雷达目标检测和识别技术提出了很高的挑战,迫切需要构建相关数据集,支撑低慢小探测技术的发展和应用。该文公开了一个多波段调频连续波(FMCW)雷达低慢小目标探测数据集,基于Ku波段和L波段的FMCW雷达采集6种类型的无人机回波数据,通过雷达调制周期和调制带宽,具备不同时域和频域分辨和测量能力,构建了多波段FMCW雷达低慢小探测数据集(LSS-FMCWR-1.0)。为了进一步提升无人机微动特征提取能力,该文提出基于局部极大值同步提取变换的无人机微动提取和参数估计方法,在短时傅里叶变换的基础上提取时频能量最大值,保留有用信号分量,实现精细化时频表示。基于LSS-FMCWR-1.0进行验证分析,结果表明该方法相较于传统时频方法,熵值平均降低了5.3 dB,旋翼叶长估计误差降低了27.7%,所提方法兼顾高时频分辨率和较高的参数估计精度,为后续目标识别奠定了基础。

基于FMCW的10kV配电电缆故障定位及类型识别方法

为了解决电缆输入阻抗谱法对高阻故障定位距离较短、遮蔽区域大等不足,该文提出一种基于频域反射法的调频连续波(frequency modulated continuous wave,FMCW)电缆故障定位及类型识别方法。首先,依据FMCW电缆故障定位的原理结合电缆分布参数模型进行电缆故障定位仿真,获取电缆的FMCW幅值谱、相位谱。仿真结果表明,幅值谱可用于故障定位,相位谱可用于故障类型识别。根据仿真结果获取不同类型电缆故障(开路、短路、高阻、低阻故障)的相位谱特征。最后,在300m的射频同轴电缆和194m的10k V-XLPE电缆上进行测试,验证所提方法的有效性。实验结果表明,FMCW幅值谱能有效定位电缆的故障;FMCW相位谱的相位特征可以区分开路、短路、高阻、低阻故障。相较于电缆输入阻抗谱法,FMCW方法将高阻故障的检测距离从20 m提高至200m,将输入阻抗法40%的遮蔽区域降至18.2%以内,且对高阻故障的灵敏度从2 kΩ(40Z0)提高至10 kΩ(200Z0)。

Radio Wave Propagation Characteristics in FMCW Radar

FMCW Radar (Frequency Modulated Continuous Wave Radar) is used for various purposes, such as atmospheric Remote Sensing, inter-vehicle ranging, etc. FMCW radar systems are usually very compact, relatively cheap in purchase as well as in daily use, and consume little power. In this paper, FMCW radar determines a target range by measuring the beat frequency between a transmitted signal and the received signal from the target, and Combines between PO and radar single. The approach based on frequency domain physical optics for the scattering estimation and the linear system modeling for the estimation of time domain response, and FMCW Radar signal processing.

基于FMCW雷达的多人生命体征检测算法

为实现无感化和长时间的多人生命体征检测,提出一种基于调频连续波(FMCW)雷达的体征检测方法。使用单元平均恒虚警率(CA-CFAR)算法实现多个目标的定位和区分;针对呼吸谐波对心率信号的干扰现象,采用最小均方(LMS)算法对呼吸谐波进行自适应噪声抵消,提高心率信号信噪比;使用高分辨率的MUSIC算法实现呼吸和心率频率的估计。实验表明,该算法能够对多个目标准确地估计呼吸率和心率,且准确率优于快速傅里叶变换(FFT)和自相关等算法。

多普勒模糊下的FMCWMIMO雷达目标参数估计方法

近年来,随着智能驾驶技术的不断发展,毫米波雷达作为汽车安全控制系统的核心组件受到了广泛关注。时分复用(TDM)多输入多输出(MIMO)调频连续波(FMCW)雷达因具有低硬件成本和高角度分辨率的优势而被广泛应用于汽车雷达,但TDMMIMO在实际应用中还存在对运动目标检测易出现速度模糊和角度模糊问题,导致检测误差变大,对于自动驾驶场景存在一定的安全隐患。为解决上述TDM MIMO FMCW雷达存在检测误差高的问题,提出了在多普勒模糊下的FMCW MIMO雷达目标参数估计方法,在不增加额外硬件开销的前提下,可确保算法在低复杂度下提升监测的时效性,解决了速度模糊和相位偏移问题;利用加Kaiser窗FFT波束形成方法对目标角度进行测量,从而得到更精准的目标信息。仿真和实验结果验证了所提方法的有效性。

基于二阶Keystone变换的FMCWSAR动目标成像与参数估计

本文研究了一种适用于调频连续波(Frequency Modulated Continuous Wave,FMCW)合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)的地面动目标成像与参数估计的方法。首先,建立FMCW SAR系统下的动目标回波模型,通过多普勒频移补偿和时频代换,提出了一种基于二阶Keystone变换校正动目标回波距离弯曲的方法。其次,用Hough变换去估计动目标距离向速度,并据此进行距离走动校正。最后,采用Wigner-Hough变换估计动目标的多普勒调频率,通过补偿二次和三次多普勒相位实现动目标的精确聚焦。仿真结果表明:该方法对参数估计有较高的准确性,同时估计的参数对动目标成像有较好的聚焦效果。

基于FMCW雷达的多通道特征融合人体动作识别方法

针对采用单一特征进行人体动作识别准确率不高的问题,提出了一种基于调频连续波(Frequency Modulated Continuous Wave,FMCW)雷达的多通道特征融合人体动作识别方法。通过对FMCW雷达回波数据进行预处理,得到人体动作的距离参数与多普勒参数,构建出距离-时间特征谱图和多普勒-时间特征谱图数据集。为了进行人体动作特征的充分提取与精确识别,改进了单通道输入的传统卷积神经网络结构,把部分残差连接结构和跨阶段部分连接结构进行了优化应用至雷达人体动作识别领域,设计出端到端的CSP-FCNN(Cross Stage Partial-Fusion Convolutional Neural Network)多通道融合卷积神经网络。采用公开数据集进行实验,结果表明所提方法有效解决了单一特征动作识别信息量欠缺以及网络提取特征不充分的问题,识别准确率较单一特征识别方法提高了5%以上。

基于多域融合的FMCW雷达手势识别方法

为了提高对动态手势动作的识别性能,文中提出一种基于多域融合的调频连续波(Frequency Modulated Continuous Wave,FMCW)雷达手势识别方法。首先,利用FMCW雷达对不同手势动作进行探测并收集回波数据;然后,对接收的回波数据进行预处理得到目标的距离-时间矩阵、多普勒-时间矩阵和固定帧时间长度的距离-多普勒-帧三维矩阵,将每个手势动作对应的三种数据矩阵输入到三通道卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)中进行手势特征提取;最后,采用可训练的权值矩阵对各个数据域提取的特征向量进行融合得到手势动作分类结果。实测数据处理结果表明所提基于加权融合的三通道CNN手势识别方法对八种手势动作的分类平均准确率达到98.45%,与传统的平均融合和拼接融合方式相比有效提高了对手势动作的分类能力。

FMCW毫米波雷达中频滤波器的研究

针对寄生调幅是影响 FMCW毫米波雷达作用距离的重要因素 ,讨论了中频滤波器在 FMCW毫米波雷达系统中的作用 ,研究了滤波器性能与雷达作用距离的关系 .根据分析表明 ,对中频滤波器进行了 CAD优化 。

FMCW毫米波雷达高分辨率目标距离像及其处理

在毫米波照射下,目标回波可模型化为多个散射中心回波的合成;宽带线性调频连续波(LFMCW)工作体制可以获得目标多散射中心在雷达径向距离轴上的投影分布,即高距离分辨率目标距离像(high range resolution range profile);综合利用距离像所提供的目标多散射中心空间分布和截面积信息,可以改善信号检测和跟踪性能,并完成目标识别。

小波阈值去噪在FMCW雷达信号处理中的应用

针对调频连续波(FMCW)雷达回波信号中存在噪声的问题,采用小波阈值法进行去噪。详细讨论了小波阈值去噪过程中各参数的选取原则,构造了一种优于典型阈值函数(如:软、硬阈值函数,软硬阈值改良折衷法和半软阈值函数)的新阈值函数。利用典型阈值函数和构造的阈值函数,对实际雷达回波信号进行处理,证明了构造的阈值函数去噪效果更佳。

24 GHz FMCW车载测距雷达系统设计

为了研制汽车防撞系统,设计了一款24 GHz FMCW雷达系统。该系统包括雷达射频模块、中频信号处理模块和数字基带处理模块。雷达射频模块采用基于异质结场效应晶体管NE3514研制的雷达射频模块传感器实现;中频信号处理模块由高通滤波器、可变增益放大器、低通滤波器构成。采用TLV2374运算放大器设计实现高通滤波器,TLV2374运算放大器与数字电位器MCP42100设计实现可变增益放大器,AD8532运算放大器设计实现低通滤波器;数字基带处理模块采用STM32F407微处理器完成数据采集与信号特征提取以及系统控制。该车载测距雷达能够实现90 m的距离测量。

汽车毫米波FMCW雷达中频信号的采样与处理

汽车毫米波雷达是智能交通系统的重要研究项目之一 ,本文介绍了汽车毫米波雷达的工作原理及信号处理的相关方法和技术。

FMCW雷达系统及其前端数据采集模块设计

(FMCW)调频连续波雷达在汽车防撞系统中得到了广泛的应用。文中对近年来国内外汽车防撞系统的发展做了阐述和比较,以FMCW毫米波雷达作为系统前端,对防撞系统的原理、结构、信号的前置放大和模数转换等关键数据采集模块进行了介绍与设计。

基于级数反演的斜视FMCW SAR成像算法研究

在斜视调频连续波(FMCW)合成孔径雷达(SAR)成像中,斜距的三次项不仅会对相位产生影响,同时对包络也会有影响.如果不进行有效校正,将会影响到SAR图像的聚焦效果.针对这个问题,本文利用级数反演的方法推导出斜距展开到三次项时回波信号的距离多普勒频谱表达式,并在距离多普勒域上对三次项进行包络和相位滤波处理.此外,考虑到时域走动校正带来方位空变性问题,本文利用方位非线性变标算法(NCS)解决其沿方位空变性问题并给出结合运动补偿的实测数据处理的算法流程图.最后通过对多个点目标的场景进行仿真实验以及实测数据处理来验证本文成像算法的可行性和有效性.

FMCW-SAR体制下快速运动目标检测与成像方法

针对调频连续波合成孔径雷达(FMCW-SAR)体制下的快速运动目标检测与成像问题,该文提出一种双通道FMCW-SAR动目标检测和成像新方法。该方法考虑到调频连续波固有的特点,将多普勒频移补偿和偏置相位天线(DPCA)技术结合,进行杂波抑制,检测动目标。并针对快速运动目标的散焦和多普勒谱分裂等问题,采用Keystone变换、方位去斜等方法实现快速运动目标的重聚焦。最后,仿真实验验证了所提方法的有效性和可行性。

一种改进的FMCW雷达线性调频序列波形

采用线性调频序列波形(chirp sequence waveform)的调频连续波(Frequency Modulated Continuous Wave,FMCW)雷达在汽车防撞探测等领域得到了广泛应用.针对该体制雷达的多目标解多普勒模糊问题,本文对线性调频序列波形进行了改进,在所有偶数序号扫频周期前插入了延时.改进后的波形可分解为两个扫频重复频率相同的传统调频序列,一个由奇数序号的扫频周期构成,另一个由偶数序号的扫频周期构成.波形中的延时会使两个序列对应的差频信号组之间产生相位差,利用此相位差信息可以解多普勒模糊.仿真结果验证了改进波形及其信号处理方法的多目标环境适应性和抗噪性.

FMCW信号的高线性度校正与测量技术

提出了线性调频连续波（ＦＭＣＷ）信号的数字实时闭环高线性度校正与测量的新方法，然后对该方法进行计算机仿真，据此研制了３ｍ雷达ＦＭＣＷ信号的线性度校正与测量系统，对３ｍｍＶＣＯ的实验结果表明，校正后的线性度高达０．０２％。与以往数字开环校正和模拟闭环校正相比，本文方法精度高，实现简单。

基于FMCW技术的光纤光栅振动解调系统设计及复用特性分析

基于连续波调频技术(FMCW)及2×2、3×3耦合器的原理,设计了一种光纤光栅振动解调系统.对系统复用特性进行了理论分析,并通过仿真实验分析了传感光栅位置系数k、调制频率的最大值Δf、压控振荡器的控制参量fs对系统复用特性的影响,同时构建了相应的系统,对所设计的系统进行了实验验证。

滑动聚束FMCW-SAR的子孔径成像算法

滑动聚束调频连续波SAR结合了滑动聚束模式和调频连续波SAR的优点,可以获得比条带模式更高的方位分辨率和比聚束模式更宽的方位测绘带区域。分析了其成像具有方位相干积累时间长和距离徙动严重的特点以及小负载平台上运动补偿对高分辨率成像的重要性。建立了其信号模型并推导了距离多普勒域频谱,据此给出了一种基于Chirp-Z变换校正距离徙动差的子孔径算法。不同于聚束模式子孔径处理,滑动聚束模式子孔径算法不仅需要子孔径间的相干叠加以实现全分辨率,而且要子孔径拼接以输出方位连续场景。仿真数据的处理结果验证了该算法的有效性和正确性。