逐点扫描毫米波全息成像雷达的建模仿真分析
近程目标毫米波全息成像算法及仿真
近程目标毫米波全息成像算法及仿真
朱莉;李兴国;王本庆
【期刊名称】《电光与控制》
【年(卷),期】2011(018)006
【摘要】为解决近程毫米波雷达目标探测过程中产生的回波相位干涉问题,引入全息技术研究近程目标的毫米波散射特性成像.该方法利用相位补偿因子,在波数域补偿电磁波的波前球面弯曲,反演目标的真实几何形状特征.给出了单目标散射特性一维成像的仿真实验,验证全息成像算法的有效性.对有无相位补偿情况下的多目标散射特性一维成像进行比较,结果表明该方法大大提高了成像精度.
【总页数】4页(P37-40)
【作者】朱莉;李兴国;王本庆
【作者单位】南京理工大学电光学院,南京210094;南京理工大学电光学院,南京210094;南京理工大学电光学院,南京210094
【正文语种】中文
【中图分类】V271.4;T95
【相关文献】
1.近程目标太赫兹全息成像算法及仿真 [J], 张野;邓彬;秦玉亮;王宏强;
2.近程目标太赫兹全息成像算法及仿真 [J], 张野;邓彬;秦玉亮;王宏强
3.基于改进凸集投影的亚毫米波全息成像超分辨率算法 [J], 邵文浩;朱莉;刘婕;邹丽蓉
4.基于毫米波三维全息成像算法的人体检测技术 [J], 崔晓熙
5.一种毫米波全息成像系统方案及其仿真 [J], 汤燕;夏继钢;曹振新
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面向汽车智能驾驶的毫米波雷达建模与仿真研究
面向汽车智能驾驶的毫米波雷达建模与仿真研究随着汽车智能驾驶技术的不断发展，无人驾驶汽车逐渐成为现实。
而实现安全、高效、可靠的无人驾驶离不开高精度的感知系统。
毫米波雷达作为一种重要的感知设备，具有在恶劣天气和低光照条件下仍然能够良好工作的优点，越来越受到广泛关注。
本文旨在研究面向汽车智能驾驶的毫米波雷达的建模与仿真方法。
首先，本文将介绍毫米波雷达的基本原理。
毫米波雷达利用高频的电磁波进行感知，能够实现对目标物体的距离、速度和角度等信息的获取。
其工作原理类似于传统的雷达，但具有更高的频率和更小的波长。
毫米波雷达具有准确度高、抗干扰能力强等优点，适用于汽车智能驾驶中的感知任务。
然后，本文将介绍毫米波雷达的建模方法。
毫米波雷达的建模主要包括对天线、发射器、接收器、信号处理等部件的建模。
通过准确建模毫米波雷达的各个部件，可以更好地模拟毫米波雷达的工作过程，从而为后续的仿真研究提供准确的数据支持。
接着，本文将介绍毫米波雷达的仿真方法。
毫米波雷达的仿真是基于建模的结果，通过计算机模拟来模拟毫米波雷达的工作过程。
通过合理设置参数和算法，可以模拟不同场景下的毫米波雷达感知效果。
仿真研究可以减少实际测试的成本和风险，同时可以进行大规模的测试，为算法和系统的优化提供良好的基础。
最后，本文将讨论的应用前景和挑战。
毫米波雷达的建模与仿真研究可以提供重要的技术支持和决策依据，为汽车智能驾驶技术的发展提供帮助。
然而，面临着传感器模型不准确、算法优化难度大等挑战，需要进一步研究和改进。
综上所述，是目前汽车智能驾驶领域的重要课题。
通过建立准确的毫米波雷达模型和进行仿真研究，可以为无人驾驶汽车的感知任务提供重要的技术支持。
然而，还需要进一步的研究来解决目前面临的挑战，进一步提升毫米波雷达的性能和适用性综合来看，毫米波雷达的建模与仿真研究对于汽车智能驾驶领域具有重要的意义。
通过准确建模各个部件并进行仿真研究，可以为无人驾驶汽车的感知任务提供技术支持，并为算法和系统的优化提供基础。
面向汽车智能驾驶的毫米波雷达建模与仿真研究
面向汽车智能驾驶的毫米波雷达建模与仿真研究面向汽车智能驾驶的毫米波雷达建模与仿真研究引言：随着汽车智能驾驶技术的快速发展，车辆的感知能力成为实现自动驾驶的关键之一。
毫米波雷达作为一种重要的感知器件，因其对距离、速度和角度等方面的高精度测量能力被广泛应用于汽车智能驾驶系统中。
本文旨在研究面向汽车智能驾驶的毫米波雷达建模与仿真方法，以提高其在自动驾驶系统中的应用效果。
一、毫米波雷达工作原理毫米波雷达是一种利用毫米波信号进行目标检测与跟踪的技术。
其工作原理基于雷达的回波信号分析，通过发射毫米波信号并接收目标返回的回波信号来实现对目标的感知。
毫米波雷达具有较高的测量精度和较长的探测距离，对于高速行驶的目标也有很好的跟踪能力。
二、毫米波雷达建模方法1. 毫米波雷达系统建模为了进行仿真研究，需要对毫米波雷达系统进行建模。
毫米波雷达系统主要由发射机、接收机、天线和信号处理模块等组成。
在建模过程中，需要考虑各模块间的相互作用和信号传输过程，模拟毫米波雷达系统的工作流程。
2. 目标模型建立在仿真研究中，需要对不同类型的目标进行模型建立。
根据目标的特点和形状，可以使用数学模型或三维模型来描述。
常用的目标模型包括点目标、线目标和面目标等。
通过建立目标模型，可以模拟不同类型目标在毫米波雷达系统下的回波信号。
3. 场景模型建立场景模型是仿真研究中重要的一部分，用于描述车辆周围的环境情况。
在场景模型中，需要考虑车辆、道路、障碍物等要素，以及它们之间的相对位置和运动关系。
通过建立场景模型，可以模拟不同场景下毫米波雷达系统的工作情况。
三、毫米波雷达仿真方法1. 信号仿真毫米波雷达系统的核心是信号处理，因此对于毫米波雷达系统的仿真研究需要重点考虑信号的仿真。
通过模拟毫米波信号的发射、接收和处理过程，可以得到仿真的回波信号。
在信号仿真中，需要考虑信号的功率、调制方式和噪声等因素。
2. 目标检测与跟踪仿真毫米波雷达系统在汽车智能驾驶中的主要任务是目标检测与跟踪。
雷达回波建模与仿真作业
雷达回波建模与仿真作业雷达回波建模与仿真作业雷达回波的建模与仿真是雷达工程中非常重要的一步。
下面将结合实际应用场景，从模型建立和仿真过程两个方面续写。
一、模型建立1. 存在的问题雷达回波的建模是根据目标散射特性和雷达性能参数进行的，然而真实环境中目标复杂多变，雷达参数也会受到众多因素的影响，仅仅通过理论公式很难完全准确地描述回波信号。
2. 基于物理原理的模型建立为了更准确地建立回波模型，可以基于物理原理进行仿真模拟。
通过目标特性分析，将目标分解为若干个散射单元，根据散射单元的位置、极化方向、散射强度等参数，在各个方向上计算目标的散射截面。
考虑到雷达的特性，如发射信号的功率、波束特性、接收信号的增益等，通过波动方程或其他适当的数学公式计算目标距离、速度等参数。
将目标的散射截面和雷达参数结合起来，计算回波信号的功率、波形等，并进行合理的处理和修正。
3. 引入统计特性实际环境中的杂波干扰和噪声会对回波信号造成影响，在模型建立过程中可以引入各种统计特性。
可以考虑杂波的统计分布和功率谱密度，噪声的功率谱密度等，并结合雷达系统的性能参数，如信噪比、动态范围等，对回波信号进行更加真实的建模。
二、仿真过程1. 计算环境参数进行雷达回波的仿真前，首先需要确定仿真的计算环境参数。
包括雷达的工作频率、发射功率、天线增益等，以及目标和背景的散射特性，如目标的散射截面、背景材料的散射特性等。
2. 设定仿真场景根据具体应用场景的需求，设定仿真场景。
包括目标的位置、速度、方向等参数，在空间中随机或指定位置生成目标集合。
考虑随机性和多样性，可以引入目标的不确定性因素，如目标的姿态变化、形态变化等。
3. 进行回波仿真计算根据建立的回波模型和仿真的环境参数，进行回波的仿真计算。
针对每个目标，根据其位置、速度等参数，计算回波信号的功率、相位、波形等，并考虑噪声和杂波的影响，进行修正处理。
4. 仿真结果分析通过对仿真结果进行分析，可以评估雷达系统的性能。
雷达动态探测目标的仿真建模
Ｒａｄａ ｔ ｃ ｉ ｎ ｆ ｔ ｒ ｔ ｄｙ ｍ ｉ ｓｍｕｌ ｔｏ ｍ ｏ ｌｎｇ ｒ ｄｅ ｅ ｔｏ ｏ ａ ｇｅ ｓ ｎａ ｃ ｉ ａｉ ｎ ｄｅｉ
Ｘｉ ｅ ｅＷ ｉ
（ ＥＴ ．Ｏｈ Ｒ ｓａｃ ｎｔｕｅ ｈｎ ｄ ，Ｓｃｕ ｎ ６ ０ ３ ，Ｃ ｉａ Ｃ Ｃ Ｎｏ１ｔ ｅｅｒｈ Ｉｓｉ ｔ ｔ ，Ｃ ｅｇ ｕ ｉ ｐｅｅ ｔｄ ｏ ｔｅ ｔ ｄｌ （ｕｈ ａ ａｇ ｔｉｄｃｔ ｎ ｂ ａａ，ｖｒ ｂｅ ｎ ｍｂｒ ｏ ａｇｔ ｔ ｃｉｇ ａ ａ ｅｅｔ ａｇｔ ｉ ｒｓｎｅ ，ｓｍｅ ｍａｈｍａｉ ｍｏｅｓ ｓｃ ｓｔｒｅ ｎ ｉａｉ ｙ ｒｄ ｓ ｃ ｏ ｒ ａｉ ｌ ｕ ｅ ｆｔｒｅ ｒ ｋｎ ， ａ ｓ ａ ｒｓｕｃ ｎｇ ｍｅｔｂ ｓｄ ｏ ｃｅｕｉｇ ａｇ ｒｈ ｅｏ ｒｅ ｍａ ａｅ ｎ ａｅ ｎ Ｓ ｈ ｄｌ ｌｏｉ ｍ）ａｅ ｒａｚｄ Ａｎ ａｔａ ｅｐ ｒ ｎ ｈ ｔｔｅ ｓ ｌｔ ｎ ｄｔ ｒｖｄｄ ｂ ａａ ｎ ｔ ｒ ｅｌ ｅ ． ｃｕ ｌ ｘ ｅｉ ｔｔａ ｈ ｉ ａｏ ａａｐｏ ｉｅ ｙ ｒｄ ｒ ｉ ｍｅ ｍｕ ｉ
文 以雷达为例 ， 分析其数据处理 流程 ， 并进行仿真建模 。
雷达的视线和响应范 围之 内 ， 并获得 目标相对 于雷达的位置及 角度信息 。为了描述雷达 与 目标的交会几何关 系 ， 需考虑 四维 选通模 型 ： 利用距离 波门 、 俯仰和 方位波束及 速度波 门信息 来 判断 目标是否被 雷达捕获 。
０ 引言
雷达探 测功能仿真 是通过仿 真 目标 回波 、 接收机 噪声 、 干 杂波等信号的幅度信息来复现雷达的检 测过 程。 现代 战场 上各种 目标的 出现 ， 要求利用多种传感器组 网来 扰 、 从图 １ 以看 出 ， 可 雷达探 测的功能 仿真 ， 主要是根据 目 与 标 采集 信息并 加 以融合 ， 分利用 目 的各个方 向 、 充 标 不同频段 的 雷达的交会几何关系计算信号 及干扰的功率 。因此 ， 需要对 目 反射特性 ， 大限度地提 取信 息 ， 最 满足 战场需要 。对于数据融 目标与环境 、 雷达检测过程 、 雷达测 合 来说 ， 真实 的战场 目标 和传感器探 测数据 ， 是检 验其有效性 标与雷达交会 的几何关 系、
《2024年面向汽车智能驾驶的毫米波雷达建模与仿真研究》范文
《面向汽车智能驾驶的毫米波雷达建模与仿真研究》篇一一、引言随着科技的发展和智能化程度的不断提高，汽车智能驾驶技术已成为当今研究的热点。
作为智能驾驶系统中的重要组成部分，毫米波雷达技术因其具有较高的探测精度和实时性，在汽车防撞、目标跟踪等方面发挥着重要作用。
因此，面向汽车智能驾驶的毫米波雷达建模与仿真研究，对于提高智能驾驶系统的性能和安全性具有重要意义。
二、毫米波雷达基本原理毫米波雷达是一种利用毫米波进行探测和测距的雷达系统。
其基本原理是通过发射毫米波信号，并接收由目标反射回来的信号，通过信号的处理和分析，实现目标的距离、速度、角度等信息的获取。
在汽车智能驾驶中，毫米波雷达主要用于车辆周围的障碍物检测和目标跟踪。
三、毫米波雷达建模为了更好地进行毫米波雷达的仿真研究，需要建立准确的毫米波雷达模型。
在建模过程中，需要考虑雷达的发射模块、接收模块、信号处理模块以及目标模型等多个方面。
其中，发射模块和接收模块需要考虑信号的频率、功率、波形等因素；信号处理模块需要考虑信号的滤波、放大、检测等处理过程；目标模型则需要根据实际需求进行建模，包括目标的形状、大小、速度等信息。
四、仿真研究在建立好毫米波雷达模型后，需要进行仿真研究。
仿真研究主要包括场景构建、目标模拟、数据处理等多个环节。
其中，场景构建需要根据实际道路环境进行构建，包括道路、交通标志、障碍物等；目标模拟则需要根据实际需求进行设置，包括目标的数量、速度、位置等信息；数据处理则需要对仿真过程中获取的数据进行处理和分析，以评估毫米波雷达的性能和可靠性。
五、仿真结果分析通过对仿真结果的分析，可以评估毫米波雷达在汽车智能驾驶中的应用效果。
首先，可以从距离分辨率和速度分辨率两个方面评估毫米波雷达的探测精度；其次，可以从探测范围和实时性两个方面评估毫米波雷达的响应速度；最后，可以从误报率和漏报率两个方面评估毫米波雷达的可靠性。
通过这些评估指标的分析，可以得出毫米波雷达在汽车智能驾驶中的优势和不足，为后续的优化提供依据。
智能网联汽车技术及仿真应用实例 毫米波雷达
个目标的最小角度间隔。
2021/4/9
项目3 毫米波雷达——技术参数
➢ （11）角度灵敏度——单目标的角度变化时，可探测的最 小绝对变化角度值。
➢ （12）角度测量精度——测量单目标时，目标角度的测量 值与其真值之差。
➢ （13）识别率——正确识别目标信息的程度。 ➢ （14）误检率——将目标识别为一个错误目标的比例。 ➢ （15）漏检率——未能识别目标报文的比例。
项目3 毫米波雷达——定义
➢ 毫 米 波 是 指 波 长 为 1~10mm 的 电 磁 波 ， 对 应 的 频 率 范 围 为 30~300GHz。
➢ 毫米波雷达是工作在毫米波频段的雷达，它通过发射与接收 高频电磁波来探测目标，后端信号处理模块利用回波信号计 算出目标的距离、速度和角度等信息
2021/4/9
2021/4/9
项目3 毫米波雷达——测量原理
➢ 多普勒效应是当目标相对于辐射源发生运动时，目 标对回波信号产生调制作用从而使回波信号中心频 率发生偏移的现象
2021/4/9
项目3 毫米波雷达——测量原理
2021/4/9
项目3 毫米波雷达——测量原理
2021/4/9
项目3 毫米波雷达——技术参数
扰处于中低频区，基本上不会影响毫米波雷达的正常运行
2021/4/9
项目3 毫米波雷达——特点
➢ （1）毫米波雷达是利用目标对电磁波的反射来发 现并测定目标位置，而充满杂波的外部环境给毫米 波雷达感知带来经常带来虚警问题。
➢ （2）覆盖区域呈扇形，有盲点区域。 ➢ （3）无法识别交通标志和交通信号灯。 ➢ （4）无法识别道路标线。
毫米波雷达建模方法
毫米波雷达建模方法毫米波雷达是一种主要应用于汽车自动驾驶、军事目标探测等领域的高频电磁波探测技术。
在毫米波雷达的建模过程中，需要考虑多种因素，以确保建模的准确性和有效性。
本文将介绍10条关于毫米波雷达建模方法的详细描述。
第一条，了解毫米波雷达的工作原理。
毫米波雷达是通过发送高频电磁波并接收反射信号来实现目标探测的。
在毫米波雷达的建模过程中，需要对其工作原理有深入的了解，包括信号处理、目标识别等方面。
第二条，选择合适的建模软件。
毫米波雷达建模软件有多种，包括MATLAB、CST、ADS 等。
需要选择合适的软件，以便进行信号分析、天线设计、电路仿真等操作。
第三条，确定建模对象。
在毫米波雷达建模过程中，需要确定建模对象，包括天线、前端电路、信号处理等方面。
不同对象的建模方法和技术也会有所不同。
第四条，进行仿真模拟。
在毫米波雷达的建模过程中，仿真模拟是必不可少的步骤。
通过仿真模拟，可以验证建模效果和准确度，发现并解决问题。
第五条，考虑信号处理算法。
毫米波雷达信号处理算法包括高斯滤波器、距离向速度估计等方面，需要合理地进行建模和仿真，以确保信号处理的准确性和可靠性。
第六条，进行天线设计。
毫米波雷达天线设计是建模过程中非常重要的一部分。
根据毫米波雷达的工作原理和目标要求，需要设计相应的天线，包括宽带天线、波导天线等类型。
第七条，进行电路设计。
毫米波雷达的电路设计也是建模过程中重要的一环。
根据目标要求和信号处理算法，需要设计出前端电路、中频电路、射频电路等相关电路。
第八条，进行系统集成。
在毫米波雷达的建模过程中，除了单独对各个组成部分进行建模外，还需要进行系统集成。
通过系统集成，可以验证系统整体性能，找出并解决潜在问题。
第九条，验证建模效果。
毫米波雷达的建模效果需要进行全面的验收和验证。
需要针对各个关键因素展开验收检测，并通过实验数据和对比效果来证实建模的准确性。
第十条，优化建模效果。
在完成毫米波雷达建模后，需要对建模效果进行优化。
车载毫米波雷达的虚拟测试仿真
车载毫米波雷达的虚拟测试仿真引言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。
随着智能交通系统在全球的广泛应用。
高级驾驶辅助系统（ADAS）作为无人驾驶技术的基础在全球范围得到快速发展。
因此，智能驾驶的虚拟测试仿真的重要性也就日益突出，虚拟测试仿真通过模拟车辆状态，车载传感器，控制器，道路工况以及交通场景来对智能驾驶性能实现全面的评价。
在具备主动安全的 ADAS 系统中，毫米波雷达是实现 ADAS 功能的重要传感器设备，在汽车探测、防撞预警、辅助变道以及自适应巡航功能上发挥了重要的作用。
与其他传感器相比，毫米波雷达具备高精度、抗干扰、全天候工作等特性。
因此，对毫米波雷达做虚拟测试仿真，比较虚拟毫米波传感器注入法与黑盒模拟法的性能，对智能驾驶虚拟测试具有重要的参考价值。
01 智能驾驶的车辆在环虚拟测试智能驾驶的虚拟测试方法主要包括模型在环测试、硬件在环测试和车辆在环测试。
其中车辆在环测试是通过软件模拟传感器状态、车辆动态模型、控制器模型和综合交通环境，结合无人驾驶车辆在虚拟现实综合交通环境中的运行状态，实现智能驾驶车辆的全面、系统、客观的评价。
由于采用虚拟现实技术，各种复杂的综合交通环境可以在测试系统中复现，理论上可以模拟所有的综合交通环境，可以达到智能驾驶车辆完备性测试要求。
与真实交通测试方法相比，虚拟测试方法效率高、过程简单、时间短、费用低等优点。
车辆在环虚拟测试原理图如图 1 所示。
在图 1 的车辆在环虚拟测试原理图中，被测车辆放置在测试台架上运行，输出车速、加速、倒车、档位，方向盘转角、车身姿态等信息，通过车辆动力学软件来配置出与被测车辆参数一致的虚拟车辆，虚拟车辆在虚拟交通环境中运行：一方面通过车载虚拟传感器（摄像头，毫米波雷达，激光雷达，车道线传感器等）感知周围交通环境，把信息转换成无人车传感器信号，注入到被测车辆控制器中；另一方面将交通场景中虚拟被测车辆车身姿态的信息输出给测试台架，实现道路状况的模拟，这样台架上的被测真实车辆运行状态就能与虚拟车辆在交通场景中的运行状态保持一致。
《2024年面向汽车智能驾驶的毫米波雷达建模与仿真研究》范文
《面向汽车智能驾驶的毫米波雷达建模与仿真研究》篇一一、引言随着汽车智能驾驶技术的快速发展，毫米波雷达作为智能驾驶系统中的重要传感器之一，其建模与仿真研究显得尤为重要。
毫米波雷达能够提供高精度的距离、速度和角度信息，对于车辆的环境感知、目标跟踪和避障等关键功能具有重要作用。
本文旨在研究面向汽车智能驾驶的毫米波雷达建模与仿真，以提高智能驾驶系统的性能和可靠性。
二、毫米波雷达基本原理与建模2.1 毫米波雷达基本原理毫米波雷达利用毫米波频段的电磁波进行探测，通过发射和接收信号的时间差、频率变化等参数，实现目标的位置、速度等信息获取。
其工作原理主要包括信号发射、目标反射、信号接收与处理等步骤。
2.2 毫米波雷达建模毫米波雷达建模主要包括发射机建模、接收机建模、信号传播建模以及目标特性建模等。
其中，发射机建模主要关注信号的频率、功率和波形等参数；接收机建模则关注信号的接收、放大和滤波等过程；信号传播建模需要考虑电磁波在空间中的传播特性；目标特性建模则需要考虑目标的形状、大小、材质等因素对反射信号的影响。
三、仿真环境搭建与仿真方法3.1 仿真环境搭建为了进行毫米波雷达的建模与仿真，需要搭建一个合适的仿真环境。
仿真环境应包括道路模型、车辆模型、行人模型以及其他障碍物模型等。
同时，还需要考虑环境因素如天气、光照等对仿真结果的影响。
3.2 仿真方法仿真方法主要包括信号处理仿真、目标检测与跟踪仿真以及场景仿真等。
信号处理仿真主要关注信号的发射、传播和接收过程；目标检测与跟踪仿真则需要模拟目标的位置、速度等信息的变化；场景仿真则需要构建一个真实的驾驶场景，以模拟实际驾驶过程中的各种情况。
四、仿真结果分析与讨论4.1 仿真结果分析通过仿真实验，我们可以得到毫米波雷达在不同场景下的性能数据。
这些数据包括距离分辨率、速度分辨率、角度分辨率以及目标检测与跟踪的准确率等。
通过对这些数据的分析，我们可以评估毫米波雷达在智能驾驶系统中的性能表现。
面向汽车智能驾驶的毫米波雷达建模与仿真研究
面向汽车智能驾驶的毫米波雷达建模与仿真研究面向汽车智能驾驶的毫米波雷达建模与仿真研究摘要：随着智能驾驶技术的迅速发展，毫米波雷达作为一种重要的感知器件，在汽车智能驾驶中起到了关键的作用。
本文针对面向汽车智能驾驶的毫米波雷达建模与仿真问题，详细介绍了毫米波雷达的原理和工作方式，并通过建立合理的数学模型和进行仿真实验来验证其性能。
研究结果表明，毫米波雷达在实现智能驾驶中的各种功能上具有良好的性能和可行性。
第一章引言随着人工智能和感知技术的不断发展，汽车智能驾驶已经成为当今汽车行业的发展方向之一。
而作为实现智能驾驶的关键技术之一，被广泛应用于汽车感知系统中的毫米波雷达具有天然的优势。
毫米波雷达作为一种主动感知手段，能够通过发射和接收毫米波信号来感知车辆周围的环境，包括检测目标的距离、速度和方位等信息。
因此，对于实现车辆的自动驾驶、事故预警和智能驾驶决策等功能非常关键。
第二章毫米波雷达工作原理2.1 发射与接收模块毫米波雷达的发射模块通常由辐射源、天线和功率放大器等组成。
发射模块通过调制电源信号驱动辐射源，将电能转化为微波能量并辐射出去。
接收模块由天线、低噪声放大器、射频信号处理器等组成，用于接收反射回来的微波信号。
2.2 多普勒速度测量毫米波雷达除了可以测量目标到雷达的距离外，还能够通过接收到的频率信息来计算目标的速度。
这是通过多普勒效应来实现的。
当目标与雷达靠近或远离时，接收到的频率会发生变化，通过计算这一变化的大小，即可得到目标的速度信息。
2.3 距离测量毫米波雷达主要通过测量目标与雷达之间的时间差来推算目标与雷达之间的距离。
雷达发送一个短脉冲信号，当信号与目标碰撞并被反射回来时，通过测量发送和接收信号之间的时间差，可以得到目标的距离信息。
第三章毫米波雷达建模3.1 几何模型通过几何模型可以建立雷达和目标之间的几何关系。
可以根据雷达和目标的位置和相对速度，计算雷达所接收到的目标信号在空间中的位置和方向。
《2024年面向汽车智能驾驶的毫米波雷达建模与仿真研究》范文
《面向汽车智能驾驶的毫米波雷达建模与仿真研究》篇一一、引言随着汽车智能化、自动化程度的不断提升，毫米波雷达技术在汽车智能驾驶领域的应用日益广泛。
毫米波雷达具有较高的分辨率和探测能力，可实现对周围环境的精确感知和监测，为自动驾驶提供关键信息。
因此，本文将重点研究面向汽车智能驾驶的毫米波雷达建模与仿真技术，为实际应用提供理论依据。
二、毫米波雷达基本原理及建模2.1 毫米波雷达基本原理毫米波雷达是一种利用电磁波探测目标的技术。
其基本原理是通过发射毫米波信号，接收反射回来的信号，根据信号的传播时间、相位、频率等信息，实现对目标的距离、速度、角度等参数的测量。
2.2 建模过程建立毫米波雷达的模型是研究其性能的基础。
本文在建立毫米波雷达模型时，首先确定系统的主要参数和组成模块，包括发射模块、接收模块、信号处理模块等。
其次，利用数学工具描述各个模块的功能和工作原理，建立各模块之间的数学关系。
最后，通过仿真软件对模型进行仿真验证，确保模型的准确性和可靠性。
三、仿真环境构建与实验设计3.1 仿真环境构建为满足汽车智能驾驶中毫米波雷达的仿真需求，本文构建了包含道路、车辆、行人等目标的仿真环境。
通过设置不同的场景和目标运动状态，模拟实际道路交通环境，为毫米波雷达的仿真提供基础。
3.2 实验设计在仿真环境中进行实验设计，包括设置不同的目标类型、距离、速度等参数，模拟不同的交通场景。
同时，根据实际需求调整雷达的参数设置，如发射功率、扫描速率等，以获得最佳的探测效果。
四、仿真结果与分析4.1 仿真结果通过仿真实验，得到了毫米波雷达在不同场景下的探测结果。
包括目标的距离、速度、角度等参数的测量值与实际值的对比分析。
同时，对不同目标类型和运动状态下的探测效果进行了评估。
4.2 结果分析根据仿真结果，对毫米波雷达的性能进行了评估和分析。
包括雷达的探测范围、探测精度、实时性等方面。
同时，针对不同场景和目标类型进行了优化策略的研究，为实际应用提供了理论依据。
毫米波汽车防撞雷达多目标识别算法仿真
毫米波汽车防撞雷达多目标识别算法仿真
王俊喜;司伟建;周烱赛
【期刊名称】《应用科技》
【年(卷),期】2015(042)006
【摘要】毫米波汽车防撞雷达系统一般工作在24、77 GHz频段,以高精度测速、测距为目标,旨在提高行车安全系数、提供更加舒适的驾驶环境,避免严重交通事故发生.汽车防撞雷达一般采用调频连续波(frequency modulated continuous wave,FMCW)体制,传统的FMCW雷达难以解决多目标准确检测问题,在此基础上提出了一种新的调制波形和多目标检测算法,仿真结果表明该方法可以在多目标环境下剔除虚假目标,进而准确识别目标,提高了防撞雷达系统的可靠性.
【总页数】6页(P52-57)
【作者】王俊喜;司伟建;周烱赛
【作者单位】哈尔滨工程大学信息与通信工程学院黑龙江哈尔滨150001;哈尔滨工程大学信息与通信工程学院黑龙江哈尔滨150001;哈尔滨工程大学信息与通信工程学院黑龙江哈尔滨150001
【正文语种】中文
【中图分类】TN958.94
【相关文献】
1.汽车防撞雷达多目标识别测量算法研究 [J], 张鉴;童睿;周道逵;杨文华;黄正峰;戚昊琛
2.毫米波汽车防撞雷达波形设计 [J], 陈文鹤;毕欣;曹云侠
3.77GHz汽车主动毫米波防撞雷达信号处理板的设计与实现 [J], 田黎育;武振;李艳丽;郑晨;
4.77GHz毫米波汽车防撞雷达抗干扰射频编码方法 [J], 何大为;杨滔;于智永
5.一种汽车防撞雷达多目标识别方法 [J], 蒋留兵;许腾飞;杨昌昱;韦洪浪;白云浩因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
毫米波安检成像雷达设计
毫米波安检成像雷达设计魏志强;李春化;周子超;苏小敏;李雅梅;王乐【摘要】针对实际应用的安检技术的局限性,本文介绍一种基于FMCW的体制的安检成像雷达设计.雷达采用合成孔径成像算法对待检人员身上的隐匿目标进行探测,使用二维、三维仿真目标和Radarsat-Ⅰ雷达数据对雷达系统和成像算法进行检验,计算结果证明了系统设计和成像方法的有效性.【期刊名称】《火控雷达技术》【年(卷),期】2013(042)003【总页数】6页(P5-10)【关键词】FMCW;SAR;毫米波;成像雷达【作者】魏志强;李春化;周子超;苏小敏;李雅梅;王乐【作者单位】西安电子工程研究所西安710100;西安电子工程研究所西安710100;西安电子工程研究所西安710100;西安电子工程研究所西安710100;西安电子工程研究所西安710100;西安电子工程研究所西安710100【正文语种】中文【中图分类】TN95;TP301.60 引言传统安全检测系统(金属探测器和X光扫描机)在人体安全和透视成像等方面存在一定的局限性。
目前已应用于安检的技术主要有:X射线、红外线、太赫兹、超宽带和声波等技术。
这些技术虽具有其适用场合和特点，但对检测隐匿物品的人都有一定的缺陷。
例如，X射线具有高分辨率成像的优点，但强辐射会对人体健康造成伤害，不能直接用于人体检测。
红外技术探测隐匿物体取决于隐匿物体与其背景的温差，其分辨能力不强，穿透性较弱，不能发现隐匿的违禁物品。
太赫兹波具有一定的穿透性。
目前，太赫兹技术仍处于技术研究阶段，高成本的太赫兹辐射源和相关传输与检测器件是制约其发展的难点。
超宽带技术的成像分辨率低，难以识别人体隐匿物品。
金属探测器则对塑料等非金属物品束手无策。
而毫米波探测技术结合了微波和红外的优点，在安全辐射功率标准下不影响人体健康，可以穿透衣服、包裹等介质检测隐藏身上的违禁物品［1，2］，因此，毫米波安检系统是传统安检设备的必要补充和替代技术手段。
激光雷达系统的数值仿真
激光雷达系统的数值仿真
易翔;王蔚然
【期刊名称】《光子学报》
【年(卷),期】2004(33)1
【摘要】为了对成像激光雷达系统进行性能分析 ,建立了成像激光雷达系统的数值仿真模型模型以激光雷达原理为基础 ,考虑了激光雷达距离方程、噪声模型、接收信噪比、成像模型等模块 ,寻找不同环境与各模型参数的对应关系 ,以此预测环境对激光雷达系统性能的影响根据模型 ,编制计算机仿真软件进行雷达系统模拟 ,结果表明。
【总页数】3页(P21-23)
【关键词】激光雷达;系统仿真;成像雷达
【作者】易翔;王蔚然
【作者单位】电子科技大学电子工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】TN958.98;TN249
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激光与光电子学进展47,110701(2010)L a ser &Opt oe l e ct ro nics P ro gressC 2010 中国激光 杂志社do i:10.3788/L OP 47.110701逐点扫描毫米波全息成像雷达的建模仿真分析夏继钢!汤!燕(中电科技扬州宝军电子有限公司,江苏扬州225003)摘要!基于菲涅耳衍射理论建立了毫米波全息成像雷达理论模型,确定了照射源、传输空间、目标后向散射系数、散射传输空间和接收复数信号之间的关系,根据该理论模型利用接收的复数信号反演计算出目标图像。
基于傅里叶光学角谱理论,采用M atlab 程序针对该毫米波全息成像雷达理论模型进行了编程计算。
该仿真程序可以仿真计算系统中各种因素对成像质量的影响,包括发射天线增益方向图、接收天线方向增益图和目标散射特性等。
利用该仿真程序可以优化系统中的各项参数,为实际设计毫米波全息成像系统提供帮助。
关键词!成像系统;电磁场与微波技术;毫米波雷达;全息成像;建模仿真中图分类号!O438.1!!!!OCIS !070.0070090.0090110.0110!!!!文献标识码!ATheory Modeling,Simulation and Analysis on Millime te rWave Holographic Imaging Radar Based on Point Scanning ModeXia Jigang !Tang Yan(Yan gzhou Ba ojun Ra dio F a ct or y ,Chin a Elect r on ics T echn ology Gr ou p Cor por a tion ,Ya n gzhou ,Jia ngsu 225003,Chin a )Abstract !Based on the Fresnel diffraction theory,a theorictic al model of the millimeter wave holographic imagingradar is developed,in whic h the relationship about the irradiator,transition space,object back sca t tering c oefficient,back scattering transition spac e and the received complex data is ing the model,the object image c an beobtained.A simulation program is presented by the Matlab program based on the Fourier optics angle spectrumtheory,whic h can be used to analyze the effect of each factor on the imaging quality and help design realistic radarsystem.Key wo rds !im aging systems;elec t romagnetic field and microwave tec hnique;millimeter wave radar;hologra phicimaging;modeling and simulation!!收稿日期:2010 04 16;收到修改稿日期:2010 06 01作者简介:夏继钢(1973∀),男,工程师,本科,从事电磁场与微波技术领域的工作。
E mail:baoba o -020521@1!引!!言毫米波波长介于1~10mm 之间,整个毫米波波段具有四个较好的大气传输窗口即以35,94,140和220GH z 为中心的波段。
相比于低频段的微波成像,毫米波波长短,成像分辨率高,成本高;相比于光学和红外成像,毫米波成像系统能够探测藏匿在衣物内或衣物中的武器以及违禁物品、大雾天气下的目标等,但清晰度要远低于光学成像[1,2]。
因此光学、红外、毫米波和微波成像各有优缺点,在应用中主要取决于实际情况。
显然,对于藏匿武器等的违禁物品、大雾天气下的目标探测需要达到可以辨析形状的清晰度时,采用毫米波成像系统比较合适[1~11]。
根据成像系统是否采用照射源,毫米波成像系统可以分为主动和被动两种模式;根据是否采用相干体制,主动毫米波成像系统可以分为相干模式和非相干模式,其中相干模式即是全息系统[3,4]。
相比于其他形式的毫米波成像系统,对于近距离探测违禁物品,毫米波全息成像系统具有显著优势,可以有效探测并对这些违禁物品成像,提高机场、银行等重要部门的安全[6,7]。
然而,采用毫米波或者更短波长如太赫兹信号来实现高速全息成像,需要N #N 个收发单元(N 一般要求大于64)才能具有比较好的成像效果。
众所周知,如此高频率的器件,无论是信号源、功放,还是低噪放、混频器,都很昂贵,因此在设计这种设备时,需要建立比较理想的系统模型进行仿真,以最大程度地为实际构造系统提供指导。
为此,本文针对毫米波全息成像系统,利用菲涅耳衍射理论和傅里叶光学理论∃12%,建立了毫米波全息成像雷达模型,利用该模型可以有效地分析多种影响成像质量的因素,为实际设计毫米波全息成像雷达提供帮助。
2!全息成像雷达模型根据毫米波全息成像雷达的基本工作过程,构建了如图1所示的模型,左边为扫描孔径,该扫描孔径由N #N 个单元组成,在该孔径上有一对毫米波段收发组件,发射部分用于照射右边目标孔径上的目标,接收部分用于接收目标后向散射信号,该对毫米波收发组件在扫描孔径上完成N #N 次扫描,收集到N #N 组数据后通过成像算法实现目标成像。
而对于高速成像雷达,则需要在扫描孔径上放置N #N组毫米波收发组件。
图1毫米波全息成像系统模型F ig.1M o del of millimeter w ave holog raphic imaging system设扫描孔径上定照射信号为各向同性信号u 0(x &0,y &0,z 0),经过距离z 0辐射到目标孔径上,根据傅里叶光学理论,相当于该信号经过了一个空间滤波器h 0(x &0,y &0,x ,y ),考虑到发射天线的电场方向性f 1( , ),真正作用到目标孔径上的电磁波为u 1(x ,y ,0),经过目标后向散射系数 (x ,y ,0)作用后形成信号u 2(x ,y ,0),再次考虑到接收天线的电场方向性f 1( , ),该信号经过目标后向散射在h 1(x &0,y &0,x ,y )的作用下到达扫描孔径后为u 3(x &0,y &0,z 0)。
在二维扫描全息系统中对该辐射信号,在扫描孔径上和辐射信号u 0(x &0,y &0,z 0)进行混频滤波,最终抽样记录得到u 4(x &0,y &0,z 0),最后根据扫描孔径上记录的数据进行反演计算获得目标反射系数 (x ,y ,0),实现目标全息成像。
根据菲涅耳衍射理论、傅里叶光学角谱理论和线性系统理论,各信号之间的关系为u 1(x ,y ,0)=u 0(x &0,y &0,z 0) h 0∋f 1( , ),(1)u 2(x ,y ,0)=u 1(x ,y ,0)∋ (x ,y ,0),(2)u 3(x &0,y &0,z 0)=u 2(x ,y ,0)∋f 2( , ) h 1,(3)u 4(x &0,y &0,z 0)=!(x -x &0)!(y -y &0)∋Filter [u 3(x &0,y &0,z 0)∋u 0(x &0,y &0,z 0)].(4)图2目标图形F ig.2O bject fig ur e式中符号 表示二维卷积计算,h 0和h 1实际上是传输距离为z 0点扩展函数。
为减少仿真中的计算量,假定接收天线和发射天线为全向型,目标表面足够粗糙,使得目标后向散射信号仍是各向同性辐射。
换言之,(1)~(3)式中的f 1( , )和f 2( , )均为1, (x ,y ,0)与入射角无关。
3!仿真分析采用M atlab 作为仿真平台,照射源u 0(x &0,y &0,z 0)为!(∀-x &0,#-y &0,z 0),该式中的时间因子exp (-j ∃t)被省略,1(∀(N,1(#(N 。
照射源逐点扫描照射目标孔径,同样目标孔径也被离散为N #N 个单元。
实际系统中,N 一般为64或128,因此这里N取128。
设定目标形状为F,如图2所示,工作波长为3mm 。
3.1!距离对成像质量的影响设定矩形孔径边长为N 个波长,距离分别为120cm 和30cm 。
当距离为120cm 时,在扫描孔径上获取的目标全息图如图3(a)所示,反演计算出的目标图像如图3(b)所示;当距离为30cm 时,相应的全息图如图4(a)所示,反演计算出的目标图像如图4(b)所示。
不难发现,距离较近时,成像质量较好,反之则较差。
根据菲涅耳衍射理论,随着传播成像距离的加大,照射源发射的信号在目标孔径上的面积变大,而幅度减小;同样由目标后向散射到扫描孔径上的信号面积也变大,幅度变小。
图3成像距离为120cm 时的全息图(a)和反演目标图像(b)F ig.3H olog raph (a)and calculated o bjectimage (b)at imag ing distance o f 120cm 图4成像距离为30cm 时的全息图(a)和反演目标图像(b)F ig.4H olog raph (a)and ca lculated o bject imag e (b)imaging dist ance of 30cm图5孔径边长为2#N 个波长,距离30cm 时的全息图(a)和反演目标图像(b)F ig.5H o log raph (a)and calculated object imaging (b)w hen imaging aperture is 2#N w aveleng ths!!!and imag ing distance is 30cm3.2!孔径尺寸对成像质量的影响设定距离为30cm,矩形孔径边长分别为2#N 个波长和N 个波长。
当孔径边长为2#N 个波长时,在扫描孔径上获取的目标全息图如图5(a)所示,反演计算出的目标图像如图5(b)所示;当孔径为N 个波长时,相应的全息图如图3(a)所示,反演计算出的目标图像如图3(b)所示。