汽车自适应巡航控制系统使用FMCW和MFSK技术
这个例子展示了如何在仿真软件模型汽车雷达®,包括自适应巡航控制系统(ACC),这是一个重要的功能的高级驾驶员辅金宝app助系统(ADAS)。这个例子探讨了单目标和多目标场景。它显示了调频连续波(FMCW)和多频移键控(MFSK)波形估计的范围和速度处理周围的车辆。
可用的示例实现
这个例子包括四个仿真软件模型:金宝app
FMCW雷达范围估计:slexFMCWExample.slx
FMCW雷达范围和速度估计多个目标:slexFMCWMultiTargetsExample.slx
多个目标的MFSK雷达范围和速度估计:slexMFSKMultiTargetsExample.slx
FMCW雷达的距离、速度和角度估计多个目标:slexFMCWMultiTargetsDOAExample.slx
FMCW雷达范围估计
下面的模型显示了一个端到端的FMCW雷达系统。系统设置类似于MATLAB®汽车自适应巡航控制系统使用FMCW技术的例子。这个模型和上述示例的唯一区别是,这个模型有一个FMCW波形扫描,在载波频率是对称的。
图显示了信号流的模型。仿真软件金宝app模块构成的模型分为两个主要部分,雷达节和渠道和目标部分。左边的阴影块代表了雷达系统。在本节中,FMCW信号生成和传播。这一节还包含接收者,抓住了雷达回波和执行的一系列操作,如距离和脉冲集成,估计目标范围。右边的阴影块模型信号在空间的传播和反射的车。系统的输出,估计米范围,显示块左边所示。
雷达
共存的雷达系统由发射机和接收机安装在车辆沿着直路。它包含所需的信号处理组件从返回的目标回波中提取信息。
FMCW——创建一个FMCW信号。FMCW波形在汽车雷达是一种常见的选择,因为它提供了一种方法来估计范围使用连续波(CW)雷达。距离成正比的频率偏移之间的传输和接收到的回波信号。信号扫描150 MHz带宽。发射机——传输波形。发射机的工作频率是77 GHz。接收机前置放大器——接收目标回波,并增加了接收机噪声。雷达平台-模拟雷达车辆轨迹。信号处理——处理接收信号和估计的范围目标车辆。
在雷达,目标回波经过前几个信号处理步骤可以估计目标区间。信号处理子系统包括两个高层处理阶段。
第一阶段:第一个阶段dechirps接收信号乘以传输信号。这个操作会产生拍频和目标回波之间的信号传输。目标范围跳动频率成正比。此操作也可以减少所需的带宽处理信号。接下来,64年清洁工是形成datacube缓冲。datacube维度是夏令时间与标准时间。这个datacube然后传递给一个
矩阵和集成块,标准时间样本来提高信噪比。数据然后传递到响应范围块,执行FFT运算将差频转换为范围。雷达信号处理适合并行化,那么雷达数据分区范围内进一步处理之前分成5部分。第二阶段:第二阶段由5并行处理链的检测和评估目标。
在第二阶段,每一个检测和评估链块包含3个处理步骤。
检测处理:首先传递给一维cell-averaging雷达数据(CA)恒虚警率(CFAR)检测器,在尺寸范围。物体识别检测或支安打。
集群检测:检测然后传递给下一个步骤,它们是聚合为集群使用Density-Based空间集群的应用程序与噪声的算法
DBSCAN Clusterer运算块。集群块集群范围的检测使用的检测识别CA CFAR块。参数估计:检测识别和集群后,最后一步是
区间估计块。这一步估计范围探测到目标的雷达数据。
渠道和目标
的渠道和目标模型模拟了信号传播的一部分,反映了目标车辆。
通道——模拟信号雷达车辆和目标车辆之间的传播。通道可以被设置成视距自由空间信道或双线隧道的信号到达接收机通过直接路径和反射路径。默认选择是一个免费的空间通道。
车——反映了事件信号和模拟目标车辆轨迹。子系统,如下所示,包含两个部分:一个目标模型来模拟回声和一个平台模型来模拟目标车辆的动态。
在车上子系统,目标车辆建模为一个点与指定目标雷达截面。雷达横截面是用来测量多少权力可以从目标反射。
在这个模型的场景中,雷达的车辆从原点开始,速度100公里/小时(27.8米/秒),而目标车辆始于43米的雷达车,速度96公里/小时(26.7米/秒)。的位置和速度雷达和目标车辆用于传播渠道来计算延迟,多普勒,信号损失。
探索模型
一些对话框参数模型计算了helper函数helperslexFMCWParam。开放的函数模型,点击修改仿真参数块。这个函数是在模型加载时执行一次。它出口到工作区中引用的字段对话框的结构。修改任何参数,改变结构中的值在helper函数命令提示符或编辑并重新运行它来更新参数结构。
并显示结果
下面的FMCW信号的谱图表明,线性扫描信号的150 MHz大约每7微秒。这个波形提供了一个解决约1米。
dechirped信号的频谱如下所示。这个数字表明,引入的拍频目标是大约100千赫。注意,dechirp后,信号只有一个频率分量。从这个拍频产生的范围估计计算,显示在上面的整体模型,在1米范围内解决。
然而,这个结果与自由空间传播渠道获得。在现实中,车辆之间的传播往往涉及多个发射机和接收机之间的路径。因此,信号从不同的路径可能会增加建设性或接收器相消。以下部分集双线的传播渠道,这是最简单的多路径通道。
运行仿真,观察dechirped信号的频谱。
注意,不再是一个占主导地位的拍频,因为在这个范围内,直接的信号路径和反射路径狼狈地结合起来,从而相互抵消。这也可以从估计的范围,不再匹配地面真理。
FMCW雷达范围和速度估计多个目标
下面的示例模型显示了一个类似的端到端FMCW雷达系统模拟2目标。这个例子估计范围和探测到目标的速度。
模型本质上是与前面的示例相同的4个主要差异。这个模型:
包含两个目标,
发生在使用range-Doppler联合处理
Range-Doppler响应块,过程只有一个子集的数据范围内而不是整个datacube在多个连锁店,和
执行使用二维CA CFAR检测。
雷达
这个模型使用range-Doppler联合处理的信号处理子系统。联合处理range-Doppler多普勒域可以估计到多个扫描,然后利用这些信息来解决range-Doppler耦合,导致更好的估计范围。
信号处理子系统如下所示的细节。
阶段的信号处理子系统是类似于之前的例子。每个阶段执行以下操作。
第一阶段:第一阶段执行和解距离和组装的datacube 64年再次清洁工。然后传递给datacube
Range-Doppler响应块计算range-Doppler映射的输入信号。然后传递给datacube范围的子集块获得datacube的一个子集,将进行进一步的处理。阶段2:第二阶段的检测处理。探测器在这个例子中是
CA CFAR二维块,经营范围和多普勒维度。阶段3:集群中发生
DBSCAN Clusterer运算使用范围和多普勒维的块。聚类结果显示的情节集群块。阶段4:第四和最后阶段的范围和速度估计的目标range-Doppler地图使用
区间估计和多普勒估计量块,分别。
所开始的例子,FMCW雷达使用频移来得到目标的范围。然而,目标的运动也可以引入频移由于多普勒效应。因此,拍频耦合的范围和速度信息。处理范围和多普勒同时让我们消除歧义。只要扫描速度不够快,目标仍在同一范围门口几个清洁工,可以跨多个计算多普勒扫描然后被用于正确的初始范围估计。
渠道和目标
现在有两个场景中目标车辆,贴上汽车和卡车,每辆车都有一个关联的传播渠道。前面的车开始50米的雷达车和旅行的速度60公里/小时(16.7米/秒)。前面的卡车从150米的雷达车和旅行的速度130公里/小时(36.1米/秒)。
探索模型
一些对话框参数模型计算了helper函数helperslexFMCWMultiTargetsParam。开放的函数模型,点击修改仿真参数块。这个函数是在模型加载时执行一次。它出口到工作区中引用的字段对话框的结构。修改任何参数,改变结构中的值在helper函数命令提示符或编辑并重新运行它来更新参数结构。
并显示结果
如下所示的FMCW信号是一样的在前面的模型。
这两个目标可以在range-Doppler地图可视化。
地图上正确地显示了两个目标:一个50米和150米。因为雷达只能测量的相对速度,预期的速度值这两个车是11.1 m / s, -8.3 m / s,分别,负号表明卡车远离雷达车。准确的速度估计可能很难推断出从range-Doppler地图,但估计范围和速度数字显示模块的显示模型在左边。可以看到,估计速度匹配预期值。
MFSK雷达范围和速度估计多个目标
能够做关节范围和速度估计使用上述方法,扫描需要较快,确保车辆在扫描大约是静止的。这通常意味着更高的硬件成本。MFSK是一个新的专门为汽车雷达波形设计,这样就可以实现同步范围和速度估计再扫描。
下面的例子展示了如何使用MFSK波形执行范围和速度估计。现场安装前模型是一样的。
这个模型之间的主要差异和之前在气缸体和波形信号处理子系统。MFSK波形基本上由两个FMCW清洁工与一个固定的频率偏移。扫描在这种情况下发生在离散步骤。从MFSK波形的参数块,扫描时间可以计算步骤的产品每扫描时间和步骤的数量。在这个例子中,扫描时间略有/ 2女士,这是几个订单大于7微秒FMCW使用在前面的模型。有关MFSK波形的更多信息,请参阅同时利用MFSK波形范围和速度估计的例子。
信号处理子系统描述MFSK信号被处理的波形。信号在每个采样的第一步,然后通过一个转换为频域FFT。一维CA CFAR探测器是用来识别峰,对应目标,在频谱。然后在每个频率峰值位置和两者之间的相位差扫描是用来估计目标的距离和速度的车辆。
探索模型
一些对话框参数模型计算了helper函数helperslexMFSKMultiTargetsParam。开放的函数模型,点击修改仿真参数块。这个函数是在模型加载时执行一次。它出口到工作区中引用的字段对话框的结构。修改任何参数,改变结构中的值在helper函数命令提示符或编辑并重新运行它来更新参数结构。
并显示结果
估计结果所示模型,匹配从先前的模型获得的结果。
FMCW雷达的距离、速度和角度估计多个目标
一个可以提高雷达的角分辨率使用数组天线。这个例子展示了如何解决三个目标车辆在不同车道的车辆旅行携带天线阵列。
在这个场景中,雷达在中间车道的公路旅行100公里/小时(27.8米/秒)。第一个目标车辆旅行20米在同一车道雷达在85公里/小时(23.6米/秒)。第二个目标车辆速度125公里/小时(34.7 m / s)在正确的车道,前方是40米。第三个目标车辆速度110公里/小时(30.6 m / s)左边的车道,前方80米。天线阵列的雷达车是第4单元均匀线性阵列(ULA)”。
场景坐标系统的起源是在雷达车。地面实况范围、速度和角度的目标车辆的雷达
范围(m)的速度(米/秒)角(度)- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -汽车1 20 4.2 0 2 3 80.03 -2.8 1.4 40.05 -6.9 -2.9车
信号处理子系统包括到达方向估计除了范围和多普勒处理。
处理非常类似于前面讨论FMCW多目标模型。然而,在这个模型中,有5个阶段,而不是4。
阶段1:类似于前面讨论FMCW多个目标模型,这个阶段执行和解距离,datacube形成,range-Doppler处理。然后传递给datacube
范围的子集块,从而获得datacube的子集,将进行进一步的处理。阶段2:第二个阶段是
相移Beamformer块,波束形成发生根据指定的角度看helper函数中定义的参数helperslexFMCWMultiTargetsDOAParam。阶段3:第三阶段的检测处理。这个例子再次的探测器
CA CFAR二维块,经营范围和多普勒维度。阶段4:集群中发生
DBSCAN Clusterer运算块使用范围、多普勒和角度尺寸。聚类结果显示的情节集群块。第五阶段:第四和最后阶段的范围和速度估计的目标range-Doppler地图使用
区间估计和多普勒估计量块,分别。此外,到达方向(DOA)估计是使用一个自定义块,执行功能的实现相控阵系统工具箱™根音乐估计量。
探索模型
一些对话框参数模型计算了helper函数helperslexFMCWMultiTargetsDOAParam。开放的函数模型,点击修改仿真参数块。这个函数是在模型加载时执行一次。它出口到工作区中引用的字段对话框的结构。修改任何参数,改变结构中的值在helper函数命令提示符或编辑并重新运行它来更新参数结构。
并显示结果
估计结果显示在模型和匹配预期值。
总结
第一个模型展示了如何使用一个FMCW雷达估计目标车辆的范围。从回声中得到的信息,如目标车辆的距离,输入一个完整的汽车ACC系统是必要的。
还讨论了如何执行的例子结合range-Doppler处理获得目标的距离和速度信息的车辆。然而,值得注意的是,当扫描时间长,估计速度的系统功能退化,并有可能联合处理再也不能提供准确补偿range-Doppler耦合。更多的讨论这个话题可以在MATLAB中找到汽车自适应巡航控制系统使用FMCW技术的例子。
下面的模型显示如何执行相同的范围和速度估计使用MFSK波形。这个波形可以实现联合范围和速度估计再扫描,从而降低硬件要求。
最后一个模型是一个FMCW雷达天线阵列执行范围、速度和角度的估计。
