用于速度估计与模糊解算的联合多 FMCW 啁啾序列处理
信号处理
2023-12-06 v2
摘要
在 FMCW 汽车雷达应用中，设计既满足实际驾驶场景要求，又能同时实现高距离分辨率、大最大距离和无模糊速度估计的啁啾序列通常是一项挑战。为了支持远程场景，啁啾的持续时间相对于其带宽应足够长。同时，长啁啾会导致对高速目标的速度估计产生模糊。速度模糊问题通常通过使用多个啁啾序列并在其间设置互质延迟偏移来解决。然而，使用基于快速傅里叶变换(FFT)的经典谱估计技术无法对多个啁啾序列进行相干处理。这导致速度估计在统计上无效并损失处理增益。在本工作中，我们提出了一种算法，能够联合处理多个啁啾序列并解算速度估计中可能存在的模糊。所得算法在统计上是高效的且无网格的。此外，由于其超分辨率特性，它提高了速度估计的分辨率，超越了自然分辨率。这些结果通过数值模拟和汽车雷达 IC 实验得到了证实。
引用
@article{arxiv.2312.01123,
title = {Joint Multiple FMCW Chirp Sequence Processing for Velocity Estimation and Ambiguity Resolving},
author = {Tarik Kazaz and Karan Jayachandra and Arie Koppellar and Yiting Lu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2312.01123},
year = {2023}
}
备注
6 pages, 6 figures, IEEE International Radar Conference 2023