利用超声差分 Zadoff-Chu 码估计运动目标距离
信号处理
2021-02-11 v1
摘要
高精度距离估计是许多现代应用与技术中必不可少的工具。然而，运动目标的连续距离估计是一项具有挑战性的任务，尤其在多普勒效应下。本文提出一种新颖的信号设计，称之为差分 Zadoff-Chu（DZC）。在多普勒效应下，与使用常规 ZC 序列相比，DZC 序列提升了基于最大似然（ML）的距离估计性能。此外，提出了一种利用 DZC 序列的降复杂度测距算法，并证明其在性能上优于常规 ZC 基于 ML 的距离估计。所提系统使用低成本超声硬件在典型室内环境中进行了评估。在低信噪比（-10 dB SNR）下，运动范围从 m 到 2.2 m、最大速度 0.5 m/s 时，超过 90% 的距离估计误差小于 1.6 mm。在相同运动范围下，该系统在高 SNR 场景（10 dB）中提供的距估根均方误差（RMSE）小于 0.76 mm，在低 SNR 场景（-10 dB）中 MSE 小于 0.85 mm。对于从 1.8 m 到 4.2 m、最大速度 1.91 m/s 的更大运动范围，所提系统在 10 dB SNR 下提供的距估 RMSE 小于 7.70 mm。
引用
@article{arxiv.2102.05436,
title = {Range Estimation of a Moving Target Using Ultrasound Differential Zadoff-Chu Codes},
author = {Mohammed H. AlSharif and Mohamed Saad and Mohamed Siala and Mohanad Ahmed and Tareq Y. Al-Naffouri},
journal= {arXiv preprint arXiv:2102.05436},
year = {2021}
}