文章目录
- 前言
- 一、基于多普勒相偏补偿的解模糊算法核心思想
- 二、算法步骤
- 三、理论效果示意图
- 四、编程
- 五、实测数据结果：
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- 5.1、data1结果：
- 5.2、data2结果：
- 六、总结
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- 6.1.多普勒补偿参考:
- 6.2、致读者：
前言
速度模糊是指当目标速度有限时，由于雷达测速范围有限|Vr|>|Vmax|时，测量速度Ve！=Vr的现象。 详见本文：https://zhuanlan.zhihu.com/p/486798151 。
解模糊算法的核心思想基于多普勒相偏补偿
首先，由于是的，所以当实际速度Vr超过测速范围时，相位模糊的发生"速度模糊"。下图1所示W2>pi，相位模糊发生，实测相位为w1=2*pi-w2。因此，、与如下公式1所示:
在测量雷达角度时，应根据测量速度考虑速度引起的相位差Ve修改目标角度的解决方案称为多普勒相偏补偿。 在这种情况下，如公式2所示：
若测量速度Ve ！=实际速度Vr，然后根据测量速度Vr多普勒偏差补偿的结果是错误的；如果没有速度模糊：Ve=Vr,然后根据测量速度Vr多普勒相偏补偿的结果是正确的。因此，算法的核心思想是通过比较两个不同角度谱的峰值来解决目标速度，而不知道速度是否模糊，因为如果角度补偿结果是错误的，那么相应角度谱的峰值就会很小。
二、算法步骤
说明:假设速度模糊，如图1所示，实际相位应为2kpi-w1，k是非零整数，因为无法区分2pi-w1和4pi-w因此，当速度模糊时，算法只能假设，k=1或-1，这导致该算法只能将速度范围翻倍。
如图2所示，该算法的步骤：定义set1时，符号翻转的操作对应于复数中的旋转pi操作对应公式2，但此时k只能取正负1。
`
三、理论效果示意图
图3（a）和图3（b）两种情况下的理论结果分别显示：
四、编程
根据图2所示的算法步骤，只需在原始解决目标角度的基础上进行修改。程序有三点需要注意： 1.index_dop多普勒门的目标速度为-64至63(假设一帧中的脉冲数chirp_num=128)具体细节可参考多普勒相偏补偿的官方解释。 2.符号翻转对应复数中的旋转pi”。 3.比较两个角度谱的峰值的相对大小，所以一定不要在music算法将角度谱归一化 核心代码块如下：
snapshot=snapshot';%未经多普勒偏差补偿的原始数据 snapshot1=snapshot;%操作:多普勒相对补偿，对应set0 snapshot2=snapshot;%操作：多普勒相偏补偿： 符号翻转，对应set1 %分别操作 snapshot1(5:8,:)=snapshot1(5:8,:)*exp(-1i*pi*(index_dop(n)/128));%多普勒偏补偿 snapshot2(5:8,:)=snapshot2(5:8,:)*exp(-1i*pi*(index_dop(n)/128))*exp(1i*pi);
%分别利用空间谱估计算法（FFT或者MUSIC算法）求解角度谱
%注意由于要比较两个角度谱的峰值的相对大小，所以一定不要在music算法内将角度谱归一化
[azimuth1(n),P1] = Music(snapshot1,chirps_num,1);%P1：set0
[azimuth2(n),P2] = Music(snapshot2,chirps_num,1);%P2:set1
plot(P1,'b-.');
hold on%叠加，比较set0和set1
plot(P2,'r--');
xlabel('方位角/度')
ylabel('幅度')
title('基于多普勒补偿的速度扩展示意图(Vr>V_max)')
legend({
'set0','set1'})
五、实测数据结果：
5.1、data1结果：
data1.bin文件是人体走动跟踪的数据，因此，此时理论上如图3（a）所示:set0>set1。
5.2、data2结果：
data2.bin文件是向上抛物并下落的数据，因此，此时理论上发生速度模糊时如图3（b）所示：set0<set1。当然，此过程中当物体上升过程中，速度没有发生模糊（70帧）。
六、总结
6.1、多普勒相偏补偿参考：
关于多普勒相偏补偿，请参考官方SDK中的
6.2、致读者：
更多结果和程序说明，都在代码注释中详细说明了。由于第一次写博客，所以文章的排版很差，望理解。由于本人水平有限，所以难免出现错误，请大家赐教。