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【汽车雷达】基于线性调频脉冲(LMCW)雷达仿真（Matlab代码实现）

news 2026/6/13 18:40:12

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💥1 概述

LMCW 汽车雷达能够通过估计径向距离（范围）、相对径向速度和角度（到达方向，DOA）来检测移动目标。如频谱分析(傅里叶变换，FFTs)来实现的，以获得DSP概念的实际动手学习。利用三维FFT和混合拍频对两个目标进行了检测，并获得了距离、速度和接近角等信息。

雷达，简称无线电探测和测距，用于探测物体。目前，随着安全标准的提高，雷达甚至开始出现在汽车上，以探测其他汽车、乘客等。这是自动驾驶汽车的步骤之一。汽车上使用的雷达一般是FMCW雷达，即调频连续波雷达。在我们的例子中，我们使用了一个类似的雷达，即LMCW，它是线性频率调制连续波形雷达的缩写。

该系统由一台发射机和多台接收机以及高速A/D转换器组成。锁相环(PLL)用于生成信号f(t) = k.t，其中“k”是啁啾率。系统的信号处理部分进行计算，得到距离、多普勒和方位角[1]。对上述参数进行三维FFT计算。然后绘制出这两个目标的图像。

达项目是用MATLAB模拟的，因此一个合成信号用来模拟发射机接收到的信号。该设计首先使用余弦函数来生成合成信号，但由于该信号在负频率上也会产生“峰值”，这是不可取的。为了避免这个问题，复指数版本被用来测量径向距离，多普勒和方位角的每个两个目标被检测到。

由于使用了啁啾信号，该信号的频率-时间图随时间线性上升，如图(1)所示。它们以锯齿波的形式出现，每颗齿代表一个啁啾。这些传输信号的反向散射将附加一个延迟。距离D的目标将导致Tx和Rx信号之间的频移，测量这些延迟可以为我们提供距离和多普勒信息。

至于到达角，每根Mr接收天线在Da处间隔。结合[1]论文中给出的公式，可以确定方位角。

首先，开始定义载波频率、光速、载波波长的参数。随着这些，最大速度和距离和速度和距离分辨率。天线的编号也被初始化。

根据上述初始化参数，利用论文[1]-[3]中提供的方程以及Bouchard教授提供的PDF计算了啁啾参数。即计算出啁啾带宽、啁啾数、调制指数和最大拍频。

1根据采样定理，采样频率是最大拍频的两倍，也是采样周期。每个啁啾的样本数量是通过检测的最大距离与距离分辨率的比率来计算的。

如上所述，为了避免由负频率产生的“镜像”，使用了复指数信号。然后将其放入嵌套的for循环中，以创建一个三维数据立方。图2所示。

详细文章讲解见第4部分。

📚2 运行结果

部分代码：

temp3 = max(magnitude);
temp4 = sort(temp3,'descend');

largest4 = temp4(1,2);
[row4,col4] = find(magnitude == largest4);
t1Mr = new1(row3,col3,:);
t1Mrreshape = reshape(t1Mr,[1,Mr]);

t2Mr = new1(row4,col4,:);
t2Mrreshape = reshape(t2Mr,[1,Mr]);

poi = linspace(-01,01,Mr);

azi = asind(poi);
figure(3);
subplot(2,1,1);
plot(azi,t1Mrreshape);
title("azimuth");
hold on;
plot(azi,t2Mrreshape);
hold off;
subplot(2,1,2)
plot(poi,t1Mrreshape);
title("Sin(azimuth) ");
hold on;
plot(poi,t2Mrreshape);
hold off;

%% Range-Azimuth plane (Considered the first chirp):

rngazi = new1(1,:,:);
rngazi = reshape(rngazi,[samples,Mr]);
figure(4);
imagesc([-0.5*xscalingfactor,0.5*xscalingfactor],[-1,1],rngazi);
title(" Range-Azimuth Plot")
set(gca,'Ydir','normal');
colorbar;
colormap jet;
hold on
grid on;

xlabel("Range");
ylabel("Sine(azimuth)");

hold off;

%% 1D slices

figure(5)
subplot(2,1,1)
plot(xscaled,y1fft_mag(row1,:)); % Range
title("Range")
xlabel("Range (Km)")
ylabel(" ")
hold on;
plot(xscaled,y1fft_mag(row2,:));
hold off;
subplot(2,1,2)

plot(poi,t1Mrreshape); % Sin(azimuth)
title("Sin(azimuth) ");
hold on;
plot(poi,t2Mrreshape);
hold off;

%% Bird's eye view
figure(6)
xyz = zeros(Mr*Mr/2,3);
xyz(:,3)=xyz(:,3)/max(xyz(:,3)); % here "xyz" has size (FFT_azimuth_length*(FFT_range_length/2),3), with the size-3 dimension used for x_coordinates, y_coordinates, and magnitude information
colors=repmat([1,1,1],length(xyz(:,3)),1); % define a custom color scheme for scatter plot
for i=1:1:length(xyz(:,3))
colors(i,:)=colors(i,:)*(1.0-xyz(i,3));
end
s=5;
scatter3(xyz(:,1),xyz(:,2),xyz(:,3),s,colors,'o','filled')
view(0,90)