DDMA信号处理以及数据处理的流程---DDMA原理介绍
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各位老铁大家好我是小杰好久不见欢迎各位能与我一同探索毫米波雷达的世界。小杰决定开设一个关于DDMA信号处理与数据处理流程的学习专栏本专栏将系统地从以下几个方面展开讲解包括目标生成信号仿真测距测速CFAR检测测角与目标聚类等内容预计内容将会在七到八篇文章内完成详尽地阐述这些技术要点
最终效果如下：
本篇文章主要讲的是DDMA原理性的部分。
目录
文章目录
-
- DDMA波形
- DDMA速度解模糊
- DDMA信号仿真
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参考文献
DDMA波形
在DDMA波形模式下，所有射频端点可实现同步发送信号；而每条射频端点所发送的信号均带有各自独特的偏移频偏；利用这一外部偏移频偏使得各射频端在Doppler频域能够实现独立分离
在不同发射天线上实现的频率偏移是通过施加于chirp之间的不同相位旋转来实现的；然而，在每个chirp内的信号相位保持不变。
假设发射天线总共有N_t根发射天线，则对于发射天线k，在相邻chirp上应用的相移\omega _k由以下公式确定。
\omega_k=\frac{2\pi (k-1)}{N_t}，k=1,……,N_t
发射天线数量为3根时，具体表现如下图所示(图片来源于TI文档)：
当目标速度超出特定阈值时，则会导致无法区分不同发射天线的数据；从而导致DDMA速度模糊现象的发生。
DDMA速度解模糊
为了有效解决DDMA速度模糊这一难题, TI通过引入空子带技术发展出了一种新的解决方案。
在相邻chirp上施加的相移\omega _k修改为：
\omega_k=\frac{2\pi (k-1)}{N_t+N_{empty}}，k=1,……,N_t
N_{empty}为空子带的数量
采用4根射线阵列技术、当空子带数目设定为2时、其性能表现如图所示（参考来源：TI文档）
DDMA信号仿真
对DDMA信号进行仿真，参数如下：
发射天线数量：4，
空子带数量：2，
chirp数量：384，
代码解读结果如下：
代码如下：
clc;close all;clear;
chirpNums = 384;
txAntennas = 4;
emptySuband = 2;
i = 1:1:chirpNums;
j = 1:1:txAntennas;
phi = zeros(chirpNums,txAntennas);
S = zeros(chirpNums, 1);
for i_index= 1:1:chirpNums
for j_index = 1:1:txAntennas
phi (i_index,j_index)= mod(360*(i_index-1)*(j_index-1)/(txAntennas+emptySuband),360);
end
end
s1(:,1)= cosd(phi(:, 1));
s2(:,1)= cosd(phi(:, 2));
s3(:,1)= cosd(phi(:, 3));
s4(:,1)= cosd(phi(:, 4));
figure;
subplot(4,2,1);plot(((s1)));xlabel('chirp数');ylabel('幅值');title('tx0天线时域信号')
subplot(4,2,3);plot(((s2)));xlabel('chirp数');ylabel('幅值');title('tx1天线时域信号')
subplot(4,2,5);plot(((s3)));xlabel('chirp数');ylabel('幅值');title('tx2天线时域信号')
subplot(4,2,7);plot(((s4)));xlabel('chirp数');ylabel('幅值');title('tx3天线时域信号')
subplot(4,2,2);plot(abs(fft(s1)));xlabel('chirp数');ylabel('幅值');title('tx0天线频域信号');
subplot(4,2,4);plot(abs(fft(s2)));xlabel('chirp数');ylabel('幅值');title('tx1天线频域信号');
subplot(4,2,6);plot(abs(fft(s3)));xlabel('chirp数');ylabel('幅值');title('tx2天线频域信号');
subplot(4,2,8);plot(abs(fft(s4)));xlabel('chirp数');ylabel('幅值');title('tx3天线频域信号');
代码解读参考文献
- 《基于 AWR2944 的汽车雷达 DDMA 波形的原理和实现》
至此，本片文章就此结束了。
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