基于Matlab实现毫米波雷达静态目标去除算法

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⛄ 内容介绍

文章将介绍三种雷达信号处理常用的静态杂波滤方法的基本原理，分别是零速通道置零法、动目标显示（MTI）以及相量均值相消算法（平均相消算法），并分析了静态杂波的滤除效果，以及三种方法的优缺点和应用场景。数据说明：本文所采用的数据为雷达采集室内人员目标运动的一帧数据，采用的硬件平台为IWR1642，其中数据是通过串口直接输出，由MATLAB接收并处理。相关的操作和下面的链接中的操作是近似的，只是本文仅对静态杂波滤除算法做分析。

⛄ 部分代码

%% 雷达参数

Tx_Number = 2;               %发射天线

Rx_Number = 4;               %接收天线

Range_Number = 128;          %距离点数（每个chirp 128个点）

Doppler_Number = 128;         %多普勒通道数

global Params;

Params.NChirp = Doppler_Number;               %1帧数据的chirp个数

Params.NChan =  Rx_Number;                    %RxAn数,ADC通道数

Params.NSample = Range_Number;                %每个chirp ADC采样数

Params.Fs = 2.5e6;                          %采样频率

Params.c = 3.0e8;                     %光速

Params.startFreq = 77e9;              %起始频率 

Params.freqSlope = 60e12;             %chirp的斜率

Params.bandwidth = 3.072e9;           %真实带宽

Params.lambda=Params.c/Params.startFreq;    %雷达信号波长

Params.Tc = 144e-6;                         %chirp周期

global FFT2_mag;

%% 坐标计算

[X,Y] = meshgrid(Params.c*(0:Params.NSample-1)*Params.Fs/2/Params.freqSlope/Params.NSample, ...

    (-Params.NChirp/2:Params.NChirp/2 - 1)*Params.lambda/Params.Tc/Params.NChirp/2);   

adc_data =load(’angle_15.mat’);

Data_dec=(adc_data.prompt_1);  %将16进制转换为10进制

%% 数据读取、拆分、组合

Data_zuhe=zeros(1,Tx_Number*Rx_Number*Doppler_Number*Range_Number*2); %建立计算存储数据的空矩阵

for i=1:1:Tx_Number*Rx_Number*Doppler_Number*Range_Number*2

    Data_zuhe(i) = Data_dec((i-1)*2+1)+Data_dec((i-1)*2+2)*256;%两个字节组成一个数，第二个字节乘以256相当于左移8位。

    if(Data_zuhe(i)>32767)

        Data_zuhe(i) = Data_zuhe(i) - 65536;  %限制幅度

    end

end

⛄ 运行结果

⛄ 参考文献

[1] 朱菊蕾. 车载毫米波雷达信号处理算法的研究[D]. 电子科技大学.

[2] 曹洁, 祝菲菲. 基于互相关函数的毫米波雷达测距算法研究[J]. 量子电子学报, 2018, 35(2):9.

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