77GHz多载频MIMO汽车雷达信号处理方法的研究
77GHz多载频MIMO汽车雷达信号处理方法的研究，主要是一分期刊感觉值1分微波学报2017年第33卷增刊8月3 MUSIC角度估计算法从上节可知,由于发射阵元产生不同频率的信号,因此在接收阵元回波上存在一定的频差-距离相位差,在应用算法前首先对其进行预处理补偿,然后使用MUSC算法进行测角。图2阵列形状示意图定义等效阵列的协方差矩阵为4.1动目标等速不等距R=EX]=A(的RA"(O)+an1实验中将2个日标速度设置为等速10ms,其距离和角度参数分别为(30m,2.59)、40m59)。其频其中R为信号协方差矩阵,σ衣示噪声功率,/谱和角度估计结果如图3、图4所示。为单位矩阵。对其进行特征值分解可得R=EAE +EME其中λ,e;(i=1,2,…,MN)分别为升序排列的矩阵R的特征值和对应的特征向量En=span{e,e2,…和E、=span{eM-p+,eM-p+2,……,M}分别表小矩阵R的信号子空间和噪声子空间。在该情况下的 MUSIC空间谱定义为MUSIC(6)=[A( DEEnA(O)(8)由于存在噪声,上式倒数中的数值不为零,而是个很小的值,所以 MUSIC空间谱会出现一个尖峰。通过对θ的不断交化进行谱峰搜索来估计波达角。图3上/下扫频频谱图4计算机仿真本文以毫米波段的多载频MIMO雷达为例,传统雷达取上/下扫频周期为T=10ms,调频带宽B=500MHz,阵列形状如图2所示,发射天线为均匀线阵,间距d=元/2,阵元数M=2,天线问的频率间隔△f=100MHz,发射天线1、2的载波频率分别为77GHz77.1GH。模型采取线阵的结构,且发射天线分别布置在接收天线两端,接收天线间距d=4/2,阵元数N=8图4速度相同距离不同时角度估计结果接收阵元与发射阵元间距h=4/2,所以由MIMO雷达特性可知,最后得到的虚拟阵元数为通过仿真,测得动目标距离和速度信息为MN=16。(30.019m,10.034ms),(40.293m,9.981ms)=MMO为了验证本文所提方法的有效性,本文同时雷达角度佔计仿真结果为(-497°,-2.519),传统雷达引入相同参数指标的单发多收传统雷达做仿真对角度估计结果为(-336°)比实验。216?1994-2018ChinaacAdcmicJOurnalElcctronicPublishingHousc.Allrightsrescrvcd.http://www.cnki.nct微波学报2017年第33卷增刊8月4,2动目标等距不等速进一步验证了该方法的可行性,非常适合运用在实验,将2个日标距离设置为等距35m,汽车防撞雷达这种高分辨、小型化系统上其速度和角度参数分别为(10ms,2.5°),(15m/s,59)。参考文献其最终角度仿真图如图5所示。l]韩峻峰,张惠敏,潘盛辉,林川汽车防撞雷达概述「J广西科技大学学报.201,22(4):54-58传线雨达[2]侯宪美.多载频MIMO高频雷达的波束形成方法硏究[D,哈尔滨工业大学,2014[3]杨明磊,张守宏,陈伯孝,张焕颖.多载频MMO雷达的一和新的信号处理方法山电子信息学报,2009,31(1):147-151[4]田燕妮,张杨,徐晶晶.MMO技术舰载反导探测系统构成方法[J兵工自动化2015(1)4-6图5距离相同速度不同时角度估计结果[5]党宏社,韩崇昭,赵广社.汽车毫米波FMCW雷达中频由仿真结果可知,测得动目标距离和速度信信号的采样与处理[J现代雷达,200,24(4)43-45息为(29.879m,10.07mns),(30.155m,15.102ms)「6]魏星,万建伟,皇甫堪基于长短基线干涉仪的无源定MMO雷达角度估计仿真结果为(-5.01°,2.499),传位系统研究叮现代雷达,2007,29(5):22-25.统雷达角度估计结果为(4.87°,-2739)[7 KRIM H, VIBERG M. Two decades of array signal通过上述两个实验可以看出,在目标邻近的processing research the parametric approach[]. Signal情况下,MIMO雷达可以清晰地分辨出目标所在Proccssing Magazine, IEEE, 1996, 13(4): 67-94方向,而传统雷达则无法区分两个日标或分辨较[8 Duofang C, Baixiao C, Guodong Q. Angle estimation差using ESPrit in MIMO Radar[J. Electron Lett,2008:44(12):770-7715结论9]杨晓玉冯大政. ESPRIT算法在单基地MMO雷达中的应用[J电子科技,2009,22(12)91-本文讨论了7Hz多载频MIMO汽车雷达的[10染浩,崔,代林,余剑.阵列误差条件下MMo信号处理方法,运用线性调频连续波的近程探测雷达测向敏感性分析[微波学报,2015,31(41-8优点特性精准地测量出目标的距离和速度信息并通过MUSC算法准确测量出多运动目标相对季晓宇男,193年生,硕士研究生。主要研究方向:微应的角度,达到精确测向的理想效果,仿真结果波毫米波汽车雷达信号处珥,MMO雷达信号处理。证明了该方汯精度可以达到001°。在系统体积和Em-9191562@q40m参数不变的情况下,利用与传统雷达的仿真对比217?1994-2018ChinaacAdcmicJOurnalElcctronicPublishingHousc.Allrightsrescrvcd.http://www.cnki.nct
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IOI2014解题报告
信息学奥赛的重要资料。对于爱好信息学奥赛的青少年而言，此报告十分难得。Chapter 1Day 11.1 Day 1 rail11.1题目大意有两条平行的单向铁路(上方的从右到左,下方的从左到右),分为m段有η个车站,每个车站为C类型(只能从上往下)或D类型(只能从下往上),分布在某些段中,每个段最多一个车站。已知0号车站是C类型,并给出0号车站的位置,最多可以询问两车站之间的距离3(n-1)次(距离指经过段与段连接处的次数,例如上图0号车站到2号车站的距离为5),要求确定每个车站的位置和类型。保证车站两两可达11.2算法讨论先询问得到0号车站到其他车站的距离,而最近的一个,就是0号车站右侧第一个D类型的(称之为j号车站)然后询问得到号车站到其他车站的距离,其中最近的一个,可能是0号车站,也可能是其他车站(都称之为k号车站),显然和k之间不会冉有其他车IOI2014解题报告Day 1 Wall站,而0和k之间也不会有其他的D类型的车站,所有k号车站到其他车站的距离可直接算出有了和k到其他车站的距离,那就可以轻松分出左右了(离j号近,就在k的左侧,否则在j的右侧)。但分出左右后还是不能确定具体位置,而这时对于每个车站我们还留下次询问的机会。接下来称当前车站为号车站而这次询问一定是留给特殊位置的车站,假设当前车站在左侧,则考虑当前确定的最左侧的车站(称之为L号)。按离(或k)号车站的距离从近到远的顺序处理剩下的车站,那么只有这两和情况:L k j以及(注意下面这种L和之间还会有C类型的车站)L i k两者都会有以下关系式:dst(j,L)+|0s;-pos|=dist(j.)+x(x≥0)第一种情况多出来的是L到它右侧第一个D类型车站的距离×2,而第二种情况多出来的是L到它右侧第一个C类型车站的距离×2。所以,算出x之后,只要到L右侧的c/2的距离处看下车站的类型就可以确定位置了。这样问题就解决了如果当前车站在右侧,那么询问与已确定的最右侧车站的距离,类似讨论即可。1.2 Day 1 Wall21题目大意维护一个长度为的整数序列,一开始每个元素均为0,支持以下两种操作将连续一段中小于k的元素修改为k将连续段中大于k的元素修改为k问所有m个操作进行完之后序列各元素的值。3IOI2014解题报告Day 1 Game1.22算法讨论不难发现对某一个元素的操作是可加的,即说对于某一个元素来说,应用在其上的每一个操作可以都表示为“如果它的初值小于L,那么最终它等于l;如果它的初值大于γ,那么最终它等于η;否则它最终等于初值”这样的形式,并且多个这样的形式是可以合并的。于是我们可以把每个操作都看成一个值,这样原问题就转化成“维护一个序列,每次对一段区间加上一个值,问最后每个元素的值”。这是可以用带标记的线段树直接维护的。该算法的时间复杂度为O(m+ m log n)对于“维护一个序列,每次对一段区间加上一个值,问最后每个元素的值”这个问题,我们也可以使用扫描线进行维护。但本题中的值是不可减也不满足交换律的,因此在扫描过程中我们需要使用一个线段树来维护覆盖到当前点的值并将它们按时间顺序依次求和。该算法的时间复杂度为O(m+ m log m)1.3 Day 1 game131题目大意有一张n个点的无向图,小B每次会询问某两个点之间是否有边相连,小A每次回答yes或no。如果在小B把所有(条边间完之前,小B就能确定这整张图是否联選,小A就输了。现在让你当小A,依次对每个询问回答yes或no求一种获胜方案。1
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