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【正文】 編輯|小助理 審核|調(diào)皮哥 1、2016年5月美國佛羅里達(dá)州發(fā)生的特斯拉自動駕駛第一起命案,當(dāng)時Models行駛在一條雙向、有中央隔離帶的公路上,自動駕駛處于開啟模式,此時一輛拖掛車以與Models垂直的方向穿越公路,如下圖所示 由于拖掛車正在橫穿公路,且車身較高,這一特殊情況導(dǎo)致Models從掛車底部通過時,其前擋風(fēng)玻璃與掛車底部發(fā)生撞擊從而發(fā)生事故,據(jù)悉特斯拉的自動駕駛系統(tǒng)安裝有77GHZ毫米波雷達(dá)系統(tǒng),關(guān)于毫米波雷達(dá)在此次自動駕駛事故中失效的原因解釋你認(rèn)為正確的是 A. 橫向拖掛車的雷達(dá)特征與路牌類似,雷達(dá)誤以為是路牌 B. 白色拖掛車缺乏紋理特征雷達(dá)沒法檢測 C. 雷達(dá)安裝位置過低雷達(dá)波束從下側(cè)穿過卡車,導(dǎo)致漏檢 D. 橫向穿越的拖掛車其徑向速度為零,雷達(dá)無法檢測靜止的目標(biāo) 解析:目前這款雷達(dá)是傳統(tǒng)的毫米波雷達(dá),特點(diǎn)是只有距離、速度和水平角度信息,沒有高度信息。 A、B答案不符合雷達(dá)檢測道路障礙物的邏輯,顏色對雷達(dá)檢測不敏感。即使沒有高度信息,只要在雷達(dá)前方有目標(biāo)就屬于障礙物,此時的雷達(dá)還不具備目標(biāo)識別功能。 C答案不完全對,雷達(dá)波束確實(shí)會穿過卡車底部,但俯仰維度還是存在一定的波束寬度,況且汽車是金屬,不可能完全沒有電磁波反射。 D答案在目前看來也是不完全對的,但是放在2016年的77G雷達(dá)可以認(rèn)為是對的。因?yàn)榭ㄜ囀谴怪盡odel Y方向行駛,如果同時行駛速度又很慢的話,因?yàn)槿狈较蚨嗥绽辗至?,雷達(dá)的識別算法很容易將其當(dāng)成靜態(tài)目標(biāo)過濾掉。 當(dāng)前的4D成像雷達(dá),不僅存在高度信息,而且采用點(diǎn)云成像思路,即使橫向目標(biāo)運(yùn)動緩慢,也會在距離維度(橫向運(yùn)動的汽車其本身的徑向距離也是變化的)、微多普勒維度上體現(xiàn)。 2、關(guān)于信號處理中窗函數(shù)的影響,以下說法錯誤的是 A. 會使得旁瓣變低 B. 會提升多目標(biāo)的分辨力 C. 會使得主瓣展寬 D. 切比雪夫(chebwin)加窗會使得旁瓣相等 解析:加窗會使得旁瓣降低,這是毋庸置疑的。能量守恒定律,旁瓣降低主瓣頻譜就會展寬,展寬頻譜也就意味著頻譜分辨率下降,因此對于多目標(biāo)的分辨力下降。在給定旁瓣高度下,Chebyshev窗的主瓣寬度最小,具有等波動性,也就是說,其所有的旁瓣都具有相等的高度。 3、在雜波背景中進(jìn)行目標(biāo)檢測時,為了提高目標(biāo)檢測性能,可以 A. 提高信號采樣率 B. 提高發(fā)射功率 C. 提高信號帶寬 D. 提高角度分辨率 E. 提高脈沖重復(fù)頻率 F. 增加積累時間 G. 提高信號時寬 解析:雷達(dá)的基本理論,這里顯然是只考慮雜波或者雜波占主要成分的場景。雜波是不需要的目標(biāo)(海雜波、地雜波、雨雪冰包雜波等),噪聲是不需要的信號成分,干擾是受到了其他電磁信號的干擾。 如果雜波返回功率大于系統(tǒng)噪聲功率,則雷達(dá)受雜波限制,信雜比必須等于或大于最小信噪比才能檢測到目標(biāo),信雜比定義公式: 其中, 是脈沖持續(xù)時間, 是光速, 是目標(biāo)距離, 是水平角波束寬度, 是俯仰角波束寬度, 是雷達(dá)橫截面積, 是反向散射系數(shù)。信雜比提高需要窄脈沖和窄波束寬度,窄脈沖可以等效為高帶寬,窄波束寬度可以等效為高角度分辨率。 A提高信號采樣率是不行的,因?yàn)椴蓸勇蔬^高反而會混入高頻噪聲,尤其是高頻非平穩(wěn)噪聲,反而會影響目標(biāo)檢測。一般滿足工程上一般采樣率滿足2~5倍信號的最高頻率即可,不需要太高。 雜波的功率有可能比目標(biāo)還高,甚至淹沒弱小目標(biāo)。B單純提高發(fā)射功率,雜波的功率也會提高,水漲船高。 C提高信號帶寬可以提高距離分辨率,距離分辨率越高,目標(biāo)之間的差異越容易被發(fā)現(xiàn),檢測概率更高,同時否定了G。 D提高角度分辨率,同C,也是為了提高目標(biāo)與雜波之間的差異,同時符合信雜比公式。 E提高脈沖重復(fù)頻率,也就是降低脈沖重復(fù)周期,也就是提高最大不模糊速度,目標(biāo)速度越大,越容易與雜波區(qū)分,當(dāng)速度小于速度分辨率,則一定不能被檢測出來。所以,為了盡可能地提高檢測概率,必須同時在雜波抑制和2D-FFT中對距離維和速度維進(jìn)行高分辨率處理。 F增加積累時間,比如多個脈沖對消可以抑制雜波(如MTI),同時也能改善速度分辨率,彌補(bǔ)E選項(xiàng)的不足。 參考論文:一種基于FMCW雷達(dá)的慢速目標(biāo)檢測自適應(yīng)濾波器 (rhhz.net) 從FMCW毫米波雷達(dá)系統(tǒng)的性能參數(shù)理解4D成像毫米波雷達(dá)的設(shè)計思路 本問題讀者如果存在疑問,歡迎提出,答案僅作參考。 4、關(guān)于提升雷達(dá)作用距離以下說法正確的是 A. 增大天線增益 B. 提升雷達(dá)的發(fā)射功率 C. 增大雷達(dá)帶寬 D. 增加雷達(dá)脈沖數(shù)目 解析:根據(jù)雷達(dá)方程,A可以,B也可以,C單純增加帶寬對提升雷達(dá)作用距離沒有用。D增加雷達(dá)脈沖數(shù)目可以增加脈沖積累的時間Tmeas=NTc,換句話說就是脈沖積累。 5、MUSIC算法稱為多信號分類算法(Multiple Signal classification)。MUSIC算法的基本思想是將輸出數(shù)據(jù)的協(xié)方差矩陣進(jìn)行特征分解,從而得到與信號分量相對應(yīng)的信號子空間和信號分量相正交的噪聲子空間,然后利用這兩個子空間的正交性來估計信號的入射方向,以下對于MUSIC算法的描述錯誤的是: A. 該算法可以突破瑞麗限的要求實(shí)現(xiàn)高分辨率,高精度 B. 該算法對于天線陣列形狀有要求,必須是等間距陣列 C. 該算法要求入射信號是不相干的 D. 信號子空間對應(yīng)于較小的特征值,噪聲空間對于較大的特征值 解析:MUSIC算法基本原理。MUSIC算法經(jīng)常用在稀布陣上,不一定等間距MUSIC算法推導(dǎo)過程中就是假設(shè)信源相互獨(dú)立,噪聲服從高斯分布,且與信源信號相互獨(dú)立噪聲子空間對應(yīng)較小的特征值,信號子空間對應(yīng)較大的特征值。 6、關(guān)于DBF的角度分辨率以下說法正確的是 A. 與波長有關(guān),波長越短角度分辨率越高 B. 陣列長度有關(guān),陣列長度越長角度分辨率越高 C. 與陣元個數(shù)有關(guān),陣元個數(shù)越多角度分辨率越高 D. 各方向能達(dá)到的角度分辨率是相同的 E. 與陣元間距有關(guān),陣元間距越大角度分辨率越高 解析:DBF和FFT測角效果一致,如文章雷達(dá)算法 | 車載毫米波雷達(dá)DOA估計綜述(附MATLAB算法仿真) 故ABCE的說法是對的,如下公式: 雷達(dá)的角分辨率與雷達(dá)的波長成反比,與天線的直徑或者叫孔徑成正比,就是說波長越長,分辨率越低,孔徑越大,分辨率越高。 理論上,角分辨力由陣列主波束3dB寬帶決定。 7、在噪聲背景中進(jìn)行目標(biāo)檢測時,為了提高目標(biāo)檢測性能,可以 A. 提高信號采樣率 B. 提高發(fā)射功率 C. 提高信號帶寬 D. 提高角度分辨率 E. 提高脈沖重復(fù)頻率 F. 增加積累時間 G. 提高信號時寬 解析:煙霧彈題,和前面那個雜波背景下容易搞懵,這個時候不要慌,要去分析雜波和噪聲的定義、特征、區(qū)別,以及從理論出發(fā)驗(yàn)證,都是紙腦虎。 兩個思路:提高信噪比和加強(qiáng)目標(biāo)信號。 A不行,上面分析過了。B可以,因?yàn)樘岣甙l(fā)射功率從雷達(dá)方程角度講,可以提高信噪比,如下所示: C可以提高距離分辨,D提高角度分辨,都是有利于目標(biāo)檢測的。E可以提高最大不模糊速度,同時也會提高雷達(dá)的平均功率,在相同時間內(nèi)照射目標(biāo)的脈沖數(shù)更多,可以通過積累改善信噪比。 F可以通過脈沖積累提高信噪比。G增加信號時間寬度,反而會在接收機(jī)中增加噪聲能量。 8、關(guān)于卡爾曼濾波器,以下說法正確的是 A. 卡爾曼濾波器給出了協(xié)方差矩陣的準(zhǔn)確測量,能夠更好的實(shí)現(xiàn)波門的關(guān)聯(lián)處理 B. 卡爾曼濾波器增益的動態(tài)計算意味著該濾波器可以用于多種機(jī)動目標(biāo)環(huán)境 C. 卡爾曼濾波器的增益不會根據(jù)檢測歷史而自適應(yīng)的改變 D. 卡爾曼濾波器使得部分補(bǔ)償誤相關(guān)和誤關(guān)聯(lián)的影響成為了可能 解析:卡爾曼濾波分為三個步驟,即預(yù)測、實(shí)測和修正。答案為:ABD。 9、請給出如下所述信號的信號表達(dá)式或近似表達(dá)式 1)雷達(dá)發(fā)射線性調(diào)頻信號,該信號帶寬為B,脈沖寬度為t,載頻為fc; 2)上述發(fā)射信號從距離為R處目標(biāo)反射的回波信號: 3)若有N個接收陣元,各陣元可距為d,一目標(biāo)位于距離為R,角度為a的位置(與陣列法線夾角),請給出該目標(biāo)回波經(jīng)過解調(diào)后各陣元基帶回波的信號形式: 4)在2)中的回波信號與發(fā)射信號差頻后的信號的近似表達(dá)式。 解析:見鏈接https://zhuanlan.zhihu.com/p/510398532 10、已知雷達(dá)發(fā)射信號時寬為T,帶寬為B,信號重復(fù)周期為T,采樣率為fs,波長為入,積累周期數(shù)為N。 1)若上述雷達(dá)為LFMCW雷達(dá)體制,給出該雷達(dá)的最大不模糊距離、距離分辨率,測速范圍以及速度分辨率; 2)若該雷達(dá)為脈沖多普勒體制,給出該雷達(dá)的最大不模糊距離、距離分辨率、測速范圍以及速度分辨率; 解析:見鏈接https://zhuanlan.zhihu.com/p/510398532 11、 已知雷達(dá)發(fā)射信號頻譜為X(f),時寬為T,帶寬為B,采樣率為fs,載頻為fc,請給出距離為R的目標(biāo)回波信號頻譜以及該回波信號經(jīng)過匹配濾波后的頻譜。 解析:見鏈接https://zhuanlan.zhihu.com/p/510398532 12、已知場景中無相對運(yùn)動物體,雷達(dá)一個周期的回波為X(t),頻譜為X(f),信號周期為T,波長為入,一共接收N個周期的回波信號。 1)對N個接收的回波信號進(jìn)行慢時間的N點(diǎn)FFT,請給出零多普勒通道信號的時域表達(dá)式及其頻譜 2)若對N個接收的回波信號進(jìn)行慢時間2N點(diǎn)的FFT,請給出零多普勒通道信號的時域表達(dá)式及其頻譜 3)若信號周期調(diào)整為2T,接收N個回波信號并進(jìn)行慢時間的N點(diǎn)FFT,請給出零多普勒通道信號的時域表達(dá)式及其頻譜 解析:見鏈接https://zhuanlan.zhihu.com/p/510398532 13、 目前雷達(dá)目標(biāo)檢測中常用的檢測算法有單元平均恒虛警(CA-CFAR),有序統(tǒng)計量恒虛警(OS-CFAR)以及最大最小恒虛警(SO/GO-CFAR),試說明以上幾種算法的優(yōu)劣。 CA-CFAR 計算邏輯簡單,算法復(fù)雜度低,在工程中被廣泛應(yīng)用。但是 CA-CFAR 只在均勻環(huán)境中性能表現(xiàn)優(yōu)秀,在多目標(biāo)及雜波邊緣環(huán)境中無法消除臨近目標(biāo)與空域雜波能量突變對算法檢測性能的影響, 因而檢測概率損失嚴(yán)重、虛警概率偏離預(yù)設(shè)值。 GO-CFAR可以有效應(yīng)對雜波邊緣環(huán)境中能量突變的影響,但是在多目標(biāo)環(huán)境的應(yīng)用中檢測概率損失嚴(yán)重,性能惡化。 SO-CFAR可以有效地解決多目標(biāo)環(huán)境中臨近目標(biāo)對于算法性能的影響, 在多目標(biāo)環(huán)境的應(yīng)用中性能表現(xiàn)優(yōu)異,但是在應(yīng)對雜波邊緣環(huán) 境時, 該算法的虛警概率惡化嚴(yán)重。 OS-CFAR在多目標(biāo)與雜波邊緣環(huán)境中檢測性能較好,但是在均勻環(huán)境中檢測性能有一定損失。 這里推薦看《現(xiàn)代雷達(dá)系統(tǒng)分析與設(shè)計》一書: 【本期結(jié)束】 本文不涉及任何利益,都是空閑時候的個人心得和體會,僅供參考。目前我的工作經(jīng)驗(yàn)尚淺,還有很多內(nèi)容需要學(xué)習(xí),如果還有沒有說到或者不全面的地方,還請指正,感謝大家。 喜歡本文,可以轉(zhuǎn)發(fā)朋友圈~,關(guān)注【調(diào)皮連續(xù)波】和備用號【跳頻連續(xù)波】。 |
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