如何拿到速度和空间信息？ 咱先统一下概念名称： C光速，λ毫米波波长，R目标距离，S=Chirp斜率，BW带宽，fs采样频率，Tc=Chirp周期，Tf一帧的时长（N个Chirp周期），其中，BW=S*Tc, Tf=N*Tc 一、距离 目标距离：R = (Δf*C)/(2*S), S=BW/Tc最大可测距离：Rmax = (fs*C)/(2*S)距离分辨率：Rres = C/(2*BW)频率分辨率：Fres = 1/T，T为观察时窗长 中频信号：IF = A*sin(2*pi*fc*t+Δφ)，其中Δφ=(4*pi*ΔR)/λ, 可看出，相位对微小距离很敏感，用毫米波测心率就是基于此。 定性分析：中频信号由多个单音信号组成，每个单音频率，都对应一个物体的距离，频率与距离成正比；中频信号对 ADC采样率的要求：fs>(2*S*Rmax)/C，S不变的情况下，ADC的fs越大，最大探测距离就越大。Chirp信号带宽越大，距离分辨率就越好。 二、速度 老规矩，让我们省去那些烧脑的推导，直接来到干货：目标物体速度：V = (λ*Δφ)/(4*pi*Tc)最大可测速度：Vmax = λ/(4*Tc)速度分辨率：Vres = λ/(2*Tf), Tf=N*Tc 定性分析：Tc越小，最大可测速度越大。Tc越大，每帧包含的Chirp周期数越多，则速度分辨率也会越高。可通过增加Tf帧时间，增加速度分辨率。 三、方位 然后咱一步到位，来到干货环节：到达角：θ = arcsin((λ*Δφ)/(2*pi*l))，l为Rx天线间距最大可测角：θmax = arcsin(λ/2l)角度分辨率：θres = λ/(N*l*cosθ), N为Rx天线个数(Δφ为两Rx天线信号的相位差) 定性分析:单个TX、RX通道可估计多个目标物体的距离和速度增加接收天线数量，可提高角度分辨率。改变接收天线的间距，可控制雷达FOV和角度分辨率 4D毫米波雷达 要知道，以前缺少高度信息时，毫米波雷达对静止物体状态拿不准，也无法判断前方的物体，是井盖还是静止车辆。所以它对静止物体的处理很粗暴：要么忽略，要么调低置信度。这让毫米波雷达的应用很受限。 随着4D毫米波的横空出世，通过增加天线通道，引入MIMO虚拟孔径算法，俯仰角信息给毫米波雷达加上了高度“翅膀”，这可太有意义了。 未来，结合AI的算法优化，咱一定还能看到未来更大的提升。 下期见。摘要：如何拿到速度和空间信息？ 咱先统一下概念名称： C光速，λ毫米波波长，R目标距离，S=Chirp斜率，BW带宽，fs采样频率，Tc=Chirp周期，Tf一帧的时长（N个Chirp周期），其中，BW=S*Tc, Tf=N*Tc 一、距离 目标距离：R = (Δf
来源：汽车滴滴聊