一种基于全相位FFT幅值的频率补偿方法

摘要

距离测量是无线定位技术的重要组成部分而基于毫米波的测距精度取决于差频信号的频率估计，但是现有频率估计算法存在计算量大、精度低等问题。为了提高测距精度，对频率估计算法进行了深入研究，提出了一种基于全相位快速傅里叶变换（apFFT, all phasefast Fourier transform）幅值的频率补偿值和频率估计方法，提升了频率估计的性能。该方法首先基于全相位 FFT 和常规 FFT 频谱之间的关系，估计出信号幅值。而且，利用信号幅值、信号频谱幅值与频率补偿值之间的关系，采用牛顿迭代算法求解出频率补偿值。然后，利用频率补偿值对信号进行移频后再次估计频率补偿值，得到信号频率的最终估计值，并由此计算目标的距离。仿真结果表明所提方法比现有方法具有更高的距离测量精度。

关键词： 毫米波 ; 定位 ; 测距 ; 频率估计

0 引言

随着 5G 的规模化部署与应用，精确定位成为5G 系统的重要技术应用方向，在智能交通、智能物流、智慧医疗、智慧农业等各行业中得到了广泛的应用[1]。5G毫米波信号的带宽大、频率高、时延短，并且信道稀疏，所以能够为基于到达时间（TOA, time of arrival）和基于到达时间差（TDOA, time difference of arrival）的定位提供更加准确的位置测量值，有利于实现高精度的定位。在智能驾驶中，对于路面目标的识别和探测是自动驾驶的一个关键技术。目前汽车一般使用激光雷达、摄像机、毫米波雷达等传感器来实现道路目标的识别和监测，从而实现辅助驾驶，避免与汽车、障碍物等发生碰撞。相较于激光雷达和摄像机，调频连续波（FMCW, frequ

最后

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