我是靠谱客的博主 无情路人,最近开发中收集的这篇文章主要介绍77GHz毫米波雷达快速chirp信号技术(五):CAPON Beamforming,觉得挺不错的,现在分享给大家,希望可以做个参考。

概述

设天线根数 N = 4 N=4 N=4,天线距离 D = λ 2 D=frac{lambda}{2} D=2λ,所以归一化的天线距离 d = 1 / 2 d=1/2 d=1/2。并且天线如下图方式摆放。
有两个发射天线,4个接收天线 4个虚拟接收天线
在这里插入图片描述

  1. 此时使用FFT方法求角度,精度和分辨率都不能令人满意。
  2. CAPON Beamforming方法的分辨率与精度都较FFT方法大大提高。Capon波束形成器(即最小方差无畸变响应波束形成器)使用部分自由度在期望的观测方向上形成一个波束,利用剩余的自由度在干扰方向上形成零陷。当有多个信号入射传感器阵列时,阵列输出功率将包括期望信号功率和干扰信号的功率。Capon最小方差法使干扰信号的输出功率最小,以抑制干扰信号,同时使增益在观测方向保持为常数 (通常设这个常数为1)。1
  3. CAPON Beamforming方法步骤如下:
    3.1 先在速度与距离方向做FFT筛选出目标,目标在不同天线处的信号组成向量:
    X = { x 1 , x 2 , x 3 , x 4 . . . x n } T ( n 表 示 不 同 天 线 ) X={ x_1,x_2,x_3,x_4...x_n}^T (n表示不同天线) X={x1,x2,x3,x4...xn}Tn线3.2 计算协方差矩阵
    R = X × X H R=Xtimes X^H R=X×XH3.3 对于每个感兴趣的角度计算导向向量
    α ( θ ) = { 1 , e i 2 π d c o s ( θ ) × 2 , e i 2 π d c o s ( θ ) × 3 , . . . , e i 2 π d c o s ( θ ) × ( N − 1 ) } T alpha(theta)={1,e^{i2pi dcos(theta)times2},e^{i2pi dcos(theta)times3},...,e^{i2pi dcos(theta)times (N-1)}}^T α(θ)={1,ei2πdcos(θ)×2,ei2πdcos(θ)×3,...,ei2πdcos(θ)×(N1)}T3.4 该方向的到达功率如下:
    P ( θ ) = 1 α ( θ ) H R − 1 α ( θ ) P(theta)=frac{1}{alpha(theta)^{H}R^{-1}alpha(theta)} P(θ)=α(θ)HR1α(θ)1为了保证 R R R不是奇异矩阵,可以在对角线上加一个小值(对角线元素均值成一个小系数)
    3.5对各个角度功率进行搜索寻找峰值,即可确定角度。
  4. FFT方法与CAPON Beamforming对比:
    在这里插入图片描述
    可见FFT结果为82.82度。
    在这里插入图片描述
    CAPON Beamforming计算结果为82.1度
    仿真时的实际角度为82.1709度可见使用CAPONBeamforming可以提高精度。

  1. 鲁欣菂..智能天线的DOA估计算法的研究:哈尔滨工程大学硕士学位论文,2006年10月 ↩︎

最后

以上就是无情路人为你收集整理的77GHz毫米波雷达快速chirp信号技术(五):CAPON Beamforming的全部内容,希望文章能够帮你解决77GHz毫米波雷达快速chirp信号技术(五):CAPON Beamforming所遇到的程序开发问题。

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