✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。
🍎个人主页：Matlab科研工作室
🍊个人信条：格物致知。
更多Matlab仿真内容点击👇
⛄ 内容介绍
随着科技的进步,智能汽车已经成为未来汽车发展的必然趋势.车载雷达作为智能汽车的关键传感器之一,愈来愈得到重视.在常见的车载雷达中,毫米波雷达相比于激光雷达具有独特的优势,在汽车防撞系统中更是不可或缺.为了提高车载毫米波雷达的探测性能,除了不断增强雷达系统的硬件性能外,信号处理算法的研究一直以来也是备受关注.车载毫米波雷达最常采用的体制为线性调频连续波(Frequency Modulation Continuous Wave,FMCW)体制.本文基于Matlab的关于车载毫米波雷达对目标检测的SNR-虚警率-检出率。
⛄ 部分代码
%% 评估SNR---Pd---Pfa之间的关系
% 有自己写的函数： [Pd] = marcumsq_Parl(a,b)
% 和matlab自带的函数： [pd] = marcumq(a,b)
% 【这里的函数求解是认为信号的幅度是不变的。如果有起伏的话检测概率是会发生变化的】
%小结：这两函数得到的结果稍微有点差别。
%输入：
%a = sqrt(2*SNR) b = sqrt(-2*ln(Pfa))
clear all; close all; clc;
SNR = 0:0.1:18; %这里的单位是dB,但是计算时要换成数值。
Pfa = 10.^(-[2:2:8]);
for ii = 1:length(Pfa) %不同的Pfa下
b = sqrt(-2*log(Pfa(ii))); %matlab的自然对数ln就是直接用log表示
for jj = 1:length(SNR)
a = sqrt(2* 10^(SNR(jj)/10));
Pd1(jj,ii) = marcumsq_Parl(a,b); %我们的方法
Pd2(jj,ii) = marcumq(a,b); %matlab自带的函数
%以上得到的每一列表示在特定的Pfa下，pd随不同SNR的变化。
end
end
figure(1);
plot(SNR,Pd1.');
xlabel('SNR/dB');ylabel('检测概率');grid on; title('信号幅值不变时，特定Pfa下，Pd与SNR之间的关系曲线-使用自己写的函数');
legend('Pfa = 10e-2','Pfa = 10e-4','Pfa = 10e-6','Pfa = 10e-8');
figure(2);
plot(SNR,Pd2.');
xlabel('SNR/dB');ylabel('检测概率');grid on; title('信号幅值不变时，特定Pfa下，Pd与SNR之间的关系曲线-使用Matalab自带函数');
legend('Pfa = 10e-2','Pfa = 10e-4','Pfa = 10e-6','Pfa = 10e-8');
%loglog 是把坐标对数刻度化了（x和y轴都对数化）。
%semilogx 只把x轴对数化。
%plot 函数如果纵坐标给的有多个维度，它会自动画成多条曲线
%这里的函数还是直接用plot来画更直接些。
%% 当信号的幅度变化时上述三者之间的关系。
%我们假定信号的幅度变化符合瑞利分布。
SNR = 0:0.1:18; %这里的单位是dB,但是计算时要换成数值。
Pfa = 10.^(-[2:2:8]);
Pd3 = exp( log(Pfa).' * (1./ (1+10.^(SNR/10))) );
fiure(3);
plot(SNR,Pd3);xlabel('SNR/dB');ylabel('检出概率/Pd');title('信号幅值呈瑞利分布时，特定Pfa下，Pd与SNR之间的关系曲线'); grid on;
legend('Pfa = 10e-2','Pfa = 10e-4','Pfa = 10e-6','Pfa = 10e-8');
%可以看看与前面信号幅值不变时的对比,拿出Pfa = 10e-6的情况。
figure(4);
plot(SNR,Pd1(:,3));hold on;
plot(SNR,Pd3(3,:));xlabel('SNR/dB');ylabel('检出概率/Pd');title('不同信号幅值模型下Pfa=10e-6时，Pd与SNR之间的关系曲线对比');grid on;
hold off;legend('信号幅值不变','信号幅值呈瑞利分布');
⛄ 运行结果
⛄ 参考文献
[1] 朱菊蕾. 车载毫米波雷达信号处理算法的研究[D]. 电子科技大学.
[2] 戴作宁, 张兴敢, 唐岚,等. 基于多通道补偿的毫米波雷达高速目标检测方法[J]. 南京大学学报：自然科学版, 2014, 50(3):5.
[3] 张浩然. 车载毫米波雷达障碍物检测系统设计[D]. 山东大学, 2019.
[4] 朱信鹏. 基于汽车毫米波雷达的目标跟踪算法研究[D]. 沈阳理工大学.
