💥1 概述
以下是关于调频连续波（FMCW）波形设计、真实道路场景仿真以及汽车自适应巡航控制信号处理的概述，以及Matlab代码实现的示例：
调频连续波（FMCW）波形设计：FMCW波形是一种特殊的雷达波形，通过改变频率随时间连续变化的方式实现距离和速度测量。
可以使用Matlab编程语言来设计FMCW波形。以下是一个简单的Matlab示例代码：
% 设置参数 T = 1; % 波形持续时间 Fs = 1000; % 采样频率 f0 = 10; % 初始频率 f1 = 100; % 终止频率 % 生成FMCW波形 t = 0:1/Fs:T-1/Fs; % 时间向量 f = f0 + (f1 - f0) * t / T; % 频率随时间变化 s = exp(1i * 2 * pi * cumsum(f) / Fs); % FMCW波形信号 % 绘制FMCW波形图 figure; plot(t, real(s)); xlabel('时间 (s)'); ylabel('幅度'); title('FMCW波形');
真实道路场景仿真：
使用Matlab可以进行车辆运动和道路场景的仿真，以模拟真实的道路情况。
可以使用车辆动力学模型、道路地形数据、车辆行驶轨迹等来构建仿真场景。
在Matlab中，可以使用Simulink进行仿真建模，通过搭建车辆运动模型和环境模型来进行真实道路场景仿真。
汽车自适应巡航控制信号处理：
汽车自适应巡航控制（ACC）需要对来自雷达或其他传感器的信号进行处理和分析，以实现车辆的跟车控制。
使用Matlab可以进行ACC信号处理，包括雷达数据处理、目标检测和距离测量等。
可以使用信号处理工具箱和计算机视觉工具箱提供的函数和算法来处理ACC信号。
以上是一个简单的概述，给出了调频连续波（FMCW）波形设计、真实道路场景仿真和汽车自适应巡航控制信号处理的主要概念。具体的实现和细节可能因问题的复杂性而有所不同。根据实际需求，需要进一步研究和实现相关算法和方法。
📚2 运行结果
主函数部分代码：
clc; clear all; close all; c=3e8; %(speed light) %%Trget information Target_range_resolution=0.5; %(in meters) max_target_speed=230; %(m/s) max_unambiguos_range=150; %(in meters) %%Signal information B=c/(2*Target_range_resolution); %(bamdwidth in Hz) Tr=2*max_unambiguos_range/c; %Time repetition interval T=6e-4; %duration of the whole signal Np = T/Tr; %number of pulses of the whole signal %% frequency and time axis definition %Generating a single chirp c=3e8; f_s=2*B; %%sample frequency dt=1/f_s; t=0:dt:Tr-dt; df=1/Tr; f=0:df:(f_s-df); Ns=length(t); %Length of single chirp mu=2*pi*B/Tr; %%Ramp - with 2pi factor ramp_frequency=(mu/2*pi).*t; figure(1); plot(t,ramp_frequency); grid on; title('Single chirp') xlabel('Time,s') ylabel('Freq, Hz') train_ramp_ferquency=repmat(ramp_frequency,1,round(T/Tr)); t1=0:dt:T-dt; figure(2); plot(t1,train_ramp_ferquency); grid on; title('Single chirp') xlabel('Time,s') ylabel('Freq, Hz') s=exp(1i*(mu/2)*t.^2); %%complex transmit signal figure(3); plot(t,real(s)); grid on; title('Up-Chirp') xlabel('Time,s') ylabel('Amplitude, norm') S=fft(s); figure(4); plot(f-f_s/2,abs(fftshift(S))); grid on; title('FFT of Chirp') xlabel('Freq,Hz') ylabel('Amplitude, norm') R0=0+0*t; %%change of distance of scatterer point target tau0=2*R0/c; Sr = S.*exp(-1j*2*pi.*f.*tau0); Sro= Sr.*conj(S); %signal after matched filter r=t*c/2; figure(6); plot(r,abs(ifft((Sro)))); %plot(r,fftshift(abs(ifft((Sro))))); grid on title('conversion from beat freq - Received signal after mixer'); xlabel('Range [m]'); ylabel('Single Recieved Signal'); Sc=repmat(Sr,1,Np); %%vector with returnof Np pulses Scmatrix=reshape(Sc,Ns,Np); %matrix with phase-shift due to scatterer point-slike target at distace R0 Smf=conj(S); HRR=zeros(Ns,Np); for i=1:Np Y=Scmatrix(:,i).*Smf.'; HRR(:,i)=fftshift(ifft(Y)); end % % figure(7); % mesh(abs(HRR)); Im = HRR; for i= 1:Ns %Im(i,:) = fftshift(fft( HRR(i,:))); Im(i,:) = fft( HRR(i,:)); end
🎉3 参考文献
[1]杨超. 传感通信一体化FMCW波形设计与信号处理[D].桂林电子科技大学,2020.
部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除。
