毫米波雷达 ti awr2243 天线通道校准方法
为什么要校准？
- 级联芯片之间的工艺差异
- 各天线通道之间的增益差异
- 温度偏移
- 天线之间的耦合以及天线罩的影响等
数据处理层面的校准方法：
ti awr2243使用的是4片级联方案，4个三发四收雷达板，总共12个发射天线16个接收天线，192个虚拟通道。
TDM-MIMO模式下的虚拟孔径：
通道之间校准是因为一个主设备和三个从设备之间的频率、相位、振幅不匹配。失配可由路径长度失配、片间变化、天线耦合等多种原因引起。在板布局阶段，通常通过路由路径长度匹配来减少频率不匹配。
每一块板子都要生成一个校准矩阵，将雷达原始数据相乘之后，在进行其它功能的开发。为了生成校准矩阵，建议在5米及以上的距离设置一个角反射器：
然后使用TDM-MIMO模式，采集一个chirp的原始数据。假设距离维采样点数微nSample，则需要将数据处理成1216nSample的矩阵。然后进行距离维度FFT，根据物体大致距离和距离分辨率，得到所在距离维度尖峰所在频点index及其复数值（复数数据），组成12*16的复数矩阵。
（至此，你得到了19*12个峰值索引、及其幅值相位）
1. 频率补偿
选取第一个通道为标准，其余191个通道根据第一个通道为准。根据下式补偿：
其中， 为不同虚拟通道距离尖峰索引插值；
为原始调频斜率；
补偿用的调频斜率；
为原始采样频率；
为补偿用的调频斜率；N为采样点数；
为一个向量[0 N-1];
为补偿因子（即FFT点数和采样点数之比）；
2. 相位幅值补偿
频率校准后，根据参考信道的复值计算相位和振幅校准值:
为参考虚拟通道的尖峰索引的复数值；
为别的虚拟通道的尖峰索引的复数值；
将校准矩阵进行补偿的操作如下：
reference:《Signal Processing with 4 Chip Cascade 》（TI官网文档）
毫米波雷达 ti awr2243 天线通道校准方法相关推荐
- agv ti 毫米波雷达_一种基于毫米波雷达的AGV小车的制作方法
本实用新型属于交通运输领域,涉及一种基于毫米波雷达的AGV小车. 背景技术: AGV((Automated Guided Vehicle)通常沿固定轨道行驶,常用的防撞装置采用激光.电磁等技术,由于信 ...
- 车载毫米波雷达的校准问题（1）
说明 任何精密的传感器都需要进行校准,校准的目的在于使测量的结果更加准确.车载毫米波雷达作为一个车规级的可能关系到生命安全的传感器,其测量结果的准确性显得尤为重要.但是车载毫米波雷达(或者说任何传感器 ...
- 车载毫米波雷达系列专题规划和文章目录
文章多了后为方便查阅,这里制定一个本专栏下的文章列表.该专栏为记录和探讨毫米波雷达的各方面内容,这些内容我现阶段大致分成了以下几个部分(后面可能会有所更改),在更新博文时我会一并将之纳入这里分 ...
- 毫米波雷达的市场格局及后续发展趋势
1. 毫米波雷达市场格局 从国外主要毫米波雷达供应商的产品技术参数来看,各公司在毫米波雷达发展上各有不同.博世的毫米波雷达产品主要以76-77GHz为主,产品技术先进,主要包括MRR(中距离)和LRR ...
- 毫米波雷达FMCW技术理解
1:毫米波雷达FMCW 知识背景介绍 FMCW,Frequency Modulated Continuous Wave, 即调频连续波.FMCW技术和脉冲雷达技术是两种在高精度雷达测距中使用的技术.其 ...
- 毫米波雷达在路况识别中的应用
说明 毫米波雷达可以用做通信或者环境(目标)探测,其具体的应用场景实在不胜枚举.博主现阶段主要是对车载毫米波雷达有一定的经验,现阶段对毫米波雷达的应用有一些了解的主要包括:车载毫米波雷达.(车)舱内雷 ...
- 毫米波雷达相关知识调研
学习目标: 毫米波雷达简介: 工作在毫米波波段探测的雷达.通常毫米波是指30300GHz频率(波长为110mm)的波.英文名为Radar (Radio Detection andRanging),即无 ...
- 自动驾驶激光雷达、摄像头、毫米波雷达融合算法
无人驾驶汽车多传感器冗余下的数据融合算法研究 [论文]详见知网链接.ELSEVIER链接.IEEE链接,[开源项目]详见github链接 [编译运行]详见DWD_sensor_fusion编译运行 目 ...
- [解疑][TI]TI毫米波雷达系列（三）：调频连续波雷达回波信号3DFFT处理原理（测距、测速、测角）
本文是经过参考多个文章并整理的,相关程序已经经过验证其可行性.在此感谢原文作者(文末有相关链接)的无私分享. 1.测距.测速 毫米波雷达测距主要是通过检测回波时延来计算目标距离:测速是通过检测目标运动 ...
最新文章
- opencv学习（十六）之颜色空间转换cvtColor()
- python dlib opencv人脸识别准确度_Python用opencv+dlib实现人脸识别
- 《MacTalk•人生元编程》导读
- pmbook 知识领域 第六版_PMP项目管理10大知识领域脑图
- 有关javaScript面向对象和原型笔记
- 甲骨文通知用户需付费取得 Java 8 更新
- 分布式系统最终一致性
- Outlook替代Hotmail：社交很重要，但邮箱是根本
- vmos模拟的机型_VMOS(虚拟大师)
- Cocos Creator 计时器错误 cc.Scheduler: Illegal target which doesn't have uuid or instanceId.
- android 安装界面关闭程序,Android安装apk文件，不弹出安装完成的界面
- git 公钥配置时问题解决记录
- dvm 与 jvm区别
- 若依框架前端菜单生成，权限标识，路由地址
- 对输入的两个分数选择‘+’、‘-’、‘*’、‘/’四则运算，并以分数形式输出结果。输入：第一行先输入整数T，表示总共有T组数据。接下来共T行，每行输入分数形式的算术表达式。 输出：最简分数形
- 【python入门小知识】实现人名全大写，全小写，首字母大写
- 剑指Offer题目详解(CPP、JAVA)
- 数据结构-二叉树的顺序存储
- 最佳实践 | 基于腾讯云ES如何跨地域容灾？跨集群复制为您解忧！
- 01-python基础一