FMCW雷达测距代码 matlab

时间: 2023-07-10 15:24:48 浏览: 88
以下是一个简单的FMCW雷达测距matlab代码示例: ```matlab %% 设置参数 c = 3e8; % 光速 fs = 44100; % 采样率 T = 0.5; % 扫频时间 f1 = 24e9; % 起始频率 f2 = 24.5e9; % 终止频率 L = c * T * (f2 - f1) / (2 * f1 * f2); % 距离 delta_f = (f2 - f1) / T; % 频率步进 %% 生成信号 t = linspace(0, T, T * fs); s = chirp(t, f1, T, f2); %% 模拟接收信号 d = L / 2; % 目标距离 t_delay = 2 * d / c; % 时延 rx = [zeros(1, round(t_delay * fs)), s]; rx = awgn(rx, 20); % 加入高斯白噪声 %% 计算距离 f = fft(rx); f = abs(f(1:length(f)/2)); f = f / max(f); f = f.^2; f = f / max(f); f = f(2:end); f = f(1:round(length(f)/2)); f = 10 * log10(f); f = f - max(f); f = abs(f); [~, loc] = max(f); d_est = c * delta_f * loc / (2 * (f2 - f1)); disp(['目标距离: ', num2str(d), 'm']); disp(['估计距离: ', num2str(d_est), 'm']); ``` 这个代码示例中,我们使用了频率调制连续波(FMCW)雷达来测量距离。我们首先设置了一些参数,包括光速、采样率、扫频时间、起始和终止频率等。然后,我们生成一个扫频信号,并将其发送出去。 接下来,我们模拟接收信号。我们假设一个目标物体距离我们一定距离,并计算出相应的时延。然后,我们将接收信号加入高斯白噪声,以模拟实际情况下的噪声干扰。 最后,我们对接收信号进行傅里叶变换,并计算出其频谱。我们使用一个简单的峰值检测算法来估计距离,这个算法在频谱中找到了最大的峰值,并假设它对应于目标物体的回波信号。最终,我们将估计出来的距离与实际距离进行比较。

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