FMCW雷达测距代码 matlab

以下是一个简单的FMCW雷达测距matlab代码示例：

%% 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。