基于深度学习的FMCW雷达DoA估计代码

FMCW雷达（Frequency Modulated Continuous Wave Radar）是一种基于调频技术的雷达系统，常用于测量目标的距离和速度。DoA（Direction of Arrival）估计则是指估计目标在三维空间中的方向。本文将介绍基于深度学习的FMCW雷达DoA估计代码实现。

首先，我们需要准备数据集。数据集应包括FMCW雷达接收到的信号和目标的位置信息。我们可以使用仿真或实际测试得到数据集。在本文中，我们使用MATLAB提供的雷达信号仿真函数生成数据集。

fs = 1e6; % 采样率
t = 0:1/fs:1-1/fs; % 时间向量
fc = 77e9; % 载频
c = 3e8; % 光速
lambda = c/fc; % 波长
Nd = 64; % 阵元个数
L = lambda/2; % 阵元间距
theta = -90:1:90; % 目标角度
s = exp(1j*2*pi*L*sin(theta*pi/180)*fc/c*(0:Nd-1)'); % 阵列流型

% 仿真FMCW雷达信号
bw = 1e9; % 带宽
t_chirp = 5.5e-6; % 一次线性调频时间
t_ramp = t_chirp*Nd; % 调频时间
slope = bw/t_chirp; % 斜率
f0 = 77e9; % 载频
signal = zeros(1,length(t));
signal(1:500) = exp(1j*2*pi*f0*t(1:500));
signal(501:1500) = exp(1j*2*pi*(f0+slope*(t(501:1500)-t(500))).*(t(501:1500)-t(500)));
signal(1501:end) = exp(1j*2*pi*(f0+slope*(t(1501:end)-t(1500))).*(t(1501:end)-t(1500)-t_ramp));

% 生成数据集
SNR = 10; % 信噪比
P = sum(abs(s).^2)/Nd; % 目标功率
sigma = sqrt(P/(10^(SNR/10))); % 噪声标准差
data = zeros(length(theta),length(t),Nd);
for i = 1:length(theta)
    data(i,:,:) = repmat(s(i,:),length(t),1).*repmat(signal',1,Nd)+sigma*(randn(length(t),Nd)+1j*randn(length(t),Nd));
end

% 保存数据集
save('dataset.mat','data','theta');

数据集中包含了64个天线阵列收到的信号以及对应的目标角度。我们可以使用卷积神经网络（CNN）来实现DoA估计。代码如下：

import numpy as np
import scipy.io as sio
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv1D, MaxPooling1D, Flatten, Dense

# 加载数据集
dataset = sio.loadmat('dataset.mat')
data = np.transpose(dataset['data'], (0, 2, 1))
theta = dataset['theta']

# 构建CNN模型
model = Sequential()
model.add(Conv1D(filters=64, kernel_size=3, activation='relu', input_shape=(64, 1000)))
model.add(MaxPooling1D(pool_size=2))
model.add(Conv1D(filters=128, kernel_size=3, activation='relu'))
model.add(MaxPooling1D(pool_size=2))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(256, activation='relu'))
model.add(Dense(181, activation='softmax'))

# 编译模型
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(data, np.eye(181)[theta+90], epochs=10, batch_size=32)

# 保存模型
model.save('model.h5')

CNN模型由两个卷积层、两个最大池化层、一个全连接层和一个Softmax分类器组成。训练时使用类别交叉熵作为损失函数，Adam优化器进行优化。训练完成后，我们可以使用模型对新的数据进行预测。

from keras.models import load_model

# 加载模型
model = load_model('model.h5')

# 生成新数据
fs = 1e6
t = np.arange(0, 1, 1/fs)
fc = 77e9
c = 3e8
lambda_ = c/fc
Nd = 64
L = lambda_/2
theta = -90 + np.random.rand()*180
s = np.exp(1j*2*np.pi*L*np.sin(theta*np.pi/180)*fc/c*np.arange(Nd))

bw = 1e9
t_chirp = 5.5e-6
t_ramp = t_chirp*Nd
slope = bw/t_chirp
f0 = 77e9
signal = np.zeros(len(t), dtype=np.complex64)
signal[0:500] = np.exp(1j*2*np.pi*f0*t[0:500])
signal[500:1500] = np.exp(1j*2*np.pi*(f0+slope*(t[500:1500]-t[500]))*(t[500:1500]-t[500]))
signal[1500:] = np.exp(1j*2*np.pi*(f0+slope*(t[1500:]-t[1500]-t_ramp))*(t[1500:]-t[1500]-t_ramp))

SNR = 10
P = np.sum(np.abs(s)**2)/Nd
sigma = np.sqrt(P/(10**(SNR/10)))
data = np.outer(signal, s) + sigma*(np.random.randn(len(t), Nd)+1j*np.random.randn(len(t), Nd))

# 预测目标角度
data = np.expand_dims(np.transpose(data), axis=0)
theta_pred = np.argmax(model.predict(data))-90
print('True angle: {:.2f} degree'.format(theta))
print('Predicted angle: {:.2f} degree'.format(theta_pred))

以上就是基于深度学习的FMCW雷达DoA估计代码实现。需要注意的是，由于本文代码只是一个简单的示例，实际应用时需要根据具体情况进行修改。