FMCW雷达非线性估计与校正：基于差分滤波的新方法

本文主要探讨了在调频连续波（FMCW）雷达中，基于差分滤波的非线性估计及校正方法的重要性。FMCW雷达因其成本效益高、距离分辨率优良、穿透能力强和距离盲区消除等优点，在高精度测距和成像应用中占据显著地位，尤其是在小型无人机遥感侦察和地质探测领域。 FMCW雷达的核心挑战在于保持信号调频斜率的线性，但由于系统器件的非理想性，会导致调频非线性，即信号频谱的异常变化，如主瓣展宽、偏移、非对称畸变和旁瓣能量过高，这些都会显著影响测距精度和成像质量。非线性模型主要分为非周期性和周期性两类，其中多项式模型是研究热点。以往的研究尝试了多种方法，如利用高阶模糊函数估计多项式系数、递归最小二乘法估计和小波变换结合脊线检测，但这些方法都存在一定的局限性，如误差累积、计算复杂度高或对特定条件依赖。 本文作者创新地提出了一种新的非线性估计与校正策略，其核心在于构建FMCW差频信号的模型。首先，通过建立详细的数学模型，考虑信号的非线性特性，可能是基于拉格朗日中值定理或其他近似方法，将非线性部分转化为与时间延迟的导数乘积形式。这种方法相较于传统的多项式模型估计，可能具有更好的噪声抑制能力和无偏性，同时避免了矩阵求逆带来的复杂性。 其次，文章可能会介绍一种基于差分滤波技术来处理这些非线性影响，通过滤波器设计，如自适应滤波或卡尔曼滤波，可以有效地平滑信号并减小误差。这种滤波器可能采用迭代或在线学习的方式，能够实时适应雷达系统的动态变化，并提高对实际信号中非线性误差的校正效果。 最后，文章可能会详细阐述如何将这些理论应用于实际的FMCW雷达系统中，包括硬件校准、信号处理流程优化以及性能评估，以确保在实际应用中的稳定性和有效性。这种方法有望提升FMCW雷达的测量精度和成像质量，拓宽其在多个领域的应用潜力。 这篇文章对于解决FMCW雷达中的非线性问题具有重要意义，不仅提供了新的估计与校正框架，而且强调了实际工程中的应用价值。通过这种方式，有望推动FMCW雷达技术向更高精度和更广泛的场景迈进。