基于FMCW技术的毫米波雷达测距原理与应用

基于FMCW技术的毫米波雷达测距原理与应用

引用

CSDN

1.

https://m.blog.csdn.net/samgangyi2/article/details/145474400

毫米波雷达因其高精度、强抗干扰能力和全天候工作特性，在自动驾驶、智能交通和工业自动化等领域得到了广泛应用。FMCW技术作为毫米波雷达的核心测距方法，通过发射频率随时间线性变化的连续波信号，并分析反射信号的频率差，实现了高精度的距离测量。本文将深入探讨FMCW测距的原理、实现方法及其在实际应用中的表现。

FMCW测距原理

FMCW信号模型

FMCW信号是一种频率随时间线性变化的连续波信号，通常采用锯齿波或三角波调制。其数学表达式为：

其中：

• ：起始频率
• ：信号带宽
• ：调制周期

测距原理

当FMCW信号遇到目标并反射回来时，接收信号与发射信号之间存在时间延迟（），该延迟与目标距离成正比：

其中：

• ：目标距离
• ：光速

由于发射信号的频率随时间线性变化，时间延迟会导致接收信号与发射信号之间存在频率差（）：

通过测量频率差，可以计算出目标距离：

FMCW测距的信号处理流程

信号发射与接收

• 发射信号：频率随时间线性增加的连续波信号。
• 接收信号：目标反射的信号，与发射信号存在时间延迟和频率差。

混频与差频提取

将发射信号与接收信号进行混频，得到中频信号（IF信号），其频率即为频率差。

频率差测量

对中频信号进行傅里叶变换（FFT），提取频率差。

距离计算

根据频率差和已知参数（带宽 B、调制周期 T、光速），计算目标距离。

FMCW测距的关键技术挑战

频率线性度

FMCW信号的频率线性度直接影响测距精度。非线性调制会导致频率差测量误差。

多目标分辨

在多目标场景下，反射信号的频率差可能重叠，需要通过高分辨率FFT或高级算法（如MUSIC）进行分辨。

抗干扰能力

FMCW系统需要应对多径效应和环境噪声的干扰，通常通过信号处理和硬件设计提高抗干扰能力。

FMCW测距的应用案例

自动驾驶

• 自适应巡航控制（ACC）：通过FMCW雷达实时测量前方车辆的距离和速度，实现自动跟车。
• 盲点检测：检测车辆侧后方的障碍物，提高驾驶安全性。

工业自动化

• AGV导航：在自动导引车中使用FMCW雷达进行障碍物检测和路径规划。
• 液位测量：在储罐中使用FMCW雷达测量液位高度。

消费电子

• 智能家居：通过FMCW雷达实现人体检测和手势识别。
• 无人机避障：在无人机中使用FMCW雷达进行高度测量和障碍物检测。

FMCW技术作为毫米波雷达的核心测距方法，具有高精度、强抗干扰能力和广泛的应用前景。通过优化信号处理算法和硬件设计，可以进一步提升FMCW系统的性能。未来，随着毫米波雷达技术的不断发展，FMCW测距将在自动驾驶、工业自动化和消费电子等领域发挥更加重要的作用。

参考文献

1. Richards, M. A. (2014). Fundamentals of Radar Signal Processing. McGraw-Hill Education.
2. Texas Instruments. (2020). AWR1642 Millimeter Wave Radar Sensor Datasheet.
3. Skolnik, M. I. (2001). Introduction to Radar Systems. McGraw-Hill.
4. Zephyr Project Documentation. Zephyr Project Documentation — Zephyr Project Documentation