基于小波包+fft的fmcw雷达测距算法研究

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1、基于小波包+FFT的FMCW雷达测距算法研究　　摘要：针对在货运火车对接过程中对距离测量的精确性和实时性的要求，提出小波包+FFT的FMCW雷达测距算法，实现了火车对接系统的高精度实时测距。首先在Matlab上进行仿真实验，对应距离段选取合适的小波包函数和节点，利用运算能力强大的DSP芯片实现小波包的分解与重构，然后使用4096点的FFT算出目标对应的距离信息。在火车对接雷达测距系统的实验平台上进行多次重复实验，实验结果表明，在0.5～10m范围内，测距精度达到0.2m，在10～50m范围内，测距精度达到0.3m。　　关键词：小波包+FFT；FMCW雷达；测距

2、；火车对接　　中图分类号：TN911?34文献标识码：A文章编号：1004?373X（2015）19?0008?04　　Abstract：Fortheaccuracyandreal?timeperformancerequirementsofdistancemeasurementinconnectionprocessofthefreighttrains，therange?findingalgorithmofFMCWradarbasedonwaveletpacket+FFTisproposedtoachievehighprecisionandreal?timera

3、nge?findingoftrainconnectionsystem.ThissimulationexperimentswaswereproceededwithMatlab.Theappropriatewaveletpacketfunctionsandnodescorrespondingtothedistancesectionswereselected.Thedecompositionandreconstructionofwavelet8packetwereachievedbyadoptingDSPchipwithpowerfulcalculationabil

4、ity.ThenthedistanceinformationcorrespondingtothetargetwascalculatedbyusingFFTwith4096?point.SeveralTherepeatedexperimentswereconductedontheexperimentplatformofradarrange?findingsystemfortrainconnection，andtheexperimentalresultsshowthattherange?findingaccuracycanreach0.2mwithintheran

5、geof0.5～10m，andtherange?findingaccuracycanachieve0.3mwithintherangeof10～50m.　　Keywords：waveletpacket+FFT；FMCWradar；range?finding；trainconnection　　0引言　　在货运火车对接时，对测距系统有实时性和准确性的要求，为此，人们探索了很多算法来提高测距精度。有些算法虽然在提高测距精度上有很好的效果，但限于芯片运算速度和实时性要求，在应用上有一定的限制，用于测距系统的主要算法有FFT[1?3]、Chirp?Z变换[4?5]、ZO

6、OM?FFT以及小波分析[6]等。本文主要是针对货运火车对接的FMCW雷达测距系统的测距精度问题，研究小波包+FFT算法（即采用FFT算法并增加FFT的点数来提高频率分辨率，采用小波包算法将噪声与信号分离），探索高精度火车对接FMCW雷达实时测距系统。　　1FMCW雷达测距主要算法分析8　　FMCW雷达测距算法主要是对雷达回波信号进行频谱分析，得到信号中包含的距离、速度等信息。快速傅里叶变换（FFT）是最基础、最常用的频谱分析方法，此算法简单、易实现，但在测距精度要求较高的系统中，必须增加FFT的点数才能提高频率分辨率，过多增加FFT的点数会引起较大的计算量从

7、而减慢运算速度，与实时性有一定的冲突；Chirp?Z变换和ZOOM?FFT等算法都是通过细化频谱来提高频率分辨率，从而提高测距精度，这些算法在灵活性和处理速度上有很大优势，且研究较成熟，Chirp?Z变换在较低的信噪比下，测距精度会有所下降，尤其在较低的信噪比环境下，效果会有所下降[7]。因此，本文综合以前算法的优点，开发利用现有DSP强大的数据处理能力，研究小波包+FFT算法在提高货运火车对接测距系统精度的同时确保实时性。　　2小波包+FFT算法　　2.1FFT算法　　FFT是离散傅里叶变换（DFT）的快速、高效算法，即把原有的[N]点序列分成较短的序列进行

8、运算，再将这些序列的DFT组合起来得到