本教程系统地介绍了用于TDM-MIMO FMCW 毫米波 (mmWave) 汽车雷达的基于离散傅里叶变换（DFT）的信号处理技术的基本工作原理和分析细节，十分适合毫米波雷达初学者学习，全文万字，希望各位认真阅读。毫米波雷达具备了关键的感知能力，可保障传统和自动驾驶汽车的安全功能。汽车雷达传感器用于检测感兴趣的目标的存在以及位置，能够更加全面准确地了解道路状况和周围环境。汽车雷达越来越需要在距离-多

雷达接收处理包括射频前端，基带信号处理和后处理算法三部分：（1）射频前端完成高频雷达接收信号的模拟域信号处理和数模转换(ADC)；（2）基带信号处理在零中频上完成雷达接收信号的数字信号处理(DSP)和目标检测；（3）在目标检测之后的高层算法被统称为后处理算法，如聚类(Clustering)、 关联(Association)、跟踪(Tracking)、分类(Classification)等。这三部分

data1.txt是存储的四个自己的数据，通过MATLAB导进来之后，还是字符，我们通过函数转成10进制数，然后通过 typecast(uint8(Data_dec), ‘single’);本文题为自问自答，主要是为了帮助大家解决一个问题，避免大家百度搜索不到答案，而且我喜欢用知乎回答问题，所以在知乎自问自答，这样大家在百度搜索的时候也能够检索到知乎的回答。比如说串口拿到一个16进制的数据，一共四

雷达目标识别技术逐渐成为了汽车雷达处理算法的重要组成部分，汽车雷达工作的环境是高度复杂的，提高道路行人识别能力的需求也越来越大，因此汽车雷达必须具备高精度区分感兴趣的目标（人、自行车、障碍物、其他车辆）的能力。目标识别技术可以对被检测物体进行区分和分类，识别完成之后，就有可以针对特定类型的目标优化信号处理算法，例如，针对客车和行人可以采用不同的跟踪和滤波算法，这样可以提高雷达的检测效果，这种就有点

DOA 估计算法在汽车应用雷达处理中非常重要，它构成了雷达数据立方体（距离、速度和角度）的第三个部分——角度。实际上，会有多个未知数量的源信号同时被接收阵列接收，且幅度未知，因此DOA 估计算法十分复杂。此外，接收到的源信号几乎总是被加性噪声破坏并且存在杂波。除了这些挑战之外，我们还存在多径问题需要处理。尽管 DOA 估计算法并不简单，但经过50多年的发展，有许多算法可用于估计源信号的数量及其方向

相量均值相消算法，也被称为平均相消算法，其实现的原理为：静止目标到雷达天线的距离是不变的，每一束接收脉冲上静止目标的时延也是不变的，对所有接收脉冲求平均就可以得到参考的接收脉冲，然后用每一束接收脉冲减去参考接收脉冲就可以得到目标回波信号，核心思想是求均值做差。MTI是雷达工程师们熟稔于心的雷达信号处理算法，基本上没有不了解的。MTI的核心原理就是静止目标的相位不会发生变化，而运动目标的相位与静止目

本文编辑：调皮哥的小助理如果文章能够给你带来价值，希望能够关注我。好了下面开始今天的学习内容吧。今天给大家分享的是 《TI 的IWR1642毫米波雷达使用串口原始数据采集与分析》。通常TI的系列雷达如IWR1642、IWR6843采集长时间的数据都是需要使用DCA1000的，不过我们用于学习毫米波雷达传感器的基础知识，其实可以不需要使用DCA1000，使用串口就可以采集到一帧的数据了。因为串口采集

雷达开源数据库 数据集

本文编辑：调皮哥的小助理TI毫米波雷达配置命令是如何传递到DSP和ARM核的？（程序代码走读）TI毫米波雷达，上位机通过串口接收数据，雷达配置命令也是上位机通过串口下发到雷达芯片里，如下图所示。那么这是如何做到的呢？（雷达配置参数（射频前端+信号处理+数据处理算法））（上传数据格式（部分））今天我以【呼吸心跳检测例程】为大家分享串口参数这个事儿。其中两个串口都要介绍，一个控制串口，一个是数据串口。

本文编辑：调皮哥的小助理本程序来源：https://github.com/ekurtgl/FMCW-MIMO-Radar-Simulation，作者是阿拉巴马大学博士生艾库特格尔，研究方向主要是雷达信号处理人类活动识别以及雷达数据的机器学习应用，这份比较新的开源雷达仿真代码，值得大家学习。下面主要分析代码的主要内容，方便大家解读。程序目录如下：图片FMCW_simulation.m是创建点目标并估