MATLAB多普勒连续波雷达测速方案

多普勒连续波雷达通过检测回波信号中的频率变化（多普勒频移）来测量目标速度，在车辆测速、手势识别等领域有广泛应用。

MATLAB多普勒连续波雷达测速方案

一、多普勒测速基本原理

多普勒效应是指当发射源和接收器之间存在相对运动时，接收到的信号频率会发生变化。连续波雷达测速基于公式：

\(fd = (2*v*ft)/c\)

其中：

• fd：多普勒频移
• v：目标相对速度
• ft：发射信号频率
• c：光速

通过检测回波信号中的多普勒频移，即可反推目标速度。

二、MATLAB测速程序

MATLAB多普勒连续波雷达测速仿真程序：

%% 多普勒连续波雷达测速MATLAB仿真
% 版本：MATLAB 2022a
clear all; close all; clc;

%% 1. 雷达参数设置
c = 3e8;             % 光速 (m/s)
fc = 24e9;           % 载波频率 24GHz 
Tp = 0.1;            % 观测时间 (s) 
Fs = 10000;          % 采样率 (Hz) 
lambda = c/fc;       % 波长 (m)

%% 2. 目标参数设置
actual_velocity = 30;          % 目标真实速度 m/s (正值为远离雷达)
target_distance = 100;         % 初始距离 (m)
signal_attenuation = 0.8;      % 信号衰减系数

%% 3. 生成发射信号
t = 0:1/Fs:Tp-1/Fs;           % 时间序列
tx_signal = cos(2*pi*fc*t);   % 连续波发射信号

%% 4. 生成接收信号（含多普勒频移）
doppler_shift = 2*actual_velocity/lambda;    % 多普勒频移 
rx_signal = signal_attenuation * cos(2*pi*(fc + doppler_shift)*t);

%% 5. 添加噪声
snr = 15;    % 信噪比 (dB)
rx_signal_noisy = awgn(rx_signal, snr, 'measured');

%% 6. 信号处理 - 多普勒频移估计
% 6.1 混频处理
mixed_signal = tx_signal .* rx_signal_noisy;

% 6.2 低通滤波
[b, a] = butter(4, 0.2, 'low');
filtered_signal = filtfilt(b, a, mixed_signal);

% 6.3 傅里叶变换分析频谱
N = length(filtered_signal);
f = (-Fs/2:Fs/N:Fs/2-Fs/N);   % 频率轴

fft_signal = fftshift(fft(filtered_signal, N));
fft_magnitude = abs(fft_signal);

%% 7. 多普勒频移检测与速度计算
% 寻找频谱峰值
[peak_value, peak_index] = max(fft_magnitude);
doppler_freq = f(peak_index);

% 计算测得的 velocity
measured_velocity = doppler_freq * lambda / 2;

%% 8. 结果显示
fprintf('多普勒连续波雷达测速结果:\n');
fprintf('真实目标速度: %.2f m/s\n', actual_velocity);
fprintf('检测到的多普勒频移: %.2f Hz\n', doppler_freq);
fprintf('测量目标速度: %.2f m/s\n', measured_velocity);
fprintf('测量误差: %.2f m/s\n', abs(actual_velocity - measured_velocity));

%% 9. 图形化显示结果
figure('Position', [100, 100, 1200, 800]);

% 9.1 显示时域信号
subplot(3,2,1);
plot(t(1:1000), tx_signal(1:1000), 'b');
title('发射信号 (片段)');
xlabel('时间 (s)'); ylabel('幅度');
grid on;

subplot(3,2,2);
plot(t(1:1000), rx_signal_noisy(1:1000), 'r');
title('接收信号 (含噪声，片段)');
xlabel('时间 (s)'); ylabel('幅度');
grid on;

% 9.2 混频后信号
subplot(3,2,3);
plot(t(1:1000), mixed_signal(1:1000), 'g');
title('混频后信号 (片段)');
xlabel('时间 (s)'); ylabel('幅度');
grid on;

subplot(3,2,4);
plot(t(1:1000), filtered_signal(1:1000), 'm');
title('滤波后信号 (片段)');
xlabel('时间 (s)'); ylabel('幅度');
grid on;

% 9.3 频谱分析
subplot(3,2,[5,6]);
plot(f, fft_magnitude, 'k', 'LineWidth', 1.5);
hold on;
plot(doppler_freq, peak_value, 'ro', 'MarkerSize', 10, 'LineWidth', 2);
xlabel('频率 (Hz)'); ylabel('幅度');
title('多普勒频谱分析');
legend('频谱', '检测到的多普勒峰值');
grid on;
xlim([-1000, 1000]);

sgtitle('多普勒连续波雷达测速仿真结果', 'FontSize', 14, 'FontWeight', 'bold');

三、双通道处理与运动方向识别

基本的单通道系统无法区分目标是在靠近还是远离，以下是双通道正交处理的关键部分：

%% 双通道I/Q信号处理 - 用于检测运动方向 
% 生成正交信号
t_iq = 0:1/Fs:Tp-1/Fs;
I_signal = cos(2*pi*doppler_shift*t_iq);    % 同相分量
Q_signal = sin(2*pi*doppler_shift*t_iq);    % 正交分量

% 添加噪声
I_noisy = awgn(I_signal, snr, 'measured');
Q_noisy = awgn(Q_signal, snr, 'measured');

% 复合信号分析
complex_signal = I_noisy + 1i*Q_noisy;
fft_iq = fftshift(fft(complex_signal, N));
f_iq = (-Fs/2:Fs/N:Fs/2-Fs/N);

% 速度方向判断
[~, peak_idx_iq] = max(abs(fft_iq));
doppler_freq_iq = f_iq(peak_idx_iq);
velocity_iq = doppler_freq_iq * lambda / 2;

fprintf('\n=== 双通道I/Q处理结果 ===\n');
fprintf('测量速度: %.2f m/s\n', velocity_iq);
if velocity_iq > 0
    fprintf('目标运动方向: 远离雷达\n');
elseif velocity_iq < 0
    fprintf('目标运动方向: 靠近雷达\n');
else
    fprintf('目标静止\n');
end

四、多目标测速扩展

对于多个目标的速度测量，可以使用以下扩展方法：

%% 多目标测速仿真 
% 设置多个目标
target_velocities = [20, 40, -35];    % 多个目标速度 
target_distances = [300, 306, 315];   % 多个目标距离 

% 生成多目标回波信号
multi_target_signal = zeros(size(t));
for i = 1:length(target_velocities)
    doppler_i = 2*target_velocities(i)/lambda;
    delay_i = 2*target_distances(i)/c;    % 距离引起的延迟
    multi_target_signal = multi_target_signal + ...
        0.5*cos(2*pi*(fc + doppler_i)*(t + delay_i));
end

% 添加噪声
multi_target_noisy = awgn(multi_target_signal, snr, 'measured');

% 多目标信号处理
mixed_multi = tx_signal .* multi_target_noisy;
filtered_multi = filtfilt(b, a, mixed_multi);
fft_multi = fftshift(fft(filtered_multi, N));

% 检测多个峰值
[pks, locs] = findpeaks(abs(fft_multi(N/2+1:end)), 'SortStr', 'descend', 'NPeaks', 3);
detected_freqs = f(locs + N/2);

% 计算各目标速度
detected_velocities = detected_freqs * lambda / 2;

fprintf('\n=== 多目标测速结果 ===\n');
for i = 1:length(detected_velocities)
    fprintf('目标%d - 测量速度: %.2f m/s\n', i, detected_velocities(i));
end

参考代码 多普勒连续波雷达在matlab上的测速程序 www.3dddown.com/cna/70120.html

五、实际应用考虑因素

1. 参数选择：

   • 采样率 Fs 应大于预期的最大多普勒频移的2倍
   • 观测时间 Tp 越长，频率分辨率越高

2. 性能优化：

   • 使用窗函数（如汉明窗）减少频谱泄漏
   • 采用更精细的峰值检测算法提高精度

3. 实际限制：

   • 最大可测速度受限于采样率：v_max = (Fs/2) * λ / 2
   • 速度分辨率受限于观测时间：Δv = (1/Tp) * λ / 2

六、验证与误差分析

建议通过以下方式验证程序性能：

1. 使用已知速度的目标进行测试
2. 分析不同信噪比下的测量精度
3. 比较仿真结果与理论计算

。