雷达回波的多普勒谱提取 之前写过一个基于FMCW雷达的目标轨迹的提取，感觉看的人还是蛮多的，这周准备写一下关于多普勒谱提取的相关内容。主要内容为英国格拉斯哥大学公开的一个人体行为的数据集。数据集以及示例代码可以访问下方链接，如果访问不了可以下载如下压缩包获取。官网地址：https://researchdata.gla.ac.uk/848/压缩包：https://pan.baidu.com/s/1rW0OfuUrYc7kC9NZ6HHClQ提取码：kw9d 当然，官网也给出了提取多普勒谱的示例代码，下面将结合代码进行分析，最终构建图片数据集用于后续的识别分类。数据集介绍数据集采集自C波段(5
2021年1月，一家名为Avea的激光雷达初创公司，与日本电装宣布达成合作协议，双方将共同推进FMCW（调频连续波）激光雷达的量产，目标是满足大众市场的需求。众所周知，目前，大多数车载激光雷达系统使用飞行时间（TOF）探测技术，通过发射脉冲激光束并测量接收物体反射光束所需的时间来测算物体的距离和方向。这项技术相对成熟，但缺点也非常明显。比如，容易受到干扰，远距离探测存在一定的误差。而与TOF不同，FMCW是通过发射激光束测量物体反射光束的频率变化来测量物体的移动速度（直接测量），能够以更高的精度和速度检测车辆附近的移动物体。优势在于，测距准确度与物体距离远近、物体运动速度不直接相关。同时，基于
目录一.介绍二.MATLAB代码三.运行结果与分析3.1均方误差（MSE）与训练功率（dB）的关系3.2不同信道估计方法性能对比一.介绍本篇将在MATLAB的仿真环境中对比MIMO几种常见的信道估计方法的性能。有关MIMO的介绍可看转至此篇博客：MIMO系统模型构建_唠嗑！的博客-CSDN博客在所有无线通信中，信号通过信道会出现失真，或者会添加各种噪声。正确解码接收到的信号就需要消除信道施加的失真和噪声。为了弄清信道的特性，就需要信道估计。信道估计有很多不同的方法，但是通用的流程可概括如下：设置一个数学模型，利用信道矩阵搭建起发射信号和接收信号之间的关系；发射已知信号（通常称为参考信号或导频信
目录一、理论基础二、核心程序三、测试结果一、理论基础 信道模型的建模，其在不同场景中所对应的参数和分别都是不同的，因此，通过修改信道模型在角度域和延迟域[40]的特定的参数和分布，就可以获得不同的信道模型。3DMIMO信道模型的建模是以COST259标准[41]以及WINNER模型为基础的，其建模过程首先需要考虑大规模MIMO系统发送端和接收端的定向特性，实现其双定向的信道建模；然后建立了一组基于天线独立的大规模MIMO信道模型。对比传统的二维MIMO信道模型，3DMIMO信道
文章目录前言一、Kronecker相关信道模型二、生成方式11.公式2.MATLAB代码三、生成方式2-complexcorrelation1.公式2.MATLAB代码四、生成方式三-power(field)correlation1.公式2.MATLAB代码总结前言关于MIMO空间相关信道的生成，《MIMO-OFDMwirelesscommunicationswithMATLAB》中给出了“complexcorrelation”和“power(field)correlation”两种方式（P89），之前就没有理解两者的区别。今天在进行5GNR空间相关信道仿真时又遇到了这一问题，这里进行记录和讨
本文编辑：调皮哥的小助理本文引用了CSDN雷达博主@XXXiaojie的文章源码（https://blog.csdn.net/Xiao_Jie1），加以修改和注释，全面地、详细地阐述了FMCWTDM-MIMO毫米波雷达的工作原理，同时配套MATLA仿真实现方法，非常适合于雷达刚入门的同学参考学习，并引导大家基于TDMA-MIMO扩展到DDMA-MIMO，进而在宏观上认识雷达，从微观上掌握雷达，形成雷达学习过程中战略与战术的统一。本文尤其感谢CSDN雷达博主@XXXiaojie在雷达领域贡献的技术文章，帮助了很多人。XXXiaojie是桂林电子科技大学的硕士研究生，本专业不是雷达，而是从计算机专
本文编辑：调皮哥的小助理本文引用了CSDN雷达博主@XXXiaojie的文章源码（https://blog.csdn.net/Xiao_Jie1），加以修改和注释，全面地、详细地阐述了FMCWTDM-MIMO毫米波雷达的工作原理，同时配套MATLA仿真实现方法，非常适合于雷达刚入门的同学参考学习，并引导大家基于TDMA-MIMO扩展到DDMA-MIMO，进而在宏观上认识雷达，从微观上掌握雷达，形成雷达学习过程中战略与战术的统一。本文尤其感谢CSDN雷达博主@XXXiaojie在雷达领域贡献的技术文章，帮助了很多人。XXXiaojie是桂林电子科技大学的硕士研究生，本专业不是雷达，而是从计算机专
《Spatio-TemporalRepresentationWithDeepNeuralRecurrentNetworkinMIMOCSIFeedback》文献阅读 该文献的作者是天津大学的吴华明老师，在2020年5月发表于IEEEWIRELESSCOMMUNICATIONSLETTERS。 该文献提出了一种基于深度学习的压缩CSI方法，使用深度循环神经网络(RNN)来学习时间相关性，根据不同结构下解耦的时空特征表示设计了特征提取模块，并采用深度可分离卷积来恢复信道。1研究背景 在频分双工(FDD)MIMO网络中，UE可以估计出下行CSI，然后将CSI反馈给BS对下一个信号进行预编
《Spatio-TemporalRepresentationWithDeepNeuralRecurrentNetworkinMIMOCSIFeedback》文献阅读 该文献的作者是天津大学的吴华明老师，在2020年5月发表于IEEEWIRELESSCOMMUNICATIONSLETTERS。 该文献提出了一种基于深度学习的压缩CSI方法，使用深度循环神经网络(RNN)来学习时间相关性，根据不同结构下解耦的时空特征表示设计了特征提取模块，并采用深度可分离卷积来恢复信道。1研究背景 在频分双工(FDD)MIMO网络中，UE可以估计出下行CSI，然后将CSI反馈给BS对下一个信号进行预编
《Spatio-TemporalRepresentationWithDeepNeuralRecurrentNetworkinMIMOCSIFeedback》文献阅读 该文献的作者是天津大学的吴华明老师，在2020年5月发表于IEEEWIRELESSCOMMUNICATIONSLETTERS。 该文献提出了一种基于深度学习的压缩CSI方法，使用深度循环神经网络(RNN)来学习时间相关性，根据不同结构下解耦的时空特征表示设计了特征提取模块，并采用深度可分离卷积来恢复信道。1研究背景 在频分双工(FDD)MIMO网络中，UE可以估计出下行CSI，然后将CSI反馈给BS对下一个信号进行预编
