车辆使用测距仪计算的探究

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各种鉴频方法的比较由以上对测距仪原理的分析可知，测距的准确性及实时性本质上是基于对频率的准确鉴别。鉴频的方法有很多，例如过零计数鉴频法，锁向环鉴频法，最大熵法，music法等，各有特点。比如过零记数算法虽然算法简单，容易在数字信号处理器（digitalsignalprocessor，dsp）上实现，但是精度比较差，需要的窗函数也比较长；又如最大熵法，music法虽然鉴频效果不错，但是算法复杂，计算量大，如果需要在高速实时环境下运行，对dsp的要求则相当高。综合考虑方法的复杂性，实时性，稳健性，对汽车雷达而言，频谱分析应首选快速傅里叶变换（fastfouriertransform，fft）算法，这种方法比较成熟，实现容易，实时性强，适合于汽车运行状况下信号的实时处理，并且可以容易地在大多数dsp芯片上得到实现。

采样频率的选择由于需要在数字dsp上实现fft，因此首先需要将连续的中频信号经过抽样离散化。由于从车用测距仪传来的中频信号频率范围很大，常常在几百khz范围内波动，故对于抽样速率的选择，需要兼顾到两个方面：第一，抽样速率无疑必须高于两倍的可能最高频率；第二，抽样频率越高，一定数量的抽样点所能占据的抽样时间也就越短，换言之，对fft前所加的窗函数也就变得越窄了。从而对于低频信号更容易产生混叠。所以面对这样一对矛盾，采样频率可选择在略大于奈奎斯特抽样频率，选取合适的窗口函数，减小旁瓣的幅值，避免频域干扰的产生。显示了两种不同的抽样速率的对比。

而对于系统的雷达信号，则要分析每个时刻的信号频谱，可以对信号进行分窗选择。对窗内的信号进行频谱分析，即可获得某个时刻范围内的信号结构。由于分窗含有两个终点断点，故出现了f（t）原来不存在的间断，使其fourier变换附加新的高频成分。为此，gabord在1944年引进了“窗口”fourier变换的概念，也即短时傅里叶变换。其做法是，取一个光滑的函数g（x），称为窗口函数，它在有限区间外等于0或很快趋于0.窗口函数的确定包括两个主要方面，第一是窗口的形状，第二是窗口的宽度。当直接对中频信号截取后进行fft，在短时傅里叶变换后的旁瓣效应作用叠加下，可能会产生相互的干扰。

根据车用测距仪障碍物识别的中频信号特点，需要得到的是最大功率所在的频率，所以，选择具有良好窗分辨力的chebyshev窗来对信号fft进行先期的加窗处理。对于窗口长度的确定，可根据以下依据进行推导：根据对chebyshev窗口的观测，可以假设当两个相邻主瓣之间的频域距离小于2倍的主瓣宽度时，它们的旁瓣将发生干扰，目标的特征信息将被淹。鉴频算法效果的验证仿真系统结构图使用chebyshev加窗预处理后的仿真结果根据测距原理，在仿真环境下搭建出相应的模块，其中，延时函数为0.001+0.0005t，三角波信号f0=10mhz，宽度为0.02s.在鉴频率模块前，先对信号进行chebyshev加窗预处理。

结束语基于车用测距仪的工况特点，分析了几种窗口函数作用于中频信号时的不同结果，并在仿真环境下给出了chebyshev窗口函数在移动目标测距算法上的应用。得到了相对令人满意的结果。由于其易于理解、便于计算，加之多数情况下频率分辨力和估计的方差能满足实际需要，因此在实际工程应用中，chebyshev窗口函数可以容易地在dsp上实现。

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