空间平滑——2 d音乐(FMCW MIMO雷达处理)

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卢卡·罗马诺 2019年2月18日

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//www.tianjin-qmedu.com/matlabcentral/answers/445628-spatial-smoothing-2d-music-fmcw-mimo-radar-processing

评论道: mk142019年8月24日

大家好！

我使用一个2 d音乐算法估计距离-方位信息的齿龈FMCW雷达天线系统。

算法过程非常简单(见“Belfiori F。音乐,应用2 d算法距离-方位FMCW雷达数据”或“Manokhin G。,音乐相关算法的距离-方位FMCW雷达数据处理没有估计数量的目标”)。我有一些疑问关于2 d FB的应用空间平滑为了decorrelate数据的协方差矩阵;我想知道如果我做一些错误在下面的代码部分(在我订单x_win_new向量):

                         x = DataV ';%数据收集的齿龈空间samples-31Antennas(31), 501年时间样本
                        
                         N =大小(x, 1);%的天线
                        
                         M =大小(x, 2);%夏令时间维度的样本数量
                        
                         %窗口尺寸为平滑的[m1xm2]
                        
                         m1 = 25;
                        
                         m2 = 300;
                        
                         p1 = N-m1 + 1;%的位置在空间维度
                        
                         p2 = M-m2 + 1;%在时间维度
                        
                         N_submat = p1 * p2;%的所有可能的扫描
                        
                         M_tot = m1 *平方米;
                        
                         ind_tot = 1;
                        
                         为p1_ind = 1: p1
                        
                         为p2_ind = 1: p2
                        
                         x_win_new (:, ind_tot) =重塑(x (p1_ind: m1 + (p1_ind-1) p2_ind: m2 + (p2_ind-1)), [1, M_tot]) ';
                        
                         ind_tot = ind_tot + 1;
                        
                         结束
                        
                         结束
                        
                         X_win_cor = x_win_new * x_win_new ';
                        
                         X_win_cor_conj =连词(X_win_cor);
                        
                         J = fliplr(眼(M_tot));%转移矩阵
                        
                         C = (1/2 * N_submat) * (X_win_cor + J * X_win_cor_conj *);%平滑数据协方差矩阵(向前+向后)

所以在我的例子中我扫描完整的2 d [NxM]矩阵:

                         xx x。。x x x。。
                        
                         xx x。。x x xx x x。。x x x
                        
                         xx x。。x x xx x x。。x x x
                        
                         。。xx。。x x x