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多目标距离-多普勒估计的共现脉冲相位匹配

DOI：10.1109/LSP.2018.2885215 期刊：IEEE Signal Processing Letters 出版年份：2018 更新时间：2025-09-09 09:28:46
摘要： 使用回波信号相位进行距离-多普勒估计的算法会面临2π相位模糊问题。本研究通过采用两个起始频率相同但极性相反的重合线性调频信号来消除相位卷绕。同一目标对这两个线性调频信号的回波具有近似相等的相位。虽然两个回波都存在相位卷绕，但卷绕量相同。因此用于匹配同一目标回波的差分相位处理可消除相位卷绕，无需进行相位解卷绕。该方法不存在固有最大不模糊距离或速度限制，适用于多目标场景，所需采样率大幅降低，不受距离徙动影响，将多普勒周期与脉冲重复频率(PRF)解耦，且计算效率高于基于FFT的方法。
作者： Amro Lulu，Bijan G. Mobasseri
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研究概述 实验方案

研究目的

通过使用两个具有相同起始频率、极性相反且重合的线性调频信号来消除距离-多普勒估计算法中的相位卷绕问题，从而无需进行相位解缠即可实现对多个目标精确的距离和速度估计。

研究成果

所提出的距离-多普勒估计算法通过利用两个极性相反的共置线性调频信号，有效消除了相位缠绕问题，从而能够对多个目标进行精确且计算高效的范围与速度估计。该方法在避免距离徙动、最大不模糊速度及采样率要求方面优于传统二维快速傅里叶变换处理，特别适用于汽车雷达应用场景。

研究不足

该算法的性能高度依赖于复合拍频信号相位的精确估计，在信噪比低于-10分贝时估计精度会显著下降。此外，该方法在存在拍频重叠的场景中可能面临挑战，导致偶尔出现匹配错误和虚假目标。

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