[参考译文] AWRL6432：TrueGroundSpeed 离线处理

尊敬的 Santosh：

感谢你的帮助。 我曾尝试对其进行编程、类似此处的介绍： AWR1843BOOST：在 BPM MIMO 上接收到的信号分离

您能告诉我是否正确吗？  很遗憾、在 CSS 中找不到相关代码部分。  BPM 是在硬件加速器或前端 M3控制器内部完成的吗？ 如果有关于如何执行 BPM 的 MATLAB 示例、 这也将非常有用。

fft_2d = np.fft.fft(rfft_1d, rfft_1d.shape[1], axis=1)
fft_2d_norm = fft_2d / fft_2d.shape[1]
radar_data_2dFFTMag = np.abs(fft_2d_norm) ** 2

# MIMO BPM on 2D FFT data: fft_2d_norm[3,32,129,10,2], 3Rx, 32 Doppler Bins, 129 samples (rfft), 10frames, 2TX

n_rx_chan = radar_data_2dFFTMag.shape[0]  #3RX

# Init BPM Arrays
bpm_even = np.zeros((n_rx_chan, fft_2d_norm.shape[1] // 2, fft_2d_norm.shape[2]), dtype=np.complex64)
bpm_odd = np.zeros((n_rx_chan, fft_2d_norm.shape[1] // 2, fft_2d_norm.shape[2]), dtype=np.complex64)

# Get the BPM MIMO data
for i in range(n_rx_chan):
    bpm_even[i] = fft_2d_norm[i, 0::2, :, Frame_num, 0]  # Even Chirps (Sa = S1 + S2)
    bpm_odd[i] = fft_2d_norm[i, 1::2, :, Frame_num, 0]   # Odd Chirps (Sb = S1 - S2)

# Reconstruct Signal
S1 = (bpm_even + bpm_odd) / 2
S2 = (bpm_even - bpm_odd) / 2
print('shape S1:', S1.shape) #shape S1: (3, 16, 129)
print('shape S2:', S2.shape) #shape S2: (3, 16, 129)

#? How to multiply Values on Virtual Array?
#compRangeBiasAndRxChanPhase 0.0 1.00000 0.00000 -1.00000 0.00000 1.00000 0.00000 -1.00000 0.00000 1.00000 0.00000 -1.00000 0.00000
#S1_corrected = S1 * np.exp(-1j * phase_correction)
#S2_corrected = S2 * np.exp(-1j * phase_correction)

另一个问题：当我使用 Industrial Visualizer 进行校准来获得 compRangeBiasAndRxChanPhase 值时、我是否需要已处于 bpm 模式？ 或者我必须首先为校准选择 TDM 吗？再次感谢您提供的快速帮助！ 答案对我总是很有帮助。

托比亚斯