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[参考译文] DCA1000EVM:如何将通过以太网从 DCA1000发送的数据与通过 UART 从 AWR1843发送的数据相关联

Guru**** 2545070 points
Other Parts Discussed in Thread: AWR1843, DCA1000EVM, AWR1843BOOST

请注意,本文内容源自机器翻译,可能存在语法或其它翻译错误,仅供参考。如需获取准确内容,请参阅链接中的英语原文或自行翻译。

https://e2e.ti.com/support/sensors-group/sensors/f/sensors-forum/845372/dca1000evm-how-to-relate-data-sent-from-dca1000-through-ethernet-to-the-data-sent-from-awr1843-through-uart

器件型号:DCA1000EVM
主题中讨论的其他器件:AWR1843AWR1843BOOST

您好!

我能够在 python 中创建我自己的脚本以收集从 DCA1000板发送的原始数据、并且我目前正在努力从两个传感器收集数据、以便进一步处理原始数据并将其与 AWR1843中的处理数据进行比较。   

当两个电路板正在流式传输时、录制过程随机启动、并且独立于两个传感器启动。 我的问题是如何将从两个传感器收集的数据相互关联。 换句话说、如何将通过以太网发送的 UDP 数据包与通过 UART 发送的数据帧相关联。

此外、如果 numAdcSamples= 256且 numRxChannels= 3、则 numAdcSamples * numRxChannels * 4 (复数采样的大小)= 3072字节会流入 Pro 帧。 正确吗?

感谢您的帮助、

此致、

艾米  

  • 请注意,本文内容源自机器翻译,可能存在语法或其它翻译错误,仅供参考。如需获取准确内容,请参阅链接中的英语原文或自行翻译。

    您好!

    请提供有关设置的更多详细信息吗?

    您是通过使用 mmWave Studio 还是通过运行 mmWave Studio OOB 演示来捕获原始数据?

    谢谢你

    Cesar

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    艾米、

    要确定您捕获的二进制文件的大小、请参阅以下公式:

    文件大小=(2个组件)*(2字节)*(#个 ADC 样本)*(#个天线)*(#个线性调频脉冲)*(#帧)

    其中天线数量是虚拟天线的数量、通常是 TX 天线数量和 RX 天线数量的乘积。

    在本例中、您将询问每帧的文件大小。 我需要查看.cfg 配置文件来确认这一点、但我认为3072字节不是正确的答案。 但我需要更多信息来准确地确定这一点。

    要回答您的第一个问题、这取决于您正在进行的流式传输。 如果您在 DCA1000EVM 上从原始 ADC 进行流式传输、则 AWR1843发送的数据将不会对齐、因为 AWR1843仅发送经过后处理的数据。

    这完全取决于您通过 AWR1843向外发送的内容以及您通过 DCA1000EVM 向外发送的内容。

    此致、
    Kyle

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    您好,Kyle,

    感谢您的回答!

    您将找到我的配置文件。

    e2e.ti.com/.../profile_5F00_wo_5F00_elevation.cfg

    实际上、我正在从 AWR1843BOOST 的检测对象和 DCA1000EVM 的原始 ADC 数据流式传输点云。 当记录过程独立于传感器启动时、可能是在 DCA1000EVM 流式传输帧数据时开始记录。 我从文档中了解到、ADC 数据将首先通过 DCA1000EVM 进行流式传输、然后从同一原始 ADC 数据生成的点云将从 AWR1843BOOST 进行流式传输、我对如何将生成的点云关联起来感兴趣(通过 UART 进行流式传输) 流式传输至其原始 ADC 数据。

    例如、在我的录制文件夹中、我具有以下内容:

    ADC 数据:(帧编号1的 UDP 数据包不完整)+( 帧编号2的完整 UDP 数据包)+( 帧编号3的完整 UDP 数据包)+... + (帧编号 N 的完整 UDP 数据包)

    RADAR PC 数据:(  帧编号1的完整点云)+(帧编号2的完整点云)+(帧编号3的完整点云)+…… + (帧编号 N 的完整点云)

    我的目标是重新排序数据、如下所示: (帧编号1的不完整 UDP 数据包)+  (帧编号1的完整点云)+(帧编号2的完整 UDP 数据包)+ (帧编号2的完整点云)+ (帧编号3的完整 UDP 数据包)+ (帧编号2的完整点云)+…… + (帧编号 N 的完整 UDP 数据包)+  (帧编号 N 的完整点云)

    请注意、我没有将 mmWave Studio 用于录制过程。 但我自己开发的用于记录原始 ADC 数据的 python 脚本和用于记录 AWR1843BOOST 的点云的程序(github.com/.../ti_mmwave_rospkg)

    希望这能让它更清晰!

    感谢您的支持!

    此致、

    艾米

      

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    艾米、

    如果您希望比较 DCA1000EVM 的原始 ADC 输出并将其与 AWR1843BOOST 的后处理数据进行比较、TI 建议的方法是使用 SDK 开箱即用演示以及此处的 SDK 演示可视化工具: https://dev.ti.com/gallery/view/mmwave/mmWave_Demo_Visualizer/ver/3.2.0/

    您可以将其用作参考。

    此致、
    Kyle

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    此外、

    您需要在配置文件中启用 LVDS 流。

    在当前文件中,CLI 参数为: lvdsStreamCfg -1 0 0 0

    这将不会在您的设备上启用任何类型的 LVDS 流。

    有关 lvdsStreamCfg CLI 命令的更多信息、请参阅 SDK 用户指南。

    此致、
    Kyle

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    您好、Kyle、

    我不知道毫米波演示可视化工具与 DCA1000EVM 有什么关系。  您能否提供更多信息?

    请注意、我的目的是自行处理从 DCA1000EVM 中提取的 ADC 原始数据、并将我的结果与从 AWR1843BOOST 中提取的点云数据进行比较。

    此致、

    艾米

     

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    您好、

    很抱歉、我发送了错误的配置文件。

    实际上、它如下所示:

    %多普勒峰值分组:已启用
    %静态干扰消除:已禁用
    %到达角 FoV:完全 FoV
    %距离 FOV:完全 FOV
    %多普勒 FoV:全 FoV
    %(%
    sensorStop
    FlushCfg
    DfeDataOutputMode 1
    通道配置15 5 0
    ADCfg 2 1.
    adcbufCfg -1 0 1 1 1
    ProfileCfg 0 77 40 7 57.14 0 70 1 576 11721 0 30
    线性调频脉冲配置0 0 0 0 0 0 0 0 1
    线性调频脉冲配置1 1 0 0 0 0 4
    帧配置0 1 16 0 50 1 0
    低功耗0 0
    guiMonitor -1 1 0 0 0 1
    cfarCfg -1 0 2 8 4 3 0 15 1
    cfarCfg -1 0 4 2 3 1 15 1
    multiObjBeamForming -1 1 0.5
    离合器拆卸-1 0
    calibDcRangeSig -1 0 -5 8 256
    扩展 MaxVelocity -1 0
    lvdsStreamCfg -1 0 1 0
    CompRangeBiasAndRxChanPhase 0.0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0
    measureRangeBiasAndRxChanPhase 0 1.5 0.2
    CQRxSatMonitor 0 3 5 121 0
    CQSigImgMonitor 0 113 10.
    analogMonitor 0
    AoFovCfg -1 -90 90 -90 90
    cfarFovCfg -1 0 20.09
    cfarFovCfg -1 1 -5.01 5.01
    sensorStart

    此致、

    艾米

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    艾米、

    Demo Visualizer 允许您记录和保存后处理的数据。

    请参阅第4.4节"毫米波器件的已处理流的并发记录"。 您可以在此处查看此文档: http://www.ti.com/lit/ug/swru529b/swru529b.pdf

    这样、您就可以将后处理的数据与在 DCA1000EVM 上捕获的数据进行比较。

    还应在"lvdsStreamCfg" CLI 命令中启用 HSI 标头。

    此致、

    Kyle