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提出后续问题、因为原来的问题从未得到完全答复。
我们要考虑的首要问题是如何对传感器的测量输出进行量化、我认为这种方法的根源在于位置/速度的 FFT 大小、而方位角/仰角的 FFT 大小可能也是如此。
我起初使用的印象是、距离 FFT 大小指的是样本数、而多普勒 FFT 大小指的是每帧的线性调频脉冲数、但通过分析传感器返回的某些数据、似乎并非如此。 TI 感应估算器对此线性调频脉冲报告的链接
- 最大速度3.995
- 线性调频脉冲环路数60.
- 速度分辨率0.133
由此可以看出、如果多普勒 FFT 具有60个频段、我预计输出将被2 * 3.995 / 60 = 0.133量化、但实际上似乎是0.124919、对应于64个 FFT 频段。 范围也是一样的比较
- 最大范围15.999
- 样品数量255.
- 距离分辨率0.078
与之前的计算相同、 当数据显示更接近0.078时、会导致量化间隔为15.999/255 = 0.0627。 此外、我认为、角度 FFT 锁定在每个方位角和仰角的64个图库中、给定报告的最大 FoV +-60 (我认为这实际上应该是+-90?) 结果为1.875度。 数据显示方位角差低至0.01、仰角差低至1.79
当然、距离分辨率、多普勒、角度的计算在其他地方都有介绍、但我对计算的实现并没有发现太多。 有人能说明一下计算的细节吗、例如如何计算 FFT 大小、以及在 FFT 后应用哪些步骤? 如果您可以告诉我实现中的正确位置、这也是完美的。