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在徐云同意后。
孙俊人很快拿起笔和纸,在第一个问题上画了个圈:
“韩立同志,你在电报上把它定义为RangeDopplerMap,也就是距离多普勒处理。”
“根据你的描述,这应该是一个在距离维和速度维上进行处理的步骤,对吧?”
徐云点了点头:
“没错。”
孙俊人见状便打了个响指:
“那么问题来了,韩立同志,在这个步骤中,我们直接对慢时间维度进行傅里叶变换不就可以了吗?”
“为什么先要求时间距离像,然后再对慢时间做傅里叶变换呢,难道原始矩阵里的相位信息里没有多普勒信息吗?”
徐云闻言,忍不住眉头一掀。
好家伙。
不愧是雷达方面的顶尖大佬,一上来就问了个如此核心的问题。
孙俊人的这个问题用后世的术语描述,可以缩略成另一句很简单的话:
为什么速度维FFT要基于距离维的FFT,而不直接采用时域波形矩阵直接做慢时间维FFT得到速度信息?
其中的FFT是指快速傅里叶变换,不过眼下这个时间点这个概念尚未提出——因为这是一种给予计算机的算法。
这句话可以说是多普勒雷达在原理上一个非常关键的难点,后世都有不少人栽在这个坑里呢。
随后徐云想了想,解释道:
“孙工,从数学角度上来说,先进行距离维傅里叶变换是出于速度解算的需求。”
“因为速度的估计是根据相邻脉冲之间的相位差计算的,我们雷达自身位置始终不变。”
“即在距离维维傅里叶变换后,目标对应距离的频谱峰值没有变化。”
“也就是变化的是该频点在多个脉冲之间的相位,而这个变化与时域信号中的相位的变化是一样的。”
说罢。
徐云用勉强能动的手在纸上写了个推导过程:
如果存在没有目标的峰值幅度远小于具有目标的峰值幅度:
abs=sqrt{(A^2+B^2)}llabs
则存在:A??A′,B??B′AllA,BllB
故而,存在:
Z=A+i&an(BA)llarbsp;(BA)
同时ds2=??c2dt2+a2(t)dr2=0
可得c∫t1t0dta(t)=∫0r1dr
c∫t1+δt1t0+δt0dta(t)=∫0r1dr......
众所周知。
距离维做FFT的目的,只是把距离与频率的关系找出来,对该距离的相位没有发生任何改变。
因此速度维FFT基于距离维FFT,只是提取该距离位置的相位变化。
如果第二次的速度维FFT不基于距离维FFT的结果,当然也能得到目标的速度。
但是......
这个速度并不能够区分是单目标的速度还是多目标的速度。
也就是速度仅保持为一条直线,并不能够区分是否存在两个同速不同距离的目标——这句话非常重要,过几章...咳咳,后面会考。
当然了。
后世的计算机对于这个问题解答的要更清晰一些。
因为计算机可以用Python做出更直观的图出来,方便理解。
不过徐云的解释已经算是很透彻了,至少对于孙俊人这样的业内人士来说确实如此。
“原来是这样.....”
孙俊人摸了摸下巴,迟疑片刻,猜测道:
“既然不能直接变换,那就是说明在雷达运作后,应该会出现一个频率为零、但能量很高的信号?”
徐云不说话了:
“?!”
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