Resumen

Se propone una clasificación de señales múltiples de dimensiones reducidas (RD-MUSIC) basada en la baja complejidad con extrapolación para el retardo temporal conjunto de las llegadas (TOA) y la dirección de las llegadas (DOA) en sistemas de radar de onda continua de frecuencia modulada (FMCW) para automóviles. Cuando un vehículo circula por la carretera, el radar FMCW de automoción puede estimar la posición de otros múltiples vehículos, ya que puede estimar múltiples parámetros, como TOA y DOA. Con el tiempo, los requisitos de los parámetros de precisión y resolución del radar FMCW de automoción son cada vez mayores. Para estimar con precisión los parámetros de múltiples vehículos, como el alcance y el ángulo, es difícil utilizar un algoritmo de baja resolución, como la transformada rápida de Fourier bidimensional. Para mejorar el rendimiento de la estimación de parámetros, se necesitan algoritmos de alta resolución, como el 2D-MUSIC. Sin embargo, los métodos convencionales de alta resolución tienen una alta complejidad y, por tanto, no son aplicables a un sistema de radar en tiempo real para un vehículo. Por ello, en este trabajo se propone un RD-MUSIC de baja complejidad con algoritmo de extrapolación para tener una resolución similar a la de un algoritmo de alta resolución para estimar la posición de otros vehículos. En comparación con la alta resolución convencional de baja complejidad, en los resultados experimentales, el método propuesto tuvo un mejor rendimiento.

• Materias:Biotecnología Minería de datos Redes de sensores Sistema de sensores Tecnología de sensores
• Subjects:Biotechnology Data mining Sensor networks Sensor system Sensor technology
• Palabras claves:radar automotriz fmcw, música, algoritmo de resolución, transformada rápida de fourier dimensional, baja complejidad convencional, retardo temporal conjunto, otros vehículos múltiples, rendimiento de estimación de parámetros, sistema de radar temporal, doa
• Keywords:automotive fmcw radar, music, resolution algorithm, dimensional fast fourier transform, conventional low complexity, joint time delay, multiple other vehicles, parameter estimation performance, time radar system, doa