读书笔记 | 自动驾驶中的雷达信号处理（第3章 雷达系统信号处理）
作者&投稿：堂泉 （若有异议请与网页底部的电邮联系）
数字信号处理是雷达处理的基础，二者紧密相连。要学好雷达信号处理，数字信号处理的原理必须非常熟悉。傅里叶变换的定义旨在将时域信号转化为频域信号，实现信号压缩表示，这是傅里叶变换在雷达信号处理中的核心应用。
傅里叶变换的性质被概述，用于说明其在雷达信号处理中的实用程序。傅里叶级数则将周期信号分解为正弦函数的和，以简化信号处理。抽样定理定义了从采样数据恢复原始信号的条件，确保信号不失真地被数字化。离散傅里叶变换（DFT）是将连续积分转换为离散计算的方法，适用于雷达处理等实际应用。
功率谱估计是雷达信号处理中的关键部分，用于估计目标的距离和速度，同时通过高分辨率技术识别角度信息。谱估计方法，如周期图法和Blackman-Turkey法，依赖于DFT来估算功率谱，而现代技术如AR、ARMA和特征分解提供了更精细的分辨率。
加窗技术在改进频谱估计结果方面至关重要。通过应用窗函数，可以平滑信号频率响应，减少旁瓣，同时权衡主瓣宽度。汽车雷达信号处理中常用的一些窗函数包括矩形窗、帕森窗、巴特莱特窗、Welch窗、汉宁窗、汉明窗、Blackman窗、Nuttall窗、Blackman-Nuttall窗、Blackman-Harris窗、Flat-Top窗、Turkey窗、Kaiser窗和Dolph-Chebyshev窗。
多维傅里叶变换在雷达信号处理中尤其重要，包括距离-多普勒估计的基础。二维和三维FFT用于计算距离-多普勒谱，实现雷达的基本功能。二维DFT的逆变换用于恢复原始信号。在雷达信号处理中，噪声和杂波抑制是关键。噪声可以通过假设的统计分布来表征，而杂波则更难以处理，因为它表现为“不良障碍物”反射的目标。信杂比和信杂加噪声比（SCNR）用于量化干扰程度。减少杂波影响的策略包括动目标显示（MTI）、脉冲多普勒处理和极化技术。
通过了解这些理论和应用，雷达工程师可以设计出更高效、更准确的雷达系统，克服噪声和杂波的干扰，实现可靠的目标检测与跟踪。
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