John7489

Всем спасибо за помощь. Я действительно не силён в СВЧ. Просто помню из институтского курса, что надо согласовать. Что называется слышу звон, да не знаю где он.

Что, неужели никто не ткнёт в какой-нибудь учебник?

Здравствуйте. Есть микросхема cc8520 и антенна по DN007 от TI. Вопрос в том как провести их согласование? Линию планирую сделать компланарной, но пока окончательно не решил, может Вы подскажете какая лучше? Если можно ткните в книги про согласование, а то смог найти только те, в которых куча интегралов, но нет итогового вывода.

То есть методом научного тыка находить этот множитель? Может все-таки есть какие-то ориентировки? Я конечно понимаю, что больше 1 и меньше бесконечности для OS-CFAR. Но может поточнее что-то есть?

Большое спасибо! Еще и библиография в статье тоже может на что-то натолкнет.

При изучении одной темы столкнулся с сокращением CFAR. После поиска в интернете понял что это общее название алгоритмов адаптивного обнаружения, по русски постоянный уровень ложных тревог. Нашел несколько их разновидностей. Смысл один, какой то блок вокруг исследуемой точки как-то усредняют, результат умножают на T и получается порог. Вопрос такой: как это T рассчитывают исходя из вероятностей правильного обнаружения, ложной тревоги и отношения сигнал/шум? Может кто формулу скажет или ссылку даст. А то через google ничего не могу найти.

Всем спасибо за внимание. Получилось запустить один алгоритм расчет адаптивного порога в двумерном варианте. Остались реализация и проверка других алгоритмов для выявления лучшего. Если кому интересно, то в анализе изображений есть такое понятие как адаптивная бинаризация.

Может и одномерная. Только вопрос тогда в том, как измерить скорость цели при непрерывном ЛЧМ сканирующем сигнале? В приведенной статье как раз эту проблему решают через двумерную обработку.

Тут речь не о двумерном изображении цели, а о нахождении расстоянии до цели и ее скорости. Выше я привел статью, взятую за основу алгоритма.

Адаптивный порог хочется сделать. Может кто статьи посоветует. http://staff.elka.pw.edu.pl/~jmisiure/espt...fmcw/kk97fm.pdf - статья, с которой все началось. :bb-offtopic: Угадали, это я.

Есть сумма сигналов с линейно изменяющейся частотой. Делают n серий по m выборок. Частота выборки допустим 15 МГц. Период серий 1 мс. То есть взяли m выборок, потом проходит время снова m выборок и так далее n раз. Получается матрица m на n. Дальше в одной статье (Two-dimension signal processing in FMCW radars) делают двумерное преобразование Фурье. Я так понял одна ось соответствует несущей, вторая соответствует скорости изменения частоты сигнала. И в итоге где-то пики получаются. Теперь проблема: как их обнаружить в смеси с шумом? То есть просто получить координаты пиков. Может есть такая же задача в обработке изображений?

Благодарю за совет. Вроде в пределах моей задачи результат устраивает при окне Чебышева на 90-100 дБ. Теперь вопрос для саморазвития. Есть ли еще методы для спектрального анализа кроме оконных функций? Находил упоминание про так называемый MUSIC (multiple signal classification). Но его алгоритма не нашел. При его упоминании написано как раз то, что он не маскирует малые сигналы боковыми лепестками больших сигналов. Может кто-нибудь знает про такой или подобный? Update: Похоже поторопился с выводом о том , что результат устраивает. Промоделировал сумму 6 гармоник. 5 из них на частотах от 2.667*10^4 Гц до 4.8*10^4 Гц с шагом 5.333 кГц. Оставшаяся на 6.4 МГц. Последнюю очень трудно различить. Боюсь алгоритм обнаружения просто её пропустит. Предельные условия задачи, это наличие гармоник на частотах, от 2.667*10^4 Гц до 6.4 МГц с указанным шагом. Алгоритм обнаружения должен "поймать" их всех.

А если косинусоид несколько с малыми частотами(соответственно большими амплитудами), то они могут замаскировать косинусоиду с большой частотой. Симулирую следующие сигналы: мощности- 7.329*10^-15, 1.52*10^-14, 9.499*10^-12, 9.499*10^-8; частоты 1.6*10^6, 1.333*10^6, 2.667*10^5, 2.667*10^4. Все соответственно в Вт и Гц. Окно применил вида 0.54-0.46*cos(), не помню его название. Итог нулевой, виден только "тычок" на 2.667*10^4 Гц.

Так и не понял смысл этого кепстра. Понял только то, что производится два раза БПФ над сигналом.. Можете объяснить, как он может помочь в данной задаче? Частоты в задаче не обязательно кратные. Они вообще произвольные в диапазоне от 100 Гц до 7.5 МГц.

Проблема следующая. Допустим у нас есть сумма гармонических колебаний. Причем амплитуда их обратно пропорциональна квадрату частоты. Например 10*cos(wt)+0.1*cos(10wt)+0.00001*cos(1000wt). Вопрос: как выделить все эти сигналы при использовании БПФ? При моделировании в Маткаде первый сигнал своими боковыми лепестками забивает последний сигнал пр любом используемом окне.