# SuperResolutionFMCW

**Repository Path**: PolarisF/super-resolution-fmcw

## Basic Information

- **Project Name**: SuperResolutionFMCW
- **Description**: 2022年研究生数学建模竞赛A题代码
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: MIT
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 1
- **Forks**: 0
- **Created**: 2022-10-10
- **Last Updated**: 2024-07-24

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# super-resolution-fmcw
## Features
* 参考文献[1]中fig12,fig13的样式，给出了基于python Numpy 与 Matplotlib的实现, 具体查看 [MIMO_FMCW_定位图.ipynb](QA\MIMO_FMCW_定位图_Q3.ipynb) Several DOA estimation method (Eg: MUSIC CBF Capon etc.).
* Range FFT.
* Some related works form other projects.

1. **MIMO_FMCW_定位图.ipynb:** \
    图的实现思路是参考文献[1]中的 *FIGURE_12* ,对应到本题中，我们生成的为 range-angle 图，我们首先得到数据的距离估计，然后在 range-angle 图中对应的距离处 赋值计算得到的角度频谱 便可以得到。
2. **RangeFFT.py** \
    通过rangeFFT对信源的距离进行估计 对所有 阵元(86个)的估计估计值取平均，通过matplotlib 可视化

>**Note:** .... some other features will be added in the future (sorry  \*_\*)


## Some results
DOA_estimation
![DOA_estimation](README_imgs/img_show01.png)
Pos_estimation_q1
![Pos_estimation_q1](README_imgs/img_show02.png)
Pos_estimation_q2
![Pos_estimation_q2](README_imgs/img_show03.png)
Pos_estimation_q4
![Pos_estimation_q4](README_imgs/img_show04.png)
Range_FFT
![Range_FFT](README_imgs/img_show05.png)
<!-- ![DOA_estimation_data_q2](README_imgs/img_show01.png) -->



## References
[1] X. Li, X. Wang, Q. Yang and S. Fu, "Signal Processing for TDM MIMO FMCW Millimeter-Wave Radar Sensors," in IEEE Access, vol. 9, pp. 167959-167971, 2021. [IEEE](https://ieeexplore.ieee.org/document/9658500) \
[2] Signal Processing for TDM MIMO FMCW Millimeter-Wave Radar Sensors  \
[3] 张小飞，阵列信号处理及MATLAB实现，北京：电子工业出版社，87-193，2015 \
[4] 张小飞，阵列信号处理的理论和应用，北京：国防工业出版社，77-151，2010 \
[5] 王永良，空间普估计理论与算法，北京：清华大学出版社，40-49，2004 \
[6] 甄佳奇，超分辨侧向理论以及性能优化技术，北京：人民邮电出版社，52-78，2018
## Code References

https://github.com/morriswmz/doa-tools \
https://github.com/morriswmz/doatools.py \
https://github.com/ZHOUYI1023/awesome-radar-perception \
https://github.com/petotamas/pyArgus