ジェスチャー認識に最適な設定BGT60TR13C

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みなさん

私は現在 DEMO BGT60TR13C を利用しており、ジェスチャー認識をプロジェクトに組み込む予定です。 私の特定のアプリケーションでは、可能な限り最高の範囲分解能(理想的には3 cm未満または可能な限り低い範囲分解能)を達成するようにレーダーを構成することが重要であり、帯域幅を最大化し、より低いレーダー範囲(理想的には約30 cmまたは可能な限り低い範囲)を達成する必要があります。

サンプルアプリケーションコードには、アプリケーションのニーズに基づいてレーダー構成を可能にする関数 "config = Avian.DeviceConfig"が含まれていることに気付きました。 ただし、設定する必要がある特定のパラメーター値については不明です。 誰かが親切に私のアプリケーションのための適切な構成に関するガイダンスを提供することができますか? 「range_angle_map.py」に表示されている現在のパラメータのスクリーンショットを添付しました 参考のために。

 

Santosh1_1-1697106592958.png

 

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1 解決策
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ねえ@Santosh1

1)はい、範囲分解能はサンプリング帯域幅(Bs)に反比例するためです。

Siddharth_0-1697335183300.png

*c->光速

2)サンプル数は間違いなく32に設定できます。 私が提案した構成は~1.5メートルの範囲で、あなたの必要性は約30cmであるため、実際にはチャープあたりのサンプル数を減らす方が理にかなっています。

ありがとうございました

シッダールタ。

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3 返答(返信)
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ねえ@Santosh1

以下は推奨される設定であり、他のものはデフォルトのままにして、3つのRxアンテナすべてを使用します。

開始周波数: 58.5 GHz
終了周波数: 62.5 GHz
チャープ数: 32
サンプル数: 64
チャープ繰り返し時間:0.0003秒
Frame_repetition_time: 0.03秒
サンプリングレート:2000000 Hz

ありがとうございました

シッダールタ。

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親愛なる@Siddharth

お返事ありがとうございます。 だがしかし:

1. 58〜63.5の周波数を使用してみませんか? それはより良い範囲解像度(約3 cm)を与えるでしょう?

2. サンプル数を32に減らせないのはなぜですか?他のパラメータに影響を与えますか?

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ねえ@Santosh1

1)はい、範囲分解能はサンプリング帯域幅(Bs)に反比例するためです。

Siddharth_0-1697335183300.png

*c->光速

2)サンプル数は間違いなく32に設定できます。 私が提案した構成は~1.5メートルの範囲で、あなたの必要性は約30cmであるため、実際にはチャープあたりのサンプル数を減らす方が理にかなっています。

ありがとうございました

シッダールタ。

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