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1.6 KiB
Matlab
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function [range_profile, range_axis] = process_range_fft_lpf(adc_raw_data, RadarParams)
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% 입력:
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% - adc_raw_data: [NumRx, NumTx, NumChirps, N_samples]
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% - RadarParams: 메인 파라미터 구조체
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fs_adc = RadarParams.Waveform.fs_adc;
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Slope = RadarParams.Waveform.Slope;
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fc_lpf_Hz = RadarParams.Rxpath.fc_lpf;
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window_type = RadarParams.SP.RDM.window_type_range;
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[~, ~, ~, N_samples] = size(adc_raw_data);
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c = RadarParams.Basic.c;
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% 1. 윈도우 함수 적용
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if strcmpi(window_type, 'none')
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win = ones(1, N_samples);
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elseif strcmpi(window_type, 'hamming')
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win = hamming(N_samples)';
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elseif strcmpi(window_type, 'blackman')
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win = blackman(N_samples)';
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elseif strcmpi(window_type, 'chebwin')
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win = chebwin(N_samples, 60)';
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else % default: 'hann'
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win = hann(N_samples)';
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end
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win_data = adc_raw_data .* reshape(win, [1, 1, 1, N_samples]);
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% 2. Range-FFT 수행
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range_fft = fft(win_data, N_samples, 4);
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% 3. 주파수 및 거리 축 계산
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df = fs_adc / N_samples;
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freq_axis = (0 : N_samples-1) * df;
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full_range_axis = (freq_axis * c) / (2 * Slope);
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% 4. Ideal LPF 컷오프 인덱스 산출
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cutoff_idx = floor(fc_lpf_Hz / df);
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% 인덱스가 유효 범위를 넘지 않도록 방어 코드
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half_idx = floor(N_samples/2);
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final_idx = min(cutoff_idx, half_idx);
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% 5. [핵심 수정] 데이터 잘라내기 (Truncation)
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% 1번 인덱스부터 final_idx까지만 추출하여 메모리 점유율을 줄임
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range_profile = range_fft(:, :, :, 1:final_idx);
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range_axis = full_range_axis(1:final_idx);
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end |