往年 | 大疆雷达算法校招笔试题目解析-电子发烧友网

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【正文】

编辑|小助理审核|调皮哥

本文图片中的答案仅仅是为了说明题目，并不是正确答案，额外注意！文中的解析仅作为学习参考。

1、FFT主要利用旋转因子的什么性质，减少运算量？

答：对称性和周期性

2、采样率fs，采样M个实数，进行N点（补零为2的整数次幂）FFT变换，其频率分辨率、最大可观测频率是多少？

答：实采样（双边谱）的最大可观测频率是采样率的一半(fs/2)，N点FFT的频率分辨率是fs/N。

3、实际FFT计算时一般要对数据进行加窗，窗函数的作用是？

答：降低频谱泄露。

点评：上面这三个题目可以说时雷达参数估计的基本题目了，需要注意。

4、当采用圆极化天线接收极化电磁波时，一般会有多少损失？

答：使用圆极化天线接收线极化损耗只有3db。

5、将N次测量回波进行非相干积累，其SNR提高多少倍？

答：N次样本的相干（相参）积累将SNR提高了N倍，得到了积累增益。积累的好处不言而喻，高的SNR对信号处理中的检测和参数估计的帮助是十分重要的，但是有得必有失，N个脉冲需要更多的时间，能量和更大的运算代价。

对于非相干积累，由于这种积累只利用到了信号的部分信息，也就是幅度信息，所以效率是比相干积累低的。

雷达专家Marcum和Swerling指出，非相干积累的增益值在和M之间，当M很大时，积累增益接近。本题答案是D。非相干积累的效率要比相干积累低，可以看作是牺牲增益换取的。

6、关于概率数据关联算法PDA说法错误的是？

答：PDA算法是一种用于杂波环境中单目标跟踪（属于特殊的多目标跟踪）的算法，另外还有个算法叫JPDA，适用于真正意义上的多目标。

PDA的思想是认为只要是存在于关联门内的有效观测值，就有可能源于目标，只是每个有效观测值源于目标的概率不同。通过大量的相关计算给出每个有效观测值的概率加权系数，计算所有有效观测值的加权和作为真实目标观测值的估计，从而在卡尔曼滤波中更新目标状态。概率数据关联算法是一种次优滤波方法，它只对最新的量测进行分解。

PDA方法计算量小，但是稍微大于卡尔曼是对的。而PDA对所有的目标和量测进行排列组合,从中选出合理的联合事件来计算联合概率,是错的，这JDPA算法的步骤。

7、雷达采用单脉冲比相法测角，如图1所示，以下最大测角范围正确的是？

答：模型图如下，假设两天线之间的距离d,远远小于目标到振源的距离，则可以认为到达接收点的目标所反射的电磁波近似为平面波。目标到 A、B两点的距离相等，回波到 A，B 两点的相位也相等。

回波到接收点的波程差,对应相位差假设为，一个波长对应相位差为，则波程差对应的相位差为：

所以，如果用相位计进行比相，测出其相位差，就可以计算目标角度。

该值为相对于法线的夹角，需要根据的符号确定到底在雷达法线的左侧还是右侧，因此当时，不存在角度模糊，对应的角度取值范围就是，带入得到：

因此角度范围在之间。

8、如题7图所示，关于比相测角最大测角范围说法正确的是？

答：根据公式即可得到答案，雷达最大测角范围与基线长度d相关。

9、不考虑别的因素，波长越短会使雷达作用距离如何，角度分辨率如何？

答：根据雷达方程来看，如下所示，波长越短，其实作用距离会越短，这就是为什么毫米波雷达不适合远距离通信和探测的根本原因，更深层次的原因的因为电磁波的大气衰减。

根据雷达的角度分辨率的计算公式，如下所示：

可知，波长越短，角度分辨率越高，这就是为什么要从24G跨越到77G的根本原因之一。

10、关于卡尔曼滤波下列说法错误的是？

答：原始卡尔曼滤波算法（KF）、扩展卡尔曼滤波算法（EKF）以及无迹卡尔曼滤波算法（UKF）三者的关系如下：

联系：三者都是贝叶斯滤波的高斯滤波，即采用高斯分布逼近了贝叶斯滤波中预测步和更新步中所用到的某些概率分布，从而达到可以进行近似计算的目的，KF是EKF和UKF思想的基础，EKF和UKF是KF在非线性情形下的近似实现方式。

区别：KF针对于线性高斯的情况，EKF针对于非线性高斯，其是将非线性部分进行一阶泰勒展开，因此忽略了高阶项，误差较大。UKF是将UT变换与KF结合的产物，它的基础理念是接近一个非线性函数的概率分布非接近其本身更简单。后两种卡尔曼是针对同一问题的不同思路的解决方案，其实UKF的能力已经跳出了非线性高斯的范围，其也可以解决非高斯问题，只不过在这方面PF能做的更好，运算量也更大。

所以答案是C。

11、关于FFT补零，说法正确的是？