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基于學習的方向估計（DOA）方法，而非波束賦形（DBF）方法，也可用于超分辨率角度估計。圖8 常用感知傳感器性能對比[5]2）應用算法重新設計：除了改進毫米波雷達點云，信號處理后的應用算法也至關重要。目前，許多毫米波雷達的應用算法是在相應激光雷達算法的基礎上修改而來。毫米波雷達的特殊性，如速度測量能力和在極端環境下的自適應能力，需要未來進一步研究。

毫米波雷達角度維性能（包括方位角性能以及俯仰角性能）一直是讓算法工程師最操心的環節之一，處理得好，就是產品的核心賣點之一，甚至成為核心技術競爭力；處理得不好，即便東西賣出去，也少不了客戶不間斷隨機問候。

為了對VHG進行建模，需要使用高效的Kogelnik理論或嚴格耦合波分析（RCWA）等算法。 圖1（a）所示的SRG，可以通過幾種方法製造，如電子束寫入，光刻，納米壓印，或鑽石車削。與VHG不同，SRG沒有空間變化的折射率。相反，光柵的表面是由周期性的微結構組成的。為了對SRG進行建模，需要採用類似傅里葉模態法（也叫RCWA）的算法。本文將介紹VHG的工具。

Figure 3 菲涅耳波帶片系統佈局圖但是，如果現在使用POP分析建模相同的情況，則將觀察到光束開始聚焦在成像表面上，如圖4所示。在這裡，我們從束腰尺寸為2.6 mm的高斯光束開始並將光束聚焦下降到束腰約0.4毫米的斑點。此範例說明只能使用POP模擬這種類型的結構。Figure 4 菲涅耳波帶片在成像平面上的 POP結果。