毫米波雷达多目标检测及参数估计算法的研究.caj

简介：
本文探讨了毫米波雷达在复杂环境下的多目标检测与参数估计技术，提出了一种高效的算法以提高雷达系统的精度和可靠性。 本段落以车载防撞雷达为研究背景，针对毫米波雷达多目标检测与参数估计算法中的关键技术展开深入探讨，并设计了一种低复杂度的24GHz汽车前防撞雷达系统信号处理模块。首先介绍了毫米波雷达的研究背景及其重要性，概述了国内外相关领域的研究成果和进展，详细推导了不同体制连续波雷达测距、测速原理，为后续研究与仿真提供了坚实的理论基础。 其次，在多目标配对及速度解模糊算法方面进行了深入研究。针对现有的变周期三角波LFMCW雷达利用容差函数进行多目标配对方法在处理大量目标时存在的复杂度问题，提出了一种基于先验信息压缩频率配对空间的多步配对策略以降低计算难度；同时改进了锯齿波LFMCW雷达的速度模糊解算算法，通过确定可能速度值及其对应的DFT因子和频谱幅度值来简化处理流程。 接着，在恒虚警概率（CFAR）检测技术方面进行了创新。针对目标遮蔽与自遮蔽效应的影响因素分析后，设计了一种能够动态调整噪声电平估计样本的改进算法，以减少后续单元中噪声功率估算误差；此外还提出了一种适用于二维场景下的杂波抑制策略，在确保低虚警率的同时提升了检测概率。 为解决变周期三角波车载防撞雷达帧结构层次不清、实用性差的问题，本段落创新性地设计了一个多层次且易于实现的全新框架，并利用虚拟阵列技术在有限硬件资源条件下实现了更大的接收孔径。在此基础上开发了一套包含信号预处理、波束成形、CFAR检测和多目标配对等功能模块在内的低复杂度算法系统，在ADSP-BF707平台上成功实施并应用于实际车辆前防撞雷达中。 最终的测试结果显示，该设计能够高效地完成目标识别与参数估计任务。