随着社会的发展和人民生活水平的不断提高,人们对于安全防范的意识逐步增强。在普通工厂、监狱、机场、通信基站、边境地区、铁轨交通附近以及部队驻地整体周界及弹药库等重点区域的安防需求不断增加。传统的安防设备为视频摄像头、红外线、激光、光纤和泄露电缆。视频易受环境干扰,容易误报,且无法全天候工作;激光和光纤对于安装的要求很高;泄露电缆只能报警,无定位作用。传统的安防设备有许多缺点,相对传统设备来说,毫米波雷达拥有体积小巧、重量轻、全天候工作、易于部署安装、抗干扰能力强、可精确定位和跟踪以及方便多个雷达组网等优点。面对国家重要区域的安防需求,本文通过对比国内外研究动态,确定采用毫米波雷达作为安防的设备。针对毫米波雷达在安防中的应用,分别对多目标参数估计、检测、跟踪三个方面进行研究:(1)介绍了线形调频连续波(Liner Frequency Modulation Continuous Waveform,LFMCW)波形及其模糊函数,并分析了LFMCW波形的距离分辨率和最大无模糊速度。介绍毫米波雷达整体的数据处理流程,构建并分析回波模型,采用多周期相参积累方法来估计运动目标的距离、速度参数。针对一发双收天线体制,介绍比相法测角原理并提出毫米波雷达存在的角度抖动和无法分辨径向距离相同的目标这两个问题。(2)介绍了恒虚警率(Constant False Alarm Rate,CFAR)检测方法以及两种常用的检测窗:十字窗和矩形窗,并处理实际数据并对比效果。针对较复杂环境下,目标在雷达近距离的多径现象,提出一种改进的CFAR来解决多径产生的虚警问题。针对CFAR在工程应用中的实现问题,提出一种优化CFAR检测计算量的方法。(3)介绍了线性卡尔曼滤波器(Linear Kalman Filter,LKF)和扩展卡尔曼滤波器(Extended Kalman Filter,EKF)原理,并用仿真分析滤波参数的影响。介绍了最近邻数据关联(Nearest Neighbor Data Association,NNDA)算法,推导了概率数据关联(Probabilistic Data Association,PDA)算法的过程公式。在NNDA算法基础上,针对一发双收天线比相法测得的角度抖动问题,提出最近邻距离速度数据关联算法,并用实际数据进行对比验证。