近年来,汽车辅助驾驶技术飞速发展并得到了广泛的应用,尤其是在预防交通事故方面起着至关重要的作用。在汽车辅助驾驶系统中,毫米波雷达是重要的一环,它可以在恶劣天气和复杂路况下发挥作用,并且成本较低,应用前景十分广阔。汽车辅助驾驶系统一个重要的功能是对机动目标的跟踪,目前解决该问题的算法很多,传统的数据关联算法在复杂路况下的跟踪效果比较理想,但取得优秀的跟踪精度对传感器等元件要求很高,同时当目标数量提升时计算难度明显增大。而基于随机有限集的现代多目标跟踪理论通过严格的概率论推导,绕开了数据关联环节,使计算成本显著降低,也非常适合实际应用。本文的主要工作如下:(1)研究了多种常用车载毫米波雷达的工作原理,比较了它们的优缺点。然后对双频连续波体制雷达进行了建模,讨论了双频连续波体制雷达的多目标探测方法。在典型工况条件下进行了仿真。对汽车行驶过程中,复杂路面的地杂波干扰进行了讨论,并对其进行仿真分析。(2)对传统的卡尔曼滤波算法进行分析,由于车载雷达的跟踪目标包含机动目标,对机动目标的跟踪方法进行研究并仿真。(3)研究了传统的基于数据关联的多目标跟踪方法,分析了联合概率数据关联算法的优缺点,对其进行多目标仿真,并将该算法和交互式多模型算法结合,在对机动目标跟踪取得了理想的效果。(4)给出基于随机有限集理论的多目标跟踪方法在实际应用中的可行性,实现了高斯混合概率假设密度算法的仿真,针对该算法在强干扰存在时容易漏跟的问题提出了改进措施,通过结合核密度算法使跟踪效果得到提升,给出了算法的步骤并进行了仿真。