【摘 要】
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车载雷达受自然条件的影响较小,能够全天候工作,在汽车驾驶应用中占据举足轻重的地位。随着自动驾驶的发展,车载雷达应用随之拓展,相应地对雷达后端信号处理算法要求越来越高,良好的参数估计分辨率更是至关重要。本文选择77 GHz车载MIMO体制LFMCW雷达作为应用平台研究高分辨参数估计算法。考虑到目标在距离-速度-角度三维空间的稀疏性,本文基于压缩感知原理,联合FFT、随机采样、内插法等技术提出了四种车
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车载雷达受自然条件的影响较小,能够全天候工作,在汽车驾驶应用中占据举足轻重的地位。随着自动驾驶的发展,车载雷达应用随之拓展,相应地对雷达后端信号处理算法要求越来越高,良好的参数估计分辨率更是至关重要。本文选择77 GHz车载MIMO体制LFMCW雷达作为应用平台研究高分辨参数估计算法。考虑到目标在距离-速度-角度三维空间的稀疏性,本文基于压缩感知原理,联合FFT、随机采样、内插法等技术提出了四种车载雷达高分辨参数估计算法。基于计算机和AWR1843硬件平台分析比较了传统算法和本文所提的四种算法,验证了后者的高分辨参数估计性能,此外还分析了噪声、性能参数等指标对算法的影响。本文主要在算法研究、模型构建、仿真验证、实测验证等方面开展了以下工作:1.首先研究了77 GHz车载MIMO体制LFMCW雷达传统的距离、速度、角度估计算法,分析了传统算法下目标参数估计分辨率的受限现状。最后介绍了压缩感知理论及重构算法的实现。2.为提高车载雷达的距离和速度分辨率,考虑到目标的空间稀疏性,本文提出了基于车载雷达差拍信号形式来构建压缩感知模型估计目标参数的算法。本文首先提出了一种可获得高分辨测距或测速性能的CS-SS模型;针对CS-SS模型在同时估计目标距离和速度时待重构数据量过大的问题,提出了联合FFT技术的FFT-CS-SS模型和联合随机采样技术的RS-CS-SS模型,都以可接受的代价同时实现了高的距离和速度分辨率。本文通过计算机仿真验证了三种高分辨算法的可行性、有效性和鲁棒性,并比较分析了各算法性能影响因素。3.车载雷达由于天线阵列孔径较小的原因,角度分辨率不高。本文首先分析了可获得角度高分辨的基于压缩感知的算法,但此算法表现的实际分辨率达不到期望效果。分析验证原因后,本文联合内插法提出了内插-CS算法,可显著提升角度分辨率。计算机仿真验证了在本文设定的车载雷达参数背景下,内插-CS算法在一定条件下的角度分辨率可高达1度。4.本文基于AWR1843毫米波雷达开发板搭建了硬件平台并开展了外场实验。在实际场景中进行了目标的实时观测实验和基于实测数据的算法验证实验,实验结果表明本文所提的四个算法具有高分辨距离、速度、角度估计性能。
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