【摘 要】
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智能汽车对周围环境的识别多采用多传感器组合的方案来实现。其中毫米波雷达以其远距离、全天候、低成本的优点成为智能汽车在中远距离探测上的主要传感器。本文基于K-MC3型2
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智能汽车对周围环境的识别多采用多传感器组合的方案来实现。其中毫米波雷达以其远距离、全天候、低成本的优点成为智能汽车在中远距离探测上的主要传感器。本文基于K-MC3型24GHz雷达传感器设计了雷达信号处理系统,其目的是实现对车辆前方物体的距离、速度和运动方向信息的识别。针对K-MC3雷达传感器,本文首先分析了硬件电路的功能需求,并根据功能需求设计了硬件电路的整体结构。然后通过对压控振荡器输入的调制信号波形的设计实现了对压控振荡器非线性的校正。为了得到适合AD采样的信号,设计了雷达信号处理电路对雷达输出信号进行模拟处理,并对该电路进行了仿真验证。然后完成了对微控制器模块、CAN模块及电源模块的设计。最后对实现上面设计的电路板进行了测试,测试结果表明本文的设计方法是可行和有效的。本文通过对雷达信号处理算法的功能需求的分析,设计了系统的整体算法结构。为了得到目标物体的信息,本文对雷达信号进行了一系列的处理:首先借助MATLAB设计了低通FIR滤波器,从而对高频干扰信号进行滤除;然后设计了FFT与Chirp-z相结合的算法实现了对目标信号频率的精确识别;最后设计了CA-CFAR算法对环境干扰信号进行排除,并通过幅值最大相似法和变调制信号频率法的结合实现了对虚警和漏警现象的排除。为了将系统的硬件部分和软件部分结合成一个完整的系统,本文通过模块化的方法设计了系统的软件结构。并通过对系统软件的调试,修改了CA-CFAR算法,确定了峰值识别算法和虚假目标排除算法中的阈值。在单目标和多目标情况下对本文给出的硬件、算法和软件进行了测试,测试结果表明,本文所设计的雷达信号处理算法能够对目标物体的速度和距离信息实现精确识别,
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