毫米波雷达是高级驾驶辅助系统的关键组成部分,随着汽车工业的发展道路上的毫米波雷达也越来越多。在众多雷达系统中,线性调频连续波雷达系统由于成本低、尺寸小和测量精度高等优点被广泛应用于汽车领域。随着毫米波雷达数量的增加以及有限的频谱资源,雷达间相互干扰的问题将会变得更加突出。线性调频连续波雷达之间的干扰可以分为交叉干扰和平行干扰,交叉干扰会增加频域的噪声基底,降低雷达的检测性能;平行干扰会产生虚假目标,使得雷达产生虚警。以上两种干扰都会影响雷达的正常工作,但平行干扰出现的概率较低,所以本文的主要研究对象为交叉干扰。针对调频连续波雷达系统之间的相互干扰,已经有时域、频域、极化域、空域和波形编码等抗干扰技术,针对交叉干扰本文从时域的角度进行干扰抑制。本文的主要研究内容如下:（1）分析了线性调频连续波雷达之间相互干扰的原理及其影响,推导了含有干扰信号的雷达回波模型。通过理论推导证明了交叉干扰在频域上会导致噪声基底的升高并通过典型干扰场景说明了干扰信号的功率远高于回波信号的功率,表明干扰对雷达检测而言是一个不容忽视的问题。（2）基于回波信号和干扰信号之间的差异,对传统的固定阈值检测方法进行了改进,改进后的方法即使在多干扰源的情况下依然能起到很好的干扰检测效果。在干扰检测的基础上,提出了使用自回归模型进行干扰区域采样点的重构。实验结果表明,该方法不仅解决了置零法带来的高旁瓣的影响同时也起到了很好的干扰抑制效果。（3）采用先检测后抑制的方法对干扰进行处理能够达到干扰抑制的目的,但是忽略了干扰区域的信号也包含有用信号这一事实。针对该问题,提出了一种经验模态分解和自回归模型相结合的干扰抑制方法。首先是对含有干扰信号的回波进行经验模态分解,得到一系列本征模态函数。接着根据各个模态的自相关函数的能量分别确定出干扰信号和有用信号主导的模态。最后,保留有用信号主导的模态的同时对干扰主导的模态做进一步处理并将处理之后的各个模态和有用信号主导的模态相加得到最终的信号。