汽车驾驶安全是个永恒的话题,人们为此付出了巨大的努力。当前正处于智能化的时代,自动驾驶技术的畅想逐渐成为了现实。而雷达作为智能汽车的一个“眼睛”其应用也是无处不在,包括测速测距雷达、自适应巡航控制雷达、防撞雷达、其他车辆监控雷达等。本文以汽车变道辅助为目标,采用调频连续波FMCW(Frequency Modulated Continuous Wave)测距技术,使用24GHz雷达作为雷达前端,研究并实现了一款低成本的雷达测距系统。FMCW技术的核心是测量回波信号的时间差,测量方法是通过调频技术给发射信号添加一个时间标识,最后利用发射信号和回波信号的差频来测量目标的距离,目标的速度可以通过测量多普勒频率来完成。基于以上原理,本文分析并设计了FMCW雷达测距系统的硬件结构,包括雷达前端以及信号处理模块。在保证系统测量参数的前提下,本文选用了K-LC2毫米波雷达收发器,选取了STM32F407VET6作为主控制器和数字信号处理器。根据回波信号的特点设计了带通滤波器对信号进行滤波处理,利用自动增益控制放大器保证了信号的幅度范围,然后通过AD模块完成对数据的采样,进而实现距离和速度的测量。实际上,当车速较低时,外界噪声以及杂波干扰极大,给距离的测量带来了困难。而此时的安全隐患较小,因此,本系统还增加了CAN通讯模块,完成了对车速信息的提取,只有当车速较高时才回启用测距功能。为了实现对驾驶员的报警功能,系统设计了报警LED灯控制模块和转向灯信号提取模块。实验表明,上述硬件结构能实现预期目标。考虑到外界的噪声和干扰会对目标信号的提取产生困难,系统必须具有一定的噪声处理和干扰抑制能力。为此本文分析了雷达信号干扰的类型以及信号检测算法。在信号处理过程中,使用I、Q两路信号并行处理实现了噪声对消。在分析大量文献的基础上,设计了一套恒虚警率CFAR(Constant False Alarm Rate)检测系统,系统采用单元平均(Cell Averaging)恒虚警(CA-CFAR)算法对雷达信号进行检测,通过对判决门限的自适应调整,能够显著提高系统的检测概率。为了进一步的抑制杂波干扰,同时采用了信号多次累积的方式降低了虚警概率。测距和测速的关键是求得中频信号的频率,系统采样快速傅里叶变换FFT(Fast Fourier Transform)算法完成对差频信号的谱分析,不过由于频谱泄露和栅栏效应的固有影响,该算法会对测距精度产生一定误差。针对上述缺点,本文还研究了提高测距精度的线性调频Z变换算法,该算法能显著提高频谱分辨率,进一步减小了栅栏效应的影响。最后,本文完成了对FMCW雷达测距系统的实车测试和频谱分析。在实车测试的过程中,通过上位机软件观察信号的频谱,分析了信号的状态和成因;然后验证了系统的变道辅助功能。整体的实验结果表明,本系统能够实现对目标距离30米以内且相对速度小于60km/h的车辆探测功能,测试结果较为稳定可靠。