随着我国国民经济的快速增长,拥有汽车的人也越来越多,汽车给人们的出行带来了很大方便。然而与此同时,交通事故也呈高速增长趋势,因交通事故造成的损失也令人心痛,因此汽车安全防撞问题日益引起人们的重视。智能交通已成世界议题,我国也在上个世纪90年代开始跟踪国际上智能交通系统的发展。但就防撞技术来说,目前还与实际应用存在一定的差距,因此世界各国政府及科研机构都在大力开展此项研究,我们也针对其中某些关键技术进行了研究。本文首先对汽车前方障碍物的智能识别进行了研究,提出了利用目标的雷达散射截面(RCS)对目标进行识别的新方法。关于目标识别已有很多报道,但大部分都基于对目标状态的研究。然而能识别出障碍物的具体类别或形状对防撞控制无疑起到相当重要的作用,为控制系统决定下一步采取怎样的措施提供了基本信息。论文对此部分内容做了详细分析,包括RCS的定义、计算方法及其包含的目标特征信息,另外对本文所用的识别方法(模糊识别)作了简要介绍,最后仿真验证此方法的可行性。识别出障碍物的类别以后,要针对潜在危险的障碍物做具体状态检测,本文对调频连续波的工作原理进行了研究,具体分析了不同体制雷达的测距、测速方法。对这一部分内容已有不少报道,本文借鉴前人的研究成果为系统提供实时距离与相对速度信息。检测障碍物信息的最终目的是为安全预警服务,然而安全预警应该体现驾驶员的特性,本文详细分析了驾驶行为特征,并建立人——机——环境模型。在此基础上结合前面得到的信息计算安全行车距离,充分体现人在驾驶中的特性。在最后用Matlab语言仿真了不同状况下(天气状况,路面状况,不同车速,不同相对速度)的安全行车距离,并分析各种因素对安全距离的影响。结果表明,本文提出的方法是可行的。