在国家提倡军民融合的大背景下,雷达等军工产品的民用化成为研究的热点,以车载雷达为核心的智能交通系统发展迅猛。相比于光学和红外等传感器,FMCW雷达具有全天候、全天时和远距离作用的优势。与其他微波频段相比,毫米波雷达具有更优的距离和多普勒分辨性能。因此在智能交通系统飞速发展的今天,毫米波雷达已经成为汽车自动辅助驾驶系统中不可或缺的一部分。尽管以倒车雷达为代表的车载雷达已较为成熟,但前置防撞雷达因需综合考虑复杂的道路场景,其研究尚不完善。因此,本文对此展开研究具有重要的理论意义和实用价值。本文主要研究了车载FMCW雷达目标探测和参数估计的先进算法。目标探测方面,主要研究二维高分辨成像和检测算法。参数估计方面,主要研究目标距离、速度和角度的测量及估计算法。首先,研究了FMCW雷达体制设计,分析了信号模型,研究了距离-多普勒成像算法和目标检测算法。通过距离-多普勒两维相干积累成像,有效提高图像的信噪比,提高目标检测性能。其次,在测距和测速方面,从三角波和锯齿波两个角度分别开展了研究:1)基于对称三角波,研究了利用上下扫频频域配对方法实现多目标测距和测速算法;2)对于锯齿波,基于距离-多普勒二维图像模型,研究测距和测速算法。针对多普勒估计速度存在模糊问题,提出了基于相位干涉技术的解速度模糊方法,仅利用单帧数据即可实现高精度的速度估计。对于二维FFT方案恒虚警检测后多普勒旁瓣中存在大量虚警的问题,提出了基于DBSCAN聚类的检测方案,并通过仿真予以验证。接着,在测角方面,对经典的比相、和差波束和子空间估计等测角算法在FMCW雷达中的应用进行了详细分析和性能仿真,并对各算法的优缺点及应用场景进行了对比分析。针对子空间类算法自由度的问题,提出了基于距离门判断的混合估计算法,对于存在目标的单个距离门,在单目标时利用比相法保证高精度角度估计,在多目标时利用子空间方法以区分多目标。此外,针对子空间方法需要过多数据帧的问题,研究了基于单帧数据的多信源插值迭代算法,提出了利用非参数幅相估计算法(IAA-APES)结合迭代算法,以实现高精度的角度估计。最后,对外场实测数据进行处理及分析,进而验证本文研究的测速测角算法的有效性。