【摘 要】
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毫米波雷达系统凭借其全天时、全天候、性价比高等优势,被广泛应用于智能交通领域,完成车流量统计、跟踪目标实时位置、事故检测等任务。为精准识别区分目标实现车路协同,毫米波雷达需要具备高分辨率及高精度测角能力。增大天线孔径可实现雷达的高分辨,多输入多输出（Multiple-Input Multiple-Output,MIMO）体制雷达以较小的自由度获取更大的天线孔径,基于毫米波射频芯片及应用复杂度限制,
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毫米波雷达系统凭借其全天时、全天候、性价比高等优势,被广泛应用于智能交通领域,完成车流量统计、跟踪目标实时位置、事故检测等任务。为精准识别区分目标实现车路协同,毫米波雷达需要具备高分辨率及高精度测角能力。增大天线孔径可实现雷达的高分辨,多输入多输出（Multiple-Input Multiple-Output,MIMO）体制雷达以较小的自由度获取更大的天线孔径,基于毫米波射频芯片及应用复杂度限制,时分多址（Time Division Multiplexing,TDM）的MIMO体制毫米波雷达在交通领域应用广泛。然而,由于天线馈线长度误差、器件老化、环境差异等因素,造成各通道间存在幅度相位误差;针对TDM-MIMO体制雷达,当目标与雷达有相对运动时,运动目标多普勒频率在不同发射天线切换时间内带来的相位变化量耦合到接收天线上,造成多普勒-角度的耦合;现实路况下,消除上述误差后,由于高反射强度目标的存在,强目标旁瓣仍有可能大于临近目标主瓣,导致较弱目标被淹没。实际工程应用中上述问题都会对毫米波雷达的测角产生影响,本课题针对这些问题展开研究以提高多目标测角精度,主要工作与创新点如下:（1）针对毫米波MIMO雷达对于通道误差校正精度和工程可实现性的需求,提出基于正交匹配追踪（Orthogonal Matching Pursuit,OMP）重构及最小熵值（Minimum Entropy,ME）的内外场联合校正方案。先在暗室离线环境下,构造基于OMP重构法的有源校正模型,用以抑制加工工艺带来的通道误差。再在外场复杂环境下,构造基于ME法的外场自校正模型,通过自适应优化算法搜索最小熵值对应的误差向量,用以抑制交通场景中器件变化带来的不确定误差。实验结果表明该方案适用于多目标场景,可较好地校正通道误差带来的影响,实现压低副瓣、提高角度分辨率及测角精度的效果。（2）针对TDM-MIMO体制交通雷达发射天线开启时间差及目标运动导致的多普勒-角度耦合问题,提出基于功率最小熵的相位补偿法以及基于L2范数的相位补偿法。前者无需考虑目标速度估计误差带来的影响,直接采用等步长遍历搜索法,搜寻方位向输出功率的最小熵值对应的相位并补偿至MIMO阵列流形。后者则通过搜索输出功率最大L2范数对应不模糊速度的方式,获取补偿相位。实验结果表明上述两种算法适用于速度不确定的多目标场景,且都可达到较好的解耦效果,提高角度估计精度。（3）针对线性调频连续波（Linear Frequency Modulation Continuous Wave,LFMCW）信号存在的强目标旁瓣淹没弱目标主瓣的问题,提出了二次保护通道旁瓣消除法。利用模式搜索算法（Pattern Search Algorithm,PSA）搜索加权系数用于数字波束形成（Digital Beam Forming,DBF）测角,生成幅值低于DBF输出功率主瓣而高于其第一旁瓣的保护通道P1,以获取强反射目标信息。同样采用PSA算法搜索加权系数用于泰勒加权,生成幅值低于P1而高于加权输出功率第一旁瓣的保护通道P2,以获取弱反射目标信息。实验结果表明该算法可有效检测出多个强弱目标的方位信息,消除强目标高旁瓣对弱反射目标的影响。
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