【摘 要】
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近年来,毫米波雷达作为自动驾驶车辆中最为关键的传感器之一,逐渐成为了关注和研究的重点。毫米波雷达会在先检测后跟踪（Detect Before Track,DBT）的处理过程中因为检测门限的设置而导致对微弱目标的探测性能下降,而多帧检测前跟踪（Multi-frame Track Before Detect,MF-TBD）技术通过多帧联合处理回波数据,能有效改善线性调频连续波（Linear Frequ
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近年来,毫米波雷达作为自动驾驶车辆中最为关键的传感器之一,逐渐成为了关注和研究的重点。毫米波雷达会在先检测后跟踪（Detect Before Track,DBT）的处理过程中因为检测门限的设置而导致对微弱目标的探测性能下降,而多帧检测前跟踪（Multi-frame Track Before Detect,MF-TBD）技术通过多帧联合处理回波数据,能有效改善线性调频连续波（Linear Frequency Modulation Continuous Wave,LFMCW）毫米波雷达对微弱目标的探测能力,探测性能的提高对毫米波雷达提早发现目标有重要意义。然而现有对MF-TBD算法的研究大多基于仿真验证,由于算法存在耗时过长难以满足雷达实时性需求的问题,缺少实际的工程应用研究展示。因此,本文在毫米波雷达背景下,重点研究MF-TBD算法的工程化GPU高效实现,开发了一套基于嵌入式GPU的MF-TBD处理系统,具体研究内容如下:1.研究了毫米波雷达收发信号的硬件工作机制,并以接收的LFMCW信号模型推导了毫米波雷达测距、测速和测角的原理,并通过实测数据分析了DBT处理结构下的毫米波雷达的信号处理流程。2.针对毫米波雷达对微弱目标探测性能较差的问题,建立了毫米波雷达下适用于多帧能量积累的量测模型,研究了毫米波雷达背景下的MF-TBD算法,并通过仿真数据分析得出了该方法相比于传统单帧检测算法有着更好的检测性能。3.针对MF-TBD算法耗时长难以满足雷达实时性需求的问题,分析了算法特点,针对算法特点以GPU作为算法实现平台,设计了一种基于GPU并行架构的MF-TBD算法,并提出了算法加速优化策略,能有效提高算法在雷达系统上的实时性。4.在上述的研究基础上,针对实际工程需求,开发了基于低功耗嵌入式GPU的MF-TBD处理系统,该系统实现了原始回波数据采集功能、信号处理功能和显控功能。以上所提算法均通过仿真和实测进行了验证,结果表明算法能有效提高毫米波雷达对微弱目标的探测能力。对于开发的系统,通过实测进行验证和分析,结果表明了该系统能够完成对目标的探测功能,满足实时性需求。
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