近年来,汽车自动驾驶系统和先进辅助驾驶系统（ADAS）的研究受到广泛关注。毫米波汽车雷达作为两者的重要组成部分,可以探测车辆周围目标的距离、速度和角度信息,有效降低交通事故的发生概率。但毫米波汽车雷达信号波长短、发射功率低,导致雷达在实际交通环境下检测微弱运动目标的能力不足。由于77GHz汽车雷达与24GHz汽车雷达相比,拥有信号带宽更大、等效全向辐射功率（EIRP）更大以及集成度更高等优势,77GHz毫米波汽车雷达的应用具有更加广阔的前景。本文以77GHz毫米波线性调频连续波（LFMCW）汽车雷达作为研究对象,对汽车雷达的关键信号处理技术进行了研究。主要研究内容和创新如下:首先,对汽车雷达不同的发射信号进行了研究,对比了慢调频三角LFMCW信号和快调频锯齿LFMCW信号的优缺点。重点研究了快调频锯齿LFMCW汽车雷达差拍信号处理的理论基础,包括基于二维快速傅里叶变换（2D-FFT）的测距和测速理论、以及基于角度FFT的测角理论。其次,为了降低连续波雷达内部干扰对差拍信号的影响,研究了差拍信号做FFT之前的预处理方式;针对微弱运动目标在多普勒维被固定杂波掩盖的问题,提出了一种基于慢时间维相参积累和相参相消的动目标显示方案;为了进一步提高汽车雷达在复杂环境下目标的发现概率,对三种均值类恒虚警算法进行了分析对比;针对雷达常见目标的2D-FFT频谱展宽特点,提出了一种确定目标中心位置的峰值分组方法。接着,针对角度FFT测角方式性能不高的问题,研究了多输入多输出（MIMO）雷达扩展接收阵列天线孔径的原理,并进一步研究了多重信号分类（MUSIC）算法的测角理论。针对相关信源测角,研究了基于前后向空间平滑的MUSIC算法。最后,基于AWR1642毫米波雷达,分别开展了静止目标场景和实际道路场景的实验研究。对雷达差拍信号的处理结果与实验场景对比验证了本文所提出信号处理算法的正确性。