如今FMCW毫米波雷达被越来越多地应用于汽车雷达系统中,这使得雷达信号互相干扰的可能性也随之增大,干扰极可能会严重影响雷达系统的检测性能。当其它雷达的发射信号直接或间接地被本车雷达接收到,会导致噪声层的升高,从而影响目标检测的准确性,对目标的漏检最终有可能会引发交通事故。因此,如何抑制FMCW雷达信号互相干扰的问题越来越受到重视。目前的抗干扰方法主要分为主动式和被动式两种方法。当干扰已经发生并对雷达差拍信号造成影响时,需要采用被动式抗干扰方法。在被动式抗干扰方法中,基于变点检测与信号重构的抗干扰算法是比较有效的一种算法,该算法中变点检测算法能准确的检测出干扰信号的时域位置,信号重构算法能够根据为未受干扰的信号重构出正常信号。因此,本文对基于变点检测与信号重构的抗干扰算法进行研究。在受干扰的情况下,MIMO雷达用波束形成器对目标反射信号的波达方向(DOA)进行估计的准确性会受到影响,因此本文也对基于变点检测的抗干扰DOA检测方法进行了研究。本文的工作主要如下:一、研究分析了抗干扰方法。对于主动式抗干扰方法,主要研究频分复用(FDMA)、时分复用(TDMA)和加频率偏置(Offset)三种抗干扰机制。对于被动式抗干扰方法,首先在正常拍频信号模型的基础上对调制信号斜率正负性相同和相反两种干扰情况进行了分析,并建立了对应的受干扰信号模型,接着在受干扰信号模型的基础上分析了加权包络归一化(WEN)和改进的加权包络归一化(AWEN)两种算法对干扰的抑制作用。二、提出了一种已知变点数PELT算法。在用修剪精确线性时间(PELT)算法确定干扰信号时域位置时,PELT惩罚因子的不确定性会造成定位不准确,影响抗干扰的效果。为此,提出了一种基于PELT-KCN算法的FMCW雷达抗干扰方法。该方法首先用WEN法求出受干扰信号的时域包络,再根据包络的幅值变化求出变点的个数,接着用所求变点个数求出最优惩罚因子,然后基于最优惩罚因子用PELT算法确定干扰信号的时域位置,最后用自回归(AR)模型重构出正常信号。仿真和实测结果表明,所提出的方法能在受到单干扰或多干扰的情况下,抑制干扰的影响,提高检测目标的信噪比。三、提出了一种基于变点检测的抗干扰DOA检测方法。MIMO雷达在受干扰情况下,用波束形成器估计DOA会出现因低信干噪比的问题,该问题会影响测量的准确性。因此,所提出的方法在把各阵元待处理信号输入波束形成器之前,先通过变点检测算法对其进行干扰时域位置检测,再对干扰部分信号进行重构,然后将处理后的信号输入波束形成器进行DOA估计。经过仿真和实验证明,所提出的方法能在受干扰的情况下能获得信干噪比高的空间谱,且能准确地检测出目标的DOA。