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車(chē)載毫米波雷達(dá)前視成像系統(tǒng)研究

發(fā)布時(shí)間:2020-04-06 20:28
【摘要】:雖然汽車(chē)給人們帶來(lái)了便利,但是頻繁的交通事故給人們的生命財(cái)產(chǎn)安全帶來(lái)極大的威脅。為了能夠降低或避免交通事故的發(fā)生,論文對(duì)車(chē)載毫米波雷達(dá)前視成像系統(tǒng)進(jìn)行研究,依靠毫米波雷達(dá)全天候、全天時(shí)的工作特性,將毫米波雷達(dá)與陣列天線(xiàn)成像技術(shù)相結(jié)合,實(shí)現(xiàn)對(duì)車(chē)體前方場(chǎng)景的實(shí)時(shí)、動(dòng)態(tài)、高分辨率成像,突破視覺(jué)傳感器與人眼的觀(guān)測(cè)局限,以提高平臺(tái)在大霧、沙塵、黑夜等極端天氣下,對(duì)前方的道路信息獲取,確保汽車(chē)在惡劣環(huán)境下的安全行駛。本文的主要研究工作如下:該系統(tǒng)以陣列天線(xiàn)為基礎(chǔ),結(jié)合調(diào)頻續(xù)波體制的雷達(dá)特點(diǎn),采用收發(fā)分置的雙排陣列天線(xiàn),通過(guò)多發(fā)多收的工作方式,建立前視成像的幾何模型,并推導(dǎo)該模型下的距離分辨率與方位分辨率。根據(jù)調(diào)頻連續(xù)波體制雷達(dá)發(fā)射調(diào)頻連續(xù)波信號(hào),推導(dǎo)出調(diào)頻連續(xù)波前視成像的回波信號(hào)模型;谲(chē)載前視模型的建立,本文將后向投影成像算法與二維波數(shù)域成像算法應(yīng)用到此模型中,通過(guò)對(duì)前方區(qū)域場(chǎng)景中的點(diǎn)目標(biāo)進(jìn)行成像仿真實(shí)驗(yàn),表明此兩種成像算法都能夠獲得車(chē)體前方觀(guān)測(cè)區(qū)域二維高分辨圖像。針對(duì)實(shí)際過(guò)程中車(chē)載平臺(tái)的運(yùn)動(dòng)、發(fā)動(dòng)機(jī)的振動(dòng)、車(chē)體的晃動(dòng)以及路面高低不平等現(xiàn)象會(huì)使錄取的回波數(shù)據(jù)有較大的失真,從而導(dǎo)致圖像聚焦質(zhì)量下降。本文采用相位梯度自聚焦(PGA)算法對(duì)失真的復(fù)圖像進(jìn)行誤差估計(jì)及補(bǔ)償,通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)表明此方法能夠?qū)⑸⒔沟膱D像予以矯正以得到聚焦良好的雷達(dá)圖像。
【圖文】:

示意圖,場(chǎng)景,示意圖,后向投影


利用后向投影成像算法(BP)對(duì)汽車(chē)斜前方進(jìn)行二維高分辨率成像[38]。場(chǎng)景示意圖如圖1-2 所示,系統(tǒng)成像的示意圖如圖 1-3 所示。將兩圖對(duì)比可以看出,該系統(tǒng)能夠精確的描述出實(shí)際場(chǎng)景中物體的位置。在汽車(chē)高速行駛時(shí),由于發(fā)射信號(hào)的波束寬度窄,會(huì)造成多普勒頻移差,從而導(dǎo)致圖像失真,所以該大學(xué)的研究者通過(guò)對(duì)該誤差進(jìn)行分析,構(gòu)建誤差補(bǔ)償因子對(duì)信號(hào)相位進(jìn)行補(bǔ)償,得到了聚焦良好的圖像[39]。為了滿(mǎn)足成像實(shí)時(shí)性的要求,應(yīng)用壓縮感知的方法,大大減少后向投影成像算法的運(yùn)算量[40]。圖 1-2 場(chǎng)景示意圖Fig.1-2 Scene schematic diagram圖 1-3 系統(tǒng)成像圖Fig.1-3 System imaging map由于國(guó)內(nèi)的車(chē)載毫米波雷達(dá)系統(tǒng)的研制水平不高,對(duì)于車(chē)載毫米波雷達(dá)成像技術(shù)的研究較少,,目前只有北京行易道公司實(shí)現(xiàn)了汽車(chē)斜前視 SAR 成像,用于

示意圖,系統(tǒng)成像


確的描述出實(shí)際場(chǎng)景中物體的位置。在汽車(chē)高速行駛時(shí),由于發(fā)射信號(hào)的波度窄,會(huì)造成多普勒頻移差,從而導(dǎo)致圖像失真,所以該大學(xué)的研究者通過(guò)誤差進(jìn)行分析,構(gòu)建誤差補(bǔ)償因子對(duì)信號(hào)相位進(jìn)行補(bǔ)償,得到了聚焦良好的[39]。為了滿(mǎn)足成像實(shí)時(shí)性的要求,應(yīng)用壓縮感知的方法,大大減少后向投影算法的運(yùn)算量[40]。圖 1-2 場(chǎng)景示意圖Fig.1-2 Scene schematic diagram
【學(xué)位授予單位】:內(nèi)蒙古工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2018
【分類(lèi)號(hào)】:U463.6

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本文編號(hào):2616984


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