【摘要】：汽車雷達工作于毫米波波段,穿透雨、霧能力強,具有全天時、全天候工作能力,在汽車輔助駕駛、自動駕駛領域中得到了廣泛應用。調頻序列汽車雷達是指采用調頻連續(xù)波雷達體制,發(fā)射調頻序列波形,并且在信號處理時采用二維FFT等方法對差頻信號進行距離-多普勒聯(lián)合處理的汽車雷達。該類型的汽車雷達多目標分辨能力強、測量精度高,得到了越來越多的重視。本文基于調頻序列汽車雷達的工作原理和信號模型,針對其信號處理方法中的三個難點問題展開研究,主要研究內容如下:(1)針對調頻序列汽車雷達目標檢測方法中的密集多目標干擾問題,引入截斷統(tǒng)計量(Truncated Statistic,TS)恒虛警(Constant False Alarm Rate,CFAR)檢測思想,結合調頻序列汽車雷達的雜波和噪聲特性,提出了基于右截斷瑞利分布模型的二維TS-CFAR檢測方法。該方法采用二維參考窗在雷達差頻信號的二維幅度譜上滑動,首先剔除參考窗內幅度過高的參考單元,然后采用右截斷瑞利分布模型描述剩余參考單元,進而采用基于最大似然估計的查表法估計門限參量,最后利用門限參量計算檢測門限并進行目標檢測。仿真結果表明,該方法的抗多目標干擾能力優(yōu)于汽車雷達中常用的有序統(tǒng)計量(Ordered Statistics,OS)CFAR方法和單元平均(Cell Average,CA)CFAR方法,能夠有效應對密集多目標環(huán)境。此外,由于在運算過程中采用了查表法,該方法計算量遠小于OS-CFAR方法,具有良好的實用性。實驗結果進一步驗證了該方法的有效性。(2)針對調頻序列汽車雷達多目標測距測速方法中的多普勒模糊問題,提出了交錯變間隔調頻序列波形以及基于該波形的解多普勒模糊方法。交錯變間隔調頻序列波形中,調頻周期之間的間隔是交錯變化的,可以將該波形拆分為兩個交錯分布的傳統(tǒng)調頻序列波形,在信號處理時對拆分后的兩個調頻序列波形對應的兩組差頻信號分別處理,利用兩組差頻信號之間的相位差解多普勒模糊。該方法的波形和解模糊算法易實現(xiàn),而且與經典的中國余數(shù)定理解模糊方法相比,該方法的數(shù)據(jù)刷新率較高。仿真和實驗結果驗證了該方法的有效性。(3)針對調頻序列汽車雷達多目標測距測速方法中的多普勒模糊問題,從另一個角度出發(fā),基于壓縮感知理論,提出了隨機抖動調頻序列波形以及基于稀疏重構的多普勒維處理算法。隨機抖動調頻序列波形中,每個調頻周期的調頻起始時刻在均勻間隔的時刻附近進行隨機抖動,只要合理設計該波形的參數(shù),就可以采用稀疏重構算法對信號進行多普勒維處理,擴展可測多普勒頻率范圍,解決多普勒模糊問題。本文基于壓縮感知理論,通過分析給出了隨機抖動調頻序列波形的參數(shù)設計準則,并且選取了計算量小、重構性能穩(wěn)定的稀疏重構算法—子空間追蹤(Subspace Pursuit,SP)算法作為多普勒維信號處理算法。與本文提出的基于交錯變間隔調頻序列波形的解多普勒模糊方法相比,該方法可以達到同樣高的數(shù)據(jù)刷新率。該方法雖然計算量較大,但是具有更強的抗交叉干擾能力。仿真和實驗結果驗證了該方法的有效性。(4)針對調頻序列汽車雷達開關天線陣列(Switched Antenna Array,SAA)測角方法中的角度-速度耦合問題,提出了多周期順序-逆序-固定位置時分復用SAA測角方法。該方法采用三個開關切換周期,第一個開關周期按順序切換天線,第二個開關周期按逆序切換天線,第三個開關周期開關停留在固定天線不進行切換。在信號處理時,利用前兩個開關周期的信息實現(xiàn)對角度-速度進行解耦,利用第三個開關周期的信息排除虛假目標,最終得到真實目標的角度、速度以及距離參數(shù)。與傳統(tǒng)的多周期重復順序時分復用SAA測角方法、多周期順序-逆序時分復用SAA測角方法相比,該方法大幅度放寬了對目標運動速度的限制,使SAA測角方法成為一種真正實用的測角方法,為調頻序列汽車雷達提供了一種可行的低成本、高分辨力測角方案。仿真結果驗證了該方法的有效性。
【圖文】：

自動駕駛技術蓬勃發(fā)展，逐漸成為全球科技熱點，越來越多的科研機構逡逑投入到自動駕駛的相關研宄中，大眾對自動駕駛的關注度也越來越高。２０１４年，國際逡逑自動機工程師學會（ＳＡＥ）在Ｊ３０１６標準中將自動駕駛分成了六個等級（見圖１．１），逡逑隨著等級的升高，駕駛的自動化程度也越來越高，到最高的Ｌ５級自動駕駛時，自動駕逡逑駛系統(tǒng)可以在所有的道路和環(huán)境條件下實現(xiàn)所有的駕駛操作，不需要人類駕駛員的介逡逑入。固前大部分專家學者認為，自動駕駛是未來汽車發(fā)展的趨勢，并且隨著技術的進逡逑步，終有一天會實現(xiàn)Ｌ５級自動駕駛，取代人類駕駛員，并且重新定義汽車行業(yè)和交通逡逑領域。逡逑等級邋名稱邐定義逡逑Ｌ０邋Ｉ逡逑圖１．１邋ＳＡＥ自動駕駛分級逡逑自動駕駛的關鍵技術包括環(huán)境感知、定位與地圖構建、行為決策與路徑規(guī)劃、運逡逑動控制四大部分ｍ，其中環(huán)境感知是實現(xiàn)自動駕駛的基礎和前提。環(huán)境感知ｆ２］，主要逡逑是通過傳感器采集汽車行駛環(huán)境中的信息并進行處理，為定位、行為決策及路徑規(guī)劃逡逑提供依據(jù)�？梢�，傳感器是自動駕駛技術中不可或缺的重要環(huán)節(jié)，相當于汽午的“眼逡逑睛”和“耳朵”。目前

自動駕駛技術蓬勃發(fā)展，逐漸成為全球科技熱點，越來越多的科研機構逡逑投入到自動駕駛的相關研宄中，大眾對自動駕駛的關注度也越來越高。２０１４年，，國際逡逑自動機工程師學會（ＳＡＥ）在Ｊ３０１６標準中將自動駕駛分成了六個等級（見圖１．１），逡逑隨著等級的升高，駕駛的自動化程度也越來越高，到最高的Ｌ５級自動駕駛時，自動駕逡逑駛系統(tǒng)可以在所有的道路和環(huán)境條件下實現(xiàn)所有的駕駛操作，不需要人類駕駛員的介逡逑入。固前大部分專家學者認為，自動駕駛是未來汽車發(fā)展的趨勢，并且隨著技術的進逡逑步，終有一天會實現(xiàn)Ｌ５級自動駕駛，取代人類駕駛員，并且重新定義汽車行業(yè)和交通逡逑領域。逡逑等級邋名稱邐定義逡逑Ｌ０邋Ｉ逡逑圖１．１邋ＳＡＥ自動駕駛分級逡逑自動駕駛的關鍵技術包括環(huán)境感知、定位與地圖構建、行為決策與路徑規(guī)劃、運逡逑動控制四大部分ｍ，其中環(huán)境感知是實現(xiàn)自動駕駛的基礎和前提。環(huán)境感知ｆ２］，主要逡逑是通過傳感器采集汽車行駛環(huán)境中的信息并進行處理，為定位、行為決策及路徑規(guī)劃逡逑提供依據(jù)�？梢�，傳感器是自動駕駛技術中不可或缺的重要環(huán)節(jié)，相當于汽午的“眼逡逑睛”和“耳朵”。目前
【學位授予單位】：南京理工大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：U463.67

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3 朱

本文編號：2672575