近年來汽車越來越成為人們生活的一部分。但是汽車使用的增多也帶來了一個嚴(yán)重的問題,那就是交通事故。而70%⁹0%的交通事故是人為因素導(dǎo)致的,其中大部分都是注意力不集中或者反應(yīng)時間不夠。于是,雷達(dá)就作為一個重要的輔助工具應(yīng)用在了汽車駕駛中。而且隨著智能交通系統(tǒng)的飛速發(fā)展,雷達(dá)系統(tǒng)也作為其中必不可少的一部分被應(yīng)用于汽車自動輔助駕駛系統(tǒng)中。汽車行駛過程中可能會碰到惡劣天氣比如雨雪霧霾強光等。這種情況下汽車的攝像頭激光雷達(dá)等就不能正常工作了。而毫米波（millimeter-waves,MMW）雷達(dá)由于其輻射傳輸特性可以在任何天氣下工作,很好的彌補了其他傳感器的不足。MMW雷達(dá)傳感器件的一個顯著優(yōu)勢就在于其體積小,重量輕。所以汽車MMW雷達(dá)的研究也變得愈來愈受研究者的關(guān)注。對于汽車MMW雷達(dá)來說,衡量其性能好壞的一個重要指標(biāo)就是角分辨率。如果角分辨率不夠,汽車毫米波雷達(dá)可能無法區(qū)分遠(yuǎn)處間隔較近的目標(biāo),比如前面的車輛和對面的來車或者前方行人,這對汽車毫米波雷達(dá)來說是十分致命的,再加上高角分辨率對于雷達(dá)成像十分重要,所以如何提高汽車?yán)走_(dá)的角分辨率就成了一個迫切需要解決的問題。要提... 

【文章來源】：電子科技大學(xué)四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：84 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

幾種子空間類超分辨算法DOA估計結(jié)果

電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文44間隔大于6°時即可正確區(qū)分，而傳統(tǒng)FFT測角即使是大于10°仍然無法對目標(biāo)正確區(qū)分。當(dāng)目標(biāo)位于[0°，7°]時，此時兩種算法都有較大概率區(qū)分兩個目標(biāo)，此時對兩個目標(biāo)的估計方差如圖4-11所示。圖4-11目標(biāo)位于[0°，7°]時IAA-APES算法對目標(biāo)的估計方差由圖4-11可以看出，只有當(dāng)信噪比大于20dB時，傳統(tǒng)FFT測角才可以對兩個目標(biāo)進(jìn)行較為準(zhǔn)確的估計，而IAA-APES算法只需要信噪比大于15dB。當(dāng)信噪比為0dB，陣元個數(shù)12個，而將快拍數(shù)增加為3時：圖4-12快拍數(shù)為3時IAA-APES算法對目標(biāo)區(qū)分準(zhǔn)確率由圖4-12可以看出，F(xiàn)FT測角方法對間隔十度以內(nèi)的兩個目標(biāo)無法進(jìn)行準(zhǔn)確區(qū)分。而IAA-APES算法以90%正確區(qū)分率為界限，具有較好的DOA估計性能。MUSIC算法需要目標(biāo)角度間隔大概6.5°，而IAA-APES算法的角分辨率為4.5°。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號：3092657