【摘要】：汽車?yán)走_(dá)工作于毫米波波段,穿透雨、霧能力強(qiáng),具有全天時(shí)、全天候工作能力,在汽車輔助駕駛、自動(dòng)駕駛領(lǐng)域中得到了廣泛應(yīng)用。調(diào)頻序列汽車?yán)走_(dá)是指采用調(diào)頻連續(xù)波雷達(dá)體制,發(fā)射調(diào)頻序列波形,并且在信號(hào)處理時(shí)采用二維FFT等方法對(duì)差頻信號(hào)進(jìn)行距離-多普勒聯(lián)合處理的汽車?yán)走_(dá)。該類型的汽車?yán)走_(dá)多目標(biāo)分辨能力強(qiáng)、測(cè)量精度高,得到了越來(lái)越多的重視。本文基于調(diào)頻序列汽車?yán)走_(dá)的工作原理和信號(hào)模型,針對(duì)其信號(hào)處理方法中的三個(gè)難點(diǎn)問(wèn)題展開(kāi)研究,主要研究?jī)?nèi)容如下:(1)針對(duì)調(diào)頻序列汽車?yán)走_(dá)目標(biāo)檢測(cè)方法中的密集多目標(biāo)干擾問(wèn)題,引入截?cái)嘟y(tǒng)計(jì)量(Truncated Statistic,TS)恒虛警(Constant False Alarm Rate,CFAR)檢測(cè)思想,結(jié)合調(diào)頻序列汽車?yán)走_(dá)的雜波和噪聲特性,提出了基于右截?cái)嗳鹄植寄Ｐ偷亩STS-CFAR檢測(cè)方法。該方法采用二維參考窗在雷達(dá)差頻信號(hào)的二維幅度譜上滑動(dòng),首先剔除參考窗內(nèi)幅度過(guò)高的參考單元,然后采用右截?cái)嗳鹄植寄Ｐ兔枋鍪Ｓ鄥⒖紗卧?進(jìn)而采用基于最大似然估計(jì)的查表法估計(jì)門限參量,最后利用門限參量計(jì)算檢測(cè)門限并進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)。仿真結(jié)果表明,該方法的抗多目標(biāo)干擾能力優(yōu)于汽車?yán)走_(dá)中常用的有序統(tǒng)計(jì)量(Ordered Statistics,OS)CFAR方法和單元平均(Cell Average,CA)CFAR方法,能夠有效應(yīng)對(duì)密集多目標(biāo)環(huán)境。此外,由于在運(yùn)算過(guò)程中采用了查表法,該方法計(jì)算量遠(yuǎn)小于OS-CFAR方法,具有良好的實(shí)用性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)一步驗(yàn)證了該方法的有效性。(2)針對(duì)調(diào)頻序列汽車?yán)走_(dá)多目標(biāo)測(cè)距測(cè)速方法中的多普勒模糊問(wèn)題,提出了交錯(cuò)變間隔調(diào)頻序列波形以及基于該波形的解多普勒模糊方法。交錯(cuò)變間隔調(diào)頻序列波形中,調(diào)頻周期之間的間隔是交錯(cuò)變化的,可以將該波形拆分為兩個(gè)交錯(cuò)分布的傳統(tǒng)調(diào)頻序列波形,在信號(hào)處理時(shí)對(duì)拆分后的兩個(gè)調(diào)頻序列波形對(duì)應(yīng)的兩組差頻信號(hào)分別處理,利用兩組差頻信號(hào)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(shí)現(xiàn),而且與經(jīng)典的中國(guó)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(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了該方法的有效性。(3)針對(duì)調(diào)頻序列汽車?yán)走_(dá)多目標(biāo)測(cè)距測(cè)速方法中的多普勒模糊問(wèn)題,從另一個(gè)角度出發(fā),基于壓縮感知理論,提出了隨機(jī)抖動(dòng)調(diào)頻序列波形以及基于稀疏重構(gòu)的多普勒維處理算法。隨機(jī)抖動(dòng)調(diào)頻序列波形中,每個(gè)調(diào)頻周期的調(diào)頻起始時(shí)刻在均勻間隔的時(shí)刻附近進(jìn)行隨機(jī)抖動(dòng),只要合理設(shè)計(jì)該波形的參數(shù),就可以采用稀疏重構(gòu)算法對(duì)信號(hào)進(jìn)行多普勒維處理,擴(kuò)展可測(cè)多普勒頻率范圍,解決多普勒模糊問(wèn)題。本文基于壓縮感知理論,通過(guò)分析給出了隨機(jī)抖動(dòng)調(diào)頻序列波形的參數(shù)設(shè)計(jì)準(zhǔn)則,并且選取了計(jì)算量小、重構(gòu)性能穩(wěn)定的稀疏重構(gòu)算法—子空間追蹤(Subspace Pursuit,SP)算法作為多普勒維信號(hào)處理算法。與本文提出的基于交錯(cuò)變間隔調(diào)頻序列波形的解多普勒模糊方法相比,該方法可以達(dá)到同樣高的數(shù)據(jù)刷新率。該方法雖然計(jì)算量較大,但是具有更強(qiáng)的抗交叉干擾能力。仿真和實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了該方法的有效性。(4)針對(duì)調(diào)頻序列汽車?yán)走_(dá)開(kāi)關(guān)天線陣列(Switched Antenna Array,SAA)測(cè)角方法中的角度-速度耦合問(wèn)題,提出了多周期順序-逆序-固定位置時(shí)分復(fù)用SAA測(cè)角方法。該方法采用三個(gè)開(kāi)關(guān)切換周期,第一個(gè)開(kāi)關(guān)周期按順序切換天線,第二個(gè)開(kāi)關(guān)周期按逆序切換天線,第三個(gè)開(kāi)關(guān)周期開(kāi)關(guān)停留在固定天線不進(jìn)行切換。在信號(hào)處理時(shí),利用前兩個(gè)開(kāi)關(guān)周期的信息實(shí)現(xiàn)對(duì)角度-速度進(jìn)行解耦,利用第三個(gè)開(kāi)關(guān)周期的信息排除虛假目標(biāo),最終得到真實(shí)目標(biāo)的角度、速度以及距離參數(shù)。與傳統(tǒng)的多周期重復(fù)順序時(shí)分復(fù)用SAA測(cè)角方法、多周期順序-逆序時(shí)分復(fù)用SAA測(cè)角方法相比,該方法大幅度放寬了對(duì)目標(biāo)運(yùn)動(dòng)速度的限制,使SAA測(cè)角方法成為一種真正實(shí)用的測(cè)角方法,為調(diào)頻序列汽車?yán)走_(dá)提供了一種可行的低成本、高分辨力測(cè)角方案。仿真結(jié)果驗(yàn)證了該方法的有效性。
【圖文】：

自動(dòng)駕駛技術(shù)蓬勃發(fā)展，逐漸成為全球科技熱點(diǎn)，越來(lái)越多的科研機(jī)構(gòu)逡逑投入到自動(dòng)駕駛的相關(guān)研宄中，大眾對(duì)自動(dòng)駕駛的關(guān)注度也越來(lái)越高。２０１４年，國(guó)際逡逑自動(dòng)機(jī)工程師學(xué)會(huì)（ＳＡＥ）在Ｊ３０１６標(biāo)準(zhǔn)中將自動(dòng)駕駛分成了六個(gè)等級(jí)（見(jiàn)圖１．１），逡逑隨著等級(jí)的升高，駕駛的自動(dòng)化程度也越來(lái)越高，到最高的Ｌ５級(jí)自動(dòng)駕駛時(shí)，自動(dòng)駕逡逑駛系統(tǒng)可以在所有的道路和環(huán)境條件下實(shí)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(xué)者認(rèn)為，自動(dòng)駕駛是未來(lái)汽車發(fā)展的趨勢(shì)，并且隨著技術(shù)的進(jìn)逡逑步，終有一天會(huì)實(shí)現(xiàn)Ｌ５級(jí)自動(dòng)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(lǐng)域。逡逑等級(jí)邋名稱邐定義逡逑Ｌ０邋Ｉ逡逑圖１．１邋ＳＡＥ自動(dòng)駕駛分級(jí)逡逑自動(dòng)駕駛的關(guān)鍵技術(shù)包括環(huán)境感知、定位與地圖構(gòu)建、行為決策與路徑規(guī)劃、運(yùn)逡逑動(dòng)控制四大部分ｍ，其中環(huán)境感知是實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛的基礎(chǔ)和前提。環(huán)境感知ｆ２］，主要逡逑是通過(guò)傳感器采集汽車行駛環(huán)境中的信息并進(jìn)行處理，為定位、行為決策及路徑規(guī)劃逡逑提供依據(jù)�？梢�(jiàn)，傳感器是自動(dòng)駕駛技術(shù)中不可或缺的重要環(huán)節(jié)，相當(dāng)于汽午的“眼逡逑睛”和“耳朵”。目前

自動(dòng)駕駛技術(shù)蓬勃發(fā)展，逐漸成為全球科技熱點(diǎn)，越來(lái)越多的科研機(jī)構(gòu)逡逑投入到自動(dòng)駕駛的相關(guān)研宄中，大眾對(duì)自動(dòng)駕駛的關(guān)注度也越來(lái)越高。２０１４年，，國(guó)際逡逑自動(dòng)機(jī)工程師學(xué)會(huì)（ＳＡＥ）在Ｊ３０１６標(biāo)準(zhǔn)中將自動(dòng)駕駛分成了六個(gè)等級(jí)（見(jiàn)圖１．１），逡逑隨著等級(jí)的升高，駕駛的自動(dòng)化程度也越來(lái)越高，到最高的Ｌ５級(jí)自動(dòng)駕駛時(shí)，自動(dòng)駕逡逑駛系統(tǒng)可以在所有的道路和環(huán)境條件下實(shí)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(xué)者認(rèn)為，自動(dòng)駕駛是未來(lái)汽車發(fā)展的趨勢(shì)，并且隨著技術(shù)的進(jìn)逡逑步，終有一天會(huì)實(shí)現(xiàn)Ｌ５級(jí)自動(dòng)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(lǐng)域。逡逑等級(jí)邋名稱邐定義逡逑Ｌ０邋Ｉ逡逑圖１．１邋ＳＡＥ自動(dòng)駕駛分級(jí)逡逑自動(dòng)駕駛的關(guān)鍵技術(shù)包括環(huán)境感知、定位與地圖構(gòu)建、行為決策與路徑規(guī)劃、運(yùn)逡逑動(dòng)控制四大部分ｍ，其中環(huán)境感知是實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛的基礎(chǔ)和前提。環(huán)境感知ｆ２］，主要逡逑是通過(guò)傳感器采集汽車行駛環(huán)境中的信息并進(jìn)行處理，為定位、行為決策及路徑規(guī)劃逡逑提供依據(jù)�？梢�(jiàn)，傳感器是自動(dòng)駕駛技術(shù)中不可或缺的重要環(huán)節(jié)，相當(dāng)于汽午的“眼逡逑睛”和“耳朵”。目前
【學(xué)位授予單位】：南京理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：U463.67

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 危海煙;;低速碰撞中的汽車?yán)走_(dá)抗沖擊性及性能保護(hù)研究[J];時(shí)代汽車;2019年08期

2 ;首屆汽車?yán)走_(dá)高端論壇通知(第一輪)[J];雷達(dá)學(xué)報(bào);2018年01期

3 陳裕權(quán);;英飛凌開(kāi)發(fā)遠(yuǎn)程和中程汽車?yán)走_(dá)[J];半導(dǎo)體信息;2008年02期

4 錢誠(chéng),張祖安,陳名文,霍修坤;防撞汽車?yán)走_(dá)的單片機(jī)控制[J];通信技術(shù)與發(fā)展;1994年04期

5 濮季行;汽車?yán)走_(dá)即將問(wèn)世[J];汽車技術(shù);1995年01期

6 ;汽車?yán)走_(dá)[J];汽車工藝與材料;1994年02期

7 ;汽車?yán)走_(dá)[J];輕型汽車技術(shù);1995年06期

8 Sefa Tanis;;化解汽車?yán)走_(dá)傳感器和擁擠的無(wú)線電頻譜之間的矛盾[J];中國(guó)電子商情(基礎(chǔ)電子);2018年10期

9 段倫永;趙德甫;桑光志;;77G汽車?yán)走_(dá)板電鍍可靠性研究及改善[J];印制電路信息;2019年05期

10 侯亞玲;;毫米波汽車?yán)走_(dá)微帶天線設(shè)計(jì)[J];小型內(nèi)燃機(jī)與車輛技術(shù);2018年04期

相關(guān)會(huì)議論文 前2條

1 李兆龍;孫忠良;;毫米波汽車?yán)走_(dá)研究新進(jìn)展[A];2001年全國(guó)微波毫米波會(huì)議論文集[C];2001年

2 常玉林;焦永昌;張立;陳官韜;;一種應(yīng)用于汽車防撞雷達(dá)的K波段圓極化微帶陣列天線[A];2017年全國(guó)微波毫米波會(huì)議論文集（上冊(cè)）[C];2017年

相關(guān)重要報(bào)紙文章 前9條

1 記者 錢童心 陳慧;汽車?yán)走_(dá)芯片商機(jī)巨大 中國(guó)還需三五年迎來(lái)爆發(fā)期[N];第一財(cái)經(jīng)日?qǐng)?bào);2019年

2 本報(bào)記者 沈湫莎;“超越摩爾”，加快成果轉(zhuǎn)化[N];文匯報(bào);2016年

3 本報(bào)記者 黃海華;“超越摩爾”8寸研發(fā)中試線將投運(yùn)[N];解放日?qǐng)?bào);2017年

4 記者 周瀾源;國(guó)內(nèi)首款毫米波汽車?yán)走_(dá)相城造[N];蘇州日?qǐng)?bào);2016年

5 本報(bào)記者 黃光紅;大數(shù)據(jù)智能化簽約項(xiàng)目點(diǎn)擊[N];重慶日?qǐng)?bào);2019年

6 本報(bào)記者 曲靜;以更加開(kāi)放的姿態(tài)聯(lián)通世界[N];黑龍江日?qǐng)?bào);2018年

7 本報(bào)記者 林婧;車聯(lián)網(wǎng)：改變汽車DNA的力量[N];人民郵電;2010年

8 馬璐亞 記者　欒哲;質(zhì)量提高 效益增長(zhǎng)[N];吉林日?qǐng)?bào);2006年

9 付靜 申萌;托瑪仕新能源為“希望家園工程”保駕護(hù)航[N];中華建筑報(bào);2016年

相關(guān)博士學(xué)位論文 前1條

1 王元愷;調(diào)頻序列汽車?yán)走_(dá)信號(hào)處理方法研究[D];南京理工大學(xué);2018年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前8條

1 孫長(zhǎng)榮;基于機(jī)器視覺(jué)的汽車?yán)走_(dá)支架裝配質(zhì)量檢測(cè)系統(tǒng)研發(fā)及關(guān)鍵技術(shù)研究[D];江蘇科技大學(xué);2018年

2 謝壽峰;基于專利分析的技術(shù)演變與預(yù)測(cè)研究[D];南京理工大學(xué);2014年

3 朱

本文編號(hào)：2672575