关键词：
毫米波雷达
卡尔曼滤波
多目标模型
机动参数
摘要：
本文研究了基于车载毫米波雷达的主动防撞预警系统的雷达信号算法问题,首先分析了雷达的相关原理,通过使用匹配滤波器理论、雷达模糊函数和频谱分析,对雷达波形进行了分析。其次,在后续章节中,对雷达波形,混频器,低通滤波器等雷达重要组成部件及雷达目标,进行建模。并最终设计了对应的GUI界面,方便调整参数,进行仿真设计。
本文的研究对象是目标信息获取算法,并且主要针对目标的距离信息进行分析。在算法设计中,应用了傅里叶快速变化算法和Kalman滤波算法,并针对不同的车辆行驶工况应用了不同的目标模型。通过设计机动参数,对目标车辆进行分类,使用不同的模型并行处理。最终,通过仿真得出结论:通过使用不同的目标模型,可以得到在不同工况下各自相对精确的估计值。本文将车辆的行驶行为分类为高机动性和低机动性。其中,前者对应于城市工况,后者对应于高速公路工况,并应用了CV模型和Singer模型。通过比较不同仿真实验结果的标准差,得出结论:通过机动参数的分类,当不同的模型应用于对应行驶工况时,其估计误差要小于将其使用于不对应行驶工况。
在对相对速度的计算中,本文没有使用传统的多普勒频移方法测量,而是通过距离信息的变化率,进行回归分析得到目标的速度。经过仿真分析,得出结论:这种算法相对简单,且满足了对速度的测量精度要求。
综上所述,本文得到了一种优化的多模型估计算法,解决了单一目标模型不能适应车辆复杂行驶环境的问题,同时,通过回归分析的方法,解决了依靠距离变化率的方法获得速度信息的问题。
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