【雷达】FMCW雷达多运动目标检测附Matlab代码

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。

🍎 往期回顾关注个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。

🔥 内容介绍

在智能交通、安防监控、自动驾驶等领域，对多运动目标的实时、精准检测是保障系统可靠运行的核心需求。调频连续波（FMCW）雷达凭借成本低、抗干扰能力强、可同时测量目标距离与速度等优势，成为多运动目标检测的主流技术方案。然而，面对目标数量未知、运动状态复杂（如高速、低速、变加速）、杂波干扰严重等场景，FMCW 雷达的多目标检测仍面临诸多技术挑战。

FMCW 雷达基本原理

多运动目标检测的核心挑战

多运动目标检测关键技术

1. 距离 - 速度二维谱估计

通过快速傅里叶变换（FFT） 对差频信号进行二维频谱分析，是提取目标距离与速度信息的基础。具体流程为：

• 对每个调频周期内的差频信号进行距离 FFT，得到距离维频谱，峰值位置对应目标距离。

• 对多个周期的距离 FFT 结果在慢时间维度上进行多普勒 FFT，得到速度维频谱，峰值位置对应目标速度。

二维谱上的峰值点即为目标的距离 - 速度联合信息。为提升频谱分辨率，可采用超分辨率算法（如 MUSIC、ESPRIT），解决近距离或近速度目标的混叠问题。

2. 杂波抑制技术

• 静态杂波消除：利用杂波在多普勒频谱上的零频特性（静态目标速度为 0），通过高通滤波或自适应阈值剔除零频附近的杂波分量。

• 自适应杂波抑制：基于恒虚警率（CFAR）检测算法（如 CA-CFAR、GO-CFAR），根据局部区域的噪声水平动态调整检测阈值，在杂波环境中保持稳定的虚警率。

性能优化与应用场景

性能优化方向

• 波形设计：采用非线性调频或跳频信号，提升抗干扰能力和距离分辨率。

• 硬件升级：增加发射 / 接收通道数，通过MIMO 雷达技术扩展虚拟孔径，提升角度测量精度，实现目标三维定位（距离、速度、角度）。

• 算法加速：结合FPGA/ASIC硬件加速或深度学习（如基于 CNN 的目标检测网络），提升实时处理能力，满足高帧率检测需求。

典型应用场景

• 自动驾驶：检测前方车辆、行人、骑行者等目标，提供距离、速度、方位信息，支持紧急制动、车道保持等功能。

• 智能交通监控：在高速公路或城市路口，实现多车辆速度测量、流量统计、违章抓拍（如超速、闯红灯）。

• 安防雷达：在机场、港口等敏感区域，对入侵人员、车辆进行远距离探测与跟踪，不受光照、天气影响。

结论与展望

FMCW 雷达多运动目标检测技术通过二维谱估计、杂波抑制、速度解模糊和多目标跟踪的协同作用，可有效应对复杂场景下的目标检测需求。未来发展方向包括：基于压缩感知的低采样率信号处理，降低数据量；融合视觉、激光雷达等多传感器数据，提升恶劣环境下的检测鲁棒性；结合边缘计算实现雷达终端的实时智能决策，推动 FMCW 雷达在更广泛领域的应用。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 阎世梁,王银玲,王敏,等.基于毫米波雷达的生命体征信号检测实验教学设计[J].实验室研究与探索, 2024, 43(5):122-128.

[2] 王玲玲.60GHz MIMO FMCW雷达目标定位的设计与实现[D].南京信息工程大学,2022.

[3] 朱皓.FMCW雷达近程目标检测方法研究[D].桂林电子科技大学,2023.

📣 部分代码

🎈 部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除

 👇 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料 

🏆团队擅长辅导定制多种科研领域MATLAB仿真，助力科研梦：

🌈 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位

🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌈图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌈 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻

🌈 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划

🌈 通信方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配

🌈 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测

🌈电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电

🌈 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

🌈 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别

🌈 车间调度

零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP

👇