【雷达】FMCW雷达多运动目标检测附Matlab代码

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🔥 内容介绍

调频连续波（FMCW）雷达因其结构简单、成本低、非接触式测量等优点，在自动驾驶、智能交通、安防监控等领域得到了广泛应用。尤其在多运动目标检测方面，FMCW雷达展现出独特的优势。本文将深入探讨FMCW雷达在多运动目标检测中的原理、挑战以及解决方案。

FMCW雷达基本原理

FMCW雷达通过发射频率随时间线性变化的连续波信号，并接收目标反射的回波。通过比较发射信号与接收信号的频率差（拍频），可以计算出目标距离。当目标存在径向运动时，会引入多普勒频移，该频移与目标的速度成正比。FMCW雷达通常采用“距离-多普勒”二维FFT处理，将拍频信号转换为距离和速度信息，从而实现目标的检测和参数估计。

多运动目标检测的挑战

在多运动目标场景下，FMCW雷达的信号处理面临诸多挑战：

1. 距离-多普勒模糊

   ：当多个目标具有相似的距离或速度时，其在距离-多普勒图中可能重叠，导致难以区分。

2. 旁瓣干扰

   ：FFT处理会产生旁瓣，强目标的旁瓣可能掩盖弱目标的主瓣，造成漏检。

3. 低信噪比

   ：在复杂环境中，反射信号可能较弱，导致信噪比降低，影响检测性能。

4. 计算复杂度

   ：多目标场景下，需要处理大量数据，对实时性要求较高的应用来说，计算复杂度是一个瓶颈。

多运动目标检测的关键技术

为了克服上述挑战，研究人员提出了多种FMCW雷达多运动目标检测技术：

1. 波形设计：

   • 多斜率调频

     ：通过改变调频斜率，可以有效解耦距离和速度信息，消除距离-多普勒模糊。

   • MIMO雷达

     ：利用多个发射和接收天线，形成虚拟阵列，提高角度分辨率，从而区分空间上接近的目标。

2. 信号处理算法：

   • CFAR检测

     ：恒虚警率（CFAR）算法通过自适应门限来检测目标，有效抑制背景噪声和杂波。

   • 聚类算法

     ：DBSCAN、K-means等聚类算法可以将距离-多普勒图中的点迹聚类成不同的目标，从而实现多目标分离。

   • 目标跟踪算法

     ：卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波、粒子滤波等跟踪算法可以根据目标的运动轨迹，预测目标位置和速度，实现多目标的连续跟踪。

   • 稀疏表示

     ：利用目标在距离-多普勒域的稀疏性，通过压缩感知等方法，可以在低信噪比条件下实现高分辨率的目标检测。

   • 深度学习

     ：近年来，深度学习在目标检测和跟踪领域取得了显著进展。将深度学习引入FMCW雷达信号处理，可以实现端到端的检测和分类，提高鲁棒性。

3. 数据融合：

   • 多传感器融合

     ：将FMCW雷达与其他传感器（如摄像头、激光雷达）进行融合，可以互补各自的优势，提高多目标检测的准确性和可靠性。

应用前景

FMCW雷达在多运动目标检测方面的研究成果，极大地拓展了其应用范围：

• 自动驾驶

  ：实现对前方车辆、行人、骑行者等多目标的实时检测和跟踪，为自动驾驶提供关键感知信息。

• 智能交通

  ：监测道路交通流量、车速，识别交通拥堵和异常事件，提高交通管理效率。

• 安防监控

  ：在复杂环境中（如雾、霾、夜晚）实现对入侵者的检测和跟踪，提高安防预警能力。

• 工业自动化

  ：在生产线上实现对工件的精确定位和计数，提高生产效率和质量。

结论

FMCW雷达在多运动目标检测领域展现出广阔的应用前景。通过不断创新波形设计、信号处理算法和数据融合技术，FMCW雷达将能够更好地应对复杂场景下的挑战，为各个领域的智能化发展提供强有力的支持。未来，随着人工智能和计算能力的不断提升，FMCW雷达多运动目标检测技术将朝着更高精度、更强鲁棒性和更低功耗的方向发展。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 徐超.雷达信号检测及参数估计算法设计与仿真[D].解放军信息工程大学[2025-11-17].DOI:CNKI:CDMD:2.1013.161380.

[2] 张浩然.车载毫米波雷达障碍物检测系统设计[D].山东大学,2019.

[3] HE Zhong-yang,何仲阳,MIAO Chen,等.基于SAR原理毫米波雷达FOD检测[C]//第十一届全国毫米波亚毫米波学术会议. 香港中医学会、教育研究基金会, 2017.

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