【雷达】调频连续波雷达多运动目标检测附Matlab代码_调频连续波常见静目标消除方法-优快云博客

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🔥 内容介绍

本研究针对调频连续波（FMCW）雷达在多运动目标检测场景下的复杂挑战，提出引入遗传算法进行优化改进。深入剖析 FMCW 雷达基础原理，揭示多目标检测中的关键难点，如目标回波信号的相互干扰、复杂背景杂波影响等。详细设计将遗传算法应用于多目标检测的具体流程，包括对目标回波信号特征的编码、基于适应度函数评估检测效果以引导搜索方向、实施选择、交叉和变异等遗传操作以优化检测结果。通过仿真实验对比分析，验证了所提方法在提升检测精度、减少误检和漏检率方面的显著优势，为 FMCW 雷达多运动目标检测技术发展提供了新的思路与有效方案。

一、引言

1.1 研究背景

在现代雷达技术体系中，调频连续波雷达凭借其高精度测距、测速能力，以及结构简单、成本低廉等突出优势，在众多领域得到广泛应用。无论是在智能交通系统中对车辆的精准监测，还是在安防监控场景下对入侵目标的及时察觉，亦或是在无人机避障导航等新兴应用中，FMCW 雷达都发挥着至关重要的作用。然而，随着应用场景的日益复杂，多运动目标同时出现在雷达探测范围内的情况愈发常见，这给 FMCW 雷达的目标检测带来了严峻挑战。多目标环境下，不同目标的回波信号相互交织，容易产生混叠现象，加之复杂多变的背景杂波干扰，使得准确识别和分离各个目标变得极为困难，传统的检测方法往往难以满足高精度、高可靠性的检测需求。因此，开展针对 FMCW 雷达多运动目标检测的优化研究具有重要的现实意义和迫切性。

1.2 研究目的

本研究旨在深入探索遗传算法在 FMCW 雷达多运动目标检测中的应用潜力，通过构建基于遗传算法的检测模型，有效解决多目标检测过程中的信号干扰、杂波影响等问题，提高检测精度和效率，降低误检和漏检概率，为 FMCW 雷达在复杂多目标场景下的可靠应用提供理论支撑和技术实现方案。

1.3 国内外研究现状

国外在 FMCW 雷达多目标检测技术研究方面起步较早，取得了一系列重要成果。部分研究团队致力于改进信号处理算法，如采用多输入多输出（MIMO）技术与 FMCW 雷达相结合，通过增加信号维度来提升对多目标的分辨能力，但该方法对硬件设备要求较高，成本大幅增加。还有团队利用深度学习算法对雷达回波数据进行处理，实现多目标检测，但深度学习模型的训练需要大量标注数据，且存在模型复杂、计算量大等问题。国内研究近年来也取得了显著进展，一些学者通过优化传统的恒虚警率（CFAR）检测算法，提高了在复杂杂波环境下的多目标检测性能，但在应对强干扰和密集目标场景时仍有不足。总体而言，目前针对 FMCW 雷达多运动目标检测的研究仍在不断探索和完善，遗传算法在该领域的应用研究相对较少，具有较大的研究空间和发展潜力。

二、调频连续波雷达基础原理及多目标检测难点

2.2 多目标检测难点

在多运动目标场景下，多个目标的回波信号同时到达雷达接收端，相互之间产生干扰。由于不同目标的距离、速度各异，其对应的差频信号频率范围相互重叠，导致在频率域中难以准确分辨各个目标的信号，容易出现目标误判和漏判现象。此外，实际应用环境中存在大量背景杂波，如地物杂波、气象杂波等，这些杂波信号与目标回波信号混合在一起，进一步增加了目标检测的难度。传统的基于门限检测的方法在复杂杂波背景下，难以自适应地调整门限以准确区分目标和杂波，从而导致检测性能下降。而且，当多个目标处于近距离、高速度差的极端情况时，信号的多普勒展宽和距离徙动效应更为明显，使得目标检测和参数估计变得更加复杂，现有的检测算法往往难以有效应对。