【FMCW雷达】基于matlab检测和减轻FMCW雷达中的干扰-优快云博客

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🔥 内容介绍

调频连续波（Frequency-Modulated Continuous Wave, FMCW）雷达凭借 “距离分辨率高、无距离模糊、峰值功率低、抗截获能力强” 等优势，广泛应用于自动驾驶（ADAS）、工业测距、安防监控、无人机避障等领域。其核心工作原理是通过发射线性调频（Linear Frequency Modulation, LFM）信号，与接收的目标回波信号进行混频，得到包含目标距离与速度信息的拍频信号（Beat Signal），再通过信号处理提取目标参数。

然而，FMCW 雷达在复杂电磁环境中易受干扰影响 —— 当多个雷达（如同一区域的车载雷达、工业雷达）工作在相同或邻近频段，或存在其他电磁辐射源（如通信基站、微波炉）时，干扰信号会与目标回波叠加，导致拍频信号失真，出现 “虚假目标”（误检测）、“目标丢失”（漏检测）或 “参数估计偏差”（距离 / 速度计算错误）等问题。例如，自动驾驶场景中，相邻车辆的 FMCW 雷达干扰可能导致本车雷达误判前方障碍物距离，引发安全风险。

因此，研究 FMCW 雷达的 “干扰检测”（识别是否存在干扰及干扰类型）与 “干扰减轻”（抑制干扰信号，恢复目标回波）技术，对提升 FMCW 雷达在复杂电磁环境中的可靠性与鲁棒性具有重要工程意义。

本文提出了基于恒虚警率（Constant False Alarm Rate, CFAR）检测器的调频连续波（Frequency Modulated Continuous Wave, FMCW）雷达干扰减轻方法。

所提方法利用了以下特性：在经过解调频（dechirping）与低通滤波操作后，FMCW 雷达目标的拍频信号由指数正弦分量构成，而干扰在一个扫描周期内则表现为短调频波（short chirp waves）。在时频（t-

）域中，通过沿每个频率单元（frequency bin）部署一维（1-D）CFAR 检测器，可实现对干扰频谱的检测；随后，将检测得到的图谱膨胀（dilated）为掩码，用于干扰抑制。

该方法适用于存在多干扰的场景。与现有方法相比，所提方法降低了有用信号的功率损耗，且计算效率极高。通过数值仿真与实验结果，验证了其干扰减轻性能。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

flag_plot = 0; % boolean flag that turns on/off the figure plotting:

% flag_plot=1, plot figure;

% flag_plot=0, do not plot.

Ftsz = 12;

fig_dir = './figs/';

%% FMCW radar

ii = sqrt(-1);

c = 3e8;

f_c = 77e9; %3e9; % center frequency 3GHz

T_sw = 100e-6;%500e-6; % Sweep time 200 us

BW = 600e6;%40e6;

Num = 1;

sweep_slope = -BW/T_sw;

R_max = 250;%8e3;

tau_max = 2*R_max/c;

fb_max = abs(sweep_slope*tau_max);

BW_I = BW;

T_sw_I = T_sw/Num;

sweep_slope_I = BW_I/T_sw_I;

sweep_slope_I = sweep_slope;

f_s = 40e6; % Sampling frequency

Npoint = f_s*T_sw;

Npoint_I = f_s*T_sw_I;

P_tx = 1; % Transmit Power 1 Watt

W_len = 256;

Win_len = hamming(W_len,'periodic');

hop = 4;

noverlap = W_len-hop;

mul_factor_fft = 1;

% SNR = inf; % dB

SNR = 5; %15

🔗 参考文献

[1] Wang J .CFAR-Based Interference Mitigation for FMCW Automotive Radar Systems[J].Intelligent Transportation Systems, IEEE Trans. on (T-ITS), 2022, 23(8):10.DOI:10.1109/TITS.2021.3111514.