45、汽车雷达FMCW干扰模拟及相关技术解析

汽车雷达FMCW干扰模拟及相关技术解析

1. 引言

随着汽车场景中配备多个雷达的车辆数量不断增加，雷达干扰检测和缓解对于汽车雷达变得至关重要。干扰会以多种方式影响雷达系统的功能，例如增加CFAR检测算法的噪声水平，降低检测概率。信号与干扰和噪声比（SINR）取决于两个雷达之间的距离和角度，以及天线增益、天线发射功率、带宽、中心频率和啁啾持续时间等雷达参数。低SINR会导致低雷达散射截面积（RCS）目标的漏检，在某些区域形成盲区。此外，雷达干扰的另一个挑战是幽灵目标，即雷达检测到实际上并不存在的物体。当受害雷达和干扰雷达具有相似的波形时，就可能发生这种情况。受害雷达可以通过逐帧更改波形定时参数来降低幽灵目标引起的误报概率，也可以通过跟踪算法来缓解误报概率。

2. 定义雷达波形

2.1 受害FMCW雷达波形

受害雷达使用FMCW波形，这是汽车应用中常见的波形，因为它可以通过计算效率高的FFT操作实现距离和多普勒估计。以下是配置受害雷达的代码：

rng(2017);             % Set random number generator for repeatable results
fc = 77e9;             % Center frequency (Hz)
c = physconst('LightSpeed');             % Speed of light (m/s)
lambda = freq2wavelen(fc,c);             % Wavelength (m)
rangeMax = 150;        % M