汽车防撞雷达多目标识别测量算法研究
张鉴,童睿,周道逵,杨文华,黄正峰,戚昊琛
合肥工业大学 电子科学与应用物理学院, 安徽 合肥 230009
A Multi-target Detecting Algorithm for Automobile Anti-collision Radars
ZHANG Jian,TONG Rui,ZHOU Dao-kui,YANG Wen-hua,HUANG Zheng-feng,QI Hao-chen
School of Electronics Science and Applied Physics, Hefei University of Technology, Hefei, Anhui 230009, China
摘要 针对目前汽车防撞系统中常用的调频连续波测距雷达对多目标识别的不足,基于频移键控雷达的联合作用,提出一种新型的测量方法,该算法采用一种类梯形调频波形,利用调制频率的周期性变化特征分别对单目标和多目标实现有效检测,使雷达不仅可测量单目标在不同运动状态下的距离和速度,同时也可识别多目标,并对其完成测距与测速。利用Matlab对所提出的算法进行了仿真与验证,表明该算法不仅能准确捕捉所探测目标,并且在测量中有着较高的精度,适用于毫米波汽车防撞雷达在行驶中的目标测量。
Abstract :In view of the shortage of multi-target detecting function in traditional FMCW range radars, a novel target detecting algorithm is developed, which is based on the combination of FSK radar. A similar trapezoid frequency modulated waveform is adopted to realize the effective detection of single and multiple targets. The radar working with this algorithm can not only detect the distance and velocity of single target, but also these parameters of multiple targets. The simulations and verifications are performed by MatLab software. The results show that the novel algorithm can catch the targets accurately, while the precision in measurement is satisfactory. This multi-target detecting algorithm will be applicative to millimeter wave anti-collision radars.
Key words :
metrology
automobile anti-collision radar
FMCW
FSK
multi-target detecting algorithm
收稿日期: 2015-08-06
发布日期: 2016-12-28
基金资助: 国家自然科学基金(61404042,61574052); 合肥工业大学实验室自制仪器设备项目(Z201518); 合肥工业大学课程规划设计研究项目(XJKC201413)
通讯作者:
戚昊琛为本文通讯作者。ammyqi@hfut.edu.cn
E-mail: ammyqi@hfut.edu.cn
作者简介 : 张鉴(1977-),男,浙江慈溪人,合肥工业大学副教授,主要从事MEMS与传感系统设计研究。zhangjian@hfut.edu.cn
引用本文:
张鉴,童睿,周道逵,杨文华,黄正峰,戚昊琛. 汽车防撞雷达多目标识别测量算法研究[J]. 计量学报, 2017, 38(1): 106-111.
ZHANG Jian,TONG Rui,ZHOU Dao-kui,YANG Wen-hua,HUANG Zheng-feng,QI Hao-chen. A Multi-target Detecting Algorithm for Automobile Anti-collision Radars. Acta Metrologica Sinica, 2017, 38(1): 106-111.
链接本文:
http://jlxb.china-csm.org:81/Jwk_jlxb/CN/10.3969/j.issn.1000-1158.2017.01.23 或 http://jlxb.china-csm.org:81/Jwk_jlxb/CN/Y2017/V38/I1/106
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