车载雷达系统目标参数估计和跟踪算法研究
发布时间：2021-08-27 14:26
在高级辅助驾驶、智能驾驶快速发展的今天,车载毫米波雷达凭借其全天时全天候的优势,成为最具潜力的传感器之一,受到了国内外汽车厂商和研究机构的重点关注。虽然雷达信号处理技术在军工领域已经相对成熟,但不同的作用场景、受限的产品成本,使得研发出一款高性能高可靠的车载毫米波雷达面临着不小的挑战。为此,本文面向实际需求,立足工程实现,对车载毫米波雷达目标参数估计和目标跟踪算法展开深入研究,具有重要的理论意义和实用价值。首先,从LFMCW信号模型出发,依次研究了测距、测速和测角原理。对于均匀线阵的测角问题,分别讨论了相位干涉法、数字波束形成和Capon算法,并针对车载雷达空域采样数据量小的问题,使用空间平滑技术改进了Capon算法。对于测速问题,尤其是速度模糊问题,提出了基于相位干涉技术的速度解模糊方法,并给出两种具体实现方法,分析验证了算法性能。其次,讨论了目标跟踪相关理论,包括跟踪波门、数据关联和跟踪滤波等。数据关联作为目标跟踪的核心环节之一,是重点也是难点问题,本文在分析邻域类和概率类数据关联算法的基础上,结合实际量测的特点,从减少量测进入波门的角度,提出了基于多普勒约束的近邻数据关联方法,有...
【文章来源】：东南大学江苏省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：85 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
013-2017年汽车交通事故发生数及死亡人数（图片来源：国家统计局）
东南大学硕士学位论文14况下，使得噪声以及来自非信源方向上的任何干扰所贡献的功率最小，其目标函数为：20min[|()|]min:()1HSHEykwRwstwa（2.23）其中，w为权矢量，0a()为导向矢量，0为信源期望方向角，SR为信号协方差矩阵，约束条件0()1Hwa保证了信源方向上的信号功率不变。式（2.23）是一个典型的约束最优化问题，可以利用拉格朗日乘子，将其转化为对偶问题来求解，可求得最优解w为：100100()()()SHSRawaRa（2.24）将0w代入目标函数，则利用Capon算法得到的信源方向上的信号功率为：01001()()()CaponHSPaRa（2.25）同样地，在实际应用中，由于信源角度未知，则可对式（2.25）进行谱峰搜索来求取目标角度。虽然Capon算法能获得超越瑞利波束宽度的角度分辨率，但观察式（2.25）可知其估计性能依赖于协方差矩阵估计的准确性，若协方差矩阵估计不准，则会严重地降低算法性能，甚至无法工作。而在车载雷达应用中，出于实时性的考虑，可利用的数据十分有限，通常只有一帧数据（单快拍），此时经典的Capon算法由于协方差矩阵奇异而无法工作；另外车载雷达的阵列天线数也非常稀缺，无论SIMO还是MIMO雷达，接收天线通常都只有3-4根，这些都为协方差矩阵的估计带来了非常大的挑战。协方差矩阵估计不准除了由于数据量小外，还有一个原因在于信源与噪声或信源之间存在较强的相干性，导致估计出的协方差矩阵奇异，因此还需要解相干处理。针对上述问题，可以利用空间平滑技术来改进Capon算法[50]，以提高协方差矩阵估计的准确性。具体地，可以对数据进行分组，将原阵列划分为一组相互交错的子阵，每个子阵中的阵元信号构成一组数据，以前向空间平滑技术为例，其?
阉骼椿袢∧勘杲嵌取?2.2.3.4算法仿真与分析仿真实验1：Capon改进算法仿真实验条件：单快拍，双向空间平滑，d为0.5λ，阵元数M为12（波束宽度为8.5°），子阵阵元数m为8，目标角度分别为10°和15°，目标信号幅度均为10V，扫描点数为36（扫描精度2.5°，扫描区间[-45°,45°]），信噪比20dB。图2-4为Capon改进算法仿真结果，其中a图为常规波束形成方向图，发现只存在一个谱峰，无法分辨两个目标；b图为Capon改进算法方向图，在10°和15°处有两个明显的谱峰，可见Capon改进算法即使在单快拍数据下也能实现角度超分辨。图2-4Capon改进算法仿真
【参考文献】：
期刊论文
[1]一种基于宽带雷达回波的航迹起始方法[J]. 金元华,叶春茂,陈映,鲁耀兵. 系统工程与电子技术. 2019(01)
[2]基于空间平滑的单快拍波达方向估计算法[J]. 刘晓娣,周新力,肖金光. 探测与控制学报. 2015(06)
[3]LFMCW雷达高速目标速度解模糊新方法[J]. 刘贤明,谢恺,吴学伍. 现代电子技术. 2012(07)
[4]一种基于模糊推理的JPDAF新方法[J]. 李良群,谢维信. 信号处理. 2011(09)
[5]基于最大熵模糊聚类的快速数据关联算法[J]. 李良群,姬红兵. 西安电子科技大学学报. 2006(02)
[6]二维FFT算法在LFMCW雷达信号处理中的应用及其性能分析[J]. 王月鹏,赵国庆. 电子科技. 2005(05)
[7]论航迹起始方法[J]. 董志荣. 情报指挥控制系统与仿真技术. 1999(02)
硕士论文
[1]基于Kalman滤波的雷达目标跟踪算法研究[D]. 杨少科.兰州大学 2017
[2]基于数据关联算法的汽车主动防撞预警系统多目标跟踪研究[D]. 李秋燕.吉林大学 2015
[3]雷达测角方法研究[D]. 刘亮.西安电子科技大学 2013
[4]基于FCM的雷达多目标航迹相关[D]. 丁钱龙.大连海事大学 2010
本文编号：3366519
【文章来源】：东南大学江苏省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：85 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
013-2017年汽车交通事故发生数及死亡人数（图片来源：国家统计局）
东南大学硕士学位论文14况下，使得噪声以及来自非信源方向上的任何干扰所贡献的功率最小，其目标函数为：20min[|()|]min:()1HSHEykwRwstwa（2.23）其中，w为权矢量，0a()为导向矢量，0为信源期望方向角，SR为信号协方差矩阵，约束条件0()1Hwa保证了信源方向上的信号功率不变。式（2.23）是一个典型的约束最优化问题，可以利用拉格朗日乘子，将其转化为对偶问题来求解，可求得最优解w为：100100()()()SHSRawaRa（2.24）将0w代入目标函数，则利用Capon算法得到的信源方向上的信号功率为：01001()()()CaponHSPaRa（2.25）同样地，在实际应用中，由于信源角度未知，则可对式（2.25）进行谱峰搜索来求取目标角度。虽然Capon算法能获得超越瑞利波束宽度的角度分辨率，但观察式（2.25）可知其估计性能依赖于协方差矩阵估计的准确性，若协方差矩阵估计不准，则会严重地降低算法性能，甚至无法工作。而在车载雷达应用中，出于实时性的考虑，可利用的数据十分有限，通常只有一帧数据（单快拍），此时经典的Capon算法由于协方差矩阵奇异而无法工作；另外车载雷达的阵列天线数也非常稀缺，无论SIMO还是MIMO雷达，接收天线通常都只有3-4根，这些都为协方差矩阵的估计带来了非常大的挑战。协方差矩阵估计不准除了由于数据量小外，还有一个原因在于信源与噪声或信源之间存在较强的相干性，导致估计出的协方差矩阵奇异，因此还需要解相干处理。针对上述问题，可以利用空间平滑技术来改进Capon算法[50]，以提高协方差矩阵估计的准确性。具体地，可以对数据进行分组，将原阵列划分为一组相互交错的子阵，每个子阵中的阵元信号构成一组数据，以前向空间平滑技术为例，其?
阉骼椿袢∧勘杲嵌取?2.2.3.4算法仿真与分析仿真实验1：Capon改进算法仿真实验条件：单快拍，双向空间平滑，d为0.5λ，阵元数M为12（波束宽度为8.5°），子阵阵元数m为8，目标角度分别为10°和15°，目标信号幅度均为10V，扫描点数为36（扫描精度2.5°，扫描区间[-45°,45°]），信噪比20dB。图2-4为Capon改进算法仿真结果，其中a图为常规波束形成方向图，发现只存在一个谱峰，无法分辨两个目标；b图为Capon改进算法方向图，在10°和15°处有两个明显的谱峰，可见Capon改进算法即使在单快拍数据下也能实现角度超分辨。图2-4Capon改进算法仿真
【参考文献】：
期刊论文
[1]一种基于宽带雷达回波的航迹起始方法[J]. 金元华,叶春茂,陈映,鲁耀兵. 系统工程与电子技术. 2019(01)
[2]基于空间平滑的单快拍波达方向估计算法[J]. 刘晓娣,周新力,肖金光. 探测与控制学报. 2015(06)
[3]LFMCW雷达高速目标速度解模糊新方法[J]. 刘贤明,谢恺,吴学伍. 现代电子技术. 2012(07)
[4]一种基于模糊推理的JPDAF新方法[J]. 李良群,谢维信. 信号处理. 2011(09)
[5]基于最大熵模糊聚类的快速数据关联算法[J]. 李良群,姬红兵. 西安电子科技大学学报. 2006(02)
[6]二维FFT算法在LFMCW雷达信号处理中的应用及其性能分析[J]. 王月鹏,赵国庆. 电子科技. 2005(05)
[7]论航迹起始方法[J]. 董志荣. 情报指挥控制系统与仿真技术. 1999(02)
硕士论文
[1]基于Kalman滤波的雷达目标跟踪算法研究[D]. 杨少科.兰州大学 2017
[2]基于数据关联算法的汽车主动防撞预警系统多目标跟踪研究[D]. 李秋燕.吉林大学 2015
[3]雷达测角方法研究[D]. 刘亮.西安电子科技大学 2013
[4]基于FCM的雷达多目标航迹相关[D]. 丁钱龙.大连海事大学 2010
本文编号：3366519
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