汽车雷达全频目标识别算法与FPGA实现

发布时间：2018-01-31 17:40

本文关键词： 雷达汽车防撞全频离散傅里叶变换　出处：《现代电子技术》2017年23期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：提出一种用于汽车雷达防撞技术的全频目标识别(FSTR)算法,该方案采用24 GHz毫米波雷达,在FPGA平台上进行信号处理。通过python软件实现算法并进行仿真,仿真结果和FPGA实际运行的结果一致。该方案的雷达扫频信号为100 Hz的锯齿波,采样频率为480 kHz,离散傅里叶变换(DFT)点数为4 096点,每一帧数据的时间间隔为10 ms,满足车辆行驶实时性的要求。通过对道路行驶测得的数据比较,相比主流的恒虚警率(CFAR)算法,本算法抗干扰能力更强,精确度更高。
[Abstract]:A full frequency target recognition algorithm for automotive radar collision prevention is proposed. The scheme uses 24 GHz millimeter-wave radar. Signal processing is carried out on FPGA platform. The algorithm is realized by python software and simulated. The simulation results are in agreement with the actual operation results of FPGA. The radar sweep signal of this scheme is a sawtooth wave of 100Hz and the sampling frequency is 480 kHz. The number of discrete Fourier transform (DFT) is 4 096 points, and the time interval of each frame data is 10 Ms, which meets the requirement of real time driving of vehicle. Compared with the mainstream CFAR algorithm, this algorithm has stronger anti-jamming ability and higher accuracy.
【作者单位】：上海大学微电子研究与开发中心;
【分类号】：U463.67;U495
【正文快照】： 0引言经济的发展提高了人们的生活质量。随着汽车数量的增多,交通事故的数量也增加了。根据美国各州公路工作者协会资料显示,司机从感知、判断到制动产生效果需要[1]3 s,当前大部分科研工作者把精力放在减少司机感知的时间上。主流的汽车防撞预警技术以图像识别和红外等为主[2

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