基于MIMO的汽车毫米波雷达信号体制及超分辨测角研究

发布时间：2021-03-21 09:48

　　近年来汽车越来越成为人们生活的一部分。但是汽车使用的增多也带来了一个严重的问题,那就是交通事故。而70%⁹0%的交通事故是人为因素导致的,其中大部分都是注意力不集中或者反应时间不够。于是,雷达就作为一个重要的辅助工具应用在了汽车驾驶中。而且随着智能交通系统的飞速发展,雷达系统也作为其中必不可少的一部分被应用于汽车自动辅助驾驶系统中。汽车行驶过程中可能会碰到恶劣天气比如雨雪雾霾强光等。这种情况下汽车的摄像头激光雷达等就不能正常工作了。而毫米波（millimeter-waves,MMW）雷达由于其辐射传输特性可以在任何天气下工作,很好的弥补了其他传感器的不足。MMW雷达传感器件的一个显著优势就在于其体积小,重量轻。所以汽车MMW雷达的研究也变得愈来愈受研究者的关注。对于汽车MMW雷达来说,衡量其性能好坏的一个重要指标就是角分辨率。如果角分辨率不够,汽车毫米波雷达可能无法区分远处间隔较近的目标,比如前面的车辆和对面的来车或者前方行人,这对汽车毫米波雷达来说是十分致命的,再加上高角分辨率对于雷达成像十分重要,所以如何提高汽车雷达的角分辨率就成了一个迫切需要解决的问题。要提... 

【文章来源】：电子科技大学四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：84 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

几种子空间类超分辨算法DOA估计结果

电子科技大学硕士学位论文44间隔大于6°时即可正确区分，而传统FFT测角即使是大于10°仍然无法对目标正确区分。当目标位于[0°，7°]时，此时两种算法都有较大概率区分两个目标，此时对两个目标的估计方差如图4-11所示。图4-11目标位于[0°，7°]时IAA-APES算法对目标的估计方差由图4-11可以看出，只有当信噪比大于20dB时，传统FFT测角才可以对两个目标进行较为准确的估计，而IAA-APES算法只需要信噪比大于15dB。当信噪比为0dB，阵元个数12个，而将快拍数增加为3时：图4-12快拍数为3时IAA-APES算法对目标区分准确率由图4-12可以看出，FFT测角方法对间隔十度以内的两个目标无法进行准确区分。而IAA-APES算法以90%正确区分率为界限，具有较好的DOA估计性能。MUSIC算法需要目标角度间隔大概6.5°，而IAA-APES算法的角分辨率为4.5°。

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于数字阵列雷达导引头的角度超分辨估计算法研究[J]. 马宁,晁淑媛,马亮.  上海航天. 2016(01)
[2]MIMO雷达稀疏阵优化设计[J]. 张伟,何子述,李军.  系统工程与电子技术. 2013(02)
[3]基于压缩感知的高分辨DOA估计[J]. 贺亚鹏,李洪涛,王克让,朱晓华.  宇航学报. 2011(06)
[4]提高阵列天线DOA估计的改进MUSIC算法[J]. 袁峰,张捷.  计算机仿真. 2008(10)
[5]基于加权信号子空间投影的MUSIC改进算法[J]. 游鸿,黄建国,金勇,徐贵民.  系统工程与电子技术. 2008(05)
[6]非均匀线阵遗传优化方案的比较研究[J]. 陈忠宽,傅文斌,刘捷,周健.  武汉理工大学学报. 2003(09)
[7]实数遗传算法交叉策略的改进[J]. 陈小平,于盛林.  电子学报. 2003(01)
[8]基于遗传算法和模拟退火的不等间距稀布阵的设计[J]. 付云起,袁乃昌,毛钧杰.  电子与信息学报. 2001(07)
[9]模拟退火算法与遗传算法结合及多目标优化求解研究[J]. 胡静,李金龙,曹先彬.  计算机应用与软件. 2000(11)
[10]整体退火遗传算法在不等间距线天线阵的综合中的应用[J]. 韩明华,袁乃昌.  电子科学学刊. 1999(02)



本文编号：3092657