摘要
伴随着新一轮的技术革命和产业革命，高级辅助驾驶系统（Advanced driver assistance system，ADAS）作为一种极为重要的主动安全技术，极大提高了人们出行的安全指数，保障了生命和财产安全，成为近年来汽车产业的研究热点与产业趋势。毫米波雷达凭借其体积小、成本低以及不易受恶劣环境因素影响等特性，被视为ADAS系统感知层的核心传感器之一，并成为车载雷达应用的主流。车载毫米波雷达对于周遭环境感知与目标车辆检测的性能表现很大程度上依赖于雷达信号处理算法的性能，车载毫米波雷达信号处理方案受限于有限的硬件规模和成本考量，面临着两方面的主要问题：一方面，车载毫米波雷达在中远距面临回波信噪比水平严重恶化导致参数估计算法方案失效的情况；另一方面，实现在短距范围的高精度检测与参数估计通常会带来庞大的计算量和内存占用量，对系统的算力提出了很高的要求，同时很难满足实时性的场景需要。为了以更低的复杂度实现更加鲁棒且精确的目标检测与参数估计，本论文对其中的一些关键技术进行了如下的研究：首先，研究了车载毫米波雷达系统中的距离信息测量方案。针对现有的基于峰值频率估计的距离信息测量方案所存在的峰值频率估计不准确的问题，提出了复调制选带频谱分析的方法对差拍信号峰值频率附近的频谱进行局部细化，并利用Jacobsen算法来减少跨骑损失，提高峰值频率估计精度；针对现有的基于峰值频率估计的距离信息测量方案所存在的忽略距离-速度耦合以及快时间-慢时间维耦合的问题，提出了简易频域插值校正方案去除快时间-慢时间维耦合，以及距离-多普勒联合处理方案来去除距离-速度耦合，获得更高精度的距离信息测量。其次，研究了车载毫米波雷达系统中的角度信息测量方案。针对现有的基于多重信号分类（Multiple signal classification, MUSIC）角度测量方案在大阵列情况下，系统内存占用高、计算度复杂度高的缺陷、提出了采用波束域MUSIC作为算法框架并且对波束形成矩阵进行针对性优化设计；针对现有的MUSIC角度测量方案在单快拍、低信噪比等恶劣情况下目标回波相干性增强、接收信号样本协方差矩阵估计不准确的问题，提出了一种全新设计的波束空间MUSIC估计子，其不仅利用了噪声子空间和阵列流型矢量之间的正交性，还充分挖掘了回波信号中包含的目标功率信息，同时在波束域中引入了阵列平滑和Toeplitz结构恢复的联合处理方法，可显著改善车载毫米波雷达系统的角度估计性能表现。最后，研究了基于TI-AWR1243P芯片的77 GHz多片级联车载毫米波雷达系统实现。针对多芯片级联所提供的更可观的天线阵列资源，设计了一个采用虚拟阵列技术的天线排布，很好的平衡了功率负担和系统性能；针对目前车载毫米波雷达系统中帧结构设计结构复杂、层次不清晰、功能指标无明确对应的情况，设计了一个多层次、双模式工作、复杂度较低的帧结构，简洁明晰易于实际系统实施；针对实际情况中存在天线相位误差的问题，提出了一种天线自校正方案；针对远距回波信号信噪比水平下降带来的原有速度解模糊方案失效的问题，提出了多天线同时发送的解速度模糊改进算法，并且对基于TI-AWR1243P的多片级联车载毫米波雷达系统进行了一定的实际测量和数据分析，证明了其可行性。
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