基于AWR1642的汽车防撞雷达设计

防撞雷达在智能汽车的环境识别中具有不可替代的作用,介绍了一种基于AWR1642的汽车防撞雷达设计,通过对4通道接收机接收到的回波信号,在时域上使用FFT算法对障碍物进行距离探测,空域上使用DBF算法进行方位探测,从而得到障碍物的距离和方位信息.根据AWR1642传感器提供的技术参数提出了本系统的主要技术指标,并加以论证.仿真实验结果表明,该系统能满足测距、测角的精度要求.

AWR1642雷达传感器的移动车辆测速测距设计

为了检测电动自行车是否超速,本文设计了一种移动电动自行车测速测距系统。该设计采用77 GHz毫米波雷达,在AWR1642采集到回波信号后,在时域上进行FFT,通过计算其相位的变化、CFAR处理、峰值聚集、多普勒补偿等后,得出车辆的距离、速度和行驶角度,并用CAN总线传送数据到上位机,车辆的运动可以在MATLAB的界面进行实时显示。将验证系统固定在公路边的平台上,对普通家用电动自行车进行测量测试结果表明,该系统可以准确测出电动自行车的距离、速度等信息。

一种改进的自适应恒虚警检测器

为了解决传统自适应恒虚警检测器在多目标环境下检测性能下降的问题,对传统基于指数变换的恒虚警检测器(VI-CFAR)的选择策略进行改进,提出了一种改进的自适应恒虚警检测器-VIHCES-CFAR。在杂波边缘环境下和多目标干扰环境下分别选择非均匀杂波估计恒虚警检测器(HCE-CFAR)和交互式恒虚警检测器(S-CFAR)进行处理,提高了多目标环境下的目标检测能力,有效避免了目标遮蔽的问题。实验结果表明,在检测概率为0.5的条件下VIHCES-CFAR的信噪比相对于SVI-CFAR低0.05 dB,在多目标环境下检测概率为99.78%,在杂波边缘环境下检测概率控制在10左右,具有稳定的抗干扰能力和良好的虚警控制能力。并通过实测数据验证了VIHCES-CFAR检测器在解决目标遮蔽问题上的有效性。

毫米波雷达点云的高速公路隧道车辆跟踪

针对高速公路隧道车辆跟踪问题,提出一种基于毫米波雷达的低成本解决方案。首先,通过毫米波雷达获取场景目标点云信息,根据每一帧内点云位置、速度以及峰值特点,滤除静态目标与杂波;其次,采用取重心的方法对点云进行匹配,实现感兴趣的车辆目标信息的提取;最后通过相邻帧的时间差预测目标点云下一位置,从而实现不同帧间目标数据匹配跟踪,并与实际场景视频比较。实验结果表明,该算法能够有效解决虚警、漏警问题,提高了单一毫米波雷达传感器测量准确性,实现对车辆目标的跟踪,在跟踪位置上与真实位置非常接近。