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汽车雷达全频目标识别算法与FPGA实现
作者：李瀚超 陈章进 姜鹏程
来源：《现代电子技术》2017年第23期
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。
关键词： 雷达； 汽车防撞； 全频； 离散傅里叶变换
中图分类号： TN911.72?34 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（2017）23?0171?04
Abstract： A full spectrum target recognition （FSTR） algorithm used for collision avoidance technology of automotive radar is proposed. A 24 GHz millimeter?wave radar is used in the scheme to process the signal on FPGA platform. The FSTR algorithm is realized with the python software， and its simulation result is consistent with the actual running result processed by FPGA. The items of the scheme can meet the real?time requirement of vehicle travel， which includes that the radar sweet?frequency signal is the 100 Hz sawtooth wave， the sampling frequency is 480 kHz， the discrete Fourier transform （DFT） count is 4 096， and the time interval of each frame data is 10 ms. The comparison result of the data measured in vehicle travelling shows that， in comparison with the constant false?alarm rate （CFAR） algorithm， the FSTR algorithm has stronger anti?interference ability and higher accuracy.
Keywords： radar； automobile collision avoidance； full spectrum； DFT 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?3]，但这些技术受环境影响很大，恶劣环境下，往往不能减少司机感知的时间。图像识别技术在白天的准确率很高，但在晚上和雾天，准确率大大下降[2]。红外识别技术受到雨滴的影响，在雨天效果很差[3]。基于毫米波雷达的汽车防撞预警技术具有不受天气环境影响的优点，可以适应各种环境。本方案采用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。本方案提出的全频目标识别（Full Spectrum