毫米波雷达多目标距离速度去耦合配对算法研究

李杨　蔡俊　王飞

【摘 要】单目标运动时，只需对上下差频信号进行FFT运算即可得到多普勒频率，根据相关计算公式可得到距离、速度；多目标运动时，会遇到上下扫频频域配对处理问题，配对处理结果的好坏直接影响能否准确测出各运动目标具体参数。为解决此问题，本文对MTD-频域配对算法进行了理论分析和仿真验证，仿真效果良好，具有一定参考价值。

【关键词】多普勒频率；MTD-频域配对；仿真

0 引言

车载毫米波雷达在实际应用中存在大量干扰、杂波信号，这些干扰信号全部由路边的树木、路障、房屋等静止目标反射而来；同时也受雨、雪、地面等反射影响。所以在算法设计时考虑杂波抑制就显得尤为必要，可以通过MTD（动目标检测）和MTI（动目标显示）杂波抑制技术得到解决。通常，LFMCW（线性调频连续波）雷达更多的应用在多目标场合下，其中涉及距离速度去耦合配对问题，需对检测结果进行耦合配对。

1 LFMCW多目标配对问题介绍

由于LFMCW体制雷达具有较高的时带宽度，运动的目标会产生距离速度耦合现象，此现象的出现对系统差拍信号计算结果有一定影响，会使计算出的距离、速度值与实际值有一定偏差。对于单个运动目标而言，由于回波信号只包含了一个目标信号的距离、速度信息，可直接通过对上下差拍信号分别进行谱峰搜索，会得到两个频率点，再用具体公式进行计算即可得到单个目标的真实信息。但对于多目标而言，由于回波信号是由多个目标的回波叠加而成，要想得到每个目标的真实信息，必须对谱峰搜索后的上下差拍信号进行谱线一一配对。如何对谱线进行两两配对，本文采用MTD-频域配对法，并对其进行了研究。

2 MTD-频域配对法

MTD-频域配对法就是将MTD与上下差频频域配对相结合的一种滤波、配对方法。具体的流程框图如图1所示：

首先利用MTD算法对环境中的杂波、干扰进行抑制，同时简化目标环境模型、建立多普勒维划分速度通道，最后在简化的目标环境中进行频域配对，找出真实目标所对应的频率点，根据具体的距离、速度计算公式得出每个目标的距离、速度等信息。

3 MTD-频域配对算法仿真验证

通常MTD-频域配对算法作为信号处理系统的最后一个环节，其有效性可通过在仿真平台MATLAB上进行验证。按照实际工作参数且为了不失一般性设置了三个移动目标，目标参数分别为：R1=20m，V1=10m/s；R2=50，V2=20m/s；R3=180m，V3=30m/s；这里假设的是3个速度、距离分别不同的移动目标，在上扫频和下扫频会分别产生峰值，因为同一目标反射系数相同，则上下扫频产生峰值的差值Δij最小。其中，i代表上扫频段第i个目标峰值，j代表下扫频第j个目标峰值，多个目标就会产生多个匹配值，需要依次进行比较，选出最小或者差值几乎为零的值即为同一目标产生的频谱，最后将每对频谱的多普勒频率计算出来，根据公式（1）、（2）计算出距离、速度。若在理想状况下，其差值Δij大小即为零，即两点重合；

上述公式中c为光速，T为信号调制周期，ΔF为调制带宽，fIF为中频信号频率又称差频信号频率，f0为调制信号中心频率；MATLAB仿真结果如图2所示：

从图2中可以看出交叉重合点即为3个移动目标计算值，与实际值相比较基本吻合，其余各点为干扰点，即Δij值较大的点，非同一目标上下扫频的差值点。

在实际仿真过程中，发现有时中频信号谱线不明显，与理论计算中频信号频率存在一定（下转第23页）（上接第44页）误差，影响后续数据处理，针对这一不足之处可采取一些措施作出改进，比如针对不同的目标点距离采用不用的调制周期，即可使目标中频信号谱线更加突出，相对两边杂波谱线更加明显，有利于后期数据计算，减小误差。

4 结论

在对MTD-频域配对算法进行理论分析基础上，进行了参数不同的多目标仿真验证，仿真效果良好，得到的数据与假设目标参数基本一致，并在众多干扰点中分辨出实际给定目标点；为车载毫米波雷达系统后端多目标数据处理提供了一定的参考价值和指导价值。

【参考文献】

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