毫米波汽車機動車防撞雷達信號處理關(guān)鍵技術(shù)研究

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時間:2019-07-05

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1、國防科學技術(shù)大學碩士學位論文毫米波汽車防撞雷達信號處理關(guān)鍵技術(shù)研究姓名:鄭興林申請學位級別:碩士專業(yè):控制科學與工程指導教師:曾迎生20070401國防科學技術(shù)大學研究生院學位論文摘要汽車防撞雷達作為一種輔助駕駛設(shè)備,能有效地對即將發(fā)生的碰撞危險發(fā)出報警,增加行車的安全性,因而越來越受到廣泛的重視。為了提高汽車防撞雷達性能,本文對毫米波汽車防撞雷達信號處理關(guān)鍵技術(shù)展開研究。.。本文首先針對毫米波汽車防撞雷達系統(tǒng)進行了簡要的分析,即工作體制的選擇,測距測速原理,系統(tǒng)性能要求與主要參數(shù)設(shè)計,以及FMCW毫米波雷達的基本結(jié)構(gòu)

2、等問題。然后本文重點研究了毫米波汽車防撞雷達中頻信號頻譜分析與中頻信號去噪兩大問題。中頻信號頻譜分析采用目前應(yīng)用最廣泛的FFT法,分析了FFT法計算量與計算精度的固有矛盾,并針對這一矛盾對傳統(tǒng)的FFT法進行了改進,即FFT-C“pZ變換法,理論分析和實驗證明該方法在保證與FFT法相同精度的情況下,計算量與FFT法相比顯著減少。中頻信號去噪是本文的另一重點研究內(nèi)容,在這一部分中使用了兩類基于小波變換的去噪方法一閾值去噪法和模極大值去噪法。在基于閾值的去噪方法的研究中,分析了傳統(tǒng)軟閾值和硬閾值去噪法的缺點,并提出了兩種改進

3、方案,仿真實驗表明改進方法相比與軟閾值和硬閾值去噪法,去噪效果有顯著改善,有效地提高了信噪比。在模極大值去噪方法的研究中,針對交替投影法計算量大的缺點,提出了改進方案,在獲得較好的去噪效果的同時,顯著地減少了運算量,降低了計算時間。關(guān)鍵詞:毫米波雷達信號處理FFTChripZ變換小波變換閾值去噪模極大值去噪第1頁國防科學技術(shù)大學研究生院學位論文Abstract舡all嬲iliary嘶VingfaCili饑mltomobile鋤ti.collisionra婦couldgiVetlleal鋤ofpotentialdal培e

4、r鉞ldef山齜1Ce血e血Ving鞠_f.e夠Soithasbeenwidelyconcemed.hlordert0irllpr0Vetlleperf.onIlarlceofautomobile鋤ti—collisionmdar,thisthesis鳶VesacoInpreheI塔iVesurvey鋤ddoess0IneresearchonkeytecllIlologyofsi粵lalprocessingof而llheterautomobileanti—collisionradarsystem.Firstlynlis

5、t11esisrevi剛帽someproblemsofmillinleterautomobile枷-collision柏darSystem,such硒thechoiceoftlle、vorkprincipleof血ll證Ieterrad碼nlepriIlcipleofdist蚰ceandSpeedme雒urementofFMCWmillimeterrad碼tllerequi陀mentofsyst鋤peff0曲anCeandthechoiceofmainparametersof卸tomobileanti-collisio

6、nradar,趾dⅡleb弱ic蛐mctu陽of血llinle鈀rautomobileanti-collisionI翟darTheIl,t11isⅡ1esis百VesadetaileddiScuss∞the咖Inaillproblemsf.0r枷arSi鄹lalprocessiIlg:丘.equeIlcyspec仇m1刪ysis舡ldsi印aldenoisirlg.FFTischosen叢themainmetllodof丘IequencySpe咖naIlalysis.n鋤alyzestlleiIlherem舡1tino

7、myb帆enthecomp嘣ion鋤ountandthe∞cumcyofFFT,andproposesFFT-C“pZ衄lsf0衄memodt0iIllproveFFT.BoⅡlintheo巧andexperiIn伽ltalresllltsshowmeprop0∞dmeⅡ10dissuperiort0位lditionalFFT.111edenoiSiTlgofm皿ediate舶quencysi趴alismeotllerm血contentiIlthismesis.111tlliscontentt、Ⅳom血denoisiI

8、唱methodsb舔edonwavelettmllsfonn:deIloisiIlgb舔edontllreslloldValuearlddeIloisir唱b嬲edonmoduluSm幽mn.ndoess0II地researchondenoisingbaSed0ntllI.eSholdValue,觚alyzesⅡled跏Ⅳback

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