毫米波雷达发射的调频连续波信号,与雷达接收到的信号进行混频处理后,对目标进行信息提取与分类。本文研究FMCW毫米波雷达的目标特征提取与分类方法,具体内容包括如下几个部分:1、介绍了毫米波雷达的系统构成,主要理解了三角波信号波形与研究了调频连续波的信号分析理论,推导了毫米波雷达的测距测速、测角原理。2、研究了一种波达方向(DOA)估计的高精度测角算法,分析均匀线阵的阵列接收模型、DOA估计算法、目标横向特征以及高精度角度提取方法。仿真验证了高精度测角方法具有很高的角度分辨率,实验证实高精度的测角信息可以作为一种分类目标的方法。3、研究了一种基于多普勒扩展目标的毫米波雷达检测算法,分析Chirp波形信号与多普勒扩展特性,分析多普勒扩展目标检测程序与检测过程。对多普勒扩展目标检测方法进行仿真验证,证明积累多普勒频段的方法具备优越的检测性能。4、研究了三种微多普勒特征提取算法,建立行人运动的模型,研究短时傅里叶变换、小波变换与维格纳-威尔分布的原理,并针对行人运动模型使用三种方法进行仿真分析,对比三种方法的时频分析结果,证明三种方法都具备时频分析能力。5、对实测数据进行微多普勒特征的分类测试,介绍了实测数据采集的平台与参数配置以及外场测试环境,对实测数据进行微多普勒处理后进行微多普勒特征提取和分类,分析实验结果,验证了微多普勒特征能够高准确率的分辨行人车辆树木,微多普勒特征提取与分类方法是一种较好的目标分类方法。