【摘 要】
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车载雷达可全天时全天候工作,是自动驾驶、智能无人系统的重要传感器,然而车载雷达的距离和速度测量精度较低,成为制约其应用效能的技术瓶颈。针对该问题,本论文分别从设计性
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车载雷达可全天时全天候工作,是自动驾驶、智能无人系统的重要传感器,然而车载雷达的距离和速度测量精度较低,成为制约其应用效能的技术瓶颈。针对该问题,本论文分别从设计性能更优的信号处理及参数估计算法,以及融合雷达和光学视频测量结果两个方面开展研究,具体工作包括:(1)考虑OFDM信号体制,通过分析OFDM多载波回波模型,提出了改进的FFT算法和最大似然估计算法,通过充分利用多载频测量结果提高速度测量精度,并进?步给出了距离和速度估计的Cramer-Rao下界;(2)针对光学视频图像,研究了基于CNN模型的运动目标检测和位置速度估计算法,并在此基础之上研究了视频图像测量结果与雷达测量结果的关联,为融合处理提升测量精度奠定基础。论文方法经过仿真和MR3003雷达实际同步采集的雷达和视频数据进行了验证。
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