近年来我国交通事业高速发展，截至2014年底，高速公路的通车总里程达11.195×10⁴ km，到2015年公路总里程将达到450×10⁴ km，国家高速公路网基本建成。现代交通给我国经济带来飞速发展的同时，也带了不少问题。交通带来的问题已经是世界性的问题，为了解决这个世界性的问题，各国把目光纷纷投向智能交通系统(intelligent transportation system，ITS)^[1]，ITS是未来交通系统的发展方向。毫米波汽车防撞雷达具有重量轻、体积小、分辨率高、易于高度集成化的特点，相比于摄像头、激光等光学传感器具有较好的全天候工作能力，受到了国内外汽车电子行业的重视，自适应巡航控制(adaptive cruise control，ACC)、变车道辅助(lane change warning，LCW)、盲区监控(blind spot detection，BSD)等作为汽车主动安全系统都离不开毫米波雷达，在主动安全技术中汽车防撞雷达是目前最重要的研究方向之一，它是ACC以及ITS的基础。国际上美国、日本、德国等先进的汽车生产国，早有汽车防撞雷达产品进入市场，并已经开始装配大型货车和高档轿车^{[2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]}。德国的汽车防撞雷达产品有Smartmicro(s.m.s)、博世、海拉等，日本和美国等汽车大国，在汽车主动安全技术均有研究，尤其是汽车防撞雷达在美国的实用化程度较好。国内在汽车防撞雷达方面的研究主要集中在研究所、高校以及一些汽车厂商，如上海微系统所、武汉汽车研究所、清华大学汽车系、上海大众、长春一汽等^[3]，在研究中取得了一定成果。汽车防撞雷达系统多采用FMCW体制，毫米波FMCW雷达相比脉冲雷达更适于近距离测距、测速，适于装配汽车。文中对采用锯齿波、三角波调制FMCW雷达进行分析，针对多目标识别问题，在原来波形的基础上改进波形，从理论分析和仿真结果两方面可以看出，利用该波形和算法能准确识别多目标。

汽车防撞雷达系统一般包括射频前段、信号处理模块、接口3部分组成 ：1) 射频前端。一般包括发射天线、接收天线、低噪声放大器(low noise amplifier,LNA)、功分器、以及混频器等。目前，毫米波基础元器件和系统已具备工程应用的技术条件，特别是毫米波器件的模块化、毫米波单片集成电路(monolithic microwave integrated circuit,MMIC)工艺上的进展和突破，使毫米波器件能以被接受的价格提供批量产品^[4]。2)信号处理系统。信号处理系统接收到由射频前端发送过来的经混频之后的中频信号，首先进行中频信号调理，包括放大、滤波等经A/D转换后送入DSP中进行加窗、FFT、恒虚警处理、峰值检测、目标参数检测等一系列的数字信号处理，并将处理结果通过接口发送到汽车控制系统；同时，信号处理系统会产生调制三角波、锯齿波，用来控制射频前端的天线发送。3)接口电路。常用于汽车的通信接口电路CAN、LIN总线等通过接口电路与汽车ECU交换数据。

毫米波汽车防撞雷达电路结构框图如图 1。

图 1 毫米波汽车防撞雷达电路结构框图

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图 1中雷达天线为收发分离天线(1T/2R)VCO(压控振荡器)模块根据调制信号相应地产生调频信号，调制信号一般选择三角波、锯齿波等；VCO 输出的已调信号一分为二：一部分作为发射信号由发射天线发射；另一部分作为解调的本振信号。电磁波由目标反射后，返回到雷达天线前端由接收天线接收，对该接收信号低噪声放大(LNA)处理后，与发射信号进行混频，得到二者的中频信号，再经中频放大器进行放大后至A/D进行转换后送至信号处理模块进行处理。其信号处理框图如图 2。

图 2 汽车防撞雷达信号处理流程

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如图 3所示,受锯齿波调制的发射信号^[5]其波形是幅度恒定正弦波,而其频率按照锯齿波线性变化,回波信号是一个与发射信号有延时的相似波形。

图 3 锯齿波调制FMCW发射波形与接收波形

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从式(1)可以发现，f_IF的大小取决于调制斜率κ和时间延时t_τ。当目标为静止时f_IF仅仅包含目标的距离信息，此时可得到目标的距离R ，R与f_IF成正比：

现实环境中目标往往是运动的，由于多普勒效应，此时f_IF不仅包含距离所产生的拍频信号而且还叠加了多普勒频移。此时中频信号为f_IF=f_R±f_D，f_R取决于调制斜率κ和距离R，f_D取决于速度v，一般距离所产生的f_R远大于速度所产的的多普勒频偏f_D，设置较大适中的调制斜率κ，可以忽略速度对中频信号的影响，进而实现锯齿波测距，对于获取目标速度参数，锯齿波无法满足要求。

图 4为调频连续波(FMCW)三角波^[6]调制发射和接受的频率-时间关系图。

图 4 三角波FMCW雷达发射和接收信号频率-时间图

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图中在正斜率段f_IF+=f_R-f_D，负斜率段f_IF－=f_R+f_D，两式相加消去多普勒频移得

假如在单目标环境下FMCW 雷达完全可以进行对目标的距离、速度进行探测与识别。但是在多目标环境下，如果有n个目标，那么对上扫频的中频信号进行频谱分析可以得到n 个谱峰，可分别表示为[f_IF+1，f_IF+2，f_IF+3，… ，f_IF+n]，同理由下扫频的差拍信号可以得到n 个谱峰：[f_IF－1，f_IF－2，f_IF－3，… ，f_IF－n]。因为上、下扫频谱峰没有直接相关的配对信息，所以共有n² 种配对可能，其中n 个是真实目标，其他n ²－n个虚假目标，如何有效识别出n个真正的目标并且排除n²－n虚假目标是需要面对的难题^[7]。

锯齿波可以解决多目标测距，但是不能同时解决测速；在单目标情况下三角波FMCW可以满足测速、测距，而多目标情况下由于错误的目标配对导致虚假目标出现。为了解决因配对产生的虚假目标，文献[9]提出了频域配对法，原理是利用同一目标在上、下扫频段回波频谱具有相同的形状的特点实现配对，但当多个目标的回波信号具有频谱和幅度相似形状特点时，目标配对就会出现问题，文献^[10]提出了一种改进传统的三角波的波形，采用不同的调制斜率的三角波作为调制信号，用于去除虚假目标，但是这将导致延长了测量时间，实时性降低；文献[11] 提出了动目标检测( MTD) 频域配对法来频谱配对，需要计算上、下扫频段得到的频谱峰值、信号能量以及频谱的相似度等，所以计算量很大，对整个系统要求较高。综上所述，为了解决多目标识别的问题，同时不降低整个系统实时性以及算法的可实现性，文中结合传统的锯齿波和三角波FMCW各自优点，对传统的调制波形进行改进，改进的波形如图 5所示。

图 5 改进传统FMCW调制波形

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在整个周期调制信号由T₁、T₂、T₃三段组成，T₁=T₂>>T₃调制带宽相等为B，经过混频，下变频到中频信号,根据上面推导出的公式最终在T₁、T₂、T₃三段，分别得到f_T1、f_T2、f_T3：

在T₁调频周期的上扫频段，假如出现n个目标，第i个目标的频谱峰值频率为：

为了提高在复杂环境下，多目标识别的准确度，文中结合传统锯齿波和三角波的特点，对传统的调制波形进行改进，图 6为汽车防撞雷达多目标探测信号处理流程。

图 6 汽车防撞雷达多目标探测信号处理流程

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首先对n个目标回波信号频谱在T₁、T₂扫频段进行处理，按照相同目标在上、下扫频段实际的距离单元位置相近，进行简单配对，这样可以减少后续目标配对的复杂度，这样计算得到一组(R_i,v_i)，i∈[1,k],n≤k≤n²。同理在T₃扫频段，得到n个目标的距离R_j，j∈n,对距离R_i ，R_j进行搜索匹配，如果｜R_i－R_j｜<△R成立，则(R_i,v_i)为一组真实距离，否则为虚假目标，式中ΔR为容差函数，容差函数的建立参考文献[10]。由式(2)可知距离分辨率为

取容差函数的值为最大测距误差ΔR。取调制周期T=10 ms；带宽B=150 MHz；采样率f_s=1 MHz；FFT变换的点数N_FFT =102 4点；c为光速取3×10⁸ m/s；ΔR=0.5 m。

雷达依据调制方式分为脉冲和连续波，在近距离测距测速连续波相比脉冲雷达具有一定优势，文献[6]论述了连续波种种优势。图 7为传统FMCW雷达发射波形。

图 7 传统FMCW雷达发射波形

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仿真参数设计，汽车毫米波雷达发射频率f_c=77 GHz；波长λ=3.89 mm;带宽B=150 MHz；最远探测距离200 m；最大探测速度240 km/h；扫频时间T₁=T₂=10 ms；T₃=10 μs。图 8为FMCW雷达信号带宽随时间变化图。

图 8 FMCW雷达信号带宽随时间变化图

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汽车参数设置为(10,10)，距离R=10 m，速度为10 km/h=2.78 m/s。4个目标参数设置具体如表 1所示。

MATLAB仿真结果分析,如图 9为在传统FMCW三角波T₁、T₂上下扫频段，由于缺乏相关信息直接配对产生16个目标，其中只有4个目标为真实目标，其余12个是虚假目标；图 10为在T₃锯齿波段直接对目标的距离R进行估计去除虚假目标，图中可见检测到4个目标的距离。

图 9 在T1、T2上下扫频段进行配对出现的目标

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图 10 T3段直接对目标的距离R进行去除虚假目标

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结合文中改进FMCW调制波形，以及多目标识别算法，对虚假目标进行剔除。图 11为剔除虚假目标，保留真实目标后的距离-速度分布图。

图 11 改进传统FMCW雷达多目标检测距离-速度分布

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表 2为MATLAB最终检测到的4个目标，以及对应的距离R、速度V。

仿真实验结果表明，文中对传统三角波和锯齿波改进的FMCW雷达的多目标识别算法可以排除虚假目标、准确实现多目标识别，而且有利于提高整个毫米波汽车防撞FMCW雷达的实时性和可靠性。

文中分析了传统的锯齿波、三角波FMCW雷达测距、测速原理以及优缺点，并对现实行车环境中，多目标识别问题进行了研究，分析频域配对法和变周期FMCW雷达等多目标识别算法，并结合三角波和锯齿调制波形的优点并进行了改进，采用了更加容易实现的波形和更加有效的多目标识别算法。仿真结果表明：该方法可以有效剔除虚假目标保留真实目标、不影响整个系统实时性，能够探测前方目标车辆的相对速度和距离R。因此该方法对简化毫米波汽车防撞雷达设备、降低硬件成本有着重要的参考价值。