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多目标雷达：监控复杂环境下的全方位解决方案 在当今快速发展的科技时代，无论是城市交通管理还是工业生产安全，都需要先进的监控手段来保障。多目标雷达作为一种高效、精准的探测技术，在众多领域中展现出了其独特的优势。本文将探讨多目标雷达如何成为复杂环境下全方位监控的理想解决方案。 什么是多目标雷达？ 多目标雷达是一种先进的雷达系统，它可以同时检测、分辨和跟踪多个目标。与传统雷达相比，多目标雷达能够在复杂环境中提供更精确的目标信息，因为它可以处理多个目标的同时存在。这种雷达系统广泛应用于交通管理、航空管制、海上监视和军事防御等领域，以其实时性和高精度的特点，为用户提供可靠的目标监控和数据分析服务。 多目标雷达的工作原理 多目标雷达通过发送和接收无线电波来探测目标。其核心原理包括： 1. 信号发射：雷达系统通过发射机产生电磁波（通常是微波），并将其发送到特定区域。发射的波束可以是脉冲式或连续波，具体取决于雷达的类型和应用需求。 2. 回波接收：当电磁波遇到物体（如飞机、船只或地面目标）时，部分波会被反射回雷达系统。雷达的接收器负责捕捉这些回波信号。 3. 数据处理：接收到的回波信号经过放大和滤波后，进入数据处理单元。此步骤主要包括： 信号分析：通过信号处理算法，分析回波的频率、强度和时间延迟。 目标定位：根据回波信号的特性，计算目标的距离（通过时间延迟）和速度（通过多普勒效应）。 多目标雷达的优势 1. 高精度探测 多目标雷达能够在复杂背景下精确识别目标，减少误报率，提高监控效率。 2. 实时数据分析 现代多目标雷达配备先进的数据处理算法，能够实时处理和分析大量数据，为决策提供支持。 3. 同时跟踪多个目标 利用Track While Scan（TWS）技术，多目标雷达可以同时跟踪多个目标，而无需逐个扫描，提升了系统的整体效率。 应用领域 1.航空监控 多目标雷达在航空领域用于监测空域内的飞行器，确保飞行安全。通过实时跟踪航班信息，可以有效避免空中碰撞，提升空中交通管理的效率。 2.海洋监控 在海洋监控中，多目标雷达用于跟踪船只和潜艇，维护海洋安全和交通秩序。它能够实时监测海面状况，识别潜在的安全威胁，如走私或非法捕鱼活动。 3.交通管理 多目标雷达在交通管理系统中用于实时监测道路状况，分析交通流量，并及时发现交通事故。这有助于优化交通信号控制，提升交通安全，减少拥堵和事故发生。 4.安防领域 在安防应用中，多目标雷达可用于监控敏感区域，如军事基地、政府大楼和重要设施。它能够及时发现潜在入侵者，并发出警报，增强安全防范能力。 5.自动驾驶 随着自动驾驶技术的发展，多目标雷达为自动驾驶车辆提供周围环境的实时信息。通过监测其他车辆和行人，确保安全行驶并降低事故风险。 6.无人机监控 在无人机应用中，多目标雷达用于对多个目标的实时跟踪，提升无人机在监测、拍摄和搜索救援等任务中的效率。

微波雷达在智能交通上的应用技术详细介绍 一、引言 实时交通信息是智能交通系统（Intelligent Transportation System, ITS）的基础信息源之一。只有准确掌握各路段的实时交通状况，才能有效执行并发挥ITS的各项功能，如交通引导等。因此，交通信息的实时检测技术是ITS技术体系中最为核心和基础的部分。 交通信息采集技术的研究已历经多年发展。目前，多种交通信息采集技术已在实践中得到了应用。这些技术能够收集到包括车道车流量、车道占有率、车速、车型以及前后车距等多种交通信息。拥有精确的实时车速数据，即可实现超速行为的自动捕捉。   最早发展的交通信息采集技术是接触式的，其中最具代表性的是环形线圈探测技术。此类装置通常埋设于路面之下，当车辆通过时，会产生相应的压力、电场或磁场变化，装置将这些物理量的变化转化为所需的交通信息。经过多年的发展，接触式交通信息采集技术已经相当成熟，其测量精度高且易于操作，长期以来一直是交通信息采集领域的主流技术。然而，接触式装置也存在一些不可避免的缺点：首先，安装与维护较为复杂，需要中断交通并破坏路面；其次，随着车辆数量的增长，道路负荷加大，导致此类装置的使用寿命缩短；加之近年来道路建设快速扩展，不同环境下的道路条件（如路基下沉、盐碱化及冰冻现象）对接触式装置的使用造成了严重影响。此外，在隧道和桥梁等特殊环境下，破坏性安装方式更是增加了不少难度与不便，这些因素共同推高了使用成本。 近期兴起的非接触式交通信息采集装置克服了上述缺陷，主要分为微波探测和视频探测两大类。由于安装和维护简便，非接触式交通信息采集技术得到了迅猛发展。视频探测技术依靠车辆进入检测区域（即所谓的“虚拟线圈”）时引起背景灰度变化来进行检测，这种方法直观可靠，但容易受到光线和气候条件的影响，并且需要定期进行镜头清洁等维护工作。相比之下，微波探测技术利用车辆经过检测区域时电磁波返回时间和频率的变化来进行检测，具有安装维护便捷、使用寿命长以及几乎不受光照、灰尘以及风雨雾雪等天气条件影响的优点。 二、基于微波雷达的交通信息检测与超速抓拍技术 将微波雷达技术应用于交通信息采集时，关键在于从雷达回波信号中提取车辆的相关信息。简而言之，就是要利用微波雷达的测速与测距功能来实现对交通信息的实时监测。 1. 速度检测 微波雷达对运动物体的速度测量基于多普勒效应。当微波遇到障碍物时会发生反射，反射波的频率和振幅会随障碍物的运动状态而改变。如果障碍物静止不动，反射波的频率保持不变；如果物体朝向雷达移动，反射波的频率会上升；相反，如果物体远离雷达移动，反射波的频率会下降。这就是多普勒效应的基本原理，基于这一原理的测速技术具有极高的精度。 2. 车辆流量检测 除了多普勒效应，微波雷达还具备测距功能。通过测量车辆与雷达之间的距离，可以判断车辆所在的车道。在同一车道内，车辆存在与否会导致回波信号强度的显著差异，从而能够确定车辆的存在。结合速度和位置信息，即使在交通拥堵或车辆停止的情况下，也能同时获得多车道内的实时车辆信息。 采用调频连续波（Frequency Modulated Continuous Wave, FMCW）体制的雷达能够有效地实现测距功能。FMCW雷达通过天线发射一系列连续调频波，并接收反射信号。发射信号的频率随着时间按照一定的规律（通常是三角波或锯齿波）变化。发射信号与反射信号之间的频率差产生了混频输出的中频信号(IF)，该信号频率与雷达到障碍物的距离成正比。由于不同车道上的车辆与雷达发射点的距离不同，所产生的IF信号频率也会有所差异，因此可以同时检测多个车道上的车辆。 3. 其他交通信息参数检测 除了车流量和速度之外，微波雷达还可以检测车型、车道占有率和车头间距等参数。尽管不同类型的车辆在微波反射截面上有所不同，但由于反射截面受形状、大小及材料等多种因素的影响，因此简单的微波技术难以用于精确的车型分类。然而，通过测量车辆通过检测区域所需的时间，并结合已知的速度，可以推算出车辆的长度，从而实现基于长度的车辆分类（如长车、中长车、短车等）。如果需要更精确的车型识别，则需要借助车辆轮廓诊断技术，但这会显著增加成本。对于大多数智能交通系统（ITS）应用而言，基于长度的车辆分类已足够使用。 车道占有率和车头间距可以通过监测车辆进入和离开微波雷达监测区域的时间来计算。对于侧面安装的雷达，这两个时间点难以精确测量，因为不同的检测灵敏度会导致不同的测量结果，因此只能作为参考。然而，正面安装的雷达可以非常准确地测量这些参数。 综上所述，微波雷达技术在交通信息检测中的应用不仅限于速度和流量的测量，还包括车型识别、车道占有率以及车头间距等多方面的信息采集。这些信息对于智能交通系统的高效运作至关重要。

24G雷达的原理和应用 24GHz雷达传感器是一种先进的感应技术，主要通过发射和接收频率约为24.125GHz的微波来检测目标物体的存在、运动速度、距离以及角度等信息。这种传感器采用了平面微带天线技术，具有体积小巧、高度集成、感应灵敏的特点。它是许多应用的核心组件，比如雷达测速仪、水位测量设备、汽车ACC（自适应巡航控制）系统及自动门感应系统等。 原理 24GHz雷达传感器的工作原理分为两种主要类型：连续波(CW)多普勒雷达和调频连续波(FMCW)雷达。 CW多普勒雷达：通过发射恒定频率的信号并接收反射信号，由于多普勒效应，接收信号的频率会有所变化。通过计算发送信号与接收到的反射信号之间的频率差，可以确定物体的运动速度。双通道设计的传感器能够输出两个相位相差90°的中频(IF)信号，这使得系统能够判断目标物体是接近还是远离传感器。 FMCW雷达：通过使用随时间线性变化的发射频率(即调频)，当信号从物体反射回来时，由于信号往返传播的时间差异，接收信号与发射信号之间会产生一个频率差。通过测量这个频率差，可以计算出物体与传感器之间的距离。 应用 24GHz雷达传感器有着广泛的应用领域，包括但不限于以下几个方面： 交通监测：车辆流量统计、速度监控、距离测量、停车辅助、盲点检测、防撞控制等。此外，还用于铁路系统的障碍物检测、站台监控、列车速度测试等。 物体探测：适用于自动门开启、卫生设施感应、安防报警、智能照明控制以及人数统计等领域。 运动测速：可用于测量运动员或物体的移动速度，如跑步、滑雪、高尔夫球等运动项目的测速。 工业应用：液位监测、流体流速测量、泥浆密度测定、传送带监控以及机器人导航等。 物联网(IoT)：在智能家居防入侵、智能电网、公共安全系统等方面发挥作用，因其抗干扰能力强，能够及时响应物体状态变化。 24GHz雷达传感器案例 1. 物联网中的应用 家庭智能防入侵 24GHz雷达传感器在家庭安全系统中用于检测非法入侵者。通过持续扫描设定区域，雷达可以识别移动物体并区分其方向和速度，触发警报或通知系统。与传统的红外传感器相比，24GHz雷达不受温度变化的影响，也不易受到宠物或其他小型物体的干扰，从而减少了误报率。 机场防入侵 在机场周边的安全防护中，24GHz雷达能够全天候工作，不受天气条件限制，提供远距离的周界保护。雷达系统与视频监控系统联动，一旦检测到异常活动，即可迅速锁定目标位置，并启动相应的安全措施。 智能电网 应用于智能电网时，24GHz雷达传感器可以监测电力设施周围的活动情况，如电线杆、变电站等，防止盗窃和破坏行为。雷达的数据与电网管理系统结合，有助于提升电网的安全性和可靠性。 监狱系统 监狱周界的监视也是24GHz雷达的一项重要应用。雷达可以监测围墙内外的情况，及时发现企图越狱的行为，并与监狱内部的安全系统联动，确保及时响应。 2. 汽车驾驶辅助系统中的应用 ACC自适应巡航控制系统 24GHz雷达传感器在汽车上的安装位置通常是在前保险杠后面，能够实时监测前方车辆的距离和速度。当检测到前车减速时，ACC系统将自动调整车速以保持安全距离；当前方道路畅通时，则加速回到预设速度。此外，24GHz雷达还能与紧急制动系统配合使用，进一步增强行车安全性。 其他ADAS功能 除了ACC外，24GHz雷达还支持盲点监测（BSD）、变道辅助（LCA）、后方交叉交通警报（RCTA）等功能，为驾驶员提供全方位的安全保障。 3. 交通检测 交通流量监测 24GHz雷达传感器可以安装在道路两旁或桥梁上，用于实时监测交通流量、平均速度和拥堵情况。这些数据对于交通管理至关重要，可以帮助优化信号灯控制策略，减少交通瓶颈，提高道路通行能力。 道路安全执法 交通警察可以利用便携式24GHz雷达测速仪进行流动执法，精确测量过往车辆的速度，打击超速行为。同时，雷达数据可以作为法律依据，支持交通违规处罚。 4. 运动测速 体育训练与竞赛 24GHz雷达传感器被广泛应用于体育领域，如高尔夫球的挥杆速度测量、足球的射门速度检测、田径比赛中的起跑反应时间测量等。这些传感器不仅提高了测量精度，还为运动员提供了即时反馈，有助于提升训练效果。 5. 自动门感应 商业场所自动门 在商场、办公楼等公共场所，24GHz雷达传感器用于自动门系统，可以感知行人接近并及时打开门扉。相较于红外感应器，雷达能够穿透衣物、包裹等障碍物，实现更远距离的检测，提高用户体验的同时也增加了安全性。

多目标跟踪雷达在路口的应用 多目标跟踪雷达作为一种先进的交通监控技术，在城市交通管理中的应用日益增多。相较于传统的地感线圈和视频检测技术，多目标跟踪雷达提供了更高效、精准且稳定的车辆监测方案。 地感线圈通过在车道上设置电磁感应线圈来检测车辆，这种方法虽然有效，但由于需要破路施工，容易受到重型车辆碾压损坏。当路面被水或雪覆盖时，地感线圈会短期失效，直到路面干爽后才能恢复作用。 视频检测技术虽然克服了路面破坏的问题，并且可以提供较广的视野覆盖，但其有效性受环境光线、天气条件以及车辆外观颜色的影响，可能导致误判。 多目标跟踪雷达技术以其非接触式的特性，避免了上述问题。它利用雷达波束对车辆进行精确定位和速度测量，具有体积小巧、重量轻、可靠性强的特点。该系统能在复杂环境中提供稳定的服务，具有较小的距离盲区和速度盲点，能够提供高精度的距离分辨力，并且拥有出色的抗干扰能力。更重要的是，它无需进行路面施工即可安装部署。 多目标跟踪雷达的主要技术特性包括： 1. 可以同时监控6至8个车道，并支持根据实际需求设定监测车道的数量。 2. 具备远距离探测能力，最远探测距离可达300米。 3. 抓拍成功率超过98%，并且能够将车辆定位误差控制在±0.25米以内。 4. 在抓拍过程中能够区分车辆所在的车道，并标记出车辆的行驶速度，为交通执法提供可靠的依据。 5. 系统能够输出各车道的车流量统计数据，以及所有车辆的实时位置和速度信息。 多目标跟踪雷达应用示意图如下： 上图中，雷达实现了对车辆的连续跟踪，不仅能提供车辆的位置信息，同时还能提供车辆的速度信息，且经过简单运算即可获得车辆是减速还是加速冲闯路口。此功能也是地感线圈和视频方式所不具备的。路口设备安装示意图如下： 在实际应用中，多目标跟踪雷达、摄像头以及补光装置通常安装在路口的横梁上。如果是在已有闯红灯自动记录系统的路口进行升级，可以将雷达直接安装在现有设施上。对于4车道及以下的路口，每个方向只需安装一台多目标跟踪雷达即可满足监测需求。 多目标跟踪雷达技术因其连续跟踪能力，不仅能够提供车辆的位置信息，还能准确捕捉车辆的速度变化，这对于判断车辆是否减速或加速闯过交叉口尤为重要，是传统检测方法所不能比拟的。通过结合雷达数据与其他传感器的信息，可以进一步提高交通管理效率，减少交通事故的发生。

雷达在安防领域的优势 随着科技的不断发展，电子防范技术作为安全防范技术的一个重要发展方向，得到了蓬勃快速的发展。其中，随着电子水平及制造工艺的不断发展，电子器件不断小型化，低价化，民用小型化雷达被开发出来，并应用于各类安防系统中。 雷达在安防领域用途较广 雷达作为一种重要的目标检测手段，以前多用于军事，近年来，随着技术发展，雷达已经进入安防领域。与红外监控、视频监控等其他产品相比，安防雷达具有体积小、质量轻、远距离分辨力强、抗干扰性能优、可靠性高等特点，可以提供具有一定高度和厚度的连续的毫米波雷达墙，没有钻越和跳越的可能，不仅能对侵入目标进行定位，而且可以获取监控场景内移动物体的速度、方向、距离、角度信息，24小时无间隙监控。 安防雷达的安全防护优势明显，可以支持非常丰富的应用场景。比如，毫米波雷达就已经被广泛应用在汽车辅助驾驶领域，用以检测行人和前车，实现防撞预警；再如，在智能家居场景中，雷达传感器可以被用于开关控制、入侵检测、智能开门器等方面，方便大众生活。 安防雷达性能优越，可应用范围广泛，产品竞争优势明显，在安防市场中的普及率不断提升。其产品研发与生产对企业的实力要求较高。在安防市场中，安防雷达是进入壁垒较高的子行业之一。 与监控系统结合 拓展应用领域 相比光学探测的方式雷达能够进行大范围的搜索，不受光学能见度的影响，获取的运动目标信息准确度高，但所获取的目标信息较为抽象，例如，摄像机在检测玻璃时会有困难，而雷达却能检测到。如果能将这两个系统进行集成，将有助于广域视频监控领域的发展，更可靠地支持避障等应用。 例如，在智慧交通领域，将视频数据和雷达数据融合应用，可以输出车道、车流量、速度、状态、队列、时距、间距、区域停车数、空间占有率以及时间占有率等多项交通数据，支持智能动态信息实时显示，还可以实现车辆轨迹跟踪，并通过视频将检测目标可视化，甚至可以实现智能信号控制。雷达技术的应用，有效地排除了雨雪雾等天气的影响，得到的交通数据精准度高，为智慧交通的实现提供了可靠性数据。 安防雷达是安防市场上兴起的一种新的技术手段，目前雷达探测在国内外已被广泛应用。结合视频监控系统，可以服务于机场，港口，油井油田，电力电网，铁路交通，哨所等市场。随着社会、国家对公共安全的重视，雷达与视频联动系统具有良好的市场应用需求和前景。

微波车辆检测器的应用 一、 什么是微波车辆检测器（RTMS） RTMS（Remote Traffic Microwave Sensor 远程交通微波雷达检测器）是一种用于监测交通状况的再现式雷达装置。它可以测量微波投影区域内目标的距离，通过距离来实现对多车道的静止车辆和行驶车辆的检测，并且利用雷达线性调频技术原理，对路面发射微波，通过对回波信号进行高速实时的数字化处理分析，检测车流量、速度、车道占有率和车型信息等交通流基本信息的非接触式交通检测设备。 二、 微波车辆检测器的应用领域 微波车辆检测器（RTMS）主要应用于高速公路、城市快速路、普通公路交通流调查站和桥梁的交通参数采集，提供车流量、速度、车道占有率和车型等实时信息，此信息可用隔离接触器连接到控制器或通过串行接口连接到其他系统，为交通控制管理、信息发布等提供数据支持。 三、传统微波车辆检测器存在的缺陷 　　1、测速精度差 在车流量较小、不同车辆行驶速度差距较大的情况下 ,传统微波车辆检测器的单车瞬时车速测速精度非常差。在车流量很大 ,车辆行驶速度相差不大的情况下，车辆平均速度的精度大概仅能达到在90%左右。 　　2、采用测装方式，会出现小车被边道大车遮挡的问题，造成漏车问题。 3、 安装环境苛刻，只能够安装于平坦笔直的道路，需要独立的安装杆件。 四、多目标雷达的优势 多目标雷达采用先进的多目标跟踪技术，与传统微波车检器不同，能够实时跟踪64个目标，准确获取每个车辆的x、y坐标。可采用正向或斜向安装，极高的速度精度，测速精度可达99%。安装非常便捷，不受安装地点的地形条件影响。

多目标雷达在卡口测速定位的应用 目前传统的测速卡口每个车道要安装一个平板测速雷达，并且要求要安装于车道正上方。而现在的多目标雷达可以用一个雷达最多可以检测6至8个车道，大大降低了卡口的建造成本，同时安装方式更加灵活，用户可以选择路侧安装或者龙门架安装。 雷达在智能交通领域运用比较多的是雷达测速仪，卡口测速抓拍雷达等。随着智慧城市的兴起，车流量雷达、多目标雷达也逐渐普及起来。作为智能交通系统眼睛的传感器，实时搜集道路交通状况，以便更好控制的车流越来越重要。常见的解决方案有视频和雷达，后者很好的解决采用视频技术在夜晚及雨天雾天影响等问题。据瑞士RFbeam公司介绍，采用多目标雷达与相机结合的方案已经在智能交通领域崭露头角，雷达配合相机可以在一张照片上面同时显示多辆车的速度、距离、角度等信息，有效的监控道路车辆状况。 在新技术应用上，传感器发挥着巨大而独特的作用，除了以上技术应用领域以外，随着城市道路交通的智能化发展，传感器作为一种必不可少的技术已经得到广泛的运用，比如我们常见的图像传感器、雷达传感器等。 随着国家相关法律法规的出台，物联网的逐步普及，会有更多的传感器将会被开发运用起来，为智能交通和智慧城市的建设添砖加瓦。未来传感器将想着智能化、可移动化、微型化、集成化、多样化等方面发展。

从构造和原理解析毫米波雷达和激光雷达 随着自动驾驶的火热，激光雷达受到前所未有的追捧，因为其具有高精度、大信息量、不受可见光干扰的优势。但我们可以注意到，目前主流的自动驾驶方案并未完全抛弃毫米波雷达，这又是什么原因呢？ 一、引子 首先要明确，这里要讲的雷达是发射电磁波的正经雷达，而不是发射机械波的倒车雷达。 二战军迷和历史研究者大概对雷达技术的渊源了如指掌：第一台实用雷达就是用于探测试图半夜从空中越过英吉利海峡的德农——坐着飘在天上的金属壳的德农。之后雷达既在太平洋夜战中碾压过岛国训练有素的战列舰观察兵的光荣时刻，也有过在贝卡谷地被犹太人的反辐射导弹炸成渣渣的惨痛历史。 雷达从战争机器转职交通行业的初期伴随着无数车主的血泪——雷达测速。而现在雷达成为了车主摆脱油门的助手——自适应巡航的主传感器，以及并线的保护神——盲点监测和并线辅助用传感器，还偶尔扮演避免追尾事故的最后一道防线——自动紧急制动用传感器。 二、构造和原理 目前车载雷达的频率主要分为24GHz频段和77GHz频段，其中77GHz频段代表着未来的趋势：这是国际电信联盟专门划分给车用雷达的频段。严格来说77GHz的雷达才属于毫米波雷达，但是实际上24GHz的雷达也被称为毫米波雷达。 在工程实践中，雷达天线具体实现的方法有很多种。目前车载雷达中比较常见的是平面天线阵列雷达，因为相比其他实现方式，平面雷达没有旋转机械部件，从而能保证更小的体积和更低的成本。下面以目前常见的平板天线雷达为例，介绍车载雷达的构造和原理。 先对车载雷达有个直观地认识： 炸开看看： 其中这一片就是天线阵列，如下图所示： 其中从上至下分别是10条发射天线TX1，然后是2条发射天线TX2，最后是4条接收天线RX1至RX4。 两组发射天线分别负责探测近处和远处的目标，其覆盖范围如下图所示： 这里因为近处的视角（FOV）比较大，大概有90度，所以需要更多天线，而远处的视角小，大概只有20度，所以两根天线就够了。 雷达装在车上的样子如下图所示： 雷达通过天线发射和接收电磁波，所发射的电磁波并非各向均匀的球面波，而是以具有指向性的波束的形式发出，且在各个方向上具有不同的强度，如下图所示： 雷达主要测量目标的三个参数：位置、速度和方位角。下面简单说说这三个参数的测量原理。 位置和速度 这两个参数的测量原理在小学科普课本里就讲了：雷达波由发射天线发出、被目标反射后，由接收天线接收雷达回波。通过计算雷达波的飞行时间，乘以光速再除以2就可以得到雷达和目标之间的距离。 而根据多普勒效应，通过计算返回接收天线的雷达波的频率变化就可以得到目标相对于雷达的运动速度，简单地说就是相对速度正比于频率变化量。当目标和自车接近时，回波的频率相比发射频率有所升高，反之则频率降低。 实现位置和速度的测量的具体方法根据雷达采用的调制方式的不同而有所不同。雷达的调制简单来说就是为了实现雷达回波的识别和飞行时间的测量，需要在雷达发射的电磁波上加入标记和时间参考。在车载雷达中主要使用幅值调制和频率调制两种方式。 方位角 通过并列的接收天线收到同一目标反射的雷达波的相位差计算得到目标的方位角。原理如下图所示：   其中方位角αAZ可以通过两个接收天线RX1和RX2之间的几何距离d以及两天线收到雷达回波的相位差b通过简单的三角函数计算得到。 三、应用实例 毫米波雷达最常见的三种用途是： ACC（自适应巡航） BSD&LCA（盲点监测和变道辅助） AEB（自动紧急制动，通常配合摄像头进行数据融合） 作为已经量产多年的技术，我想就不用再介绍以上功能的具体内容了。让我们来说点更有趣的事： a) 雷达的数据处理流程 实现ACC等功能的核心技术是目标识别与跟踪。在接收天线收到雷达回波并解调后，控制器对模拟信号进行数字采样并做相应的滤波。接下来用FFT手段将信号变换至频域。接下来寻找信号中特定的特征，例如频域的能量峰值。在这一步还不能得到我们需要的目标，获取的仅仅是雷达波的反射点的信息。 并且，对于很多高性能雷达来说，此时获得的多个反射点可能来自一个物体，例如一辆货车可能形成5-10个反射点。所以首先还要将很可能属于同一物体的反射点匹配到同一个反射点集群中。接下来通过跟踪各个反射点集群，形成对物体的分布的猜测。 在下一个测量循环中，例如通过卡曼滤波，基于上一次的物体分布，预测本测量循环中可能的物体分布，然后尝试将当前得到的反射点集群与预测结果进行匹配，例如通过比较物体的位置和速度等参数。当反射点集群与上一测量循环得到的物体信息匹配成功时，就得到了该物体的“轨迹”，同时该物体的可信度增加，反之则可信度下降。只有当一个物体的可信度超过一定门限时，该物体才会成为我们关心的目标而进入所谓的目标列表。 b) 关于雷达的两个小问题 雷达到底能不能探测到静止目标？ 很多早期的ACC系统不会对静止物体作出反应，也就是说，如果前方有静止物体，例如在进入探测范围之前就停在前方的车辆，ACC并不会将该车作为目标，不会发出减速请求。所以有人以为雷达无法探测静止物体，这其实是一个误解。 通过之前的叙述，我们可以看到，雷达探测能力只和物体的雷达波反射特性有关，不涉及其任何运动特性，所以只要物体的雷达反射截面足够大，该物体不存在无法探测的问题。早期ACC不对静止物体作出反应主要是由于目标分类的缘故。由于早期的雷达的角分辨率较低，导致高度方向和横向的分辨率较低，无法很好的区分可以越过的物体，例如井盖，或者可以从下方穿过的物体，例如路牌。 所以为了避免ACC误动作，比如在高速公路上由于路牌而制动，设计成不对从探测到开始就保持的静止物体进行反应，因为无法判断该物体是基础设施还是交通参与者。另一方面，即使是早期的ACC系统，由于雷达保存了该目标的历史信息，如果已经探测到的车辆从行驶中制动到停止，系统仍然能够将该物体划分为交通参与者，从而进行制动。 相比激光雷达的优势？ 随着自动驾驶的火热，激光雷达受到前所未有的追捧，因为其具有高精度、大信息量、不受可见光干扰的优势。但我们可以注意到，目前主流的自动驾驶方案并未完全抛弃毫米波雷达，这又是什么原因呢？ 首先就是大家都知道的天气原因。激光的波长远小于毫米波雷达(nm vs

MIMO雷达基础理解 多输入多输出（Multiple-input Multiple-output）雷达的概念由Fishie于2004年首次提出。并不是说MIMO技术是从2004年才开始，而是FIshie第一次将MIMO通信的空间分集观点引入到了雷达中。 基于多阵元天线，MIMO雷达采用M个通道发射相互正交的信号，多波形信号在空间保持独立，经过目标的散射，被N个接收阵元接收，每个阵元都采用M个匹配滤波器对回波进行匹配，从而可以得到M*N个通道的回波数据。 可以看出形成的观测通道数（M*N）可以成倍与物理阵元数（M+N），但由于发射的信号为正交信号，则无法像相控阵那样通过波束形成在空间功率合成了，从而发射波束的主瓣增益将降低1/M。 天线阵在空间的分布不同就发展出了二种主要的体制：统计MIMO雷达和相参MIMO雷达。 统计MIMO雷达（分布式） 发射阵在空间散布，目标回波是有大量散射体的回波叠加而成，接收机利用正交性分离出不同位置的回波，这些回波认为是相互统计独立的，目标发射信号功率近似稳定，这对目标检测是有益的，可以有效克服由目标闪烁导致的雷达性能下降。 相参MIMO雷达（紧凑式） 发射/接收阵元在空间上分布紧凑，这个紧凑是指天线阵元的间距在发射信号的波长量级时，远场目标回波对于收发天线阵是相关的。 相参MIMO雷达又可以分为单站和双站，单站大家好理解；双站是说收、发分别紧凑配置，收发之间满足双站雷达的条件。 对于相参MIMO雷达，各发射和接收单元的位置是已知的，对接收端匹配滤波后的MN个输出信号进行移相相加，可以在一个或多个方向上形成波束。

多目标跟踪雷达的基本原理与要素 多目标跟踪雷达的原理可以参考下图。在自适应滤波与增益确定的地方与单目标跟踪流程相同。整体是一个递推的过程，每一时刻雷达接收到的目标回波后，将这些回波与之前已经确定的目标航迹进行数据关联，没有进入跟踪门的目标回波认为是新目标的回波，并建立新的航迹用于下一时刻的数据相关。在本时刻相关上的目标航迹通过自适应滤波，对目标下一时刻的位置进行预测，并将本次的目标回波进行滤波后输出。在数据关联更新和滤波的过程中确定目标变化增益。当航迹没有被新的目标回波更新时，使用预测值对其进行更新，当较长一段时间没有被更新时，认为该条航迹的目标已经超出视野，该条航迹作废。 因此多目标跟踪雷达的基本原理还有跟踪波门的控制，航迹起始，数据关联，航迹撤销等。 1、 跟踪波门机制 是指多目标跟踪过程中对每条航迹划分的跟踪范围的确定，跟踪波门可每时刻变化，它的中心位置始终在被跟踪目标上一时刻预测的位置。 跟踪波门机制的主要目的为： 1） 确定跟新数据：当观测到目标回波根据跟踪波门机制被认定为某一航迹的回波时，利用这一新观测到的目标回波更新航迹数据。但一般可能有多个回波同时落入一条航迹的跟踪波门范围内，因此在跟踪波门内的所有候选回波均有可能是真实的目标回波，并用来更新目标的状态。具体使用哪个回波与采用“最近邻”和“全邻”等相关算法有关。 2） 建立新的临时航迹：当某时刻观测到的回波不能与之前任何一个已经建立的航迹相关时，这时，这些回波可能是雷达观测范围内新出现的目标的回波或者是其他原因造成的虚警，可以用这些新的回波建立新的临时航迹。若该目标回波在观测一定时间内，不能形成稳定的目标航迹则认为该临时航交所虚警并撤销该条航迹。 2、 航迹关联 航迹关联过程是将本时刻接收到的所有回波与所有已知航迹进行目标关联，判断多个回波都是属于哪一个目标航迹的过程。航迹关联过程多目标跟踪的另一个核心部分。 通过跟踪波门机制可粗略的进行联合。但在多目标回波的环境下，特别是两目标轨迹相近或者交错时，目标回波难以区分，不能断定回波属于哪个目标航迹。此时，可能多个目标回波位于同一个航迹跟踪波门内，也可能只有单个目标回波却被划到多个跟踪波门内。最邻近法计算简单，易于编程实现。但在目标密集的环境或杂波干扰的环境下，使用效果不是很好。对于那些目标轨迹相近或者轨迹交叉的目标来说，离航迹统计距离最小的回波不一定就是目标航迹的回波，因此该方法在实际使用时很可能会出现跟踪错误或丢失目标的现象。 3、 航迹起始和航迹撤销 航迹起始是航迹的初始化的过程。一般经过上述目标关联剩下的目标回波，既不能与已知目标航迹相关的目标回波，本身需要进行回波之间的关联，关联后确定为新的目标航迹的初始位置，并认为此时是临时航迹。一旦形成新的临时航迹，则需采用一定规则来确认是目标，而非虚警。常用的方法有当N次扫描中能进行M次相关时（M<N）确定航迹起始的方法和基于后验概率的决策方法等。 航迹撤销是清除多余目标航迹或假目标航迹的一种决策方法。当被跟踪的目标逃离跟踪范围或者被判定为虚警目标时，每时刻不能被录取到目标回波更新，为避免存储和计算的冗余，跟踪系统必须做出撤销航迹的决定。和航迹起始的方法相同，常用的方法有N次扫描中能进行M次相关时（M<N）确定航迹起始的方法和基于后验概率的决策方法等。