【摘 要】
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物流园区、工业厂区、消防现场等近程场景一般具有空间半开放、视野较差、潜在目标多的特点。对于在这些场景中作业的车辆来说,具备危险感知与识别的主动安全能力是非常必要的。FMCW（Frequency-Modulated Continuous Wave,调频连续波）毫米波雷达作为主流的车载感知装置之一,具有较高的分辨率以及全天候、全天时工作的综合优势,相较其他车载感知装置更适用于上述场景。然而,现有毫米波
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物流园区、工业厂区、消防现场等近程场景一般具有空间半开放、视野较差、潜在目标多的特点。对于在这些场景中作业的车辆来说,具备危险感知与识别的主动安全能力是非常必要的。FMCW（Frequency-Modulated Continuous Wave,调频连续波）毫米波雷达作为主流的车载感知装置之一,具有较高的分辨率以及全天候、全天时工作的综合优势,相较其他车载感知装置更适用于上述场景。然而,现有毫米波探测技术在近程多目标环境中面临干扰多、算法开销大等问题。为进一步提升毫米波雷达目标探测的性能,本文围绕其信号处理相关技术进行了以下研究:（1）分析了基于锯齿波调制的FMCW毫米波雷达工作原理以及FFT、CFAR（Constant False-Alarm Rate,恒虚警率）、非相干积累、点云聚类等信号处理算法,并选择CFAR和点云聚类作为提升雷达目标探测性能的切入点。（2）对常用的均值类CFAR和OS（Order Statistics,有序统计）-CFAR检测模型在均匀杂波及杂波边缘等环境中的多目标检测效果进行了仿真分析;最后针对近程多目标环境提出了改进的快速OSCA-CFAR算法,通过在RDM的距离维和多普勒维应用基于部分插入排序和多单元均值作检测阈值的改进的快速OS-CFAR和基于归一化加权矩阵相乘的改进的CA-CFAR算法,提高了算法效率,实现了对近程环境中多目标的有效探测。（3）针对点云聚类问题,论述了K-means、DBSCAN等常用的聚类算法;重点研究了基于CFSFDP（Clustering by Fast Search and Find of Density Peaks,基于快速搜索与发现的密度峰值聚类）聚类算法,分析了其局限性及前人对CFSFDP所做的一些改进工作;最后提出了改进的自适应CFSFDP聚类算法,通过引入势场和局部密度信息熵实现了截断距离dc,基于方差描述簇中心权值实现了聚类中心的自确定。（4）采用TI公司的AWR1642毫米波雷达进行实验,验证了改进算法在近程环境下对多目标探测的有效性和快速性。
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