【摘 要】
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毫米波FMCW MIMO雷达的三维点云成像在自动驾驶、智慧交通、工业和安防等领域的三维环境感知因其独特的优势而受到广泛关注。本文在现有处理框架下提出一种结合渐近最小方差稀疏迭代（SAMV）的高分辨点云成像方法。该方法首先对差拍信号做一维快速傅里叶变换（FFT）获得高分辨距离像，然后对每一个距离单元采用SAMV算法来估计方位角网格和俯仰角网格的功率，最后结合CASO-CFAR检测算法，得到探测区域内
【基金项目】
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国家自然科学基金（No.61861011,61461012）； 广西自然科学基金（No.2017GXNSFAA198050）； 广西无线宽带通信与信号处理重点实验室2020年主任基金项目； 广西创新驱动发展专项（No.桂科AA21077008）；
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毫米波FMCW MIMO雷达的三维点云成像在自动驾驶、智慧交通、工业和安防等领域的三维环境感知因其独特的优势而受到广泛关注。本文在现有处理框架下提出一种结合渐近最小方差稀疏迭代（SAMV）的高分辨点云成像方法。该方法首先对差拍信号做一维快速傅里叶变换（FFT）获得高分辨距离像，然后对每一个距离单元采用SAMV算法来估计方位角网格和俯仰角网格的功率，最后结合CASO-CFAR检测算法，得到探测区域内目标高分辨的距离、方位角和俯仰角三维信息。仿真和实验结果表明，相比现有结合Capon测角的方法，该方法能在相同雷达条件下角分辨率提高2倍，实现了毫米波雷达高分辨的三维成像。
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