毫米波雷达目标检测算法

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车载毫米波雷达技术要求及测试方法

一、概述汽车产业的快速发展促使车载雷达技术得到广泛关注。

作为一种重要的传感器，在车辆安全和自动驾驶中发挥着至关重要的作用。

毫米波雷达作为车载雷达的技术之一，近年来得到了广泛的研究和应用。

本文将重点介绍车载毫米波雷达技术的要求及测试方法，以期为相关研究和应用提供参考和指导。

二、车载毫米波雷达技术要求1. 高精度测距车载毫米波雷达的基本功能之一是测距，其要求能够精准地测量前方障碍物的距离。

在自动驾驶应用中，高精度的测距能有效避免碰撞事故的发生。

2. 高分辨率成像除了测距外，车载毫米波雷达还需要具备高分辨率的成像能力，能够清晰地识别出目标物体的形状和轮廓。

这对于实现智能驾驶和自动泊车等功能至关重要。

3. 宽带工作车载毫米波雷达需要具备宽带的工作频率范围，以适应不同环境下的工作需求。

宽带工作还有助于提高雷达的分辨率和抗干扰能力。

4. 高可靠性在车载应用场景中，毫米波雷达需要具备高可靠性和稳定性，能够在恶劣天气和复杂交通环境下正常工作，并能够长时间实现连续监测。

5. 低功耗车载毫米波雷达需要具备低功耗的特点，以满足车载系统对能源的高效利用需求，同时也有利于提高雷达的工作寿命。

三、车载毫米波雷达测试方法1. 测距精度测试车载毫米波雷达的测距精度测试需要采用标准的测距测试设备，根据实际距离进行测量，并与雷达输出结果进行对比分析，以评估其测距精度。

2. 成像分辨率测试成像分辨率测试需要使用不同形状和尺寸的目标进行测试，通过对成像效果的定量分析，评估车载毫米波雷达的成像分辨率。

3. 工作频率范围测试工作频率范围测试需要利用专用的测试设备对雷达的工作频率进行扫描和测试，以确认其在广泛的频率范围内能够正常工作。

4. 可靠性测试可靠性测试需要在不同环境条件下对车载毫米波雷达进行长时间的连续工作测试，以评估其在复杂环境中的可靠性和稳定性。

5. 功耗测试功耗测试需要利用专用的测试设备对车载毫米波雷达的功耗进行实时监测和记录，以评估其在实际工作中的能耗情况。

毫米波雷达与视觉融合的车辆目标检测系统

第12卷第1期2021年2月指挥信息系统与技术Command Information System and TechnologyVol.12No.1Feb.2021毫米波雷达与视觉融合的车辆目标检测系统∗董小舒朱伟刘羽石林（南京莱斯电子设备有限公司南京210007）摘要：提出了一种毫米波雷达与视觉融合的车辆目标检测系统，并设计了一种基于嵌入式平台的系统实现方式。

首先，采用基于改进的YOLOv3‑tiny目标检测算法实现了视频中的车辆目标检测；然后，通过毫米波雷达点云分析提取出目标航迹；最后，经过坐标空间转换，将图像目标信息与毫米波雷达目标信息进行关联融合，获得准确的车辆目标检测结果。

试验结果表明，该系统在车辆目标检测方面具有较高的正确率和较低的虚警率。

关键词：毫米波雷达；传感器融合；车辆目标检测中图分类号：P208文献标识码：A文章编号：1674‑909X(2021)01‑0091‑06Vehicle Object Detection System Combined of Millimeter-WaveRadar and VisionDONG Xiaoshu ZHU Wei LIU Yu SHI Lin（Nanjing Les Electronic Equipment Co.Ltd.，Nanjing210007，China）Abstract：A vehicle object detection system combined of millimeter-wave radar and vision is pro‑posed，and a system implementation method based on embedded platform is also designed.Firstly，the object detection method based on the improved YOLOv3-tiny is used for detecting object in vid‑eos.Then，the object track is extracted by analyzing point cloud from millimeter-wave radar.Finally，through transforming coordinate space，the image target information and millimeter-wave radar infor‑mation are combined to obtain the accurate vehicle object detection results.The experiment results show that the system has the high accuracy and the low false alarm rate in vehicle object detection.Key words：millimeter-wave radar；sensor fusion；vehicle object detection0引言随着智慧交通[1]的发展，对传感器获取数据要求越来越高，传统的单一传感器数据采集方式已无法满足智慧交通应用需求。

毫米波雷达目标跟踪方法

毫米波雷达目标跟踪方法英文回答：Millimeter-wave radar is a technology used for detecting and tracking targets using radio waves with wavelengths in the millimeter range. It has gained significant attention in recent years due to its ability to provide high-resolution imaging and accurate target tracking in various applications such as autonomous vehicles, surveillance systems, and industrial automation.There are several methods for target tracking in millimeter-wave radar systems. One commonly used method is the Kalman filter. The Kalman filter is a recursive algorithm that estimates the state of a system based on noisy measurements over time. It is widely used in radar tracking due to its ability to handle noisy measurements and provide accurate and smooth estimates of the target's position and velocity.Another method used for target tracking in millimeter-wave radar is the particle filter. The particle filter is a non-linear filtering technique that uses a set of particles to represent the posterior probability distribution of the target's state. It is particularly useful in scenarios where the target's motion is non-linear or exhibits non-Gaussian uncertainties. The particle filter provides a flexible and robust solution for target tracking in millimeter-wave radar systems.In addition to the above methods, there are also advanced techniques such as multiple hypothesis tracking (MHT) and joint probabilistic data association (JPDA) that can be used for target tracking in millimeter-wave radar systems. These techniques consider multiple possible hypotheses and association probabilities to improve the accuracy and reliability of target tracking.Overall, target tracking in millimeter-wave radar systems can be achieved using various methods such as the Kalman filter, particle filter, MHT, and JPDA. Each method has its advantages and limitations, and the choice ofmethod depends on the specific requirements of the application.中文回答：毫米波雷达目标跟踪方法是利用毫米波范围内的无线电波进行目标检测和跟踪的技术。

毫米波雷达成像算法

毫米波雷达成像算法
毫米波雷达成像算法主要包括以下步骤：
1.信号采集：通过雷达系统发射毫米波信号并接收目标反射的回波信号，获取包含目标信息的回波数据。

2.信号处理：对回波数据进行预处理，包括滤波、去噪、补偿等操作，以提高信号质量。

3.距离像估计：对处理后的回波数据进行距离像估计，得到每个目标点的距离像数据。

4.成像处理：对距离像数据进行成像处理，包括运动补偿、多普勒补偿、聚焦等操作，以提高成像质量。

5.目标检测与跟踪：在成像结果中检测并跟踪目标，提取目标的位置、速度、姿态等信息。

6.特征提取与分类：对目标进行特征提取和分类，以实现目标识别和分类。

在毫米波雷达成像算法中，信号处理和成像处理是关键步骤。

常用的信号处理算法包括匹配滤波器、自适应滤波器等；常用的成像处理算法包括频域成像、时域成像等。

为了提高算法性能，需要不断优化算法和参数选择，以适应不同的场景和应用需求。

毫米波雷达的目标检测原理

毫米波雷达的目标检测原理
毫米波雷达的目标检测原理是利用毫米波的特性来探测和识别目标物体。

毫米波波长较短，频率较高，能够穿透一些常见的障碍物，并且对目标物体有良好的分辨能力。

目标检测的过程主要包括两个步骤：发送毫米波信号和接收反射回来的信号。

首先，毫米波雷达会发送一系列高频的毫米波信号，这些信号会被目标物体反射。

毫米波有很高的频率，因此当信号与目标物体相交时，会发生散射、反射、吸收等过程。

接着，毫米波雷达会接收目标物体反射回来的信号。

通过分析接收到的信号的变化，包括反射波的幅度、时间延迟和相位信息等，可以判断目标物体的位置、形状、速度等特征。

目标检测的关键在于从接收到的信号中提取目标物体的特征信息。

这可以通过信号处理技术和数字信号处理算法来实现。

例如，常用的方法包括波束成形技术、多普勒处理、调频连续波雷达等。

最后，通过对提取的特征信息进行分析和比对，就可以实现目标的检测和识别。

这种方法不仅可以在复杂环境下进行目标探测，而且对目标的分辨率也比较高，
可以实现高精度的目标识别。

二维毫米波雷达简单算法

二维毫米波雷达简单算法
二维毫米波雷达通常用于目标检测和跟踪，其中一些简单的算法包括：
恒虚警率检测算法：将雷达的输出信号与一个门限值进行比较，如果信号的能量超过门限，则被视为有目标存在，否则被视为噪声。

为了保持恒定的虚警率，门限值通常是动态调整的。

最大值检测算法：在雷达的接收信号中，找到能量最大的位置，并将其作为目标的位置。

该算法简单易行，但可能无法处理多目标场景。

卡尔曼滤波算法：通过对目标的运动进行建模，可以使用卡尔曼滤波器来预测目标的位置和速度。

该算法可以在噪声较大的环境中提高目标跟踪的精度。

基于相关性的跟踪算法：利用雷达信号的相关性来跟踪目标。

该算法对于目标的运动速度较慢时效果较好。

这些算法都是基于雷达的原始信号进行处理的，通常需要对其进行后续的处理和分析，以便更好地理解和利用雷达的输出信息。

基于毫米波雷达的车辆运动轨迹跟踪方法和系统与流程

基于毫米波雷达的车辆运动轨迹跟踪方法和系统与流程基于毫米波雷达的车辆运动轨迹跟踪方法和系统与流程引言•毫米波雷达技术是一种非接触式传感技术，可用于实时监测和跟踪车辆的运动轨迹。

•本文将详细介绍基于毫米波雷达的车辆运动轨迹跟踪的方法、系统与流程。

毫米波雷达的原理和特点•毫米波雷达利用毫米波信号与目标物体进行反射和散射，通过对反射信号的分析，可以得到目标物体的位置和速度信息。

•毫米波雷达具有高频率、高分辨率、强穿透能力等特点，适用于不同天气和道路条件下的车辆跟踪。

车辆运动轨迹跟踪方法1.数据采集–安装毫米波雷达设备，定期采集车辆位置和速度数据。

2.数据预处理–对采集到的原始数据进行滤波、去噪等处理，提高数据质量。

3.目标检测与识别–使用目标检测算法，对处理后的数据进行目标检测与识别，确定目标车辆的位置。

4.轨迹建模–基于检测到的目标位置数据，使用轨迹建模算法，建立车辆的运动模型。

5.轨迹预测–根据车辆的运动模型，使用轨迹预测算法，预测车辆未来的运动轨迹。

6.车辆跟踪与更新–通过不断地跟踪和更新车辆的位置数据，实时监测车辆的运动轨迹。

毫米波雷达车辆运动轨迹跟踪系统•该系统由以下主要组件组成：1.毫米波雷达传感器–用于采集车辆位置和速度的毫米波雷达传感器。

2.数据处理与分析模块–负责对采集到的原始数据进行预处理、检测、识别、建模、预测和跟踪等操作。

3.数据存储与管理模块–用于存储和管理采集到的数据，包括原始数据、处理后的数据和跟踪结果等。

4.可视化展示模块–通过界面展示车辆的运动轨迹和其他相关信息，方便用户实时监测和分析。

毫米波雷达车辆运动轨迹跟踪的流程1.安装毫米波雷达设备2.数据采集3.数据预处理4.目标检测与识别5.轨迹建模6.轨迹预测7.车辆跟踪与更新8.数据存储与管理9.可视化展示总结•基于毫米波雷达的车辆运动轨迹跟踪方法和系统可以实时监测和跟踪车辆的运动轨迹。

•通过采集、处理和分析车辆的位置和速度数据，该系统可以应用于交通管理、智能驾驶等领域。

毫米波雷达目标检测算法

毫米波雷达目标检测算法毫米波雷达目标检测算法毫米波雷达目标检测算法是近年来人工智能领域的重要研究方向之一，目的是通过算法来实现对毫米波雷达所收集的目标数据进行分析和检测。

该算法通过测试和改善，现在已经广泛应用于汽车自动驾驶、城市安防、反恐防爆等领域。

本文将对毫米波雷达目标检测算法进行详细的步骤阐述。

1. 数据采集毫米波雷达是指波长在1~10mm之间的微波，由于其具有穿透性强、不易受环境光影响等特点，被广泛应用于目标检测。

在进行毫米波雷达目标检测之前，首先需要通过雷达进行数据的采集。

具体采集方法是通过微机进行控制、调整毫米波雷达的探测模式，并在探测模式下对目标进行数据采集。

完成数据采集后，可以得到包含目标信息的原始数据集。

2. 数据预处理毫米波雷达目标检测是通过数据分析和模型训练实现的，因此需要对原始数据进行预处理，将其转化为适合模型训练的数据。

例如，对原始数据进行滤波、坐标转换等操作，以得到目标的准确位置信息。

3. 特征提取在将目标数据输入到模型中之前，需要进行特征提取。

毫米波雷达目标检测的特征提取是指从原始数据中提取一些重要的、可表示目标属性的特征值。

例如，对目标的形状、大小、纹理等属性进行提取，形成特征向量，并用于后续的模型训练和目标检测。

4. 模型训练通过前三个步骤处理后，得到的数据可以用于训练模型。

毫米波雷达目标检测中，常用的模型有基于支持向量机、神经网络等各种算法，以及一些深度学习的算法如卷积神经网络。

利用之前提取的特征值，通过模型的学习和训练，可以有效地识别、分类和定位目标。

5. 目标检测和分析进行模型训练之后，就可以使用训练出来的模型对新的目标数据进行检测和分析。

毫米波雷达目标检测的过程是将目标数据输入到模型中，模型通过比较输入的数据与训练数据，判断其是否为目标，并进行目标定位和分类等操作。

对于模型无法识别的输入，可以进行人工干预，并加入到模型的训练数据中，以提高模型的识别率和稳定性。

毫米波雷达信号处理算法

毫米波雷达信号处理算法
毫米波雷达信号处理算法是对接收到的毫米波雷达信号进行处理和分析的一系列算法。

其目的是提取和解释毫米波雷达信号中包含的目标信息。

常见的毫米波雷达信号处理算法包括以下几个方面：
1. 目标检测和跟踪算法：这些算法用于在雷达图像中检测出目标，并跟踪其运动。

常见的目标检测算法包括基于时间域分析的卡尔曼滤波器、脉冲-Doppler方法以及基于波束形成的方法等。

2. 目标参数估计算法：这些算法用于估计目标的参数，如目标的距离、速度、角度和散射截面等。

常用的目标参数估计算法包括基于最小二乘法的估计方法、最大似然估计方法以及基于卡尔曼滤波器的估计方法等。

3. 目标特征提取算法：这些算法用于提取目标的特征，如目标的形状、纹理和运动特征等。

常见的目标特征提取算法包括基于边缘检测的方法、基于纹理分析的方法以及基于运动分析的方法等。

4. 目标分类算法：这些算法用于将目标进行分类，如将目标分为人、车辆、建筑物等不同类别。

常见的目标分类算法包括基于机器学习的方法、基于模式识别的方法以及基于特征匹配的方法等。

毫米波雷达信号处理算法在无人驾驶、安防监控、军事侦察等领域有着广泛的应用。

它们能够提高目标检测和跟踪的准确性，提高目标参数估计的精度，进一步提高雷达系统的性能和可靠性。

基于激光雷达与毫米波雷达融合的车辆目标检测算法

引文格式：王海，刘明亮，蔡英凤，等．基于激光雷达与毫米波雷达融合的车辆目标检测算法［Ｊ］．江苏大学学报（自然科学版），
２０２１，４２（４）：３８９－３９４．
Ｖｅｈｉｃｌｅｔａｒｇｅｔｄｅｔｅｃｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｂａｓｅｄｏｎｆｕｓｉｏｎｏｆｌｉｄａｒａｎｄｍｉｌｌｉｍｅｔｅｒｗａｖｅｒａｄａｒ
摘要：针对仅基于单一传感器的目标检测算法存在检测精度不足及基于图像与激光雷达的多传感器融合算法检测速度较慢等问题，提出一种基于激光雷达与毫米波雷达融合的车辆目标检测算法，该算法充分利用激光雷达点云的深度信息和毫米波雷达输出确定目标的优势，采用量纲一化方法对点云做预处理并利用处理后的点云生成特征图，融合毫米波雷达数据生成感兴趣区域，设计了多任务分类回归网络实现车辆目标检测．在Ｎｕｓｃｅｎｅｓ大型数据集上进行训练验证．结果表明：检测精度可达６０５２％，每帧点云检测耗时为３５ｍｓ，本算法能满足智能驾驶车辆对车辆目标检测的准确性和实时性要求．关键词：智能车辆；目标检测；传感器融合；毫米波雷达；激光雷达；特征图中图分类号：ＴＰ２７３文献标志码：Ａ文章编号：１６７１－７７７５（２０２１）０４－０３８９－０６
无人驾驶主要由环境感知、路径规划和决策控制等部分组成．环境感知提供的信息越准确对后续步骤越有利，环境感知的主要任务是识别无人车周边障碍物信息，目标检测是其重要组成部分，对无人车自主行驶至关重要．
目前无人车目标检测所使用的传感器主要包括摄像机、激光雷达、毫米波雷达和超声波雷达等．每种类型传感器都有各自优缺点，摄像头传感器成本较低，可以获得目标的形状与色彩．随着计算机视觉技术的发展，将卷积神经网络（ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｓ，ＣＮＮ）应用在图像检测上已经较为普遍，且检测效果显著，比如ＹＯＬＯ（ｙｏｕｏｎｌｙｌｏｏｋｏｎｃｅ）［１］、ＳＳＤ（ｓｉｎｇｌｅｓｈｏｔｍｕｌｔｉｂｏｘｄｅｔｅｃｔｏｒ）［２］、ＦａｓｔＲＣＮＮ（ｆａｓｔｒｅｇｉｏｎＣＮＮ）系列［３］，与此同时，将基于卷积神经网络的检测算法应用于工程实践也取得了较好的效果［４］．然而，由于摄像头缺少深度信息，且受外界光照条件影响较大，上述方法仅可以得到目标的２Ｄ检测框，无法探测目标距离信息．激光雷达的引入可以弥补深度信息的缺失，激光雷达具有可以获得距离信息和目标形状、探测距离较远、受外界条件影响较小等优点．因此，基于激光雷达点云的目标检测算法也一直是研究热点．常用的传统检测算法是基于原始点云建立栅格地图并去除地面点［５］，对障碍物点云进行栅格聚类之后使用基于几何形状的目标识别分类，但该方法受限于无人车周围环境，当出现灌木丛、地面崎岖不平时，会出现较大误检．伴随着深度学习的不断发展，卷积神经网络也广泛应用于三维点云数据上，比如ＺＨＯＵＹ．等［６］建立体素网络结构，将点云划分为三维体素再进行特征提取，但此方法需要较高的计算量，且点云是稀疏三维数据，其中存在较多无效空间点．ＱＩＣ．Ｒ．等［７－８］依据点云的无序性和变换不变性的特征设计网络模型，网络以点云为输入并输出点云类别标签，然而该网络仅能处理局部小规模点云，难以在自动驾驶等大规模点云场景上应用．

毫米波雷达目标聚类算法

毫米波雷达目标聚类算法毫米波雷达是一种新兴的无线通信技术，广泛应用于无人驾驶汽车、智能交通系统等领域。

目标聚类算法是毫米波雷达中的重要环节，其主要目的是将雷达检测到的目标分为不同的类别，以便进一步分析和识别。

首先，我们来了解一下毫米波雷达的工作原理。

毫米波雷达是通过发射毫米波信号，并接收回波来检测周围目标的。

由于毫米波具有较高的频率和短的波长，能够提供更高的分辨率和更精确的距离测量。

这使得毫米波雷达在复杂环境中具有较强的抗干扰能力和较好的目标检测效果。

目标聚类算法在毫米波雷达中具有重要的意义。

通过聚类算法，我们可以将雷达检测到的目标按照某种特征分为不同的类别，比如车辆、行人、建筑物等。

这样做的优势在于，可以进一步对每类目标进行分析和处理，实现更精确的目标识别和跟踪。

常用的毫米波雷达目标聚类算法主要包括基于距离和速度的聚类算法、基于角度的聚类算法以及基于深度学习的聚类算法等。

基于距离和速度的聚类算法是最常见的一种算法，它将目标按照距离和速度两个维度进行聚类。

该算法的核心思想是，将距离相近且相似速度的目标划分为同一类别。

通过设置合适的距离和速度阈值，可以进一步优化聚类效果。

基于角度的聚类算法是另一种常见的算法，它将目标按照其在雷达坐标系中的角度进行聚类。

该算法通常使用DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）算法来实现聚类。

通过设置合适的角度阈值和密度阈值，可以实现对目标的有效聚类。

基于深度学习的聚类算法是近年来发展起来的一种新型算法。

通过使用深度神经网络，可以自动学习目标的特征并进行聚类。

这种算法需要大量的数据进行训练，但在目标识别和聚类方面具有较高的准确性和鲁棒性。

在应用毫米波雷达目标聚类算法时，还需考虑一些问题。

首先是数据预处理，包括去除噪声、滤波、去除运动模糊等。

其次是目标特征提取，即从原始数据中提取出与目标相关的特征信息。

交通场景毫米波监视雷达多目标跟踪算法研究

交通场景毫米波监视雷达多目标跟踪算法研究近年来，随着社会的发展和人口的增加，交通场景变得越来越拥堵，交通安全问题也日益突显。

为了解决这一问题，毫米波监视雷达多目标跟踪算法应运而生。

本文将对这一算法进行研究分析，并探讨其在交通场景中的应用。

首先，我们来了解什么是毫米波监视雷达多目标跟踪算法。

毫米波雷达是一种通过发射和接收毫米波信号来探测和跟踪目标的技术。

相较于传统的雷达技术，毫米波雷达能够提供更高的分辨率和更精准的测量结果。

毫米波监视雷达多目标跟踪算法则是基于这一技术，通过对多个目标进行跟踪和预测，实现对交通场景中车辆、行人等目标的监测和控制。

毫米波监视雷达多目标跟踪算法的关键在于目标的检测和跟踪。

目标检测是通过对雷达信号进行处理和分析，识别出目标的位置、速度以及其他特征。

而目标跟踪则是在目标检测的基础上，根据目标的历史轨迹和动态信息，预测目标未来的位置和轨迹。

这一算法能够同时对多个目标进行跟踪和预测，实现对交通场景中多个目标的实时监测和预警。

在交通场景中，毫米波监视雷达多目标跟踪算法有着广泛的应用前景。

首先，它可以用于交通流量统计和分析。

通过对所有目标的跟踪和轨迹分析，可以准确地获取交通流量、车速以及车辆行驶的轨迹等信息，为交通管理和规划提供重要参考。

其次，它可以用于交通事故预警和处理。

通过对交通场景中的目标进行实时跟踪和预测，当目标发生异常行为或潜在危险时，可以及时发出预警，并采取相应的措施，避免交通事故的发生。

再次，它可以用于交通信号控制和调度。

通过对所有目标的跟踪和动态信息的分析，可以对交通信号进行智能控制，实现交通流的优化和调度。

然而，毫米波监视雷达多目标跟踪算法也存在一些挑战和问题。

首先，由于交通场景中目标复杂多样，目标检测和跟踪的准确性和稳定性较低。

其次，交通场景中目标的数量庞大且动态变化，需要实时高效地进行目标的跟踪和预测。

最后，交通场景中的目标存在遮挡、干扰等问题，需要通过深入的信号处理和算法优化来解决。

基于4D毫米波雷达点云的多目标跟踪算法

基于4D 毫米波雷达点云的多目标跟踪算法张远肖宝华*杨大林北方工业大学北京 100144摘要：目前智能空调的研究主要基于视觉或红外传感器，基于单个4D 毫米波雷达的相对较少。

采用单个4D 毫米波雷达传感器采集数据，根据不同目标反射点位置的不同提出了密度聚类（Density-Based Spatial Clustering of Application with Noise，DBSCAN ）算法实现目标的聚类识别，并与K 均值（K-means ）聚类算法进行了效果对比。

针对多目标跟踪问题，设计了一种基于联合概率数据关联算法（Joint Probabilistic Data Asso‐ciation，JPDA ）和卡尔曼滤波（Kalman Filter，KF ）的目标跟踪算法，从而实现多目标的匹配和跟踪。

将所研究的算法应用到4D 毫米波雷达系统，并在室内采集了行人目标数据，分析对比实际场景和算法跟踪效果，误差大约在 8 cm 内，准确率可达91.8%。

结果表明：该算法可以较好地实现多目标跟踪，可用于智能空调中。

关键词： 4D 毫米波雷达聚类卡尔曼滤波数据关联多目标跟踪中图分类号： TN957.51文献标识码： A文章编号： 1672-3791(2024)01-0038-05The Multi-Target Tracking Algorithm Based on 4DMillimeter-Wave Radar Point CloudsZHANG Yuan XIAO Baohua *YANG Dalin North China University of Technology, Beijing, 100144 ChinaAbstract: Current research on intelligent air conditioners is mainly based on visual or infrared sensors, and research based on a single 4D millimeter-wave radar is relatively little. This paper uses a single 4D millimeter-wave radar sensor to collect data, proposes a density-based spatial clustering of application with noise (DBSCAN ) algorithm to realize the clustering recognition of targets according to the positions of the reflection points of different targets, and compares its effect with the K-means clustering algorithm. For the problem of multi-target tracking, this paper de‐signs a target tracking algorithm based on joint probabilistic data association (JPDA) and Kalman Filtering (KF) to realize multi-target matching and tracking. The algorithm studied in thispaper is applied to the 4D millimeter-wave radar system, the pedestrian target data is collected indoors, and the actual scene and the tracking effect of the algorithm are analyzed and compared, with an error of about 8cm and an accuracy rate of 91.8%. The results show that the algorithm can achieve multi-target tracking well and can be used in intelligent air conditioners.Key Words: 4D millimeter-wave radar; Clustering; Kalman filtering; Data association; Multi-target trackingDOI： 10.16661/ki.1672-3791.2306-5042-9247基金项目：北京市自然基金（项目编号：4202019）。

毫米波雷达多目标跟踪算法

毫米波雷达多目标跟踪算法1. 简介毫米波雷达是一种利用毫米波频段进行探测和测距的雷达系统。

由于其具有高分辨率、强穿透能力和不受天气影响等优点，被广泛应用于无人驾驶、智能交通系统、安防监控等领域。

而多目标跟踪算法则是在毫米波雷达系统中实现对多个目标进行准确跟踪的关键技术。

本文将详细介绍毫米波雷达多目标跟踪算法的原理、方法和应用，并探讨其在实际场景中的挑战和发展方向。

2. 算法原理2.1 毫米波雷达工作原理毫米波雷达通过发射连续或脉冲信号，并接收回波信号来实现对目标的探测和测距。

其工作频段通常为30 GHz到300 GHz之间，相比于传统的微波雷达，具有更高的分辨率和精度。

2.2 多目标跟踪算法基本原理多目标跟踪算法主要包括目标检测和目标关联两个步骤。

目标检测用于在雷达数据中识别出可能存在的目标，而目标关联则是将连续的雷达帧之间的目标进行匹配，实现对目标轨迹的跟踪。

通常，多目标跟踪算法可以分为基于滤波器的方法和基于数据关联的方法。

滤波器方法通过状态估计器（如卡尔曼滤波器或粒子滤波器）对每个目标进行预测和更新，从而实现对目标轨迹的跟踪。

而数据关联方法则通过将当前帧中的目标与上一帧中已知的目标进行匹配，根据匹配结果更新或创建新的轨迹。

3. 算法方法3.1 目标检测在毫米波雷达数据中进行目标检测是多目标跟踪算法的第一步。

常用的方法包括基于阈值、基于模型和基于深度学习等。

•基于阈值：通过设定一个合适的阈值来判断雷达数据中是否存在可能的目标。

该方法简单快速，但容易受到噪声和杂散回波的影响。

•基于模型：利用目标在雷达数据中的特征模型进行匹配，如目标的形状、尺寸和速度等。

该方法对目标的形状和尺寸有一定要求，但能够提供更准确的目标检测结果。

•基于深度学习：利用深度神经网络对雷达数据进行特征提取和目标分类。

该方法需要大量标注数据进行训练，但在目标检测准确率上通常能够超过传统方法。

3.2 目标关联目标关联是多目标跟踪算法的核心部分。

毫米波雷达标定原理

毫米波雷达标定原理毫米波雷达是一种高频雷达，其频率范围一般在30-400 GHz之间。

它的高频特性使得其在大气、云层和降水等天气条件下具有良好的穿透性，能够实现高精度的探测任务，包括目标距离、速度和角度信息的测量等。

毫米波雷达的性能会受到多种因素的影响，例如雷达的硬件参数、环境因素和信号处理方法等。

为了保证毫米波雷达的精度和可靠性，必须对其进行标定。

本文将介绍毫米波雷达的标定原理和实现方法。

1. 发射天线的校准发射天线是将电能转化为电磁波的部件，其性能会直接影响雷达的精度。

针对发射天线进行的校准包括天线增益的测量和天线辐射图的测量。

天线增益的测量是指测量天线的辐射功率与接收功率之比。

这一测量通常需要使用一个参考天线作为参照。

将发射天线和参考天线分别对准一个天线测试器，就可以测量到两者发出的电磁波功率。

然后，将测试过程中的信号进行分析，可以得到发射天线和参考天线的增益值。

通过这种方法获得天线增益的测量结果，可以用于后续的雷达信号处理中。

天线辐射图的测量是指测量天线辐射方向上的辐射功率，这些功率可以表示为天线的幅度和相位响应函数，通常以极坐标形式表示。

测量天线辐射图需要将发射天线对准一个转动的测试台，同时记录每一个方向上的辐射功率和相位数据。

通过这些数据，可以计算出天线的辐射图，为后续雷达信号处理提供标准。

噪声系数是指接收天线输出的信号中的噪声功率与理论噪声功率之比。

噪声系数的测量需要使用一个噪声源作为参考，将其接入到一个总功率计中，同时将接收天线接入到总功率计上。

将总功率计的读数与噪声源的输出功率对照，就可以计算出接收天线的噪声系数。

3. 雷达信号处理软件的校准在雷达信号处理过程中，需要对各种采集到的数据进行处理和分析。

为了保证处理过程的准确性，需要对雷达信号处理软件进行校准。

对于毫米波雷达，主要的信号处理包括信号匹配滤波、目标检测和目标跟踪等。

信号匹配滤波是一种对收到的回波信号进行幅度和相位滤波的方法。

毫米波雷达测距测速算法

毫米波雷达测距测速算法毫米波雷达是一种基于毫米波频段的传感器技术，具有高分辨率、高精度和强抗干扰能力的优点，因此被广泛应用于物体检测、测距测速等领域。

在毫米波雷达中，测距测速算法是其中一个关键的研究方向。

测距是毫米波雷达的基本功能，通过测量信号的往返时间来计算物体与雷达之间的距离。

毫米波雷达可以发射一束短脉冲并接收回波信号，根据发射和接收时间的差值来计算距离。

而测速则是通过多次测距并计算距离变化率来得到物体的速度信息。

毫米波雷达的测距测速算法主要分为两类：基于频率调制的算法和基于相位测量的算法。

基于频率调制的算法采用频率差技术，通过测量发射信号和接收信号之间的频率差异来计算距离和速度。

这种方法的基本原理是利用多普勒效应，即物体运动会引起回波信号的频率偏移。

通过分析接收到的回波信号的频率变化，可以计算出目标物体的速度。

而距离则是通过测量发送信号和接收信号之间的频率差值来计算的，根据多普勒效应中的关系，频率差值与目标物体的距离成正比。

然后通过标定和校准可以得到准确的距离和速度信息。

基于相位测量的算法是利用回波信号的相位差来计算距离和速度。

相位差是指发射信号和接收信号之间的相位差异，也可以理解为信号的延迟时间。

根据相位差和频率可以计算出距离变化率，然后通过积分计算得到距离和速度信息。

这种算法相对于频率调制算法在一定程度上能够提高精度和灵敏度，但同时也要求系统具有更高的稳定性和抗干扰能力。

毫米波雷达测距测速算法在实际应用中，还需要考虑目标的速度分布、多目标的情况以及复杂地形等因素对测量的影响。

因此，研究人员对于算法的改进和优化不断进行探索。

例如，引入卷积神经网络和深度学习技术，结合毫米波雷达原始数据进行特征提取和模式识别，可以进一步提高测距测速的准确性和鲁棒性。

综上所述，毫米波雷达的测距测速算法是一项复杂而重要的研究领域。

基于频率调制和相位测量的算法是目前主流的方法，而随着深度学习等技术的发展，将有望进一步提高毫米波雷达的测量效果。

基于汽车毫米波雷达的CFAR算法研究

基于汽车毫米波雷达的 CFAR算法研究摘要：随着自动驾驶技术的不断演进，消费者、社会和政府将会提高对自动驾驶汽车的接受度，毫米波雷达频段控制新规的出台、自动驾驶新一代车型的推出和不断宣布进入造车领域的企业等都将推动自动驾驶行业的发展。

本文基于77GHz汽车毫米波雷达平台，其具有穿透能力强，可在雨雪等恶劣天气条件下使用、不受光影变化和背景变化影响的特点，介绍了汽车毫米波雷达的恒虚警检测原理，然后提供了两种工程上常用的CFAR算法：单元平均恒虚警率（CA-CFAR）和有序统计量恒虚警率（OS-CFAR）。

关键词：毫米波雷达；单元平均恒虚警率；有序统计量恒虚警率1.引言近年来，自动驾驶得到快速发展，随着谷歌、苹果、百度、阿里等科技巨头入局造车使这一行业的竞争更加激烈。

为了增加自动驾驶的可靠性，提高自动驾驶的社会接受度，首先提高驾驶员辅助系统（ADAS）的可靠性成为至关重要的一环，而毫米波雷达作为一种非接触式传感器，其穿透能力强、不受光影和背景变化影响、可在雨雪等恶劣天气条件下使用的特点成为ADAS中必不可少的传感器之一。

相较于视觉，其能够提供更加准确的速度和距离信息，且受环境等外界因素的影响远小于视觉，与此同时，毫米波雷达高集成度、小体积、低成本的特点相比于激光雷达更适合大规模的应用。

伴随着采用级联设计方案的下一代4D成像毫米波雷达批量生产上市使用，毫米波雷达的分辨率得到大幅提升，其在自动驾驶领域发挥越来越重要的作用。

恒虚警检测技术是指雷达系统在保持虚警概率恒定条件下确定目标信号是否存在的技术。

雷达在检测目标时，雷达除了会接收到目标的信号，还会接收到杂波、噪声或者干扰信号。

毫米波雷达如何根据杂波、噪声这些背景信息自适应调整恒虚警检测的阈值来保证其具有稳定的恒虚警率是CFAR算法的关键。

本论文对毫米波雷达目标检测原理以及常用的CFAR算法进行了介绍，最后在真实环境下采集了ADC数据，对不同的CFAR算法性能进行了对比。

基于毫米波雷达的车辆障碍物检测算法

基于毫米波雷达的车辆障碍物检测算法随着汽车制造技术的发展，车辆安全已经成为了关注的焦点。

其中，车辆障碍物检测是重要的安全问题。

基于毫米波雷达的车辆障碍物检测算法是目前比较成熟、使用广泛的技术。

本文将从以下几个方面介绍这种技术。

## 毫米波雷达的概念和基本原理毫米波雷达是一种通过使用毫米波进行检测的雷达。

毫米波是一种电磁波，波长在1毫米到10毫米之间，是介于微波和红外线之间的电磁波。

因为毫米波具有高频和短波长的特点，所以在探测精度和抗干扰性方面具有一定的优势。

而毫米波雷达则是通过发射和接收毫米波信号来检测车辆前方的障碍物。

毫米波雷达的基本工作原理是：雷达发射毫米波信号，这个信号会穿过透明的物体（比如空气）并射向障碍物。

障碍物会将一部分射向它的波反射回来，射回雷达。

雷达接收到反射回来的波之后，利用回波时间和波速计算出障碍物距离和速度。

## 基于毫米波雷达的车辆障碍物检测算法基于毫米波雷达的车辆障碍物检测算法的基本思路是：通过毫米波雷达获取车辆前方的障碍物信息，再根据这些信息进行车辆自动驾驶、制动等操作。

具体来说，车辆障碍物检测算法一般包括以下步骤：### 步骤1：雷达信号处理利用数字信号处理技术对接收到的毫米波雷达信号进行预处理。

### 步骤2：目标检测在雷达信号处理后，需要对信号进行目标检测，识别出障碍物。

这里常用的方法有微分、二阶微分、CFAR等。

### 步骤3：目标跟踪目标检测完成后，需要对障碍物进行跟踪。

常用的跟踪算法包括Kalman 滤波、扩展 Kalman 滤波等。

### 步骤4：目标分类与参数提取对于检测到的障碍物，需要进行分类，并提取相关的参数。

常用的目标分类算法有支持向量机（SVM）、人工神经网络等。

参数包括障碍物的位置、速度、大小、形状等信息。

### 步骤5：决策与控制在所有目标的分类与参数提取后，根据车辆当前情况，如速度、加速度、车辆倾角、转向角等，通过决策算法进行决策和打分，最后进行车辆控制，如制动、转向等。