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研究团队
黄岩, 王韵旋, 张慧, 毛源, 洪伟：东南大学毫米波国家重点实验室
周霄: University College London
廖桂生: 西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室
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Huang Y, Wang Y X, Zhou X, et al. Interference mitigation and target detection for automotive FMCW radar with range-Doppler sparse regularization. Sci China Inf Sci, 2024, 67(9): 199303![]()
在辅助驾驶传感器应用中，针对车载FMCW毫米波雷达系统在实际场景可能遇到的雷达频带重叠导致的相互干扰问题，利用车载雷达信号在距离-多普勒域上的固有稀疏特性，实现高精度的有用雷达信号分离和干扰能量抑制、提高目标检测精度、实现干扰抑制和目标检测和三维（距离、速度和方向）参数估计一体化优化。本文提出一种基于距离-多普勒稀疏正则化的汽车雷达干扰抑制、目标检测和三维参数（距离、速度和方向）估计方法。我们首先分析了时域内强单一互干扰的低秩特性，然后展示了在简单干扰污染情况下使用主成分分析（PCA）方法对强单一互干扰进行抑制的可行性。在此基础上，我们考虑了目标信号经过二维傅里叶变换（2D-FFT）后在距离-多普勒（RD）域中的稀疏性，并基于此提出了优化问题。基于这一优化问题，我们使用交替方向乘子法（ADMM）求解，并给出每一步迭代过程中的闭式解，构成所提车载FMCW毫米波雷达干扰抑制和目标检测一体化优化算法。本文的创新点如下：
(1) 根据车载FMCW毫米波雷达的信号模型，研究并分析了时域内强单一互干扰的低秩特性和目标信号经过二维傅里叶变换（2D-FFT）后在距离-多普勒（RD）域中的稀疏性。
(2) 基于上述两条性质，提出一种车载FMCW毫米波雷达干扰抑制和目标检测一体化优化算法，该方法不仅能够实现信号的分离和干扰信号的抑制；而且能够有效优化目标检测和目标的三维（距离、速度和方向）参数估计。
本文基于TI2243车载毫米波雷达系统，对实测实验中产生的车载雷达相互干扰进行对比实验，验证所提车载毫米波雷达干扰抑制方法的有效性。实验结果表明：与六种当前最先进（SOTA）车载毫米波雷达干扰抑制方法相比，所提干扰抑制方法获得了更清晰还原的RD图，从而验证了所提方法干扰抑制方法的有效性。
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