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车载DDM-MIMO雷达波形设计及抗干扰研究

摘要

在自动驾驶技术中，毫米波雷达作为一种重要的传感器，被广泛应用于车辆环境

感知。DDM-MIMO（多普勒分复用-多输入多输出）波形在慢时间维实现多阵元正交，

该技术可以使多个发射天线同时工作，克服了车载雷达中主流的时分复用方式中数据

率低、发射效率低、数据存储成本高等问题。传统的DDM波形存在多普勒模糊问题，

文章根据车载场景的测量需求，通过研究DDM波形的特点，设计具有抗多普勒模糊性

能的DDM波形，同时探索其干扰场景下的应对方法，主要研究内容如下：

首先，研究具有抗多普勒模糊性能的DDM波形设计，针对无法区分多发射阵元的

通道模糊问题，研究了三种解模糊设计：空多普勒带、参差多普勒频率以及初相调制

解模糊，并完成了对应的解模糊仿真。其次，由于现有的波形不能兼顾距离和速度测

量的性能指标，文章进一步研究了脉间步进跳频波形的信号处理方法，利用多个短间

隔的小带宽信号合成大带宽信号，从而在不牺牲距离探测指标的条件下，缩短脉冲周

期；随后完成了跳频DDM波形设计，并进行了仿真实验。

然后，文中探讨了如何应对车载雷达的宽频带干扰，分别研究了空域、时域和频

域上的干扰抑制方法。空域抗干扰方仅抑制指定方向的干扰信号，而使其他方向无失

真通过。时域抗干扰需要首先检测时域信号中干扰点的位置，然后利用正常数据预测

出受干扰数据段的真实目标回波数据。频域抗干扰则是利用了目标在RD谱上的稀疏性，

通过自适应滤波器在多普勒维逐点进行干扰消除。

最后，使用AWR2944EVM作为实验平台，利用所设计的波形，以行人作为动态

目标，分别在无干扰源和有干扰源的情况下采集数据。实验结果表明，在雷达不模糊

速度范围大于40m/s的情况下，能够准确测量行人动目标的距离、速度、角度；在无干

扰情况下，对行人的最远探测距离可达120m；在有干扰的情况下，噪底提升约8dB，

可检测距离下降至不足80m；经过抗干扰算法处理后，信噪比改善4~8dB，可检测距离

恢复至100m以上。实验结果表明，文章设计的DDM波形及信号处理方法，能够有效

提高车载毫米波雷达的综合探测性能，将测速范围恢复到与单发射天线的波形相同，

结合抗干扰算法，能够缓解车载雷达在受到干扰时的影响，提升稳定性。

关键词：车载毫米波雷达；多普勒分复用；雷达抗干扰；多普勒模糊

车载DDM-MIMO雷达波形设计及抗干扰研究

ABSTRACT

Inautonomousdrivingtechnology,millimeterwaveradariswidelyusedasanimportant

sensorforvehicleenvironmentalperception.DDM-MIMO(DopplerDivisionMultiplexing

MultipleInputMultipleOutput)waveformachievesmultielementorthogonalityintheslow

timedimension.Thistechnologyenablesmultipletransmittingantennastoworksimultaneously,

overcomingthelowdatarate,lowtransmissionefficiency,andhighdatastoragecostsofthe

mainstreamtimedivisionmultiplexingmethodinautomotiveradar.However,traditionalDDM

waveformssufferfromDopplerambiguity.Basedonthemeasurementrequirementsofvehicle

scenarios,thisarticledesignsDDMwaveformswithantiDopplerambiguityperformanceby

studyingthechara