所属领域

集成电路与ICT

技术成熟度

产业化

应用行业

汽车电子、半导体

合作方式

技术开发

成果概况

车载测距雷达在实际应用中，由于道路交通情况复杂多变，且大量汽车都装有车载测距雷达并同时工作，且各自的工作频率非常靠近时，可能相互干扰，这就有可能出现误警。除此之外，路面上其他物体会对车载雷达产生一定的噪声，由于噪声总输出是一个随机变量，车载雷达会根据信号振幅是否超出门限来判断有无目标存在，从而可能产生虚假目标，虚假目标在现实中不存在，但对于雷达探头却作为真实目标出现。如果干扰信号落入雷达接收机带宽中，则会出现虚警现象，实际情况中干扰信息应当被检测到并在信号处理过程中被抑制。每个制造商采用的波形、定时、带宽、天线方向图和信号处理方通常略有不同，对干扰信号被抑制而言是个优点，但会导致雷达对干扰的响应不同。因此，测试不同种类的噪声会比较全面的体现这些干扰问题。不同种类的噪声由于有多个特征参量，传统的阈值确定法已经无法确定目标信号与干扰信号之间的值，因而支持向量机(SVM)的分类器可以通过非线性映射很好地处理这些数据不规则问题，本发明采用的二分类支持向量机，找出目标信号和干扰信号之间的分界面，在没有干扰信号这一先验信息的情况下落在分界面内的点视为目标信号，落在分界面外的点视为干扰信号。

关键技术

该技术包括获取多个采样信号，其中，每个所述采样信号为目标回波信号或干扰信号；对每个所述采样信号进行处理，得到多个处理后信号；对每个所述处理后信号进行傅里叶变换，得到对应于每个所述采样信号的幅频响应信息；根据所述幅频响应信息确定对应于每个所述采样信号的特征向量；利用所述特征向量训练二分类向量机；利用训练好的所述二分类向量机对接收到的信号进行识别，以确定所述接收到的信号属于所述目标回波信号或所述干扰信号。

应用领域和市场前景

该技术可根据目标信号和干扰信号幅频响应的特征不同，进行信号识别，从而提高在车载测距雷达在复杂道路环境中的测距能力。当前行业处于资本市场的关注期，融资规模依然处于起始阶段。