汽车雷达基于电磁波信号感知路况, 具有全天时、全天候、低成本等优点, 是未来智能化交通和自动驾驶的重要传感器。其中, 高精确度目标测距、测速, 高分辨力角度估计和多扩展目标跟踪是汽车雷达领域的研究重点。本文针对汽车雷达波形、天线设计、测角算法以及目标跟踪算法等关键模块和主要设计思路进行梳理, 结合雷达抗干扰、MIMO编码、扩展目标状态估计等技术难点, 介绍并归纳了近几年代表性的文献, 旨在为以后的研究提供参考和依据。

可见光多输入多输出(MIMO)通信中空时分组编码能够获得较高的分集增益, 但是其有效性较差, 空间调制编码能够提高系统的频谱利用率但其可靠性较差。因此结合空时分组编码和空间调制编码的优势设计出空时分组-空间调制(STBC-SM)级联编码应用到可见光MIMO通信系统中, 根据朗伯光源衰减特性建立了可见光室内传输信道模型, 并对系统有效性及可靠性进行了仿真验证。结果表明在确保原有效性和相同误码率前提下, STBC-SM级联编码的可靠性较SM提高了5~8 dB,在确保原可靠性的前提下, STBC-SM级联编码的有效性较STBC提高了。表明文中设计的级联编码可有效的解决通信系统中有效性与可靠性的矛盾问题, 为研究室内可见光MIMO通信提供了很好的理论意义。

针对现有多输入多输出（MIMO）雷达正交多相码的设计中存在的自相关旁瓣峰值和互相关峰值高、算法收敛速度慢的问题，提出了一种基于遗传-和声搜索算法的MIMO雷达正交多相码设计方法。该算法将和声搜索算法和遗传算法相结合，在遗传算法多次迭代获得一个较好的初始解的基础上，再使用和声搜索算法进一步搜寻邻近区域可能的解。该算法既具有遗传算法全局寻优的特性，又具备和声搜索算法的邻域寻优特性。所提方法能够加快发射信号自相关旁瓣峰值和互相关峰的收敛速度，同时增大主瓣和旁瓣的比值。仿真实验的结果证明了所提混合算法的优良性能。

为了最小化参数估计的均方误差, 提出了基于 D-optimality准则(DOBC)的多输入多输出雷达天线几何设计方法。严格推导了天线几何在 DOBC准则下需要满足的约束条件; 进行了敏感性分析, DOBC准则下的天线几何只与目标方位角之差有关, 而与具体的方位角值无关; 并推导了远场条件下参数估计的克拉美罗界 (CRLB), DOBC准则可以看成一种修正的 CRLB, 其为最大似然估计算法提供了更严格的下界约束。仿真结果表明, 与最小冗余阵列、均匀阵列相比, DOBC准则下的天线几何具有更优越的参数估计性能, 且其不受阵列孔径的约束, 可以通过扩大孔径, 进一步提高分辨力。但随着孔径的提高, 方向图的伪峰值会升高, 在低信噪比条件下, 会造成很大的参数估计误差, 因此需要根据实际应用需求, 选择合适的孔径大小。

针对冲击噪声下因接收信号二阶及以上矩不存在而产生性能恶化的问题, 提出一种基于QR分解和鲁棒性主成分分析法 (QR-RPCA)的双基地多输入多输出 (MIMO)雷达参数估计方法。针对RPCA算法适用于实数矩阵处理的情况, 先将复数信号转化为实数; 然后根据冲击噪声的稀疏特点与目标信号矩阵的低秩特点, 利用 QR-RPCA算法将低秩信号矩阵从受冲击噪声污染的接收信号中提取出来, 并直接得到信号子空间, 该算法避免了传统 RPCA算法中的大规模奇异值分解, 时间复杂度有所降低; 最后根据信号子空间并利用旋转不变信号参数估计技术 (ESPRIT)对目标方位进行估计。理论与仿真表明, 本文算法相较于其他消除冲击噪声的算法, 对于低特征指数的冲击噪声具有更好的估计性能。