基于蒙特卡罗方法的毫米波雷达交通目标检测优化

基于蒙特卡罗方法的毫米波雷达交通目标检测优化

毫米波雷达在智能交通系统中扮演着重要角色，特别是在目标检测方面。本文将介绍一种基于蒙特卡罗方法的恒虚警率（CFAR）检测算法，该算法能够提高交通场景下雷达的目标检测效率和灵敏度。

1. 简介

在交通场景中，雷达性能的提升主要通过两种途径实现：一是优化信号处理以减少干扰；二是设计更高效的探测器。本文将重点讨论后者。

传统的CFAR检测算法，如细胞平均CFAR（CA-CFAR）、最大选择检测（GO-CFAR）和最小选择检测（SO-CFAR）等，在复杂环境中存在局限性。为了解决这些问题，研究者提出了多种改进方法，包括结合OS和CA的新方法，以及引入机器学习的方法。然而，这些方法往往增加了算法的复杂性。

针对交通场景的特殊性，本文提出了一种基于蒙特卡罗方法的CFAR算法。该算法通过随机采样整个距离多普勒矩阵（RDM）来估计背景噪声功率，避免了传统方法中滑动窗口带来的效率问题。具体贡献如下：

• 采用蒙特卡罗模拟原理进行随机采样，突破了参考窗口的限制
• 通过干扰点滤波方法提高背景噪声估计精度
• 降低了算法的时间复杂度，提高了检测速度和效率

2. 交通场景

交通传感器通常安装在道路两侧或中心支架上，需要具备以下基本功能：

• 高检测灵敏度，能够检测到视野中的所有目标
• 低信息延迟，实时反映路况
• 良好的耐候性，减少天气影响

毫米波雷达因其不受环境影响、高范围分辨率和低成本等优势，被认为非常适合城市交通监测。CFAR探测器作为雷达目标提取的重要组成部分，其优化对于提高雷达在交通场景中的性能至关重要。

3. 交通场景雷达背景噪声分析

本研究基于CAL77S244雷达芯片构建射频前端，采用三发四收天线配置，并通过四通道高速ADC进行数据采集。后端处理系统基于FPGA和ARM架构实现数字信号处理和目标信息提取。

数据采集与显示

图3展示了背景噪声数据的采集流程和RDM矩阵的功率幅度分布。在无移动目标条件下，静止物体区域（零多普勒区域）的功率幅值呈现突然且不均匀的分布，而非零多普勒域的噪声功率幅值相对均匀。

图2.（a） 雷达系统。（b） 数据收集方案。

噪声幅度离散度分析

通过计算RDM矩阵中数据的方差，可以评估噪声功率幅值的分布情况。结果显示，无论是距离维度还是速度维度，方差均小于0.018，表明背景噪声功率幅值在非零多普勒域中相对均匀。

图4. RDM矩阵中的背景噪声幅度色散（a）范围方向上的噪声幅度方差。（b）多普勒方向的噪声幅度变化。

功率密度分布分析

通过MATLAB分布拟合工具箱对RDM中的非零多普勒单元进行采样处理，发现数据分布与瑞利分布具有良好的拟合度，如图5所示。

图5. RDM矩阵噪声密度函数仿真拟合实验实例（a）噪声分布曲线。（b）瑞利分布的匹配度。

结论

本文提出的基于蒙特卡罗方法的CFAR算法，通过随机采样和干扰点滤波，有效提高了交通场景下雷达的目标检测效率和灵敏度。该算法突破了传统参考窗口的限制，降低了时间复杂度，为毫米波雷达在智能交通系统中的应用提供了新的技术思路。