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| 編輯推薦： |
本书适合民用“雷达原理与技术”课程本科教学的需要，分8章系统地介绍相关基础理论、FMCW雷达原理、成像技术及其新兴应用领域。本书同时介绍了FMCW雷达的硬件实验实现，并给出了具体实例。各章都配有习题及上机练习题。
本书配有丰富资源，包括完整教学大纲、书中重要的MATLAB程序、数据文件。
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| 內容簡介： |
本书聚焦当前主流的毫米波雷达芯片系统及其信号处理技术，突出民用毫米波雷达的核心理论内容，结合深度学习和人工智能在雷达信号处理和应用中的发展趋势，涵盖了从单通道、MIMO点云检测到雷达成像技术领域。作为调频连续波雷达技术及其应用的系统性教材，全书包括雷达理论与实验、原理设计及应用、重点难点化简分解推导、程序代码辅助理解等内容，共分为八章。第一章介绍了雷达电磁信号传播的基本理论，第二章讲述雷达信号处理的基础，第三章重点介绍了FMCW雷达系统与信号处理方法，第四章探讨了FMCW雷达的干扰抑制技术，第五章研究了FMCW雷达的目标跟踪技术，第六章聚焦人体呼吸和心跳检测的雷达技术，第七章为毫米波雷达成像技术及其应用，第八章为毫米波雷达实验。
全书内容紧凑、简明扼要，理论与实践并重，涵盖了雷达信号处理、FMCW雷达系统原理与应用、雷达抗干扰技术及毫米波雷达成像等关键领域，适合高年级本科生、研究生和从事毫米波雷达研发的专业人员作为学习参考用书。
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| 關於作者： |
|
许致火，南洋理工大学资深研究员，研究生导师，IEEE高级会员，主要从事雷达成像理论及其应用研究；近5年主持完成2项国家自然科学基金项目、2项江苏省自然科学基金项目和2项南通市科技计划项目，发表高水平论文、著作和发明专利等成果60余项。
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| 目錄：
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第 1章雷达电磁信号传播 1
1.1麦克斯韦方程 . 1
1.2平面电磁波 2
1.3雷达微带天线 . 6
1.3.1微带传输线理论 . 7
1.3.2天线性能指标 10
1.4接收机前端噪声 12
1.5雷达方程 14
习题 16
第 2章雷达信号处理基础 18
2.1信号表示与变换 18
2.1.1傅里叶级数 18
2.1.2傅里叶变换 19
2.1.3信号的采样 23
2.1.4时间序列傅里叶变换 24
2.1.5周期序列的傅里叶级数 . 27
2.1.6离散傅里叶变换 . 27
2.2目标信息测量原理 32
2.2.1径向距离与速度 . 32
2.2.2目标角度测量 35
2.
3雷达距离和速度模糊 . 38
2.
4雷达检测概率与虚警概率 39
2.
5雷达恒虚警概率技术 . 43
2.
6雷达信号匹配滤波 46
习题 52
第 3章 FMCW雷达系统原理 . 54
3.1线性调频信号
. 54
3.2
FMCW雷达工作原理 60
3.3
FMCW雷达信号处理 64
3.4
FMCW雷达系统设计 65
3.5
FMCW雷达系统仿真 66
习题 73
第 4章 FMCW雷达干扰及其抑制 74
4.
1汽车雷达标准法规 74
4.2
FMCW雷达干扰分类 75
4.3
FMCW雷达干扰概率 77
4.4
FMCW雷达干扰信号 80
4.5
FMCW雷达干扰抑制 82
4.5.1干扰检测
. 83
4.5.2干扰抑制
. 85
4.5.3抑制仿真
. 87
习题 89
第 5章 FMCW雷达目标跟踪 . 90
5.
1递归贝叶斯估计方法 . 90
5.2卡尔曼滤波
91
5.
3雷达多目标跟踪 93
5.3.1目标检测
. 93
5.3.2目标跟踪
. 94
5.3.3目标关联
. 96
习题 97
第 6章非接触人体呼吸和心跳检测 98
6.
1呼吸心跳信号检测原理 99
6.
1.1单频连续波雷达 . 100
6.
1.2调频连续波雷达 . 100
6.
2呼吸和心跳检测处理 . 101
6.
2.1去直流偏置 101
6.2.2相位解缠
. 101
6.2.3信号分离
. 102
6.
3基于深度学习的人体心电图非接触测量 103
6.
3.1人工神经网络 104
6.3.2激活函数
. 105
6.
3.3长短期记忆网络 . 108
6.
3.4离散小波多分辨分析 109
6.
3.5深度学习模型 110
习题 111
第 7章毫米波雷达成像及其图像理解应用 112
7.
1毫米波雷达成像方法 . 112
7.
1.1毫米波雷达合成孔径成像概述 . 112
7.
1.2距离多普勒成像方法 114
7.
1.3波数域成像方法 . 117
7.
1.4后向投影成像方法 118
7.
1.5合成孔径成像仿真实验 . 119
7.
1.6毫米波雷达实孔径成像方法 121
7.
2毫米波雷达图像 122
7.
2.1毫米波雷达图像数据分布 122
7.
2.2乘性噪声模型 124
7.
3毫米波雷达图像相干斑噪声抑制 125
7.
3.1图像去噪训练集 . 126
7.
3.2深度学习去噪 127
7.
4基于毫米波雷达图像的道路提取 130
7.4.1提取流程
. 131
7.4.2模型建立
. 132
7.4.3模型结果
. 134
7.4.4性能评估
. 134
7.4.5参考代码
. 135
习题 138
第 8章毫米波雷达实验 . 139
8.1
TI雷达实验软硬件 139
8.
2数据采集与处理实验 . 141
8.2.1实验目的
. 141
8.
2.2数据采集步骤 141
8.2.3数据处理
. 145
8.3
FMCW雷达干扰实验 148
8.3.1实验目标
. 148
8.3.2预习内容
. 149
8.
3.3干扰实验步骤 149
8.3.4结果分析
. 150
8.
4微多普勒特征提取实验 151
8.4.1实验目的
. 151
8.4.2实验准备
. 151
8.
4.3微多普勒实验步骤 152
8.
4.4实验结果分析 153
8.
5人体呼吸信号检测实验 155
8.5.1实验意义
. 155
8.5.2实验准备
. 155
8.
5.3呼吸测量实验步骤 155
8.
5.4实验结果分析 156
习题 157
参考文献 158
图 1-1平面波在两种不同介质的边界上传播 5
图 1-2雷达后向散射、前向散射与体散射示意图 . 6
图 1-3微带天线以及 PCB设计示意图 6
图 1-4均匀传输线及其等效电路示意图 7
图 1-5雷达微带天线传输线阻抗匹配常用方法之一 10
图 1-6一个天线方向图例子 . 11
图 1-7天线的回波损耗 12
图 1-8雷达接收机前端噪声传播示意图 13
图 1-9雷达天线在距离 R处的天线主瓣横截面积 . 15
图 1-10阻抗匹配图 . 16
图 2-1矩形周期信号 . 19
图 2-2矩形信号及其傅里叶变换 21
图 2-3单位冲激周期信号构成的采样信号 . 22
图 2-4连续信号采样成离散信号的模型 23
图 2-5信号频谱混叠 (.s < 2.m) . 24
图 2-6矩形序列及其傅里叶变换 27
图 2-7实数信号的傅里叶变换、时域离散序列傅里叶变换及离散傅里叶变换
示意图 . 30
图 2-8矩形序列及其离散傅里叶变换 30
图 2-9雷达测量目标的原理示意图 . 33
图 2-10不同频段的电磁波传播在大气中的衰减分布 33
图 2-11目标的径向距离和径向速度 . 34
图 2-12脉冲雷达的目标径向距离和速度计算示意图 35
图 2-13雷达虚拟天线阵列测量目标角度示意图 . 37
图 2-14脉冲雷达距离模糊示意图 . 38
图 2-15脉冲雷达速度模糊示意图 . 38
图 2-16雷达接收信号中噪声与信号概率分布空间示意图 . 39
图 2-17二元假设下 γ(r)的似然概率分布 41
图 2-18雷达检测概率在不同信噪比下随虚警概率的变化 . 43
图 2-19一种相邻单元平均的 CFAR实现方法 44
图 2-20编程 2.2的结果 46
图 2-21脉冲雷达基带信号匹配滤波示意图 . 46
图 2-22编程 2.3的结果 52
图 2-23正交解调 . 53
图 3-1线性调频信号 . 55
图 3-2积分区间分段示意图 . 57
图 3-3编程 3.1的结果 . 60
图 3-4 FMCW雷达系统结构示意图 61
图 3-5 FMCW雷达发射与接收信号时序示意图 . 62
图 3-6 FMCW雷达接收 IQ解调示意图 . 63
图 3-7编程 3.2的结果 . 72
图 4-1 FMCW雷达间的直接路径干扰与多径干扰 76
图 4-2 FMCW雷达间的相参干扰与非相参干扰 . 76
图 4-3双向车道雷达干扰几何示意图 78
图 4-4干扰概率分布例子（多径系数 a =4）. 79
图 4-5非相参干扰信号产生过程 81
图 4-6干扰条件下的雷达接收信号组成 82
图 4-7 FMCW雷达干扰抑制的框架 83
图 4-8一个 FMCW雷达干扰检测的例子 84
图 4-9一个存在干扰的回波及其检测 88
图 4-10干扰抑制前后的目标距离多普勒分布对比 . 88
图 5-1目标状态与观测数据概率示意图 90
图 5-2雷达目标检测点 94
图 5-3雷达目标跟踪点与前一帧目标跟踪点的关联 97
图 6-1雷达检测人体呼吸和心跳示意图 99
图 6-2相位解缠前后 . 102
图 6-3带通滤波器组 . 102
图 6-4分离得到呼吸和心跳信号 103
图 6-5雷达测量人体呼吸心跳信号与 ECG信号对比 104
图 6-6人工神经网络的基本结构 104
图 6-7 Sigmoid激活函数 105
图 6-8双曲正切激活函数 106
图 6-9 Sigmoid函数与双曲正切激活函数的梯度对比 107
图 6-10一个雷达信号的多分辨分析例子 . 109
图 6-11深度学习模型 . 110
图 6-12深度学习模型的 ECG估计结果 . 111
图 7-1毫米波 FMCW雷达成像示意图 113
图 7-2一个距离单元走动校正前后对比的例子 116
图 7-3不同成像方法对 NTU字母形状的 19个点目标的成像结果 119
图 7-4一个真实道路成像场景 120
图 7-5一个真实道路仿真成像结果 . 120
图 7-6毫米波雷达机械扫描成像与 MIMO点云成像 . 121
图 7-7雷达分辨单元内散射体回波向量叠加 122
图 7-8雷达图像相干斑噪声 . 125
图 7-9图像加噪前后对比 127
图 7-10仿真图像去噪前后对比 128
图 7-11真实雷达图像去噪前后对比 . 128
图 7-12交通道路提取流程 . 131
图 7-13部分交通道路路面标签 132
图 7-14一个交通道路路面提取模型 . 132
图 7-15交通道路路面提取结果 135
图 8-1 xWR DevPack TSW方案的硬件 . 140
图 8-2 xWR DevPack TSW方案的软件 . 140
图 8-3 xWR DCA1000 EVM硬件 . 141
图 8-4 xWR DCA1000 EVM硬件连接示意图 142
图 8-5 mmWave studio软件 Connection项界面操作流程 . 143
图 8-6 StaticConfig选项配置流程 . 143
图 8-7 DataConfig选项操作流程 144
图 8-8 SensorConfig选项配置流程 144
图 8-9雷达回波数据采集操作流程 . 145
图 8-10一个室内人体手势感应回波处理例子 148
图 8-11一个干扰雷达实验场景设置 . 149
图 8-12发生干扰的回波信号 . 150
图 8-13 4种常规交警手势 . 151
图 8-14一个交警手势检测实验场景设置 . 152
图 8-15部分帧的距离多普勒图 153
图 8-16 4种手势的微多普勒特征图 154
图 8-17一个人体呼吸检测实验场景设置 . 155
图 8-18雷达检测得到的人体呼吸波形图 . 156
表 1-1某脉冲雷达系统参数 . 17
表 2-1采样频率与分析点数对信号频率估计性能的影响 . 31
表 3-1某汽车短程距离雷达设计要求 73
表 4-1现有的国内外汽车雷达标准（规定）. 75
表 4-2干扰抑制仿真实验参数 87
表 4-3信号与干扰加噪声比 . 87
表 7-1成像方法常用的量符号及其含义 113
表 7-2成像仿真实验的雷达参数 119
表 7-3毫米波雷达 360°实孔径成像参数 121
表 7-4仿真图像去噪性能指标 128
表 7-5道路提取精度性能指标 135
表 8-1一个干扰雷达实验参数设置例子 150
表 8-2干扰实验结果记录表 . 151
表 8-3一个交警手势检测实验的参数设置例子 153
表 8-4交警手势实验结果记录表 154
表 8-5一个人体呼吸检测实验的雷达参数设置例子 155
表 8-6人体呼吸检测实验结果记录表 156
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| 內容試閱：
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雷达是英文单词 Radar的音译，其英文全称是 radio detection and ranging（无线电探测和测距）。1935年，英国物理学家罗伯特·沃森 -瓦特（ Robert Watson-Watt， 1892—1973）与 Arnold Wilkins、Albert Percival Rowe等设计并利用无线电接收机成功获取了飞机目标回波，标志着雷达的诞生。自诞生至今，雷达从军事应用走向广泛的民用领域，成为造福人类和保护地球的重要工具。尤其是 2013年以来，微小型雷达集成电路芯片的问世加速了雷达在民用领域的应用，比如自动驾驶的目标定位，交通流量精细化监测，地表环境监测，智能安防，智能家居楼宇无接触感应控制，智慧医疗中人体呼吸和心跳检测，等等。
雷达以电磁波形式发射信号和接收回波。那些发现电磁场与电磁波的科学家无疑是在人类发展进程中闪耀的群星，为人类带来了无限可能，提高了沟通效率。相对于远古时代，电磁波的利用间接地延长了人类寿命。人类发现电磁场与电磁波，开启了第二次、第三次工业革命。余音绕梁，第四次科技革命仍在其基础上顺势而发。最近十年，新一代民用通信带宽提升，智能手机终端产品迭代，以及物联网技术的成熟促使全球进入万物数字互联时代。各种设备包括中间信息的数字化、自动化，加上日益成熟、性能强大的机器学习理论及算法，全球各个行业朝着智能化趋势发展。在这个万物数字化生长的时代，雷达将重新定位，不仅会抹去以前军用的神秘色彩，还会变得更加亲和亲民，将会像智能摄像头一样走近普通消费者。
在这一历史潮流下，新型雷达芯片企业、系统级雷达公司、不同场景下雷达新产品不断涌现。这个时代对民用小雷达有广泛需求，民用雷达公司迫切期待人才。没有早一步，也没有晚一步，必须重视国产民用小雷达的技术人才培养问题。作者尽自己所能认真写好这本民用小雷达教材，期望搭建企业人才需求和高校人才培养的良好桥梁。
因此，本教材同时注重理论教学与实践操作，让读者能读懂雷达，也能用雷达，更要会设计雷达。本书的主要章节围绕雷达电磁信号与散射、信号表示与变换、 FMCW雷达系统设计、雷达信号处理、雷达目标跟踪、雷达成像技术、目标信息智能识别与利用，以及雷达实验操作等内容，知识点内容讲求复杂问题简单化，再加以相关的计算机程序、相关的习题和雷达实验操作，让读者爱上小雷达，并利用雷达传播爱和善意，提高生产效率、节能环保、呵护生命，造福人类和地球。
本教材专为高年级本科生、研究生和从事毫米波雷达研发的专业人员编写，聚焦目前毫米波雷达芯片主流产品，突出民用毫米波雷达的重点理论内容，结合当前深度学习和人工智能对雷达信号处理和应用的发展趋势，从单通道、 MIMO点云检测到雷达成像技术，覆盖雷达理论与实验、原理设计及应用、重点难点化简分解推导、程序代码辅助理解等，主要内容如下。
.第 1章雷达电磁信号传播。本章首先回顾麦克斯韦方程，简述平面电磁波，给出雷达微带天线相关基础理论，分析雷达接收机前端噪声，并结合天线相关知识推导雷达方程。
.第 2章雷达信号处理基础。本章从信号表示与变换简述傅里叶级数、傅里叶变换和离散傅里叶变换，并解决了模拟信号采样后的无限频谱延拓的等效表示，进而给出了雷达目标信息测量原理，分析了雷达距离和速度模糊、雷达检测概率和虚警概率，推导了雷达恒虚警概率技术，最后从随机信号的角度深入分析了雷达信号匹配滤波原理。
.第 3章 FMCW雷达系统原理。本章从雷达作用威力和距离分辨率的矛盾出发，引出 LFM信号，分析了该信号的特点以及时域和频域匹配滤波方法。以现有主流毫米波雷达产品为参考，给出了时分复用 FMCW雷达的工作原理、信号处理、系统设计以及系统仿真。
.第 4章 FMCW雷达干扰及其抑制。本章从现有的汽车雷达标准法规角度分析了雷达之间干扰的可能性，并从理论上对干扰进行了分类，推导了干扰空间分布概率、干扰信号表达式，并总结讲述了干扰抑制方法。
.第 5章 FMCW雷达目标跟踪。本章面向自动驾驶应用领域，从递归贝叶斯估计方法推导了卡尔曼滤波，讲述雷达在非线性观测下的多目标跟踪方法。
.第 6章非接触人体呼吸和心跳检测。本章面向毫米波雷达在智慧医疗应用新领域，分别推导了单频连续波雷达和调频连续波雷达检测人体呼吸和心跳信号
的原理，并逐步讲述了人体呼吸和心跳检测处理过程；结合当前的深度学习理论方法，本章还利用雷达进行非接触式测量人体心电图（ Electrocardiogram， ECG）波形。这一崭新的应用为毫米波雷达技术开辟了新的研究领域，具有广泛的潜在应用前景。
.第 7章毫米波雷达成像及其图像理解应用。在现有汽车毫米波雷达技术中，雷达仅能获取目标的三维点云数据，无法精准感知目标的形状和更加细致的结构，例如道路路面信息。因此，雷达成像技术是无人设备环境感知发展的关键技术趋势。为此，本章深入介绍合成孔径以及实孔径雷达成像方法。在合成孔径成像上，分享笔者自己研发的 FMCW雷达成像方法原理：距离多普勒成像、两维波数域成像，以及后向投影成像方法；在实孔径雷达成像方面，具体介绍的雷达通过机械旋转实现天线的 360.扫描的先进成像方法。这些成像技术所获取的雷达图像提供的信息比起 MIMO虚拟天线阵列所获取的点云数据将更为丰富，包含目标的形状和结构信息，可为高级别自动驾驶系统提供更可靠的数据支持。然而，与光学摄像头获取的图像相比，毫米波雷达图像并不易于理解和解释，给图像信息提取和应用带来一定的挑战。因此，本章将从数据模型的角度深入讲解毫米波雷达图像，设计有效的雷达图像相干噪声抑制方法，以提高图像质量。同时，本章还引入了深度学习模型，为毫米波雷达图像的道路提取方法提供了新的思路和技术流程。笔者相信这一章的内容能起到抛砖引玉的作用，激发读者进一步探索与创新，探讨更多高级应用内容，例如车辆识别、行人识别和路面可行驶程度评估等领域。这些挑战性的任务将进一步拓展毫米波雷达技术的应用领域，为未来智能交通和自动驾驶技术的发展贡献更多的智慧和探索。
.第 8章毫米波雷达实验。本章采用德州仪器（Texas Instruments， TI）开发的雷达实验硬件和软件，分别讲述了 TI雷达实验软硬件方案、数据采集与处理方法，设计了 FMCW雷达干扰实验、微多普勒特征提取实验与人体呼吸信号检测实验。
本教材是在作者主持的江苏省自然科学青年基金项目（ BK20180945）和面上项目（ BK20231336）长期资助下的前沿技术探索积累。高校应引领市场及行业，因此及时将科研成果转化成教学课程。在教材的出版经费上，荣幸地获得多方面支持和帮助。特别地，本教材荣获南通大学研究生教材建设专项基金的资助。在教材立项过程
中，南通大学智能交通系的高锐锋主任给予了作者巨大支持。深深感谢德州仪器大学计划部的王沁经理、潘亚涛先生及谢胜详先生，他们的大
力支持使得实验硬件和案例开发取得了更上一层楼的突破。
在此，作者向南通大学和德州仪器的同事、朋友们，深表衷心的感谢和由衷的敬
意。正是这么多的支持与鼓励，让本教材得以问世，能为民用小雷达技术的进步提供
技术参考。我们将一如既往地勇于创新，为民用雷达科技教育贡献更多的力量，携手
代码共创更美好的明天。感谢我的妻子和孩子的默默付出。正是你们的支持和对我纯真的爱，使我有时间静下心来认真撰写这本教材，遗憾的是少了许多陪伴你们的时间。由于知识、时间和精力有限，尽管已努力避免错误，但仍难免存在一些疏漏。在此恳请各位读者不吝赐函，给予宝贵的修改意见。
彩图
最后，祝愿读者在这个万物数字互联智能的时代学有所爱，学有所乐，用有其乐。致敬不服输、努力奋斗、把美好奉献给他人的平凡人们！
许致火
于 2024年 10月
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