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FMCW雷达可以测量静止或运动目标的距离和速度,如今广泛用于高速公路超速监测系统、汽车防撞雷达等领域。在大型煤矿场站,司机在驾驶超大型重卡运输作业时,行进前后中往往存在视野盲区,极易发生安全事故。本文选择在汽车上安装FMCW雷达来实时测量车身与障碍物间的距离,保障人身和财产安全。为了从雷达差频信号中提取精度较高的距离信息,需要对差频信号做噪声干扰滤除和频率估计校正处理。本文的研究内容就围绕这两方面展开。论文首先论述了FMCW雷达的工作结构和测距原理。设计了包括模拟滤波器、增益放大调整等模块在内的前端差频信号预处理电路,以及用于信号处理的以TMS320F28335芯片为核心的DSP开发板；在后期数字信号处理中,依据差频信号自身特点,利用两种信号降噪滤波方法进行了分析与实验。即设计了FIR数字滤波器,将差频信号与具有固定频带的干扰信号分离、滤除。滤波器去噪方法的特点在于设计简捷,易于仿真和硬件实现；而针对宽频带随机噪声不能利用固定截止频率的数字滤波器滤除的问题,介绍了基于自相关函数能量特性的EMD降噪方法,并据此提出了新的判决有用信号主导模态与噪声主导模态分界点的自适应方法,最后对实际差频信号进行了仿真实验。在分析了频谱估计中的能量重心校正原理和Chirp-Z变换的基础上,对传统FFT算法进行了改进,提出了基于能量重心特性的FFT+Chirp-Z变换目标距离估计算法。该算法与以往的局部频谱细化分析算法相比可以减少一半的Chirp-Z变换运算点数,而且进一步提高了频率估计精度,更有利于算法在DSP中硬件实现。文中通过MP424采集卡采集了测距范围在1～30m的多组差频信号,并分别进行了整体硬软件测试。实验结果表明了EMD去噪算法的有效性,验证了改进的FFT+Chirp-Z变换算法的快捷性,其在运算量和测距精度上均优于传统的FFT算法。