【摘要】：智能驾驶代表着现代汽车技术与产业发展的大趋势,而环境感知则是汽车智能驾驶的关键核心技术,也是学术界长期研究的热点领域。毫米波雷达具有波长短、频段宽、波束窄,抗天气干扰能力强等特点,可实现对被测目标的检测以及距离、速度和方位角等的高精度测量,具有技术成熟、应用广泛、成本低廉等优势。因此,毫米波雷达已经成为汽车智能驾驶不可或缺的环境传感器,具有广阔的应用前景。由于汽车行驶环境具有高度动态、复杂和不确定性,测试验证成为了汽车智能驾驶技术发展与产业化面临的重要挑战,而模拟仿真技术被广泛地视为有效解决传统道路或场地测试中存在的周期长、成本高、安全性难以保障等瓶颈问题的关键技术,也必将成为未来智能汽车产品验证和评价的重要且必备途径。因此,开展对毫米波雷达等在内的环境传感器的建模研究,是高效、安全且可靠地开展智能驾驶系统研究所急需解决的关键课题,具有迫切且重要的意义。车载毫米波雷达建模研究极具挑战性,其建模面临的挑战一方面来自雷达的黑盒本质,包括雷达内部电子器件特性及结构、数据采集及处理算法等的未知和多样性;另一方面则来自目标电磁散射、地表杂波和环境噪声等对雷达检测影响的动态随机性。现有的面向汽车智能驾驶仿真测试的毫米波雷达模型普遍存在简单化、理想化等现象,对影响雷达检测的诸多环境因素、目标特性等反映不够、置信度不高,包括环境杂波模型的简单化,目标雷达散射面积(RCS)常量化等。而另一些采用散射统计特性的杂波建模途径和采用有限元方法的目标RCS建模途径等,其模型不仅十分复杂,而且不适用于处理电大尺寸近场电磁问题,同时,其计算时间也远远无法满足汽车智能驾驶仿真测试所需的实时性要求。基于对上述问题的深入调研,本文以突破上述难题为目标开展了面向汽车智能驾驶的毫米波雷达建模与仿真研究。通过深入研究雷达电磁波发射机理,建立对雷达发射波形和雷达发射天线等引发的检测缺陷及影响因素的深刻理解;通过深入研究雷达电磁波传播机理,建立对雷达内部传输衰减和外部环境传播衰减等引发的检测缺陷及影响因素的深刻理解;通过深入研究雷达电磁波反射机理,建立对雷达目标RCS和雷达环境杂波等引发的检测缺陷及影响因素的深刻理解;通过研究雷达电磁波接收与处理机理,建立对雷达接收天线、雷达接收机特性和雷达回波处理方法等引发的检测缺陷及影响因素的深刻理解。其次,本文在雷达机理分析的基础上,针对汽车行驶场景的地物特点,开展地杂波建模方法研究;针对汽车行驶场景的天气特点,开展雨、雪、雾等天气杂波的建模方法研究;针对汽车行驶场景中潜在的人为干扰特点,开展人为有源干扰的建模方法研究。设计了典型场景,开展了杂波建模方法仿真验证,证实了杂波建模方法的有效性。同时,本文深入研究了雷达目标RCS精确实时估算方法。针对汽车行驶场景中雷达目标的特点,开展了RCS估值影响因素研究,开展了雷达目标尺寸因子、材料因子、形状因子等的计算方法研究,开展了车辆和行人等目标的RCS估算方法仿真验证研究,通过FEKO电磁仿真平台与估算方法的对比,验证了雷达目标RCS实时估算方法的有效性。本文进一步基于雷达目标检测机理、杂波建模方法、目标RCS估算方法等,开展了雷达建模方法研究,包括考虑雷达虚警概率分布特点,建立雷达虚警模型;基于目标之间的空域遮挡、雷达与环境之间的能域衰减及频域遮挡等的定量分析,建立雷达漏报模型;在综合分析雷达内外部因素对测距、测速和测角的影响关系的基础上,建立雷达测距误差、测速误差、测角误差的建模方法。通过设计典型交通仿真场景,开展虚警、漏报、测量误差等建模方法的仿真验证,仿真结果证明了虚警,漏报,测量误差建模方法的正确性。最后,为展示车载雷达模型在汽车智能驾驶仿真测试中的应用,设计了基于雷达目标检测的AEB和ACC决策算法,相应地构建AEB和ACC测试仿真场景,展示了雷达模型在仿真测试中的应用。应用结果证实,基于本文雷达模型开展仿真测试,可有效测试出AEB算法和ACC算法中的潜在问题,可为算法有效改进提供重要技术支撑。