王佳慧，刘衍琦，王纪平，金 秋，毛新华

（南京航空航天大学电子信息工程学院雷达成像与微波光子技术教育部重点实验室，江苏南京 211106）

0 引 言

随着智能驾驶辅助系统（Advanced Driver Assistance System,ADAS）的兴起，车载毫米波雷达在保障驾驶员和乘客的安全性上起到不可替代的作用。车载毫米波雷达通过接收回波信号感知周围环境，是实现自适应巡航控制、自动紧急刹车等功能必不可少的传感器［1］。与摄像头相比，毫米波雷达不受环境限制，在雨雪等复杂环境下也可发挥作用。低成本、高可靠性的特点使得毫米波雷达更胜一筹。基于以上优势，再加之技术趋于成熟，毫米波雷达已被装载到越来越多的汽车上投入使用［2］。

实际应用中为了保证行车安全，不仅要对正侧方场景进行观察，同时要将天线倾斜以方便对斜视方向的情况进行探测。雷达斜视时，距离向与方位向两维耦合严重，距离多普勒算法（Range Doppler Algorithm, RDA）存在近似，斜视会使误差变大，成像困难。后向投影算法（Back-Projection Algorithm,BPA）适应于斜视情况，但是考虑到车载环境下对算法的实时性要求很高，而BPA 计算复杂，效率低，也难以应用。与之相比，PFA在时域进行运动补偿，适应于非线性航迹，且成像实时性好，因此得到广泛应用。但其只适应于小场景下的聚束数据的处理，因此在车载环境下需要做出改进。

市场的扩大和用户需求量的增加对车载雷达提出了更高的要求，因此车载毫米波雷达成像已经得到了社会各界研究者的广泛关注。将多传感器融合技术用于车载SAR 系统是一种比较先进的方式，但是该方法高度依赖于惯导信息，成本较高［3］。……