多输入多输出（Multiple Input Multiple Ontput，MIMO）毫米波雷达是国内外雷达领域的研究热点，MIMO毫米波雷达克服了传统雷达单发单收的缺点，提高了能量利用率、测角精度、杂波抑制能力，降低了截获率。与激光雷达和视频检测相比，毫米波雷达具有很好大的优势，因此MIMO毫米波雷达广泛应用于智能交通领域。本书从智能交通系统中的车辆检测、测速、跟踪技术出发，依据真实的MIMO毫米波雷达测量数据，介绍车辆跟踪系统架构，以及常用的交通雷达体制，并对这些体制进行比较，得出FSK是很适合应用于测速的交通雷达体制。本书重点介绍了处理毫米波雷达探测数据的方法，包括初期对接收到的雷达信号进行去噪及利用获取的点云数据对雷达摆角进行修正，中期的点云数据聚类处理，后期的车辆轨迹关联、跟踪技术。在介绍这些技术时，不仅应用了经典的雷达数据处理技术，还提出了一些改进算法，并对目前热门的图像处理技术进行了介绍。
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