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摘要
随着自动驾驶技术的发展，毫米波雷达成为了自动驾驶的一个关键传感器，由于车载雷达数量的增加，雷达间相互干扰是不可避免的，干扰可能会导致雷达检测性能降低，产生漏检和虚警的情况。为了解决干扰带来的问题，本文采用一种在时频域中使用经验模态分解和卡尔曼滤波相结合的干扰抑制方法。首先将时域干扰信号通过短时傅里叶变换转换到时频域，然后将时频域信号进行经验模态分解，将干扰主导的本征模态函数中的干扰部分置零并将干扰置零后的本征模态和目标信号主导的本征模态进行相加，最后通过卡尔曼滤波对信号进行重构。实验结果显示，该方法不仅能够降低频域中噪声而且提高目标的信噪比，增加了目标被检测概率。
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