前言

近20年，我国智能交通领域发展迅速，以从无到有、从有到新的姿态不断进步，智能交通设备随处可见。智能交通设备的应用使人们的出行规划更便捷。从目前的交通状况来看，我国智能交通领域的发展还远远不能满足人们的正常出行需求，需要建立更健全的法律法规、形成更完善的行业规范、设计更高效的智能交通控制系统、开发更精密的边缘节点设备。

目前，主要的交通监测方式采用雷达与摄像头搭配的形式，雷达检测到目标车辆后，利用摄像头抓拍采集相关信息。近年来，以机器学习、深度学习为代表的图像处理技术吸引了大量关注，而民用雷达的发展却鲜被提及。与摄像头相比，毫米波雷达有巨大优势，其监测范围广、距离远，容易实现超视距感知，且上传数据量小，减轻了系统负荷。更重要的是，其抗干扰能力强，无惧气候、环境的影响。因此，我们认为图像处理技术与毫米波雷达数据处理技术的深层次融合是促进智能交通领域发展的重要内容。

通过阅读本书，读者可以了解毫米波雷达在智能交通领域中所扮演的角色、所发挥的作用，以及以MIMO毫米波雷达为主的车辆跟踪系统架构，了解毫米波雷达探测数据的处理方法，以点破面，从雷达的角度出发，深入了解整个系统，不仅要知其然，还要知其所以然。全书共7章，第1章介绍了我国毫米波雷达在智能交通领域的应用和研究情况，以及雷达数据和图像处理技术；第2章介绍了几个常用的交通雷达体制，并对各体制进行了比较；第3章在传统去噪算法的基础上介绍了新的去噪算法，并提出了利用测量数据修正雷达安装摆角的方法；第4章则以实测数据为基础，介绍了实际场景中车辆的检测与跟踪技术；第5章介绍了经典的聚类算法，并提出了基于主轴的密度峰值模糊聚类算法；第6章介绍了利用数据关联算法进行目标跟踪的技术及多目标跟踪系统的设计；第7章简单介绍了图像处理技术，以及图像与雷达数据的融合方法。

笔者结合自身经验，对智能交通中毫米波雷达数据处理的相关知识进行了梳理和总结，希望起到抛砖引玉的作用，促进相关行业的发展，也通过总结，使自己深入理解整体架构，提高自身的理论水平。本书的出版得到了国家自然科学基金项目（项目编号：U20A20163、62001033、61671069），北京市教委科技计划项目（项目编号：KZ202111232049、KM202011232021、KM202111232014）和北京信息科技大学“勤信人才”培育计划项目（项目编号：QXTCP A201902、C202108）等科研项目的资助，在此一并表示感谢。

由于笔者水平有限，书中难免存在不足之处，请各位读者谅解和指正。

曹林
2021年10月