近年来随着自动驾驶的兴起,与自动驾驶相关的各种传感器也得到了极大的发展空间。而毫米波雷达因为其体积小、全天候、受环境影响小等特点成为了在自动驾驶中用于目标定位的主要传感器之一。但是由于硬件的限制以及道路环境的复杂度等原因,如果想要有效的探测目标,实现高级辅助驾驶相应的功能,就需要对雷达进行算法设计。所以,针对毫米波雷达定位算法的研究有非常高的应用价值和实践意义。为此,本文有针对性地做了如下工作。（1）以恩智浦的s32r274芯片为主芯片,以及恩智浦S32DS IDE工具,进行硬件平台和软件开发环境的搭建,便于后续算法设计和开发工作的开展。（2）根据毫米波雷达硬件结构以及波形体制开展雷达基础相关的研究、实现和相关的基础参数修改;车载毫米波雷达中采用线性调频连续波（FMCW）,并针对实际需要对波形参数进行修改和配置。天线布局方面根据实现算法的特点进行多输入多输出（MIMO）天线的布局调整,使得天线布局方式符合算法要求。（3）对毫米波雷达常见的定位算法进行分析和实现,其中目标波达方向（DOA）估计部分对比了多个算法在不同信噪比、不同阵元数下的测角性能以及用时统计。还提出了一种基于波束形成（DBF）的波达方向估计方法,可以极大的减小片上资源的使用,对实际工程应用有实践价值。（4）除对雷达定位算法的研究以外,还对雷达目标的识别与跟踪做了研究。目标的识别部分设计了雷达目标截面积（RCS）的估计算法,最终在嵌入式中实现也有着比较好的测试性能。另外,对雷达目标跟踪部分做了仿真模拟,采用扩展卡尔曼滤波（UKF）算法通过MATLAB仿真来分析其在目标方位估计中的应用情况。（5）最后,针对各种定位算法和雷达目标截面积算法进行了综合测试,测试结果表明,在目标的测距测速以及测角几个方面有着不错的性能,在目标截面积估计方面也有着良好的效果。