车载雷达对于汽车辅助驾驶具有重要意义,可以应用于盲点监测（BSD）、开门预警（DOW）、后方交通预警（RCTA）、变道辅助（LCA）等功能。但是车载雷达具有多种体制,不同的雷达或不同的信号处理方式,都会导致车载雷达的测量方法、精度与准确性大不相同。本文主要研究设计了基于调频连续波（FMCW）的时分复用（TDM）多输入多输出（MIMO）车载雷达,设计出其硬件框图与软件处理方案,提高了雷达的角度分辨率,有效消除了速度模糊现象,并通过MATLAB仿真实现了对单个或多个目标的准确检测。本文首先对车载雷达系统进行了简单的分类介绍,包括雷达工作波段的分类研究。研究了各种工作体制下的测距原理,包括脉冲雷达、非线性调频连续波雷达、三角波线性调频连续波雷达。重点分析了最适合汽车应用的毫米波雷达,以及锯齿波线性调频波雷达体制。主要研究了锯齿波线性调频连续波雷达中频信号的处理方法,包括测距、测速、测角原理、距离-多普勒傅里叶变换（2D-FFT）以及距离-速度耦合分析等,完成了针对单目标的FMCW雷达检测仿真实验。仿真结果表明距离-多普勒傅里叶变换的检测准确性高,误差率低,在扫描时间短的情况下模糊距离小。其次,研究了MIMO雷达测量原理和发射波形。一般常用的有时分复用（TDM）、二进制相位编码（BPM）和频分复用（FDM）三种发射波形,但二进制相位编码需在信号处理阶段加入解码步骤,频分复用存在严重的距离-方位角耦合现象。本文选用时分复用发射波形,推导出TDM-MIMO雷达的信号模型并完成仿真实验。2发4收（2T4R）的MIMO雷达波束方向图的仿真结果证明,与1T8R的相控阵雷达相比,本文雷达将角度分辨率提高了一倍。当目标速度超过最大可测速度时,会产生速度模糊现象,进而导致对目标的角度估计出现偏差。本文研究了多种解速度模糊算法,如基于余数定理的解速度模糊算法、基于跟踪的解速度模糊算法,但由于余数定理要求改变发射波形,跟踪算法需要结合历史信息,计算量过大。因此本文采用基于多普勒相偏假设的速度补偿算法,可将最大可测速度扩展为原来的两倍,有效消除了速度耦合现象。在基于FMCW的TDM-MIMO雷达仿真中,本文自主设计出雷达的硬件框图,由仿真出的雷达前端发射信号,根据本文提出的软件处理流程,对矩阵数据进行整合处理和距离-多普勒傅里叶处理,最后对2D-FFT后的结果采用速度扩展算法矫正相位,采用单元平均恒虚警检测（CA-CFAR）算法自适应设定检测阈值,获得了目标正确的距离、相对速度、角度估计值,与未矫正前的结果相比,检测准确率大幅提升,误差率减小了 40%。