Los radares de onda continua modulada en frecuencia (FMCW) son una clase importante de sistemas de radar, y son bastante populares debido a su arquitectura más simple y menor costo. Un problema fundamental en los radares FMCW es la no linealidad del oscilador controlado por voltaje (VCO), lo que resulta en una variedad de errores de medición, problemas en la detección de múltiples objetivos y degradación en imágenes de radar de apertura sintética (SAR). En este documento, primero presentamos una nueva teoría de sobremuestreo, luego proponemos nuevos algoritmos para mejorar la precisión de rango y la capacidad de detección de múltiples objetivos. Estas mejoras se demuestran tanto mediante simulaciones como experimentos de laboratorio reales en un sistema de radar de 2.4 GHz. Hay varias técnicas reportadas en la literatura para la corrección de la no linealidad del VCO, pero lo que hace diferente al enfoque propuesto es que nos enfocamos en el procesamiento en tiempo real en hardware de bajo costo y optimizamos el diseño sujeto a esta restricción. Primero desarrollamos una teoría de sobremuestreo óptima que se basa en filtros de respuesta finita al impulso (FIR) casi causales. En comparación con los sobremuestreadores basados en interpolación no causal basados en el sinc, el enfoque propuesto se basa en el uso de filtros de interpolación con pocos coeficientes. Además, los interpoladores se entrenan para una clase específica de señales en lugar de un conjunto de señales altamente general. Por lo tanto, el enfoque propuesto se puede implementar en hardware de menor costo y funcionar bastante bien en comparación con sistemas más caros.