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4D毫米波雷達處于革命前夜


  來源: 佐思汽車研究 時間:2023-02-27 編輯:儀器儀表WXF
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除了TI公司開發的級聯雷達系統方案,以色列Arbe公司開發出了目前最大的48發48收級聯雷達系統方案,其虛擬通道數可以達到驚人的2304,大大的提升了毫米波雷達系統的角度分辨率,與此同時隨著虛擬通道數的增加,傳統的處理器無法解決毫米波雷達系統信號處理和數據處理,Arbe公司也推出了自己的專用毫米波雷達處理器芯片,使得毫米波雷達系統的集成度更高,數據處理更加高效。圖2中為Arbe公司成像雷達系統實物圖,從圖中可以看出該成像雷達系統采用口字型陣列來設計MIMO雷達,可同時在水平維度和俯仰維度探測目標。圖3中為Arbe公司雷達專用處理器框圖,從其展現的框圖中可以看出,在該專用處理器中增加了其獨有的雷達信號處理硬件加速模塊,以更好的解決成像雷達系統中數據高吞吐量的問題。


從Arbe的技術方案中可以看出,超大規模的MIMO陣列將可能是一種技術趨勢,而在使用超大規模MIMO陣列后需要考慮產生的海量數據如何有效處理的問題,因此專用的成像雷達系統硬件加速模塊是需要的,關于這點國內還比較空白。

3、Uhnder公司---PMCW雷達的領跑者


不同于傳統FMCW信號波形,Uhnder公司采用的PMCW波形通過多天線同時發射正交相位編碼信號的方式來探測目標的距離和速度,該方案不僅可以探測更遠距離,同時在有效探測目標的同時可以有效的抗除雷達與雷達之間的相互干擾。在19年的ISSCC論文[1]中Uhnder公司已經發表了其相關研究成果,在單科芯片中集成12發16收的雷達陣列。


4D毫米波成像雷達系統中的難點


總結以上公司的技術演進路線,我們可以發現在4D毫米波成像雷達系統存在以下亟需解決的技術難題:


1)、成像雷達系統的陣列設計問題

在4D毫米波雷達系統中,通過MIMO使得系統虛擬通道數得到了極大提升,因此如何設計陣列以達到高精度的角度分辨率成為其中的一個難題。在已有的學術研究[2]中將12個3發4收的MIMO芯片進行級聯,構成36發48收MIMO雷達系統,可達到1728個虛擬通道。而文中通過遺傳算法來設計稀疏陣列,使得雷達孔徑更大,水平角分辨率可達到0.78°,俯仰角分辨率可達到3.6°。可以發現隨著天線數的增多,在未來的成像雷達系統中,其陣列排布和角度分辨率將會得到更一步的優化和提升。


2)、成像雷達波形設計問題

與傳統相控陣雷達相比,MIMO雷達的最大特點在于采用波形分集技術。波形相關系數是表示波形分集的重要參數,MIMO雷達的各天線發射正交信號,波形間的相關系數為0,在空間形成低增益寬波束,接收端通過DBF合成多個接收波束,實現覆蓋大空域的探測。對于MIMO正交波形設計,使用者希望設計的波形盡可能地具備高分辨率、低旁瓣、良好的正交性,目前常用的四種方法為時分復用(TDMA)、頻分復用(FDMA)、多普勒分集復用(DDMA)、碼分復用(CDMA)等。表1中對各類正交波形做了總結,現有的雷達芯片中已經可以支持交替發射TDMA、CDMA和DDMA波形,因此如何復用波形以提升陣列使用效率成為設計者應該思考的問題。


3)、成像雷達抗干擾問題

隨著車輛使用毫米波雷達系統的增多,雷達與雷達之間的干擾日益嚴重,如圖6中所示雷達B1和雷達B2在相同的中心頻率內使用線性調頻信號,很容易產生相互之間的干擾,為此如何消除系統干擾成為待解決的難題。

為此,不同的公司開發出不同的方案來解決該問題。



4)、毫米波雷達專用處理器問題

隨著毫米波雷達系統通道數的增多,傳統的處理器無法滿足毫米波雷達系統大吞吐量數據的需求,因此迫切需要設計符合大陣列大吞吐量的雷達專用處理器芯片,近年來除了arbe公司提出了自己的專用處理器方案外,也有像NXP這樣的老牌玩家在設計相關的雷達專用處理器模塊。

 

毫米波雷達與激光雷達----路在何方?


總體而言目前毫米波雷達系統仍處于百家爭鳴的戰國時代,盡管每家公司的雷達系統方案并不相同,然而都面臨著算法和硬件系統的困境,亟需從算法、芯片和系統層面解決以上問題。


筆者認為隨著毫米波雷達系統的發展,其角度分辨率會逐漸逼近0.1°,而達到一些低端激光雷達的效果。不同于激光雷達系統直接對點云數據處理的固定方式,4D毫米波雷達系統自由的陣列和波形設計提高了系統的使用門檻,但也給了用戶更多的發揮空間。而毫米波雷達系統相比于激光雷達,其波長更長,具有較為適宜的大氣窗口,在全天候方面更具優勢。FMCW在毫米波雷達上的成功經驗已經被借鑒到激光雷達領域,1550nm FMCW激光雷達技術增加了速度維信息,抗干擾能力強,但離成熟商用還有一段時間的路要走。

 

作者簡介:王鵬程,復旦大學微電子系博士,復睿微算法專家,研究方向:毫米波雷達智能感知、成像雷達系統信號處理、深度學習在成像雷達系統中的應用。

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