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4D毫米波多模成像雷达

 调皮连续波 2023-02-26 发布于贵州

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【正文】


一直以来,我们大多数人包括我自己所研究的雷达都是单芯片或单芯片级联雷达,而对于建立在这两种硬件结构上的雷达模式也是单一的模式,仅能实现一些特定场景的需求,比如车载近距雷达、中距雷达或者远距雷达,又比如呼吸心跳检测雷达、室内人员检测或跌倒检测雷达。

其实,我们希望使用一个雷达就能够完成多种场景下的需求,比如车载前向雷达可以同时检测近距离、中距离和远距离的目标,而呼吸心跳检测雷达、室内人员检测雷达和跌倒检测雷达也可以融合到一起,用一个雷达完成这三个功能,从而节约硬件部署成本。目前,这个构想其实已经被大多数雷达厂家融入到自己的产品中,今天在这里提起,希望能够尽快推进这一技术的实现与落地。

2022年初,恩智浦(NXP)正式宣布业界首款专用16nm成像雷达处理器S32R45量产,基于该方案开发的4D成像雷达率先提供了短距、中距、长距三合一的并发多模雷达探测,支持192个虚拟天线通道以及上一代处理器64倍的计算性能。可实现对汽车周围宽广视场的同时感测。既可以做近距离的环境测绘,也支持中距离感知环境当中的汽车以及感知150米以外的自行车或摩托车,还可以远距离感知300米以外别的车辆落下的货物。

另外,还有领先的专有软件雷达算法,通过恩智浦的高端雷达软件开发工具(Premium Radar SDK)来推向市场。

回到国内,毫米波雷达芯片供应商加特兰提供了车载多模式雷达参考设计,是基于加特兰77GHz Alps汽车级全集成毫米波雷达SoC开发的、兼顾前向雷达和角雷达的系统。该多模雷达具备远程(LRR)、中程(MRR)、近程(SRR)雷达的功能,能够实时检测车辆前方和侧方多个目标,获取前方目标的距离、相对速度、方位角等信息,可满足汽车雷达自动巡航控制(ACC)、自动紧急制动(AEB)、前向防碰撞预警(FCW)、盲点检测(BSD)等功能和应用需求。

根据公开的资料表明,该多模雷达参考设计对于前向雷达可以配置为长距模式和中距模式交替工作,对于角雷达可以配置为近距模式和中距模式交替工作,然后进行数据融合后跟踪。如下图所示:

其中,远距模式采用1T4R架构,中距模式采用3T4R TDM-MIMO架构,近距模式采用3T4R TDM-MIMO,远、中、近程综合探测,前向最远探测距离可达191米,波束覆盖范围-80°~80°。

角雷达最远探测范围可达91米,波束覆盖范围-80°~80°,近距雷达和中距雷达融合后实现跟踪。

同时加特兰多模雷达提供了灵活多变的跟踪框架,如下图所示,支持变周期跟踪,可实现多种模数据(2D、3D)融合,提高跟踪的稳健性,支持信号级跟踪融合、决策级跟踪融合,不仅适用于前向也适用于后向。

多模雷达的设计主要在于如何设计多模式?我个人认为,多种模式的形成可以通过时分复用方式,即通过波形设计使得雷达能够依次完成远中近区域内的目标检测,这种方法主要依靠动态波形自适应,比如调节FMCW波形的调频斜率或周期,可以改变雷达的探测距离,按照近距离、中距离、远距离依次的方式实现。加特兰提供的方案,也是如此,不过这种方法的缺点就是牺牲了时间分辨率。

另外,多种模式可以通过天线发射通道发射信号实现,比如可以对MIMO阵列天线进行选择,某些天线通道实现远距离探测,某些天线实现中距离或者近距离探测,这种方法不会牺牲时间,所有天线都会按照自己的模式工作,但是牺牲了空间分辨率。

如果不采用这些方式,那么雷达最好能够实现高分辨、远距离、高精度的探测,即采用波束扫描的方案,但这种方法虽然能够全程检测,具备高分辨,但扫描周期同样也会限制该雷达的使用。

其实,研究雷达这几年,慢慢发现,雷达这个东西的局限性太大,很多时候是雷达本身的自我矛盾,很多条件不能够同时满足,顾此失彼,为了达到指标,大多数是拆东墙补西墙,或者统筹兼顾,相互平衡。硬件是最关键的,脱离硬件将失去雷达算法的意义,软件和算法是硬件的支撑,一切都是基于一个很好的硬件平台实现雷达的功能。

未来的自动驾驶汽车想要上路,多模必然会是一个非常重要的雷达传感器功能,多模雷达在军用雷达中其实早已经成熟或趋于成熟,比如侦察、探测、干扰、通信一体化雷达就是多模,通感一体化也是多模,另外,在其他武器雷达中的多模也非常明显,这个我就不多说了。因此,多模雷达是一个趋势,民用毫米波雷达也如此,在商业角度上来讲,能够用一个雷达解决的事儿,绝对不能用两个雷达或者多个雷达。

专用单芯片雷达、多芯片级联雷达、软件和算法虚拟阵列雷达、多模雷达、软件定义雷达、相控阵毫米波雷达、AI+雷达,群雄涿鹿,指日可待,让子弹飞一会儿!

参考资料:

https://www./applications/multi-mode-radar-solution/

【本期结束】


目前我的工作经验尚浅,还有很多内容需要学习,如果还有没有说到或者不全面的地方,还请指正,感谢大家。

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