4D毫米波雷达原理和系统方案

本文主要是介绍4D毫米波雷达原理和系统方案，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

4D毫米波雷达原理和系统方案

附赠自动驾驶学习资料和量产经验：链接

4D毫米波雷达的性能比一般的“3D”雷达要高，体现在距离远，精度高，角分辨率高等方面。

那么4D成像毫米波雷达是如何做到的呢？

本篇文章从雷达指标方程上进行简要的解释，以及介绍一下主流的4D毫米波雷达系统方案。

1. 雷达关键指标方程

2. 为什么必须要增大天线孔径

如果让雷达波束尽可能窄，配合扫描机构实现一定范围内的扫描，就可以实现高的角分辨率。
没错，这就是目前自动驾驶领域的当红炸子鸡——Lidar（当然更严谨来说，是ToF扫描激光雷达，不是Flash或者FMCW激光雷达）：

00:06

然而，这对于毫米波雷达是极为困难的。

原因是，毫米波点源天线的辐射是趋近于球面波的，必须要通过对天线进行设计，才能缩小其波瓣宽度，同时增加天线增益，提升辐射距离。

雷达波束宽度的计算公式是：

其中，θ为波束宽度，λ为天线工作波长，D为天线口径，α为天线指向误差角度（主要受天线设计和加工精度影响）。因此，波束宽度主要和雷达孔径D有关，孔径越大，雷达波束越窄，指向性越强。

一种方案是增大天线物理尺寸，雷达尺寸越大，孔径越大，例如“大锅盖”机械扫描雷达：

汽车显然不可能顶着一个“大锅盖”行驶。

当然，也不是说绝对不行，比如1970年代顶着大锅盖雷达的实验汽车。这种车如果放在现在，回头率应该老高了。。。。（1970年回头率也高。。）

所以，车用雷达的体积需要尽量小。

目前最新的雷达天线都是印刷在电路板上的微带天线，不过这种雷达3dB波束宽度基本都在30-60°之间。

那么如何在这么大的波束宽度情况下，来实现精确测角呢？
这就是MIMO技术。

3. 通过MIMO提升角分辨率

根据角分辨率公式：

其中：

波长λ越小，角度分辨率越高。目前77/79GHz雷达取代24GHz雷达就有部分这个原因。
采样的通道个数m越多，分辨率越高。
接收天线阵元之间的距离L越大，分辨率越高。
θ越小时（例如天线正前方），其分辨率越高，θ越大时（例如FOV边缘），分辨率越低。

由于λ和θ一般不会调整，因此，提升角分辨率主要依靠增大m和L，即雷达孔径。
由于增加L会使得视场角FOV的减小，如前所示，最大检测角度为：

因此，增大孔径更多的是依靠增加通道个数m，这就是MIMO（多输入多输出，Multi-input Multi output）。

MIMO的核心思想是采用不同位置的收发单元进行多次测量，通过接收信号的差异解算角度。MIMO雷达拥有多个发射天线（例如a个）和多个接收天线（例如b个），即生成一个 m = a × b的虚拟天线阵列，可以实现较大的虚拟孔径。
a个天线发射相互正交的信号，多波形信号在空间保持独立。b个接收天线采用a个匹配滤波器对回波进行匹配，从而可以得到m = a × b个通道的回波数据。