■十大网投正规信誉官网■十大网投靠谱平台 科技微波小課堂_4D成像雷達天線布局
雷達專業(yè)人員對于天線的設計大多是指天線布局設計，而并非是專業(yè)的天線設計，前者指的是利用算法來優(yōu)化天線的排放位置，配合波形設計以及信號處理算法，使得陣列能夠得到更多的增益，提高雷達探測性能。后者完全就是指天線設計，主要是針對天線設計的硬件方面。這點剛入門的雷達工程人員需要注意一下，把主要方向搞正確。
1、4D成像雷達天線布局要求
面對不同的場景，4D成像雷達天線布局需求不同，比如前向雷達、角雷達、側向雷達，但本文僅討論基于前向雷達的天線布局需求。
根據(jù)能量守恒定律，在其他條件不變情況下，雷達發(fā)射功率一定，則電磁波掃描空間體積恒定，因此短距雷達需要大FOV，遠距離雷達需要窄FOV，高分辨需要大天線孔徑，這里可以參考文末特斯拉雙級聯(lián)雷達天線布局。
4D成像雷達需要同時具備方位和俯仰的分辨能力，可以瑞利分辨，也可以是超分辨，同時還需要測角無模糊和測角DOA算法穩(wěn)健性高(抗干擾性強)，詳細4D成像雷達基本的要求如下：
(1)水平FOV大于120°，俯仰FOV大于30°。俯仰FOV要求可以放寬一些，但水平FOV必然需要大于120°，才能在近距離檢測到更大范圍內的目標。
(2)水平角度分辨率小于0.5°，俯仰角度分辨率小于0.5°，現(xiàn)在業(yè)界的天花板是俯仰均達到0.1°（美國傲酷），主流四級聯(lián)成像雷達的指標是水平0.5°，俯仰1°（大多數(shù)雷達廠商）。
(3)水平和俯仰角度無模糊，角度模糊是必然會存在的，因為角度模糊可以由天線設計決定(稀疏陣），比如俯仰維度FOV只有30°，因此30°以外的角度模糊都不會影響檢測。水平維度要求高，常采用解角度模糊算法來規(guī)避角度模糊問題。
(4)超分辨DOA測角算法高穩(wěn)健性（穩(wěn)定性/魯棒性），超分辨DOA測角算法精度和檢測概率很容易受到信噪比影響，這樣不僅沒有給雷達系統(tǒng)帶來好處，反而令雷達存在缺陷（測角穩(wěn)健性差、算力高），如此可見復雜度高的超分辨算法的確要慎用。超分辨的主要目的是在角度維/空間域上擴展點云，使得同一個目標能夠取得更多的點云，達到成像的效果，需要盡量選擇高穩(wěn)健性、低復雜度的超分辨算法,比如單快拍（Single-Snapshot）的快速插值迭代波束形成(Fast Iterative Interpolated Beamforming,FIIB)。
(5)滿足高精度測量，高精度測量和波束寬度以及信噪比有關（FMCW系統(tǒng)性能參數(shù)之測量精度公式推導），波束寬度與陣列天線設計有關，一般而言需要采用稀疏陣，縱觀管現(xiàn)在的雷達企業(yè)，稀疏均勻陣是主流（大陸、采埃孚），稀疏非均勻陣則主要用于解角度模糊（特斯拉）。信噪比與雷達系統(tǒng)增益有關，即雷達鏈路預算，其首要原則是期望增益越高越好，但是雷達系統(tǒng)設計中往往事與愿違。
不過，話說回頭，要做到上述指標，還真不容易。因為在雷達系統(tǒng)中，往往有些時候一個指標和另一個指標是相互矛盾的，為了滿足能量守恒定律，經常是此消彼長，顧此失彼，提高某一指標需要犧牲另一指標。所以，雷達系統(tǒng)設計通常是一個博弈與平衡各方的過程，感覺扣扣嗖嗖的，并且要與具體場景、超分辨DOA算法、工藝制造、硬件緊湊設計、生產成本低因素結合起來?？偟膩碚f，就像喜歡一個人，沒有最好，只有最合適。
2、4D成像雷達天線布局方案
傳統(tǒng)MIMO車載雷達水平角度估計采用基于波束賦形算法，如3D-FFT、Capon、DBF（數(shù)字波束形成）等。波束賦形（Beamforming）又叫波束成型，本質上屬于空域濾波，波束賦形既可以用于信號發(fā)射端，又可以用于信號接收端。世界上關于4D成像雷達天線布局方案層出不窮，花樣百出，如果讀者想要分析更多的天線布局，則可以花時間在網絡、論文、專利中尋找，以便探尋天線布局的來龍去脈與細枝末節(jié)，本文就簡單提及一些，僅作引導。
如果要對俯仰角度估計，那么至少需要采用4D-FFT（水平維度3D-FFT，俯仰維度4D-FFT），如此一來4D成像雷達天線的布局必然是一個二維面陣，如下圖所示是參考文獻[1]的天線布局：
上圖中上面部分是原始PCB的天線布局圖，下面部分是MIMO虛擬陣列布局，上述布局若采用超分辨算法可以滿足需求，若陣元間距不超過半波長，則無角度模糊。但這樣的布局會導致收發(fā)天線間存在較強的耦合（收發(fā)通道泄漏），尤其是在四個頂點位置，想要適用于車載雷達，需要接收天線和發(fā)射天線的位置相隔較遠，要求隔離度大于60dB，可以在收發(fā)通道間插入合適的屏蔽材料，隔離度會得到提高。故上述天線陣列可以改進為如下的布局，隔離度大于50dB，但帶來的問題是雷達需要更大的尺寸，同時犧牲了俯仰維度的分辨率。
即使上述天線布局降低了俯仰角的分辨率，但是對于車載雷達來說，水平角度分辨率的指標需求高于俯仰維度。因此，從雷達系統(tǒng)需求的角度來講，對于俯仰維度往往需要采用更具備性價比的方式，例如在參考文獻[2]中給出的常規(guī)參考設計如下圖所示。
上圖中(a)是發(fā)射天線，(b)是接收天線，采用4T16R布局，(c)是MIMO虛擬陣列。這樣的布局會導致在俯仰維度的4D-FFT點數(shù)變少，但也足夠用了，更關鍵的問題是上圖的低配版天線布局其實工程實現(xiàn)也不容易，因為現(xiàn)在的雷達芯片給予的單芯片集成雷達還沒有4T16R或者1T4R的，也就是說天線布局要與雷達芯片收發(fā)通道數(shù)量高度匹配，否則設計出來的天線不能工程化。
現(xiàn)在，大多數(shù)雷達企業(yè)都傾向于采用微帶天線，如串聯(lián)饋電貼片天線（Series Feed Patch Arrays），這種天線所占的面積較大，為控制雷達體積，實際的天線布局存在很大挑戰(zhàn)。如下圖所示是德州儀器（TI）推出的成像雷達(imaging radar)demo版，雖然天線布局能夠實現(xiàn)較好的水平和垂直角度分辨，但還不是最優(yōu)的布局(demo就是一個練手和入門的)。
而且這種采用多芯片級聯(lián)的成像方案，會給后續(xù)的天線通道校準帶來挑戰(zhàn)，而且功耗和成本都較高?，F(xiàn)在大多數(shù)四級聯(lián)的成像雷達功耗都達到了25W，這么高的功耗不容小覷，尤其當汽車采用5R5V甚至更多的傳感器方案后，功耗和節(jié)能將是一個很大的問題。
3、水平維度天線布局方案
水平維度可以讓分辨率、精度和FOV越高越好，但實際工程上必須在給定需求下，利用已有資源條件取得一個解決問題的局部最優(yōu)方案，并且在后續(xù)產品迭代中逐步靠近全局最優(yōu)方案。
多模前向雷達需要完成遠中近距離的多模式檢測，首要指標就是看得遠，根據(jù)現(xiàn)在的4D毫米波雷達指標，遠距離檢測一般在300米以上(部分廠家已經達到350m+)，需要檢測如此遠的距離除了要在波形設計上下功夫之外，在天線布局上也需要下功夫。下面是幾種水平維度的天線布局方案，以及配套的措施。
（1）單通道增加天線孔徑
一種方法是增加天線孔徑，使得波束變窄，則發(fā)射能量在某一方向上聚集，一般是視軸(BoreSight)/法線，這是一種犧牲FOV換取最遠探測距離的方案。如下圖所示：
（2）波形設計
如采用DDMA-MIMO波形，可以讓所Ntx根發(fā)射天線同時發(fā)射，能量集中可以讓探測距離得到提升，且信噪比提升10log10(Ntx)，雷達原始數(shù)據(jù)量降低Ntx倍，但需要通道分離解DDMA。但DDMA也存在自身的缺點需要規(guī)避。（4D成像雷達專欄 | 4D成像雷達MIMO波形分集技術）、（汽車成像雷達波形選擇）。
（3）MIMO稀疏陣
稀疏陣可以形成窄波束，發(fā)射能量得到集中，本質上和(1)相同，也就是增加天線孔徑犧牲FOV換取最遠探測距離。前提是FOV減小并不會影響雷達掃描范圍，且能夠得到很高的角度分辨率，雖然MIMO稀疏陣的方案會存在角度模糊，但可以采用解模糊天線或者解模糊算法，如特斯拉雙級聯(lián)雷達。（特斯拉雙級聯(lián)毫米波雷達解析）
基于FFT的DOA估計角度分辨率（瑞利分辨率）與天線孔徑成正比，天線孔徑L = N*d，其中，N是天線數(shù)目，d是陣元間距。通常只要雷達芯片給出收發(fā)通道數(shù)，N是固定不變的，如果想增加角度分辨率，有效的方法只有提高天線間距d。但d并不是隨意增加的，因為會導致角度模糊（angle ambiguity），傳統(tǒng)雷達陣元間距d一般是半波長，4D成像雷達采用稀疏陣可以更高(比如2倍半波長)。
角度模糊的本質是柵瓣（gating lobes）引起的，也就是空間采樣混疊。在FOV內所求方位角是不模糊的，約束條件就是相鄰兩個接收天線陣元相位差小180°（pi）。例如FOV=180°，則要求在180°范圍內角度不模糊，經計算得到陣元間距不得大于半波長。在陣元間距為半波長的8個均勻陣下，分辨率只有14.47°。那如果降低FOV要求，比如20°，那么陣元間距可以增至2.92倍半波長而不模糊，在8個均勻陣下分辨率增至5°左右，再加上超分辨DOA估計，可實現(xiàn)更高的角度分辨率。
至于雙級聯(lián)雷達6T8R水平維度需要達到2~3°的分辨率，且在FOV需要滿足120°到150°時，單純增加陣元間距是矛盾的。因此，有人提出了順利獲得設計不等間距天線（NLA）/非均勻陣，結合FFT來提高角度分辨率的同時解決伴隨而來的角度模糊問題，這就是之前提到的特斯拉雙級聯(lián)雷達。
另外，在超分辨算法中，子空間類（MUSIC、ESPRIT）不太好用，現(xiàn)在主要集中在似然類(DML、SML)、壓縮感知（CS）、矩陣補全（Matrix Completion）、自適應迭代上，深度學習（DL）類現(xiàn)在在工程上也不實用，主要是精度低、算力高，不過將來說不定很有用，詳細可看參考文獻[4]。
4、俯仰維度天線布局方案
俯仰角估計要么是4D-FFT，或者稀疏陣+超分辨DOA估計，或者4D-FFT粗估計再加上超分辨算法精估計。
根據(jù)現(xiàn)在公開的信息，現(xiàn)階段俯仰角的測量往往采用Monopluse方式更合適，同時結合MIMO體制可更進一步提高信噪比，也就是說，只用兩根天線即可同時測量俯仰角和水平角的角度，只要保證錯開天線距離不引起俯仰維度角度模糊即可，犧牲的角度精度可以順利獲得后續(xù)算法解決。
如果采用多芯片級聯(lián)，可以提高俯仰角測角精度，如特斯拉雙級聯(lián)4D成像雷達天線布局，如下圖所示。俯仰角的測量一般采用相位法比較合適，Bosch的MRR采用俯仰面天線方向圖幅值比來計算俯仰角，感興趣的可以參考文獻[3]。
國外新興4D成像雷達企業(yè)傲酷，現(xiàn)已被安霸收購，其宣稱的4D成像雷達指標為業(yè)界第一梯隊，不過根據(jù)業(yè)內人員的長期關注，實際上是犧牲置信度換來更高分辨率，得到的點云只有量，而在質上要遜色一些。但其提出的動態(tài)波形自適應算法、虛擬孔徑成像(VAI)和AI 軟件對發(fā)射波形進行時變的相位調制，并對接收到的數(shù)值進行插值和外推確實有些創(chuàng)新。根據(jù)傲酷發(fā)布的專利來看，其天線布局可能如下圖所示：
從布局上看芯片是需要特殊定制的3T6R形式，成本高但設計靈活，一旦量產之后成本不再是問題。同樣采用特殊芯片的是Arbe，收發(fā)天線集成在不同芯片上，其天線設計方案采用了面陣設計，由于芯片采用COMS工藝，雷達板卡的尺寸并沒有很大，官宣的實測效果表明其成像雷達也位于世界第一梯隊，其雷達板卡如下圖所示，兩塊芯片用于發(fā)射，四塊芯片用于接收。
采用雷達專用芯片需要解決的問題是平衡功耗、散熱、通道耦合、校準和分離等問題，如果能夠完全解決這些問題，且成本降低，芯片量產，則也能給整個4D成像雷達行業(yè)帶來新的技術革命。Arbe的口號就是：“雷達革命，業(yè)已實現(xiàn)”！
本文只是簡單總結了一些案例，分析了一些已經存在的事實。天線布局是一個專門的課題，并沒有想象中的那么簡單，同時需要統(tǒng)籌雷達鏈路增益、波形設計、雷達信號處理和數(shù)據(jù)處理、存儲和計算資源、功耗、尺寸、成本等諸多方面，是一個系統(tǒng)性極強的工作。
最好是可以參照市面上的天線布局，自己做仿真，一方面是看別人的布局如何，另一方面是可以改進自己的布局，知己知彼，雷達必成！
【參考文獻】
[1] Mietzner J , Lutz S , Weckerle C , et al. Compact 3D MIMO radar — Antenna array design and experimental results[C]// 2017 European Radar Conference (EURAD). IEEE, 2017.
[2]A New Antenna Array and Signal Processing Concept for an Automotive 4D Radar
[3]Development of a mid range automotive radar sensor for future driver assistance systems
[4]Spectrum-based Single-Snapshot Super-Resolution Direction-of-Arrival Estimation using Deep Learning
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