隨著現代科學技術的快速發展以及人們生活水平的顯著提高，汽車消費每年都在快速增長，汽車保有量迅速增加，汽車安全問題則被普遍的關注，相應的交通事故也急劇上升。大量交通事故數據表明， 80％以上的車禍是由于駕駛員操作失誤引起的，65％的車輛相撞是追尾事故，其余的屬于側面或者正面相撞。過對汽車事故的調查統計分析，發現大約一半以上的事故是首尾相撞，這就是說有效的汽車防撞系統能夠對大約65%的事故發生起到阻止作用。同樣在高端汽車領域，人們越來越渴望高科技帶來的安全與便捷，結合信號處理技術實現汽車自主智能巡航、輔助泊車、汽車防撞雷達等各種系統已經改變了人們對傳統汽車電子的認識。毫米波雷達在汽車電子的典型應用有毫米波防撞雷達、自適應巡航、盲區檢測、輔助變道等功能。

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背景

隨著AI 的蓬勃發展，汽車的智能化程度在不斷提高，對于駕駛的安全性和舒適性也不斷提高；毫米波雷達因其探測精度高，硬件體積小，不受天氣環境的影響等優點被廣泛采用。越來越多的車輛采用一個或者多個毫米波雷達來輔助駕駛員的駕駛操作，以提高駕駛的舒適性和安全性，避免交通事故的發生。 毫米波雷達可以實現自動駕駛多種功能，ADAS采用的傳感器主要有攝像頭、毫米波雷達、激光、超聲波、紅外等。毫米波雷達傳輸距離遠，在傳輸窗口內大氣衰減和損耗低，穿透性強，可以滿足車輛對全天氣候的適應性的要求，并且毫米波本身的特性，決定了毫米波雷達傳感器器件尺寸小、重量輕等特性。很好的彌補了攝像頭、激光、超聲波、紅外等其他傳感器，在車載應用中所不具備的使用場景。把毫米波雷達安裝在汽車上，可以測量從雷達到被測物體之間的距離、角度和相對速度等。利用毫米波雷達可以實現自適應巡航控制（ACC）、前向防撞報警（FCW）、盲點檢測（BSD）、輔助停車、輔助變道等高級駕駛輔助系統（ADAS）功能。比較常見的汽車毫米波雷達工作頻率在77GHz附近。 毫米波雷達市場空間廣闊，由于各國汽車安全標準的不斷提高，導致主動安全技術高級駕駛輔助系統（ADAS）近年來呈快速發展趨勢。汽車毫米波雷達因為能夠全天候工作，已成為汽車電子廠商公認的主流選擇，擁有巨大的市場需求。2014年全球汽車毫米波雷達市場出貨量在1900萬個，據市場研究機構預測，預計到2020年全球汽車毫米波雷達將近7000萬個，2015-2020年的年均復合增速約為24%。

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汽車毫米波雷達的工作原理

汽車防撞雷達主要有超聲波雷達、激光雷達、毫米波雷達等類型。不同雷達類型的工作原理不一樣，其性能和特點也各有優缺點，不同的雷達可以用于實現不同的功能。

超聲波雷達是利用傳感器內的超聲波產生器發出40kHz的超聲波，然后探測經過障礙物反射回來的超聲波，根據超聲波反射接收的時間差來計算汽車與障礙物的距離。超聲波雷達成本低，但探測的距離只有幾米，用于泊車系統，而且受天氣的影響。

激光雷達是根據激光遇到障礙物后的折返時間，計算目標與自己的相對距離。激光光束可以準確測量視場中物體輪廓邊沿與設備間的相對距離，這些輪廓信息組成所謂的點云并繪制出3D環境地圖，精度可達到厘米級別，從而提高測量精度。激光雷達具有分辨率高、精度高、抗干擾能力強的優勢，主要用于無人駕駛系統，但是激光雷達受天氣的影響，在大雪、大霧時功能受到限制，并且價格昂貴。

毫米波雷達是ADAS系統的主要傳感器，毫米波雷達頻率范圍30GHz-300GHz，波長從1mm-10mm，毫米波雷達測距可達200多米，可以對目標進行有無檢測、測距、測速以及方位測量。它具有良好的角度分辨能力，可以檢測較小的物體。同時，毫米波雷達有極強的穿透率，能夠穿過光照、降雨、揚塵、大霧等來準確探測物體，可全天候工作。 從上面的對比可以看出，相比激光雷達，毫米波雷達仍有著強大的優勢。激光的波長遠小于毫米波?(nm?vs?mm)，所以霧霾可能導致激光雷達失效。同樣的原因，毫米波雷達的探測距離可以輕松超過200米，而激光雷達一般不超過150米，所以對于高速公路跟車場景，毫米波雷達能夠做的更好。相比于其他類型的雷達，毫米波雷達穿透霧、煙、灰塵的能力強，具有全天候（大雨天除外）全天時的優點。其缺點是無法識別物體顏色；視場角較小，需要多個雷達組合使用；行人的反射波較弱，難以識別。雖然激光雷達號稱無人車的眼睛，近幾年也受到了前所未有的追捧，但目前階段，ADAS及自動駕駛方案選擇的主流仍然是毫米波雷達。在無人駕駛時代尚未到來之前，汽車ADAS駕駛員輔助駕駛系統，毫米波雷達將是近幾年車載雷達的主流。隨著毫米波雷達器件成本近幾年大幅降低，也使得它在汽車領域迅速應用起來。 汽車雷達作為駕駛員輔助系統的核心傳感器(檢測距離、速度)；遠距離雷達（LRR）是用來實現自動巡航（ACC），中距離雷達（MRR）用來實現側向來車報警和車道變道輔助，近距離雷達（SRR）則是用來實現停車輔助、障礙和行人檢測。 77GHz汽車雷達系統屬于目前國內外各大汽車公司研究和設計的熱點，相比于激光車載雷達、紅外線車載雷達以及其他低頻段的毫米波車載雷達而言，77GHz汽車雷達可利用的頻譜范圍寬、信息容量大、分辨率高、多普勒頻移大、測速靈敏度高、抗干擾能力及穿透等離子體的能力強，并且容易實現天線的窄波束和高增益等。 車載毫米波雷達按照不同的分類方式有著不同的劃分方法。根據安裝工作頻率、探測距離、主要功能等三種劃分方式。

1）按照雷達的工作頻率劃分；可以主要分為兩類：24GHz雷達和77GHz 雷達，由于24GHz 雷達在帶寬和使用范圍上的受限，以及 77GHz 雷達的高帶寬，高精度，體積小等優勢，越來越多的國家將77GHz的頻段劃分給車載毫米波雷達使用，所以未來77GHz雷達會取代24GHz雷達。76GHz?81GHz相比于24GHz，物體分辨準確度提高2-4倍，測速和測距精確度提高3?5倍，能檢測行人和自行車；且設備體積更小，更便于在車輛上安裝和部署；該頻段是全球裝配永久認可的權威頻段，因此更適用于全球車輛平臺。采用MIMO（多輸入多輸出）陣列掃描技術的79GH成像雷達還可以獲得目標的高度信息，從而實現真正意義的毫米波成像，79GHz成像雷達將成為未來車用的主流，與攝像頭、激光雷達結合實現多傳感器融合。在未來智能駕駛的發展過程中，將是一個重要的感知手段，多種功能的雷達與多種傳感器的技術融合，是實現無人駕駛的必經之路。

2）按照雷達的探測距離劃分：可分為長距雷達（LRR），中距雷達（MRR），短距雷達（SRR）；分別應用在不同的場景實現不同的功能，也可以組合使用，或配合 ADAS 系統，實現多傳感器的融合。

3）按照雷達功能劃分可以區分不同應用的雷達：主要的常用功能雷達包括：BSD（Blind Spot Detection-盲點偵測系統），AEB（Autonomous Emergency Braking-自動緊急制動系統），FCW（Forward Collison Warning-前向碰撞警告系統），ACC（Adaptive Cruise Control-自適應巡航系統）。 汽車毫米波雷達的工作原理 毫米波是指波長在1mm?10mm的電磁波，其帶寬大、分辨率高、天線部件尺寸小，能適應惡劣環境。毫米波雷達中目前使用最廣泛的是調頻連續波（FMCW）的特殊毫米波技術。具體指，雷達連續發射FMCW調頻信號，以測量距離，角度以及速度，不同于周期性發射短脈沖的傳統脈沖雷達系統，車用毫米波雷達，通常采用結構簡單成本較低，適合近距離探測。雷達天線向外發出一系列連續調頻毫米波，頻率隨時間按調制電壓的規律變化，一般是連續的三角波，也可以是鋸齒波。 毫米波雷達通過微帶陣列天線向外發射調頻連續波（FMCW），經目標反射后接收到的回波與發射波存在一個時間差，利用該時間差可計算出目標距離。通過信號處理器分析發射與反射信號的頻率差異，基于多普勒原理，可以精確測量目標相對于雷達的運動速度，進一步通過多目標檢測與跟蹤算法，實現多目標分離與跟蹤。進而結合車身動態信息進行數據處理。經合理決策后，以聲、光及觸覺等多種方式警告駕駛員，或及時對汽車做出主動干預，減少事故發生幾率。工作原理圖見圖1。

圖1：汽車雷達工作原理框圖

1）雷達測距測速原理

毫米波雷達通過天線向外發射調頻連續波（FMCW），無線電波經過傳播到達目標，然后返回接收天線，接收到目標的反射信號，與本振進行混頻出中頻信號，通過對中頻信號處理，從而獲得目標距離和速度信息。對于調頻連續波FMCW雷達，其發射波的頻率是不斷變化的，但頻率的變化率是一定的，因此雷達主要通過對發射信號和反射回波信號做互相關，反射波與發射波形狀相同，存在一個時間差△t，還包括一個多普勒頻移。發射信號與反射信號在某一時刻的頻差即為混頻輸出的中頻頻率fb。相對運動物體反射信號由于多普勒效應產生頻移。在三角波的上升沿與下降沿輸出的中頻頻率分別為fb+、fb-。 雷達發射信號與反射回波信號見圖2。延時?t與差拍頻率成線性關系，所以通過計算拍頻率可以計算回波延時，進而計算出目標的距離，具體公式如下： R=c?t/2=(c*(f_(b-)+f_(b+) ))/(4K_r ) （1） 式（1）中，R為目標距離，c光速，K_r是調頻斜率，f_(b-)和f_(b+)分別為三角波的上升沿與下降沿輸出的中頻頻率。 根據多普勒原理，求出相對目標的相對速度： V=c/(4f_0 ) (f_(b-)-f_(b+) )=?/4 (f_(b-)-f_(b+) ) （2） 式（2）中，V為目標相對運動速度，?為波長，f_(b-)和f_(b+)分別為三角波的上升沿與下降沿輸出的中頻頻率。 通過上面的公式得到目標車輛的距離R與相對運動速度V。不管目標是相對靜止還是相對運動，只需要求出三角波調制在上升過程和下降過程的中頻頻率，就可以得到目標的距離和速度信息。

圖2：發射信號、運動目標與靜止目標的反射回波信號

2）雷達目標識別 毫米波雷達的目標識別基本原理是：利用雷達回波中的幅度、相位、頻譜和極化等目標特征信息，通過數學上的各種多維空間變換來估算目標的大小、形狀等物理特性參數， 最后根據大量訓練樣本所確定的鑒別函數，在分類器中進行識別判決，內容包括目標識別預處理、特征信號提取、特征空間變換、模式分類器及樣本學習等模塊。其中特征信號提取是指毫米波雷達采集提取其發射的電磁波與目標相互作用產生的各種信息，包括：RCS（雷達散射截面積）以及其他特征參數。

3）雷達目標跟蹤 目標跟蹤系統有目標信息預處理、目標跟蹤處理、目標濾波處理等模塊組成。其中目標信息預處理主要包括目標回波的處理、目標檢測、點跡凝聚、參數計算等。目標跟蹤處理及濾波主要包括目標預測、目標相關、目標濾波等。

責任編輯：PSY

原文標題：汽車毫米波雷達

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