车载毫米波雷达目标检测与定位技术研究

　　摘要：车载毫米波雷达以其高带宽、极强的穿透能力，将成为5G时代车联网的重要组成部分。其中，车辆附近目标的高效检测与定位是目前车载毫米波雷达领域亟待解决的重要问题。对车载雷达的发展概况进行简述，总结了车载毫米波雷达领域目标检测与定位技术的概况、技术原理以及存在挑战。此外，提出基于接收信号强度与信号到达角度指纹的目标联合检测与定位技术框架，通过贝叶斯序贯推理框架完成高效目标检测与精确定位。仿真结果显示，所提新框架相较于传统方法在目标检测概率以及定位精度方面有明显提升。

　　关键词：车载毫米波雷达;检测定位;指纹地图;贝叶斯推理

　　0 車载雷达发展简述

　　随着时代发展，人们对车辆交通出行的安全需求普遍提高。雷达凭借其优异的目标探测技术可以有效减少交通出行中事故的发生几率，因而备受汽车行业青睐。故而，车载雷达技术研究一直以来是汽车行业的重点[1]。随着信号处理技术的不断进步，车载雷达技术正在向低成本、高性能方向推进。目前，主流车载雷达可大致分为车载激光雷达、车载超声波雷达以及车载毫米波雷达等。

　　(1)车载毫米波雷达简介

　　近年来，随着5G通信技术的发展，由5G衍生的各项技术研究成果逐步进入商用领域。根据3GPP 38.101协议的规定，5G NR(New Radio，新空口)主要使用的两段频率为FR1频段和FR2频段，其中FR2频段即为毫米波频段。毫米波作为5G的核心技术，一直以高带宽、高速率、穿透能力强而备受研究人员瞩目。FCC(Federal Communications Commission，美国联邦通信委员会)早在2015年就规划了四个频段作为5G的主推频段。

　　毫米波雷达技术自上世纪发展到今天，已经逐渐步向成熟。伴随着集成电路芯片技术的突破，将毫米波雷达引入到车辆领域发展而来的车载毫米波雷达也取得了一定的进步。相较于其他车载雷达(如车载激光雷达、车载超声波雷达)，车载毫米波雷达对周围无线环境具有更高的适应度，同时也能够满足更高的精度要求[2]。此外，毫米波雷达还拥有尺寸小、结构简单轻便等优势。故而，车载毫米波雷达是未来无人驾驶中一项不可或缺的关键技术。目前，TI(Texas Instruments，德州仪器公司)已研制用于车载雷达的毫米波CMOS单芯片传感器，其将射频前端与DSP(Digital Signal Processing，数字信号处理)、MCU(Micro Controller Unit，微控制单元)集成在一起，在减小尺寸的同时明显提升数据处理速度与精度。该芯片已进入商用阶段。

　　(2)其余车载雷达介绍

　　1)车载激光雷达

　　上世纪六十年代，激光作为一项新兴技术刚一出现，便引起雷达测量领域的广泛关注。随着技术的不断发展，研究人员对激光雷达的探索也在不断深入，激光雷达的技术应用也层出不穷，如OCT(Optical Coherence Tomography，光学相干断层扫描)影像技术、数字全息技术以及车载激光雷达测量技术等。

　　车载激光雷达以激光作为载波，并以信号振幅、频率以及相位搭载信息。其工作原理即为发射机向测量目标发射激光信号，目标反射回波被接收机接收。经过适当处理后，接收机就可以获得目标的相关信息，如目标位置、速度、方位角等信息，从而实现对目标的追踪[3]。

　　受激光在空气中传播的特性影响，车载激光雷达具有一些显著特点。其优点为测量精度十分准确，可达厘米级，这可为无人驾驶的安全性提供充分的保障。然而，相较于其他车载雷达，车载激光雷达也存在一些无可避免的劣势，其体积较大，不便于集成，同时价格十分昂贵。

　　2)车载超声波雷达

　　超声波雷达作为目前车载雷达中最常使用的一种雷达之一，具有悠久的研究与发展历史。由于其在短距离测量上的独特优势，超声波雷达在汽车领域中多在倒车雷达中使用。

　　车载超声波雷达发射的信号频率范围一般在30 kHz左右，其测量原理也较为简单。雷达通过发送超声波在空间中传播，遇到目标以及障碍物便会反射回来。通过记录得到的传播时间计算就可以测得目标和障碍物的位置关系[4]。显而易见，利用超声波雷达进行测量原理较为简单，成本也较低。然而，超声波在介质中传播距离有限，且受环境影响较大。在不同的天气条件下，由于传播介质的改变，超声波传播速度会发生变化。这将导致雷达无法准确追踪汽车位置的实时变化，从而使得测量结果存在较大偏差。

　　表1综合对比了各类雷达之间的优缺点，通过此表能对各车载雷达特点有较为清楚的认知：

　　1 车载毫米波雷达目标检测与定位

　　随着毫米波技术的更迭，车载毫米波雷达在汽车安全驾驶中扮演着越来越重要的角色。利用毫米波雷达对目标的距离、速度以及角度进行测量的技术已经十分成熟。

　　目标物体的检测定位作为毫米波雷达最为广泛的用途，能够实现对检测雷达附近的运动以及静止的目标的精确感知，这对于车辆安全行驶和未来无人驾驶技术的发展具有重要的意义。

　　1.1 车载毫米波雷达信号处理技术

　　车载毫米波雷达的发射波具有多种类别选择，其中包括连续波和脉冲波形。对脉冲波形毫米波雷达而言，其发射的高频脉信号传输速度极快，使得接收机系统接收信号的时间间隔极短。这对系统信号处理速度提出了很高的要求，同样也对硬件设备的规格有一定的规定。因此脉冲毫米波雷达的实际应用通常受到一定限制。

　　与脉冲毫米波雷达不同，毫米波连续波雷达发射一系列已调连续信号，易于调制，在车载毫米波雷达中应用最为广泛。

　　(1)目标距离和速度估计

　　毫米波连续波雷达通过发射机发送调频连续波信号，信号经目标反射得到回波，该回波被接收机接收并与发送信号进行混频滤波处理变为差拍信號，即中频信号。对该中频信号的信号强度以及相位信息进行分析可以实现对目标的距离以及速度的检测[5]。其信号处理结构框图如图1所示：

　　发射信号经图1流程处理后，得到的中频信号中包含目标的距离以及速度信息。对于传统的周期性的连续调频波信号，如图2所示，其经发射端发射，在传播过程中经过目标物体并反射，被接收端接收。最终输出的中频信号形式为X(t， l)，t表示某周期内信号持续的时间，l代表接收到的中频信号所处周期段。

　　对于所得到的输出中频信号，其相位中包含目标的距离及速度信息。离散后的中频信号可分为快时间维度和慢时间维度，即距离维度和多普勒维度。此时，对该信号矩阵使用二维傅里叶变换可以得到RDM(Range Doppler Map，距离多普勒图)。对于所得RDM，采用CFAR(Constant False-Alarm Rate，恒虚警率)算法可筛选出真实目标的距离和速度。目标距离和速度检测流程具体如图3所示：

　　(2)目标方位估计

　　为了实现对目标物体的检测和定位，除了目标的距离和速度信息，还要求了解目标的方位信息[6]。对车载毫米波雷达而言，为达到角度估计的目的，通常采用MIMO(Multiple-Input Multiple-Output，多输入多输出)技术，即在车载毫米波雷达发射端和接收端同时安装多根发射天线和接收天线。

　　对同一发射天线而言，其发射信号经目标反射被不同接收天线接收处理后会得到不同的接收信号。在远场条件下，由于目标与接收天线之间的距离远比接收天线间隔长，反射信号可假设为平行直射入接收天线，因而不同接收天线之间的接收信号幅度基本不变，而仅存在由于波程差而引起的相位差。该相位差中包含目标的方位角度信息，其示意图如图4所示，其中，d表示接收天线的之间的间隔，θ表示目标与接收天线的相对方位角。因此，可以得到相邻接收天线之间接收信号相位差为，λ表示信号波长。因而，在远场条件下对接收信号向量采用一维傅里叶变换可以得到目标的方位角信息。

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文章名称： 车载毫米波雷达目标检测与定位技术研究

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