毫米波雷达简介

2024-03-26 23:36
文章标签 简介 毫米波 雷达

本文主要是介绍毫米波雷达简介,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!

毫米波雷达简介

image

附赠自动驾驶学习资料和量产经验:链接

1. 概述

1.1 发展历史

RADAR是++RA++dio ++D++etection ++A++nd ++R++anging的缩写。

image

1936年1月,英国架起了第一个雷达站,用于监测德国战机。从此之后,雷达技术开始蓬勃发展。

image

雷达的频段很广,从HF波段到Y波段都有不同的应用。

image

汽车上主要使用24G、77G、79G这几个频段。

image

image

雷达的应用非常广泛,例如在无人机、液位检测、机器人、智能交通和智能汽车中都有广泛的应用。

image

1.2 在汽车上的主要应用

车载毫米波雷达的研究始于20世纪60年代,研究主要在以德、美、日等发达国家内展开。早期车载毫米波雷达发展缓慢,而随着微电子技术的发展,使得产品小型化、集成化成了可能,雷达开发进程开始提速。21世纪后随着汽车市场需求增长产业进入蓬勃发展阶段,未来将会继续加快渗透 。

image

目前市面上各种各样的车载毫米波雷达:

image

汽车上毫米波雷达主要包括前向雷达、角雷达和门雷达。

image

主要实现BSD、LCA、RCTA、DOW、RCW等L0自动驾驶功能,以及在ACC、NOA等L1~L2自动驾驶功能中实现重要的目标感知。

image

1.3 基本指标

毫米波雷达基本指标主要是距离、速度和角度(水平角和垂直角)的范围、精度和分辨率,一共是12个指标。

image

分辨率越高,表示目标的区分能力越高,探测越精细。

image

距离分辨率

毫米波雷达的带宽越高,距离分辨率就越高。

image

image

角分辨率

角分辨率是指当两个目标相对于雷达有相同的距离和速度时,能够被雷达识别为2个目标的最小的夹角。角分辨率根据方向不同,分为水平角分辨率和垂直角分辨率。

角分辨率越高,目标的区分能力越高,探测越精细。例如当角分辨率小的时候,无法区分3个行人:

image

角分辨较大的时,可以区分:

image

对汽车也是类似的:

image

经常提到的“4D毫米波雷达”是相对于“3D毫米波雷达”增加了垂直角度的检测。因此,“4D毫米波雷达”可以检测高度信息。

image

2. 毫米波雷达的基本原理

2.1 基本架构

毫米波雷达通过发射电磁波,以及接收目标反射的电磁波,来实现目标检测。毫米波雷达的探测原理类似蝙蝠或者海豚,只不过雷达发射的是电磁波,蝙蝠和海豚发出的是超声波。

image

毫米波雷达的系统原理如下:

image

其中:

  1. FMCW调制信号发生器经过压控振荡器(VCO)产生高频信号(GHz级别),一部分能量耦合输入混频器作为本振信号,另一部分能量经功率放大器(PA)由发射天线以电磁波的方式向空中辐射。

  2. 电磁波在空气中向前方传播过程中如遇到目标则会小部分反射,反射回来的回波信号被接收天线截获形成电信号。

  3. 回波信号经低噪声放大器(LNA)放大,与本振信号在混频器进行混频,输出一个较低的差拍频率(一般为MHz级别),差频信号含有目标和雷达之间的距离和相对速度等信息。

  4. 然后通过带通滤波器(BPF)放大滤波,A/D转换,对所得到的数字信号作FFT(快速傅氏运算),进行频谱分析,便可以获得目标和雷达之间的距离、相对速度方位角等信息。

如下是BOSCH的第四代毫米波雷达的结构:

image

图片来源:BOSCH

2.2 测距和测速原理

距离通过测量时间差得到,速度通过计算多普勒频移得到。

image

image

算法流程:

image

图片来源:NXP

image

图片来源:NXP

  1. 距离维:对于单个Chirp信号来说,信号包含了(距离/速度)信息,但以距离为主(由于时间非常短,忽略速度,或者后面增加补偿),可以通过FFT直接求出距离信息。

  2. 速度维:将距离微分称一个个距离单元。对于其中一个距离单元,我们以一个Chirp一个Chirp的时间轴来看,对该信号作FFT处理,即可求出其速度信息。

image

图片来源:NXP

2.3 测角原理

使用比相法,计算目标DOA( Direction of Arrival ),得到目标的角度。

image

图片来源:NXP

image

图片来源:NXP

3. 毫米波雷达硬件

3.1 天线

毫米波雷达的天线有多种形式,目前应用最广的是平面相控阵天线。

image

image

电磁波的辐射特性:

image

3.2 高频板材

毫米波雷达的高频板材供应商和关键特性:

image

PCB的常见Layout:

image

3.3 射频收发链路

早些年,射频链路是有离散器件搭建,难度很大,只有BOSCH、DELPHI等几个大公司能做,并且形成了技术壁垒,价格非常昂贵。不过,近些年随着MMIC的出现,迅速降低了设计门槛和成本。

image

MMIC:++M++onolithic ++M++icrowave ++I++ntegrated ++C++**ircuit,单片微波集成电路。**包括多种功能电路,如低噪声放大器(LNA)、功率放大器、混频器、上变频器、检波器、调制器、压控振荡器(VCO)、移相器、开关、MMIC收发前端,甚至整个发射/接收(T/R)组件(收发系统)。

image

MMIC的主要供应商

image

MMIC的工艺发展历程:

image

3.4 雷达专用处理器

雷达专用处理器主要有国外品牌垄断,以NXP、TI等为代表。

image

NXP的S32R29x

image

这篇关于毫米波雷达简介的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/850233

相关文章

ASIO网络调试助手之一:简介

多年前,写过几篇《Boost.Asio C++网络编程》的学习文章,一直没机会实践。最近项目中用到了Asio,于是抽空写了个网络调试助手。 开发环境: Win10 Qt5.12.6 + Asio(standalone) + spdlog 支持协议: UDP + TCP Client + TCP Server 独立的Asio(http://www.think-async.com)只包含了头文件,不依

业务协同平台--简介

一、使用场景         1.多个系统统一在业务协同平台定义协同策略,由业务协同平台代替人工完成一系列的单据录入         2.同时业务协同平台将执行任务推送给pda、pad等执行终端,通知各人员、设备进行作业执行         3.作业过程中,可设置完成时间预警、作业节点通知,时刻了解作业进程         4.做完再给你做过程分析,给出优化建议         就问你这一套下

容器编排平台Kubernetes简介

目录 什么是K8s 为什么需要K8s 什么是容器(Contianer) K8s能做什么? K8s的架构原理  控制平面(Control plane)         kube-apiserver         etcd         kube-scheduler         kube-controller-manager         cloud-controlle

【Tools】AutoML简介

摇来摇去摇碎点点的金黄 伸手牵来一片梦的霞光 南方的小巷推开多情的门窗 年轻和我们歌唱 摇来摇去摇着温柔的阳光 轻轻托起一件梦的衣裳 古老的都市每天都改变模样                      🎵 方芳《摇太阳》 AutoML(自动机器学习)是一种使用机器学习技术来自动化机器学习任务的方法。在大模型中的AutoML是指在大型数据集上使用自动化机器学习技术进行模型训练和优化。

SaaS、PaaS、IaaS简介

云计算、云服务、云平台……现在“云”已成了一个家喻户晓的概念,但PaaS, IaaS 和SaaS的区别估计还没有那么多的人分得清,下面就分别向大家普及一下它们的基本概念: SaaS 软件即服务 SaaS是Software-as-a-Service的简称,意思是软件即服务。随着互联网技术的发展和应用软件的成熟, 在21世纪开始兴起的一种完全创新的软件应用模式。 它是一种通过Internet提供

LIBSVM简介

LIBSVM简介 支持向量机所涉及到的数学知识对一般的化学研究者来说是比较难的,自己编程实现该算法难度就更大了。但是现在的网络资源非常发达,而且国际上的科学研究者把他们的研究成果已经放在网络上,免费提供给用于研究目的,这样方便大多数的研究者,不必要花费大量的时间理解SVM算法的深奥数学原理和计算机程序设计。目前有关SVM计算的相关软件有很多,如LIBSVM、mySVM、SVMLight等,这些

urllib与requests爬虫简介

urllib与requests爬虫简介 – 潘登同学的爬虫笔记 文章目录 urllib与requests爬虫简介 -- 潘登同学的爬虫笔记第一个爬虫程序 urllib的基本使用Request对象的使用urllib发送get请求实战-喜马拉雅网站 urllib发送post请求 动态页面获取数据请求 SSL证书验证伪装自己的爬虫-请求头 urllib的底层原理伪装自己的爬虫-设置代理爬虫coo

新一代车载(E/E)架构下的中央计算载体---HPC软件架构简介

老规矩,分享一段喜欢的文字,避免自己成为高知识低文化的工程师: 屏蔽力是信息过载时代一个人的特殊竞争力,任何消耗你的人和事,多看一眼都是你的不对。非必要不费力证明自己,无利益不试图说服别人,是精神上的节能减排。 无人问津也好,技不如人也罢,你都要试着安静下来,去做自己该做的事.而不是让内心的烦躁、焦虑、毁掉你本就不多的热情和定力。 时间不知不觉中,快要来到夏末秋初。一年又过去了一大半,成

AI学习指南深度学习篇-带动量的随机梯度下降法简介

AI学习指南深度学习篇 - 带动量的随机梯度下降法简介 引言 在深度学习的广阔领域中,优化算法扮演着至关重要的角色。它们不仅决定了模型训练的效率,还直接影响到模型的最终表现之一。随着神经网络模型的不断深化和复杂化,传统的优化算法在许多领域逐渐暴露出其不足之处。带动量的随机梯度下降法(Momentum SGD)应运而生,并被广泛应用于各类深度学习模型中。 在本篇文章中,我们将深入探讨带动量的随

OpenGL ES学习总结:基础知识简介

什么是OpenGL ES? OpenGL ES (为OpenGL for Embedded System的缩写) 为适用于嵌入式系统的一个免费二维和三维图形库。 为桌面版本OpenGL 的一个子集。 OpenGL ES管道(Pipeline) OpenGL ES 1.x 的工序是固定的,称为Fix-Function Pipeline,可以想象一个带有很多控制开关的机器,尽管加工