0 引言

    近年來自動駕駛已經成為各大汽車廠商和科技公司爭相研究的領域，而毫米波防撞雷達作為自動駕駛的重要部分也越來越得到人們的重視。毫米波雷達在惡劣自然環境的良好測量能力使其在避免交通事故的發生、保護人們的生命財產安全方面發揮著不可或缺的作用。隨著使用需求的增多，車載雷達的研究取得了很大的進展，很多方法體制被提了出來。但是傳統的很多方法存在一定的缺陷，如：線性調頻波（LFM）體制無法解決多目標測量時存在的虛假目標問題；頻移鍵控（FSK）體制無法測量靜止目標和具有相同徑向速度的目標^[1-3]；文獻[4]研究了一種變周期鋸齒波的測量方法并提出了目標匹配算法，但是采用最小耦合距離差的匹配方法可能導致多普勒頻移大的目標丟失和虛假目標的產生；文獻[5]設計了一種自適應波束控制的相控陣雷達，提高了系統的測量范圍和精度，但復雜的硬件系統和高昂的成本使其應用受限。

    針對上述問題，本文研究了一種基于MFSK的車載雷達系統FPGA實現方法，該方法結合全相位FFT算法，提高了相位估計精度；采用改進的CA-CFAR算法提高了系統檢測效率。本文給出了系統實現方案以及具體的FPGA系統實現框圖，并對重要模塊的設計進行介紹。測試結果表明，本文設計的系統克服了傳統體制的缺點，有較高的測量精度和反應速度。

1 系統算法原理

    MFSK信號是LFM和FSK兩種信號組合而成的，其具體形式如圖1所示。由圖可知，該信號是由A、B兩個線性頻率信號交替步進得到的，兩個信號的頻率差為f_shift，步進的頻率為f_step，發射信號與回波信號之間的差頻是f_B，調制信號帶寬是B_SW，T_CPI代表調制周期。

    對接收信號進行下變頻處理得到中頻信號，然后分別對A、B頻率對應的中頻信號做FFT變換和理論推導，得到目標的距離R和速度v存在以下關系：

    由上述距離速度求解公式可知，中頻信號的頻率和相位差是一一對應的，即使在多目標情況下也滿足這個條件，不會存在信息的混疊。因此，本方法對應的匹配復雜度較低，也不會導致虛假目標的出現，克服了傳統LFM體制由于上下掃頻匹配而帶來的虛假目標問題。同時，MFSK信號與FSK信號相比信號的跨度范圍更寬，測量有相同徑向速度的多個目標時，會因為距離的不同而被MFSK信號不同的步進階層反射，進而得到不同的中頻回波信號，克服了FSK由于調制頻率覆蓋范圍窄在此方面的缺陷^[6]。

    由于本系統的距離速度求解需要用到相位信息，而相位極易受到外界噪聲的污染，對系統信噪比要求較高，這也成了阻礙MFSK體制應用的重要因素。為了解決這一問題，本文將傳統的FFT變換改為使用全相位FFT，首先對數據進行預處理，然后再做FFT^[7-8]。將MFSK系統回波中頻信號代入全相位FFT算法公式，可得全相位FFT頻譜與傳統FFT頻譜之間的關系如下：

式中，X_ap(k)代表全相位FFT后的頻譜，A_s為中頻信號的幅度，X(k)是FFT后的頻譜。由二者的關系式可知，與傳統FFT相比，全相位FFT后數據的主譜線和旁瓣的功率值由于平方關系而差距變大，主譜更加突出，降低了系統的虛警率，提高了檢測效率。同時，由公式可知經過全相位FFT后的數據具有相位不變性的特點，相位值始終是4πf₀R/C，不受頻譜搬移的影響，進而保證了相位估計的精度。

2 系統硬件結構設計

    MFSK車載雷達系統的硬件結構由電源模塊、雷達傳感器、信號處理板和數據顯示上位機4部分組成，其結構框圖如圖2所示。其中電源模塊主要為雷達傳感器和信號處理板提供合適的電壓和電流；雷達傳感器包括鎖相環電路、射頻電路和陣列天線，主要負責信號的調制、發射、接收和解調等；信號處理板包含數據采集模塊、FPGA數據處理模塊、SRAM(靜態隨機存取存儲器)以及串口模塊，主要負責信號的采集、存儲、處理和傳輸；數據顯示上位機主要是用于顯示系統最終的測量結果，實時顯示目標的距離速度信息。

    由于MFSK調制信號對線性度要求比較高，傳統的DAC來產生調制信號不能滿足系統需求，因此本系統采用控制鎖相環電路產生MFSK信號的方法。其中鎖相環電路使用的是ADF4158芯片方案，該芯片不僅可以調制信號，而且還具有波形產生能力，是一款6.1 GHz小數N分頻頻率合成器，有較高的頻率分辨率，是經過汽車應用認證的鎖相環芯片，可以保證信號的調制精度。

3 FPGA硬件實現

3.1 系統實現總體設計

    根據MFSK體制測量原理，設計FPGA總體實現功能框圖，如圖3所示。其中鎖相環控制模塊主要是通過SPI信號控制鎖相環（PLL）產生MFSK調制信號；數據采集存儲模塊負責數據的采集、拆分以及存儲控制；框圖中的CFAR模塊使用的是改進的CA-CFAR算法，該模塊模塊不僅可以起到去噪的作用，還可以有效地提高頻譜峰值檢測效率；其中的頻率容差匹配模塊是考慮到計算誤差，這里設計了頻率匹配容差函數：|f_Ak-f_Bk|≤2/T_CPI，其中T_CPI為MFSK信號調制周期，匹配成功即得到目標的峰值位置和相應的頻率值。本系統使用CORDIC（Coordinate Rotation Digital Computer）算法來進行反正切運算求相位，并進行了數據補償，提高了計算精度。聯立通過CORDIC模塊得到的相位差和頻率容差匹配后得到的中頻頻率就可以計算出目標的距離和速度值。

3.2 數據采集存儲模塊設計

    本系統的數據采集與存儲模塊框圖如圖4所示，首先數據采集模塊產生200 kHz的采樣時鐘控制ADC進行數據的采樣，然后接收采樣數據。由于MFSK調制信號的特殊性，A、B頻率對應的回波需要分開處理，因此RAM數據存儲控制模塊根據鎖相環返回的同步信號將A、B頻率對應的數據分別存進RAM的不同位置。對于RAM數據存儲控制模塊，設計思路是根據同步信號對回波數據拆分，以一個對應的調制周期為一單元。將每個單元的2 048點數據分配到每個步進組，得到每組的采樣數據點數，對輸入數據進行計數，然后根據數據的位置，將它們分別交替地放在RAM的不同地址單元。采用流水線操作，保證了數據存儲的效率。

3.3 全相位FFT模塊設計

    全相位FFT模塊包括全相位數據預處理和FFT變換兩部分，其對應功能框圖如圖5所示。首先對數據進行加窗，本模塊使用的是漢寧窗，預先將窗函數數據存入ROM中，通過依次讀取RAM中的中頻數據和ROM中的窗函數數據進行加窗運算，然后將加窗后的數據寫入RAM。下一步全相位數據預處理控制模塊根據全相位FFT算法的處理流程從RAM的相應地址讀取數據并相加，本系統中取RAM第1位數據和第513位數據相加，第2位和第514位數據相加，依次類推，最后將計算得到的數據再存入RAM，由此就完成了全相位FFT的數據預處理。對于FFT變換，需要用FFT控制模塊從RAM中讀取數據，并控制FFT IP核進行相應點數的FFT變換。

3.4 改進CA-CFAR模塊設計

    由于在實際的應用中，傳統的CA-CFAR算法有一定的局限性^[9-11]，因此本文采用改進的CA-CFAR算法，在傳統算法的基礎上增加了左右邊緣單元和修正門限判決。當目標的距離比較遠或是比較近時，其目標頻譜在整個頻譜的最左邊或是最右邊，由于頻譜邊緣沒有足夠的參考單元而無法使用決策門限對目標進行檢測。所以本文設計的方法在左右兩端各增加一個參考單元的數據，該數據為輸入信號的噪聲功率譜密度的平均值（PSD），這樣就解決了CA-CFAR算法無法檢測邊緣目標的問題。對于傳統的CA-CFAR算法在進行目標檢測時容易把噪聲當做目標，為了避免這種情況，在最后的決策處理過程中添加了修正門限判斷，即整個恒虛警過程需要進行兩次判斷。這樣，即使測試目標的功率譜密度比傳統CA-CFAR的決策門限值高，其還需要與修正門限值進行比較，再做最終判斷。其中修正門限值與距離單元有關，隨著距離變遠，對應功率譜密度越小，修正門限值越小，增加了一步修正門限的判斷，大大降低了體統的虛警率。改進CA-CFAR模塊的數據流框圖如圖6所示，首先對輸入信號進行雜波功率提取，然后再將數據輸入移位寄存器，根據本模塊參考單元和保護單元的個數進行相應的數據延遲。同時將雜波功率輸入CFAR數據處理部分，用于添加邊緣單元，輸入修正門限用于進行最后的目標檢測判斷。

4 系統測試

    對系統進行室外測試，測量系統前方汽車的距離和運動速度，通過觀察PC上的數據顯示上位機實時顯示的目標運動參數，與實際的汽車的距離和速度進行比較，進而驗證系統的測量性能。

    首先，設置3個運動目標，使用本系統進行測量。為了更直觀地看到A、B路對應信號頻率的匹配和相位差求解的過程，使用FPGA系統采集某一時刻的數據進行MATLAB處理，得到圖7結果，分別是A、B頻率對應的回波進行處理得到的頻率幅度譜，信號峰值處的頻率F和相位值P也計算了出來。由圖可知，同一目標對應的A、B路回波信號頻率幾乎相同，相位值不同，此時只需將求得的相位值相減，再聯合配對得到的目標頻率值就可以計算出目標的距離和速度。將數據顯示上位機的測量結果與實際的目標數據進行對比，如表1所示。由對比結果知，本系統測量精度較高，反映了實時的目標信息。

    通過大量的現場測試實驗，得到本系統測量的距離相對均方根誤差穩定在3%，速度相對均方根誤差在4.5%左右，測量精度較高。同時，系統極少出現虛假目標，并且不丟失目標，反應速度迅速，滿足系統指標要求。

5 結論

    本文設計并實現了一款基于FPGA的MFSK體制車載雷達系統，本系統采用MFSK波形作為調制信號，克服了傳統波形體制的一些缺陷。同時使用了全相位FFT算法和改進的CA-CFAR算法提高了相位估計精度和系統虛警檢測效率。經過試驗測試證明，本系統具有良好的測量精度，可以實現對各種運動狀態的目標的無模糊測量，系統響應速度較快，可以提供實時準確的目標信息。當然，本系統的測試都是在實驗條件下完成的，環境干擾較少，而真實的路況信息更加多樣化，雜波較多，所以為了適應更加復雜的環境，本系統還需要進一步改進和完善。

參考文獻

[1] PATOLE S M，TORLAK M，WANG D，et al.Automotive radars：a review of signal processing techniques[J].IEEE Signal Processing Magazine，2017，34(2)：22-35.

[2] MACAVEIU A，NAFORNITA C，ISAR A，et al.A method for building the range-Doppler map for multiple automotive radar targets[C].2014 11th International Symposium on Electronics and Telecommunications(ISETC).IEEE，2014：1-6.

[3] 邢自然，朱冬晨，金星.一種多目標FMCW雷達的高效距離速度測量方法[J].電子學報，2016，44(9)：2148-2157.

[4] KRONAUGE M，ROHLING H.New chirp sequence radar waveform[J].IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems，2014，50(4)：2870-2877.

[5] DUDEK M，NASR I，BOZSIK G，et al.System analysis of a phased-array radar applying adaptive beam-control for future automotive safety applications[J].IEEE Transactions on Vehicular Technology，2015，64(1)：34-47.

[6] ROHLING H，MOLLER C.Radar waveform for automotive radar systems and applications[C].2008 IEEE Radar Conference.Rome：IEEE Press，2008：1-4.

[7] 黃翔東，王兆華.全相位FFT相位測量法的抗噪性能[J].數據采集與處理，2011，26(3)：286-291.

[8] 王志杰，李宇，黃海寧.全相位FFT在合成孔徑水聲通信運動補償中的應用[J].電子與信息學報，2013，35(9)：2206-2211.

[9] 郝迎春.雷達CFAR檢測算法及門限判決系數的優化研究[D].成都：電子科技大學，2012.

[10] 秦陽，張智軍.基于FPGA的雷達恒虛警模塊的設計[J].電子技術應用，2011，37(7)： 68-70，74.

[11] 孫艷麗，謝寧波.基于實測數據的單元平均CFAR檢測器性能分析[J].兵器裝備工程學報，2016，37(10)：84-87.

作者信息:

宋永坤1，蔣留兵2，車  俐2

（1.桂林電子科技大學 信息與通信學院，廣西 桂林 541004；

2.桂林電子科技大學 計算機與信息安全學院，廣西 桂林541004）