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OMG,毫米波不簡單!毫米波雷達測方位原理+優勢

2020-02-12
來源:中國電子網

  對于毫米波,大家已不再陌生,大街小巷里均談論著毫米波的應用。對于毫米波相關知識,小編曾帶來諸多介紹。本文對于毫米波的講解,主要在于探討毫米波雷達側方位原理以及其優勢所在。如果你對本文即將探討的內容存在一定興趣,不妨繼續往下閱讀哦。

  一、汽車毫米波雷達基本原理

  毫米波是指波長在1-10mm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。車用毫米波雷達,通常采用結構簡單成本較低,適合近距離探測的FMCW(調頻連續波)雷達體制。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,發射與接收信號如圖2所示。圖中實線是發射信號,虛線是相對靜止和相對運動物體的反射信號。反射與發射信號波形相同,只是差一個延時時間td。

  td=2R/C(1)

  式中,R為目標距離,c光速。

  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的頻移的原因。在三角波的上升沿與下降沿輸出的中頻頻率分別為fb+、fb-。以下公式成立:

  

1bbbc6643097441fa31ecba8dae4889a.jpg

  從而得到目標車輛的距離R與相對運動速度v。由式(2)(3)可知,毫米波雷達信號中頻頻率fb的確定是求出R、V的關鍵。fb的確定即是對發射和反射信號的頻差進行頻譜分析。信號的頻譜分析主要有FFT法和非FFT法。所謂FFT法,即是對被分析的信號進行傅里葉變換,將其從時域變到頻域,在頻域進行分析,必要時再通過傅里葉逆變換,變回時域的分析方法。而非FFT方法則是通過其他的途徑,獲得信號的頻率參數,如最大熵法、MUSIC法等。綜合考慮方法的復雜性、實時性、穩定性,對汽車雷達而言,頻譜分析應首選FFT法,這種方法比較成熟、現容易、實時性強,適合于汽車運行狀況下信號的實時處理。

 

2.jpg

  圖 2 FMCW發射及回波信號

  二、汽車毫米波雷達結構

  

3.jpg

  圖3為線性調頻雷達(LFCW)汽車毫米波雷達結構,包括天線、收發模塊、信號處理模塊和報警模塊。 射頻收發前端是雷達系統的核心部件。國內外已經對前端進行了大量深入研究,并取得了長足的進展。已經研制出各種結構的前端,主要包括波導結構前端,微帶結構前端以及前端的單片集成。國內研制的射頻前端主要是波導結構前端。一個典型的射頻前端主要包括天線、線性VCO、放大器、平衡混頻器部分。前端混頻輸出的中頻信號經過中頻放大送至后級數據處理部分。數據處理部分的基本目標是消除不必要信號(如雜波)和干擾信號,并對經過中頻放大的混頻信號進行處理,從信號頻譜中提取目標距離和速度等信息。

  三、毫米波雷達測方位的原理

  在汽車主動安全領域,汽車毫米波雷達傳感器是核心部件之一,其中77GHZ毫米波雷達是智能汽車上必不可少的關鍵部件,是能夠在全天候場景下快速感知0-200米范圍內周邊環境物體距離、速度、方位角等信息的傳感器件。那么它是如何計算被監測目標的位置、速度和方向的呢?

  1、位置

  毫米波雷達通過發射天線發出相應波段的有指向性的毫米波,當毫米波遇到障礙目標后反射回來,通過接收天線接收反射回來的毫米波。根據毫米波的波段,通過公式計算毫米波在途中飛行的時間&TImes;光速÷2,再結合前車行駛速度和本車的行駛速度因素,就可以知道毫米波雷達(本車)和目標之間的相對距離了,同時也就知道目標的位置。

  2、速度

  此外,根據多普勒效應,毫米波雷達的頻率變化、本車及跟蹤目標的相對速度是緊密相關的,根據反射回來的毫米波頻率的變化,可以得知前方實時跟蹤的障礙物目標和本車相比的相對運動速度。因此,表現出來就是,傳感器發出安全距離報警時,若本車繼續加速、或前監測目標減速、或前監測目標靜止的情況下,毫米波反射回波的頻率將會越來越高,反之則頻率越來越低。

  3、方位角

  關于被監測目標的方位角測量問題,毫米雷達的探測原理是:通過毫米波雷達的發射天線發射出毫米波后,遇到被監測物體,反射回來,通過毫米波雷達并列的接收天線,通過收到同一監測目標反射回來的毫米波的相位差,就可以計算出被監測目標的方位角了。原理圖如下:

  

4.jpg

  方位角αAZ是通過毫米波雷達接收天線RX1和接收天線RX2之間的幾何距離d,以及兩根毫米波雷達天線所收到反射回波的相位差b,然后通過三角函數計算得到方位角αAZ的值,這樣就可以知道被監測目標的方位角了。

  位置、速度和方位角監測是毫米波雷達擅長之處,再結合毫米波雷達較強的抗干擾能力,可以全天候全天時穩定工作,因此毫米波雷達被選為汽車核心傳感技術。

  四、毫米波雷達相比激光雷達的優勢

  隨著自動駕駛的火熱,激光雷達受到前所未有的追捧,因為其具有高精度、大信息量、不受可見光干擾的優勢。但我們可以注意到,目前主流的自動駕駛方案并未完全拋棄毫米波雷達,這又是什么原因呢?

  首先就是大家都知道的天氣原因。激光的波長遠小于毫米波雷達(nm vs mm),所以霧霾導致激光雷達失效并不是段子。同樣的原因,毫米波雷達的探測距離可以輕松超過200米,而激光雷達目前的性能一般不超過150米,所以對于高速公路跟車這樣的情景,毫米波雷達能夠做的更好。

  其次,毫米波雷達便宜,作為成熟產品,毫米波雷達目前的價格大概在1.5千左右,而激光雷達的價格目前仍然是以萬作為單位計算的。并且由于激光雷達獲取的數據量遠超毫米波雷達,所以需要更高性能的處理器處理數據,更高性能的處理器同時也意味著更高的價格。所以對于工程師而言,在簡單場景中,毫米波雷達仍然是最優選擇。

  以上便是此次小編帶來的“毫米波”相關內容,通過本文,希望大家對毫米波雷達測方位角以及其優勢具備一個清晰的認識。如果你喜歡本文,不妨持續關注我們網站哦,小編將于后期帶來更多精彩內容。最后,十分感謝大家的閱讀,have a nice day!


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