毫米波雷達目前是車用探測雷達中最為主要的探測器件，但目前的毫米波雷達是進行二維掃描平面掃描，如何進行立體掃描是毫米波使用的重要研究方向，文章利用波束集中及 3D MIMO 計算實現了立體點云掃描。

目前的汽車領域智能駕駛中，車輛駕駛的安全性能，自動駕駛能力，探測精度，功能性能越來越受到消費者的關注。

毫米波雷達圖對比其他車用傳感器，具有顯著優點，工作頻率極高，波長短，能夠具有較高的分辨率，同時具備全天候測量的能力，對比天氣影響因素較小，雨雪天線情況下依然能夠正常使用，特別適用于車輛使用。

毫米波雷達系統工作過程

傳統毫米波雷達通過輻射的毫米波利用對探測物的反射波進行定位與回波顯示，其工作的過程主要是：

雷達通過射頻系統輻射電磁波對被探測物體進行電磁波的檢測與掃描，利用反射回來的電磁波，進行放大與信號解析計算，可以計算出物體的遠近距離以及結合不同的方位角計算出物體的左右間距離。利用多普勒效應在最終計算出移動物體探測的速度，方位等。

雷達系統通過輻射電磁波和接收物體反射電磁波對目標進行檢測和定位，其工作過程主要為：

雷達通過天線發射特定波形的電磁波，在有效輻射范圍內被目標截獲，目標反射電磁波到很多方向上， 其中一部分能量返回至天線處被雷達接收，并通過放大，信號處理等過程最終計算出目標相對雷達的位置，移動速度，方位等信息。

圖1 車載前置毫米波雷達

現階段毫米波雷達主要應用于車輛前部，進行車輛前部碰撞預警，主要波束的工作模式為連續波和雷達的脈沖波束，工作模式為連續的波束，主要波形為 LMCW，CW，FSK。

車載毫米波雷達系統包含射頻模塊，信號處理模塊，以及總體電路部分，目前的毫米波雷達俯仰角一般為平行于水平面±2 度，形成低俯仰角平面波束，對前方車輛能夠進行位置速度的測量。

車載毫米波雷達數據處理方式研究對比

目前的車載毫米波雷達對于探測到的回波數據直接使用平面探測數據，或者進行毫米波數據探測計算，根據車輛運動的特征情況，形成毫米波雷達報警信號，目前報警信號分為兩種：

一種為閾值報警，當達到一定的距離時，信號進行報警，此種報警方式較為簡單，同時存在誤報及預測不足的可能性。

另一種為系統內部計算的校驗，毫米波雷達內部存有芯片，當收到多目標的掃描信號后，對信號進行分析，分析出自主的影響較大的主目標信號，排除雜繞信號，再將主副信號進行速度及距離的聯合計算，形成低級別的報警及信號預測。

基于點跡進行報警處理，數據處理相對較為簡單，主要步驟為對信號處理產生的原始點跡數據先進行單點報警處理， 對滿足單點報警的目標點跡進行滑窗統計，當滿足滑窗規則 n/m（m 為滑窗最大門限，n 為報警點跡數量）時形成雷達報警。

由于數據處理相對簡單，所以雷達報警響應更快。若信號處理產生點跡質量不高，則需進行較多虛警處理，以提高雷達報警準確率。在虛警處理時需要更多考慮目標的運動特征。

分析數據之間的關聯性，及目標數據在滑窗期間的變化規律。此種數據處理方式主要應用在級別較低的駕駛輔助系統，對盲區內目標數量不做具體要求，當目標處于盲區滿足報警規則即可形成雷達報警。

雷達航跡處理主要步驟：雷達數據處理系統在獲取信號處理產生的點跡數據后， 主要進行航跡數據關聯、航跡起始、航跡濾波與預測、航跡管理與維持。

航跡處理的輸入是經過坐標轉換和點跡凝聚處理的一批原始點跡， 然后所有點跡與已有航跡進行相關處理，落入航跡的相關波門的點跡，即與航跡相關成功， 通過航跡濾波與預測選擇是該航跡目標點的概率最大的點跡，若找到該點跡，對航跡進行更新處理；

若出現沒有和所有航跡相關的點跡，則可能是新航跡點，若是新航跡點，利用航跡起始算法進行航跡起始，若不是新航跡點又不是已有航跡的目標點，則可能是還未起始成功的舊航跡目標點，航跡重現輸出；若上述所有情況都不是，則把該點跡作為“ 非關聯點跡”緩存到航跡數據庫，進行下一步判斷。

航跡處理的基本功能是循序漸進的，是對雷達當前觀測周期點跡的歸屬進行分類， 其中的關鍵技術主要是點跡與航跡相關、航跡濾波與預測及航跡起始。

毫米波二維像的生成

目前現行的毫米波雷達頻段為 77Ghz-81Ghz，較高的頻率能夠使毫米波雷達獲得更高的分辨率，利用毫米波對于 X向回波的信號解析，測算出準確的目標距離，精度可以在10cm 以內。

同時利用毫米波雷達左右兩側的雷達回波天線，形成左右側回波差，回波差經過計算得出相位差，利用相位差可以得到左右側距離差，即角分辨率。同時利用探測物運動形成的多普勒效應，可以準確計算出物體的移動速度。形成多普勒像，最終得到物體的運行速度，分布圖像。

圖2 二維毫米波雷達成像效果

高級的毫米波雷達輔助駕駛系統要求車載毫米波雷達同時跟蹤道路上多個范圍內目標，同時前向毫米波雷達需要跟蹤車輛正前方不同的目標物，并對不同狀態的目標物進行標記與跟蹤，所以目前的毫米波雷達都是使用平面掃描模式，平面掃描也會導致適用范圍受限，無法還原 3 維的點云效果，同時無法進一步提升傳感器的使用范圍。

三維圖像掃描原理

目前的毫米波雷達已經不能滿足于二維平面的掃描，現在車用的的雷達傳感器希望能夠掃描三維的點云數據，但基于現有的收發系統多進多出（MIMO）是為極大地提高信道容量，在發送端和接收端都使用多根天線，在收發之間構成多個信道的天線系統。

MIMO 系統的一個明顯特點就是具有極高的頻譜利用效率，在對現有頻譜資源充分利用的基礎上通過利用空間資源來獲取可靠性與有效性兩方面增益，其代價是增加了發送端與接收端的處理復雜度。

使用 MIMO 技術可以利用天線有效提高頻譜掃描效率。利用現有的毫米波射頻芯片，可采用 MiMO 陣列天線原理，利用 X，Y.Z 平面不同射頻天線，回波相位差實現 3D 數據掃描。

圖3 3D毫米波雷達掃描示意圖

近場毫米波成像算法

假設目標點（x，y，z） 的發射系數為σ（x，y，z），則在掃描范圍內的信號散射信息可表示為：

式中

二維頻域波數與頻率的關系是 f = ckr/2π，c 代表光速；exp（j2krR0）表示對接收到的數據在距離為 R0 的平面內進行鄰近聚焦，即數據預處理。

為了計算方便，可以忽略考慮自由空間傳播和天線陣列模式中的能量損失。對（1）式進行 二維傅里葉變換（FFT）為 D（kx，kr ，kz） ：

近場毫米波成像算法主要依賴快速傅里葉變換（FFT），其中變量 x，y 的 FFT 空間波數域為 kx 和 kz。

假設對式（2）中的積分如下：

波束優化控制

利用超材料介質層，利用超材料介質層形成更好的波束匯聚效果。同等口徑雷達加載超材料波束對比 3dB 波束寬度收窄 35%，完成了新型毫米波雷達天線加載超材料的設計，具體為采用十字形超材料單元結構。

毫米波雷達天線加載超材料帶寬為 76-82GHz，完全可以覆蓋毫米波雷達的工作頻段。加載超材料后，在φ=90o方向和φ=0o方向，天線的柵瓣減小了，可以有效提高系統的信噪比，同時天線增益提高了。同時將完成的超材料樣件放置于車輛天線前部，形成透鏡天線效果。

仿真與試驗結果

4D 雷達結合 MiMO 天線技術，利用電磁超材料對毫米 波傳輸的精準有序調控，使雷達能夠測量目標物體的 3D 坐標+1D 速度。

最終可滿足全天候工作，長距離探測，立體空間掃描等功能，除具備傳統毫米波雷達平面掃描功能外還可以實現 16 線激光雷達立體點云成像效果。

最終成品造價約為目前 8-16 線激光雷達的5-10%，并可在任何天氣環境情況下工作，同時長距離掃描（》150m），車規級耐用度等方面均具有明顯優勢。

圖4 加載超材料樣機照片

核心技術特點：傳統毫米波雷達天線提升波束質量，需增加天線等效口徑尺寸。而現階段同樣口徑天線，加載超材料后，波束寬度收窄 35%，有效提升了信噪比及輸出環境點云圖質量，同時可進行動態目標跟蹤檢測。

配套完成 4D 雷達成像軟件開發，可實現 4D 點云成像每幀的信息傳送同時還可搭配速度傳感器等相關位置傳感器，實現場景點云的建模。

圖5 4D雷達點云掃描示意圖

車用智能駕駛輔助系統，在車載自動駕駛中占有非常重要的作用，同時車載毫米波雷達作為其中最重要的傳感器之一，目前由于其全天候，低成本，多功能的優異性能越來越引起相關研發與應用部門的關注，同時將 2D 毫米波雷達擴展成為 3D 掃描毫米波雷達，以及將毫米波雷達進一步研發形成高分辨率毫米波雷達等相關研究方向越來越成為主流。本文中將毫米波雷達波束進一步優化，再進行 3D 數據掃描，實現毫米波雷達的多能應用。

審核編輯 ：李倩