辅助驾驶毫米波雷达信号处理流程详解

毫米波雷达大规模用于汽车辅助驾驶的传感器，由于受气象变化、可见光强弱影响较小，测距较精准，可以和摄像头取长补短，共同实现可靠的AEB功能。2018年版C-NCAP加入了主动安全配置(AEB)性能测试要求，而2021年版C-NCAP调高了主动安全部分权重【1】。交通运输部发布了《营运车辆自动紧急制动系统性能要求和测试规程》（JT/T1242-2019）于2019年4月1日起正式实施。该标准规定了营运车辆自动紧急制动（AEB）系统的一般要求、功能要求、环境适应性要求和测试规程。

本文简要介绍了毫米波雷达信号处理流程，及其方案实现中所用的主要芯片，希望能使大家初步了解毫米波雷达的信号处理原理及其硬件实现。

英飞凌技术专家  钱伟喆

信号处理流程

典型的毫米波雷达信号处理流程如下面图1所示。从雷达射频前端采集到的模拟信号，通过高速ADC转换成数字信号，送入单片机内的信号处理单元。处理单元首先对该时域信号进行干扰抑制，之后分别在距离和多普勒维度进行FFT运算，得到多个天线的二维距离-多普勒频域结果。在此基础上进一步处理，比如数字波束成形，通过恒虚警率（CFAR）过滤，筛选出点目标等等。之后对已经过滤出的点目标进行角度计算，接着基于提取出的点目标距离、速度和角度信息，将它们聚类，因为实际上来自同一个较大反射面积的目标（比如商用车）可能会有多个反射点，聚类算法就是找出可能来自同一个目标的点集。上述一系列步骤完成了目标检测，之后就是目标跟踪，由于实际物体目标的距离、速度和角度不可能在较短时间内（雷达信号处理周期一般是50ms-70ms）变化较大，利用这个性质对目标的运动轨迹进行跟踪预测，结合本车的运动信息，来判断目标是否有可能出现在本车的运行轨迹上。

图1.毫米波雷达典型信号处理流程

图1中最后一个功能模块用虚线标注，这是由于各家主机厂的传感器融合构架不同，最后一步的传感器融合/执行可以放在雷达传感器内，也可以放在摄像头模块内实现，甚至当传感器数量较多时，有独立的融合模块。它的主要功能是结合不同传感器的目标检测结果，做出最终判断。多个传感器检测融合的优点，一是取长补短，扩大检测范围及使用场景；二是增加系统冗余，提高系统功能安全级别，降低虚报或误报率。融合后的最终决策信息给到车辆执行机构，可以实施告警、或者刹车、加减速、转向等等车辆控制。

硬件实现

图2展示了英飞凌77GHz汽车毫米波雷达的实现方案。其中RASICTM CTRX是英飞凌新一代雷达射频芯片，支持4发4收，28nm CMOS工艺。单通道典型输出功率为14dBm，高调制带宽（76GHz~81GHz）能进一步提高测距精度。配合ramp design tool（波形配置图形化工具）可以快捷地实现多种波形配置，比如TDM MIMO（时分调制），或DDM MIMO（多普勒分址调制），后者需要对各个发射通道进行独立调相，调相精度高达3度。创新性的DPLL提供更快的波形变化率（400MHz/us），配合高采样频率的ADC，能实现更短的发波时间，从而提高测速范围，同时降低发波占空比，以及功耗。CTRX实现了业界最高的接收机P1dB指标，始终保证通道的良好线性，当近处有较大反射目标时，远处小目标也可以精准检测到。同时，抗干扰能力也是射频芯片的重要指标，CTRX各通道隔离度保证35dB以上。除了优越的性能，CTRX还实现了ASIL-C功能安全等级，丰富的功能安全软件/硬件机制，可以帮助用户方便地实现雷达传感器整体的ASIL-B功能安全等级。

图2. 英飞凌76-81GHz汽车毫米波雷达方案

图2中另一个重要芯片是实现雷达信号处理的AURIXTM 2G单片机。AURIXTM 2G是英飞凌32位车规级单片机，片内资源丰富，适合多种汽车应用。从雷达射频芯片CTRX输出的数字信号，通过LVDS（low-voltage differential signal）高速同步串行口，进入单片机内的RIF（Radar interface）单元进行数据校验及整形，发送给下一级单元SPU（signal process unit），进行雷达信号处理，输出的中间及最终结果可存储于片内RAM。如果是中间结果，比如第一维距离FFT的结果，先存储在RAM，之后被SPU读取，经过再次运算得到第二维多普勒FFT结果。通常SPU用于实现雷达信号预处理，如图1所示，SPU可以完成数字波束成形，CFAR滤波及点目标检测，之后的到达角计算，也可以用SPU进行FFT运算获取。如果使用超分辨率算法，则需要CPU实现。AURIXTM 2G片内有多个CPU支持浮点运算，配合DSP函数库，便于实现更灵活更复杂的算法。检测出的目标或滤波后的点云数据可以通过丰富的通讯接口传给融合单元，AURIXTM 2G提供多路CAN-FD，和千兆以太网接口，方便配合实现不同的融合架构。AURIXTM 2G实现了ASIL-D功能安全等级，片内集成了大量硬件安全机制，从而节省了要用软件弥补硬件不足的资源开销。从射频芯片发出的信号，途径LVDS，RIF，SPU，RAM，CPU，内部总线等，整个数据处理路径使用的硬件部件，都有相应的安全机制保证数据的完整性，可靠性。

总结

本文简要介绍了毫米波雷达信号处理流程，以及英飞凌提供的硬件实现方案。前端射频芯片的高性能，保证了更好的雷达检测指标的可实现性，比如更精准更远的测距，更宽范围的测速，更精准的测角，更少的干扰等等。而后端单片机的丰富硬件资源，能快速精准地将大量原始数据及时处理完成。千兆以太网接口能将原始数据、或距离FFT结果传送给上层ECU，方便系统实现不同的融合架构。丰富的功能安全硬件机制保证了数据的完整性、可靠性。

参考文献

【1】“C-NCAP 管理规则（2021 年版修订版），附录C主动安全ADAS 系统试验方法”，中国汽车技术研究中心有限公司。

来源：英飞凌

作者：Qian Weizhe, Chen Rosan