今天咱們繼續(xù)回到好久沒講了的4D 雷達(dá),接著上次那篇(4D 雷達(dá)天線布局思考-俯仰角篇),這回聊聊方位角(Azimuth)。
之前提過,評(píng)估一個(gè)量可以從分辨率(resolution),精度(accuracy),感知范圍(sensing range ,or FoV)等三方面入手,那么方位角也是一樣的。首先,在方位角維度,我們當(dāng)然希望雷達(dá)的分辨率賊高,精度賊高,而且FoV還賊高,這種‘全都要’的思想確實(shí)有些不要臉,無聊且枯燥。
我們做工程必須在給定需求下,利用已有資源條件獲得一個(gè)解決問題的局部最優(yōu)方案,并且在后續(xù)產(chǎn)品迭代中逐步靠近全局最優(yōu)方案。并不是一味得追求最好,最棒什么的,因?yàn)樽屑?xì)想想‘最好就是更好最大的敵人’,又扯遠(yuǎn)了。。。回到方位角上來,咱們先不談4D雷達(dá)下的方位角設(shè)計(jì),先回顧過去車載前向中長(zhǎng)距雷達(dá)MRR/LRR(AEB,ACC),后向短距雷達(dá)SRR(BSD, RTCA)的方位角設(shè)計(jì)哲學(xué),繼而分析對(duì)咱們4D雷達(dá)方位角設(shè)計(jì)又有哪些思想指導(dǎo)。
前向雷達(dá)MRR/LRR現(xiàn)在很多都是雙模的(遠(yuǎn)近探測(cè)),為分析問題,我們還是以分析遠(yuǎn)距探測(cè)模式為主。MRR/LRR主要用于AEB及ACC,那么首要設(shè)計(jì)指標(biāo)之一就是‘看的遠(yuǎn)’,一般的探測(cè)距離較遠(yuǎn)的都在200-300m左右,能探測(cè)這么遠(yuǎn)的方法主要在天線設(shè)計(jì)上下功夫,方法諸如增加同一發(fā)射天線的微帶數(shù)目等,這種方法使得發(fā)射能量在某一方向上聚焦(通常是boresight),使得FoV變得很窄,但探測(cè)距離得以提升很多。
也就是說,這種方式是犧牲FoV換取探測(cè)距離的提升,但是結(jié)合AEB,ACC等功能需求,F(xiàn)oV減少并不會(huì)影響功能,并且,由于FoV收窄(通常只有20-30°),角度分辨率可以做得很高(通常在2度左右)。
這里說明下為什么FoV收窄,角度分辨率可以做得很高:基于FFT的DoA估計(jì)角度分辨率與天線孔徑成正比,天線孔徑L = N*d,其中,N是天線數(shù)目,d是天線間距,通常N是不變的,那么我們?nèi)绻朐黾咏嵌确直媛?,有效方法就是提升d,但是d能肆意提升么,當(dāng)然不能,這里需要引入角度模糊的概念(angle ambiguity),角度模糊本質(zhì)上是柵瓣(gating lobes)引起的(如圖2),我們希望在FoV內(nèi)所求方位角是不模糊的,約束條件就是相鄰兩個(gè)接收天線陣元相位差小于pi,比如如果FoV=180°,那么我們要求在180°范圍內(nèi)角度不模糊,經(jīng)計(jì)算,陣元間距不得大于lambda/2,而lambda/2,8ULA下,分辨率只有14.4775度。那如果我們降低FoV要求呢,比如20度,那么陣元間距可以增至1.46*lambda而不模糊,8ULA下分辨率增至5度左右。
所以大家看看各家公司前向雷達(dá)的data sheet,一般方位角分辨率都很高就是這個(gè)道理。再來說說角雷達(dá)的方位角設(shè)計(jì),角雷達(dá)SRR應(yīng)用于BSD,RCTA等場(chǎng)景,通常要求寬FoV,一般都要求在理論上達(dá)到180°(實(shí)際有效FoV大概是120°-150°左右),那么根據(jù)前面的分析方式,分辨率是很差的,但提升角度分辨率至少從天線設(shè)計(jì)角度是沒法玩了,L = N*d,被無情的FoV定死了。
那為什么10多年前SRR就量產(chǎn)了?難道就忽略這個(gè)問題了嗎,嗯,確實(shí)睜一只眼閉一只眼了,這還是與應(yīng)用場(chǎng)景有關(guān),SRR過去用于高速ADAS,在highway等地段,目標(biāo)特點(diǎn)主要是高速且分布稀疏,在這種情況下,檢測(cè)目標(biāo)有無并穩(wěn)定跟蹤要比分辨兩輛并行的后向來車重要的多,所以過去毫米波雷達(dá)甚至都是1Tx1Rx或1Tx2Rx的,沒有把角度分辨率看得那么重。所謂分辨率能高點(diǎn)最好,不高嘛也算了,漏報(bào)率誤報(bào)率也不會(huì)差到哪里去。好了,有了上面的鋪墊,我們來說說今天的重頭戲,4D雷達(dá)的方位角設(shè)計(jì)怎么做。還是從功能需求入手,也就是:我們要拿4D雷達(dá)做啥子?比如環(huán)境建模構(gòu)建地圖,目標(biāo)分類及目標(biāo)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)估計(jì)等。
正如我在(如何做好一款4D 高分辨毫米波雷達(dá))中對(duì)4D雷達(dá)所下的定義,其每周期輸出cluster數(shù)以千計(jì),如此致密的點(diǎn)云必然會(huì)導(dǎo)致:在同一距離速度bin下存在多個(gè)目標(biāo),特別是主車低速或靜止時(shí)(APA,AVP等應(yīng)用),這個(gè)時(shí)候我們對(duì)角度維度的分辨要求史無前例的提高(低于2°)。另一方面,如之前的文章所述,4D雷達(dá)的FoV也不能小,理論上也要達(dá)到180°,才能滿足需求。這么一分析,完?duì)僮樱⒘税桑€玩?zhèn)€球,魚和熊掌不可兼得啊。真的沒有辦法了嗎,當(dāng)然不是啊,辦法總比困難多,一位偉大的思想家曾經(jīng)說過,硬件不夠,算法來湊。
這個(gè)時(shí)候,算法該登場(chǎng)了,而且是高級(jí)算法,我在((加餐)從車載雷達(dá)認(rèn)識(shí)傅里葉變換)表達(dá)過對(duì)FFT的愛與恨,我們之前的分析都是基于FFT的,而之前論述的問題也從側(cè)面反映FFT的局限性,這種時(shí)候,我也只能請(qǐng)F(tuán)FT去后臺(tái)休息了。而替FFT登場(chǎng)的也分幾股勢(shì)力:
1 改良版FFT,這讓我想起過去大清不行了,首先想到要自救,大清直隸總督兼北洋大臣李鴻章發(fā)起洋務(wù)運(yùn)動(dòng),轟轟烈烈,一定程度上也改變了大清的頹勢(shì)。那這里道理也差不多,原版FFT不行了,那守護(hù)FFT那股勢(shì)力不想放棄啊,提出了通過設(shè)計(jì)不等間距天線(NLA),結(jié)合FFT來提高角度分辨率的同時(shí)解決伴隨而來的角度模糊問題。你還別說,效果還是有的。
2 以超分辨算法為代表的激進(jìn)派,這種激進(jìn)派想著去你X的FFT, 讓老子來,直接滅了FFT,F(xiàn)FT亡----了----,but,超分辨算法也有很多種,本身也是存在內(nèi)斗的,打天下容易,那誰來守天下呢,這其中Capon算法的聲音最小,勢(shì)單力薄,沒什么底氣,自愿放棄,那最終爭(zhēng)奪戰(zhàn)放在了子空間類方法(MUSIC,ESPRIT,etc)和似然類方法(DML,SML,etc)之間。至今他們還打的不可開交。
3 所謂長(zhǎng)江后浪推前浪,超分辨算法的提出也有幾十年了,壓縮感知(CS),深度學(xué)習(xí)(DL)等后起之秀看著這些爺爺輩還在打,沒完沒了,實(shí)在看不下去了。CS和DL想著手中有意大利大炮,威力驚人,而且CS和DL兩兄弟長(zhǎng)得帥,逼格高,目前還在進(jìn)一步磨練,亂世出英雄啊,待條件成熟,CS和DL決定拿下江山。上面說的純粹是開開玩笑啊,不過道理是一樣的。目前想要在大FoV下實(shí)現(xiàn)高角度分辨率很多廠商都是采用多芯片級(jí)聯(lián)方式,但都處于demo,并且我覺得這種方式量產(chǎn)難度很大,主要是硬件層面的問題(成本,發(fā)熱,功耗,天線校準(zhǔn)等方面)。
算法層面的方法還是以子空間類和似然類方法為主,具體使用哪一個(gè)以場(chǎng)景需求為前提。還有一條路線是對(duì)各種不等間距天線(或者說稀疏陣列,sparse array)的設(shè)計(jì)來實(shí)現(xiàn)角度分辨率的提升,Bosch就是設(shè)計(jì)MRA來提升角度分辨率的,目前此類方法也較為成熟。近年來,DL方法發(fā)展迅速,席卷整個(gè)行業(yè),2020年剛舉辦的GeMiC會(huì)議上,InnoSent GmBH 提出用DL來實(shí)現(xiàn)超分辨DoA,感興趣的可以去看看[1],前階段看,這種方法DoA精度不太高,不過潛力很大,我想也是一種技術(shù)趨勢(shì)。
one more thing
當(dāng)然,身處這個(gè)偉大的時(shí)代,技術(shù)的快速發(fā)展往往超出你的認(rèn)知,毫米波雷達(dá)的技術(shù)進(jìn)步也大抵如此。據(jù)公開信息,Continental已經(jīng)量產(chǎn)5代高級(jí)雷達(dá)傳感器,助力高級(jí)別無人駕駛,而5代中的佼佼者就是圖5這貨,這貨居然能夠在有效FoV=120°條件下實(shí)現(xiàn)300m的探測(cè)距離,并且還是高分辨4D雷達(dá),你說恐怖不,能把這樣的技術(shù)指標(biāo)落地量產(chǎn),德國(guó)工業(yè)還是牛逼的,吾輩任重道遠(yuǎn)啊
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