毫米波雷达学习（四）——系统设计讨论

毫米波雷达学习

毫米波雷达学习（一）——范围估计
毫米波雷达学习（二）——IF信号相位
毫米波雷达学习（三）——速度估计
毫米波雷达学习（四）——系统设计讨论
毫米波雷达学习（五）——角度估计

---

一、二维 FFT

从之前的学习中知道可以使用距离FFT来解析处于不同距离的物体。然后，通过在一个 帧中的后续线性调频脉冲上执行 多普勒 FFT，来解析相对于雷达可能具有相同距离但具有不同速度的物体。

这里有一个帧，多个线性调频脉冲在帧中传输。与其中的每个作业对应的ADC 样本可以通过存储为矩阵的行实现可视化。因此，这里的每个行都与来自特定线性调频脉冲的样本相对应，对每一行都执行距离FFT，该距离 FFT可解析测量范围之内的物体，结果如下：

X轴代表距离FFT对应频率，但是由于距离和IF频率成比例，此处绘制为等距离轴，发现第三列和第八列都有物体。
沿着这些距离FFT结果列执行称为多普勒FFT的FFT，这将在速度维度解析物体，如下图：

横坐标是距离，纵坐标是速度（其实这里本来应该是与多普勒FFT对应的离散角频率，由于离散角频率和速度成正比，因此此处等效为速度，所以这里的速度也不是连续的，对应的是每一个速度序列），从图上清楚地看见在第三列有两个速度不同的物体
这种先执行距离FFT，然后再执行多普勒FFT的整个过程统称为2D-FFT，或二维FFT
由于FMCW雷达实现中，每个线性调频脉冲的ADC数据变得可用时以内联的方式执行距离FFT，所以可以将每个线性调频脉冲的ADC数据看作在DSP处接收，再DSP执行多普勒FFT，并将距离FFT存储在存储器中，所以需要确保系统存储器容量是充足的。

---

二、设计满足条件的帧

最大不模糊可测速度：与两个相邻线性调频脉冲之间的持续时间成反比。
速度分辨率：与总帧时间成反比。
距离分辨率：与线性调频脉冲跨越的总带宽成反比
所需的IF 带宽：与斜率和雷达探测的最大距离的乘积成正比。
假设我们获取了有关距离分辨率、最大距离、速度分辨率、 最大速度的规格。如何使用这些规格来设计帧？
由以上公式可知，在Vmax确定的情况下，可算出Tc

距离分辨率仅取决于线性调频脉冲带宽，同样可算出带宽B
得到带宽B和Tc后可算出斜率S=B/Tc
帧持续时间仅取决于速度分辨率，那么可以计算出所需的帧时间Tf

由于实际情况没有这么理想，达到线性调频脉冲参数的过程要多更多步骤，例如在最大IF带宽和所需最大距离的乘积成正比，因此，需要在斜率和最大距离之间进行权衡取舍，以及设备限制最大斜率，存储器问题（必须存储所有的距离FFT才能执行多普勒FFT计算）等

斜率和最大距离dmax之间的内在权衡取舍，斜率和dmax的 乘积受到设备中可用IF带宽的限制。 因此随着dmax增加， 斜率S必须减小。假设线性调频脉冲的持续时间Tc已冻结，基于最大速度要求，较小的斜率将直接转换为较差的分辨率。

三、信号强度的决定性因素

决定最大距离的因素有两个，一是ADC采样率，二是最大距离物体反射的信号强度能被雷达检测到

假设有一个雷达设备，它正在输出Pt瓦的功率，该功率从发射器的天线发出，由于信号不断地扩散开，因此其功率密度 随着距离平方的增加而不断减小。辐射功率密度的表达式：

可以通过采用具有更佳增益的天线来增大该功率密度。其工作方式通常为，天线通过提高其方向性来提高其增益，也就是说，在更窄的视场中聚集设备的输出功率，如下图所示：

表达式中包含天线增益 GTX:


反射的功率表达式还需要乘以一个变量,该变量表示目标的雷达散射截面积,又称为RCS:

反射与接收都要损耗，最终结果就是上式，最终功率与发射功率、发射和接收天线增益成正比，与到目标距离的四次方成反比。
接收器能否检测到信号不仅仅取决于功率，还在于信噪比SNR（信号能量与噪声能量的比率)以下是SNR公式:
公式可以看出时间越长，噪声越多。在接收过程中，信号是确定的，而噪声是随机的，因此随着输入信号经过雷达处理链，其中包含距离FFT以及多普勒FFT，有用信号部分会前后一致地积累，而噪声部分往往会达到一个平均值，这也称为处理增益
存在检测物体所需的最小SNR，SNRmin。在距离速度图中 低于该最小SNR的任何目标将不被视为有效目标。SNRmin 通常由系统设计人员加以选择，它是错过检测的可能性和发出错误警报的可能性之间的折衷。 因此，SNRmin选择较高的值， 获得错误警报的可能性降低，但是可能会错过 一些有效的检测。选择了 SNRmin，就可以按照以下方法计算雷达可以看到的最大距离：