车载雷达的发展方向
在未来的几年里，雷达技术将在高级辅助驾驶系统（ADAS）的演进中发挥关键作用。随着其功能的不断拓展，雷达的发射与接收模块、信号处理机制以及自动规避风险的能力，将促使车辆ADAS系统逐渐具备类似于战斗机上战术系统的特性，从而对汽车系统的设计带来深远的影响。
为什么是雷达?
在最近的一次采访中，Reuter 提到：“值得注意的是，ADAS 感应技术中，只有雷达不受天气条件的影响。虽然摄像头在目标识别方面表现优异，但雷达在探测物体及其速度测量方面更为出色。”Reuter 解释说，正因为如此，许多侧重于目标检测和风险分类的早期系统倾向于采用雷达技术。他还提到：“在欧洲，对于卡车紧急制动系统有着强烈的需求，而这类系统就是基于雷达的。”
雷达系统首先会部署一个中距离的前视装置，用于监测前方的道路情况。然而，这种系统很快就会进化为多传感器融合的形式，不仅包含远距离的前视功能，还包括用于全方位危险评估的短距离传感器，正如图1所展示的那样。
图1.雷达系统能够进行前向搜索，以及观察车辆四周。
尽管光学视觉系统已经相当成熟，但雷达系统的优点将进一步提升其性能。Reuter 预见，在不远的未来，具备目标识别能力的多摄像头系统将能够整合视频与雷达数据，从而构建出周围环境的动态模型。
采集信号
要理解雷达对汽车系统设计的影响，首先需要了解传感器的作用。大多数汽车雷达系统倾向于使用24 GHz或77 GHz的免许可频段。雷达的发射器通常采用频率调制连续波（FMCW）的设计，这种设计会发射出一种在频域内迅速变化的信号，通常称为“啁啾”，如图2所示。
图2.车载雷达将使用啁啾类型的FMCW。
Reuter 解释道：“FMCW 最大的优势在于它简化了对反射信号的解读过程。可以从反射频率中直接获取目标的距离信息，并从多普勒频移中推断出目标的速度。相较于脉冲调制方案，生成连续波（CW）较为简单，易于理解和确保可靠性，这正是汽车制造商最为关注的，因为他们认为投入到ADAS改进中的每一欧元都是直接关系到企业利润的。”
接收信号的设计同样需要成本低廉且创新的方法。为了收集方位信息，反射信号可以通过机械扫描天线或相控阵天线来获得，并且通常结合了数字波束形成算法。天线后方往往配备有多通道的零差接收机，这是为了满足天线设计的需求——例如，一个简单的旋转天线阵列可能包含16个通道。
Reuter 补充说：“接收机的输出信号是在 DC 至 20 MHz 范围内的基带信号。”为了实现具有良好方位角分辨率的系统设计，可能需要 8 到 16 个通道，并且相应地需要 8 到 16 个高速模数转换器（ADC）。
从啁啾中提取信息
每个通道产生的数字基带信号会被输入到快速傅里叶变换（FFT）模块中进行处理，变换长度可达到2K样本点。Reuter 表示：“在过去，执行 FFT 需要用到大量的 FPGA。而现在，发展趋势是使用集成浮点 DSP 加速器的 32 位微控制器。”通过双 FFT 模块，波束形成系统可以从信号中提取出距离和速度数据，如图3所示。
图3.聚束以及范围和速度估算的FFT配置。
实际上，前端处理单元负责处理多个输入的 FMCW 模拟信号通道，并将其转换成包含方位角、距离和速度信息的数字数据流。这个数据流随后会被传送到一个或多个CPU核心中，在那里，由一系列加速器支持的软件将分析这些数据，以检测车辆周围的物体，确定其位置及属性。
Reuter 解释道：“你需要识别出这些目标，并将它们从背景噪声中区分出来，然后挑选出最关键的那个。由于可能需要处理多达200个目标，因此计算任务十分繁重，尤其是在提取角度信息时。”
系统的物理布局也在变得日益复杂。据 Reuter 所述，现在的传感器本身并不承担太多处理任务。相反，ADC 配备了专门的模拟接口，而专用的数字接口则用于 FFT 处理等信号处理硬件。此外，微控制器还连接了其他接口，用于提取并分类目标。这些目标信息最终会被传输到车辆的 CAN 或 FlexRay 总线上，供中央 CPU 集群解析和分析。
整个处理流程对带宽和延迟提出了严格的要求。Reuter 指出，CPU 对数据的解析结果通常以图形形式展示给驾驶员，即通过挡风玻璃集成的多功能显示器呈现。这种混合显示方式要求更新间隔不得超过50毫秒，并且最大延迟也要控制在50毫秒以内，否则图像会出现不稳定现象，导致画面延迟，可能会引起驾驶员的误判。
随着系统从单一传感器向支持波束形成的多传感器发展，并实现与摄像头数据的融合，互连架构也随之发生变化。Reuter 表示：“存在使用以太网来降低连接成本的需求。”不过，由于系统依然需要实时运行，这就引发了如何保证以太网实时性的新问题。
到处都是干扰的未来
当周围没有其他车辆使用雷达时，车载雷达系统通常是可靠的。然而，随着越来越多的车辆装备了雷达系统，设备间的相互干扰变得难以避免。Reuter 指出，可以通过改变调制速率来减少干扰，最终转向使用编码跳频模式代替简单的频率变化，这样每辆车都能识别出自己发出的“啁啾”信号。这种方法可以在保持原有系统架构和大部分硬件不变的情况下，实现对反射信号的复杂提取和分析。
另外，还有一个棘手的问题来源于固定设施产生的干扰。Reuter 提醒：“欧洲的一些隧道使用大功率雷达来检测车辆，这会造成一个问题，因为它们的发射器会影响车载雷达的正常运作。”
另一个更为微妙的问题涉及到了天文学观测。77GHz 频段包含了天文观测所需的关键频谱部分，而在人口稠密地区，不断增加的车载雷达会对天文射电信号造成严重干扰。
Reuter 还提到：“在日本，已经有规定要求在射电天文望远镜周围1,000公里范围内关闭发射器，这种情况几乎涵盖了整个国家。”
无论是啁啾调制器、数字波束形成、目标识别、风险评估、防护跳频还是干扰管理——这些听起来更像是现代战机的技术特征，而非普通货车和轿车的功能。事实上，ADAS 确实借鉴了许多军用系统的技术。考虑到日益恶劣的天气条件和日益严重的交通拥堵，这样的比喻也不无道理。