走进自动驾驶传感器（二）—— 毫米波雷达

在上一篇文章中 Yvon Shong：走进自动驾驶传感器（一）—— 激光雷达 ，我们介绍了激光雷达这款传感器的数据和特性，接下来我们要介绍的是目前市面上大部分高级驾驶辅助系统（Advanced Driver Assistance Systems）都搭载了的毫米波雷达。

由于最后本文篇幅长达 2w 字，并且在整理毫米波雷达传感器资料的时候，综合传感器硬件手册，网上相关资料，官网设备资料，信号处理教材，仿佛又重新学了一遍信号处理，所以将关于毫米波雷达性能指标部分复杂的公式推导放置在了文章最后，并且保证了符号定义的连贯性，保证大家可以从信号处理的基础回忆起，看懂每一个公式。

值得注意的是，本文中涉及到的 FMCW 毫米波雷达，其原理和 FMCW 激光雷达 完全相同，若您对 FMCW 激光雷达感兴趣，可阅读文章中公式推导部分。

毫米波雷达介绍

毫米波雷达是工作在毫米波波段探测的雷达，频段一般为 30 GHz ~ 300 GHz， 波长 1~10 mm，介于微波和厘米波之间，兼具有微波雷达和光电雷达的一些优点。目前各个国家对车载毫米波雷达分配的频段各有不同，但主要集中在 24 GHz 和 77 GHz，少数国家（如日本）采用 60 GHz 频段。

在电磁频谱中，这种波长被视为短波长，也是该技术的优势之一。毫米波雷达相比厘米波雷达具有体积小、易集成和空间分辨率高的特点。 所以处理毫米波信号所需的系统组件（如天线）的尺寸也确实很小。短波长的另一项优势是高准确度，77 GHz 左右（对应波长约为 4 mm）的毫米波系统将能够检测小至零点几毫米的移动。

毫米波雷达基本工作原理是利用高频电路产生特定调制频率（FMCW）的电磁波，并通过天线发送电磁波和接收从目标反射回来的电磁波，可以同时对多个目标进行测距、测速以及方位角测量；测速是根据多普勒效应，通过计算返回接收天线的雷达波的频率变化就可以得到目标相对于雷达的运动速度，和飞行时间，来得到目标物距离。而方位测量（包括水平角度和垂直角度）是通过天线的阵列收到同一目标反射的雷达波的相位差计算得到目标的方位角。

和脉冲雷达系统相比，调频连续波雷达的一大优势是发射功率低，尺寸小，成本低廉，测量目标的距离和速度的性能与周围环境的光照情况无关，并不需要额外的辅助光源提供照明。其较高的工作频率意味着整体解决方案的尺寸更小。

FMCW 雷达收发同时，理论上不存在脉冲雷达所存在的测距盲区，且可直接测量多普勒频移和静态目标概率，并且发射信号的平均功率等于峰值功率，只需要小功率的器件，具有容易实现、结构相对简单、尺寸小、重量轻以及成本低等优点。

分类

距离

雷达按照测量的距离划分为：

• 短距离雷达：探测范围比较大，但是探测的距离比较短。
• 长距离雷达：探测范围窄，距离长达 250 m。

电磁波辐射方式

可分为脉冲方式以及连续波两种工作方式，其中连续波又可以分为：

• 频移键控 FSK：最常见的是用两个频率承载二进制 1 和 0 的双频 FSK 系统
• 相移键控 PSK：调制后载波与未调载波同相和反相（相位差 180°）承载二进制。
• 单频连续波 CW
• 调频连续波 FMCW

FMCW 调频连续波雷达的不同调制形式：

不同调频方式的雷达硬件构成基本相同，只有小部分电路模块、电路参数与信号处理算法有所区别。对于单个静止物体的测量，锯齿波调制方式即可满足；对于运动物体，多采用三角波调制方式； 正弦波调制使用较少。

频段

汽车领域的雷达应用在自动驾驶领域的毫米波雷达主要有两个频段

• 24 GHz 频段：24.0 GHz 到 24.25 GHz，窄带带宽 250 MHz，波长大于 1 cm，严格来讲属于厘米波雷达。频带还包括一个带宽为 5 GHz 的超宽带（UWB）2022 年 1 月 1 日以后，UWB 频段将无法在欧洲和美国使用，只有窄带频段可以长期使用。

• 77 GHz 频段：其中 76-77 GHz 频段可用于远程车载雷达，并且该频段有等效同性各向辐射功率的优势，同时满足高传输功率和宽工作带宽，可以同时做到长距离探测和高距离分辨率。波长更短所以收发天线面积大幅减小，雷达体积更小。77-81 GHz 短程雷达（SRR）频段是新加入的频段，可提供高达 4 GHz 的宽扫描带宽，非常适合需要高范围分辨率的应用。

硬件结构

汽车使用的雷达不像军事雷达体积那么庞大，是小型传感器，可以很容易地安装在前格栅或保险杠下面。

高频信号由压控振荡器产生，通过功率分配器将一部分经过额外放大后馈送至发射天线，另一部分耦合至混频器，与接收的回波混频后低通滤波，得到基带差频信号，经过模数转换后送至信号处理器处理。

• 单片微波集成电路（MMIC）

它包括多种功能电路，如低噪声放大器（LNA）、功率放大器、混频器、检波器、调制器、压控振荡器 (VCO)、移相器、包括收发系统中的发送 (TX) 和接收 (RX) 射频 (RF) 组件，以及时钟等模拟组件，还有模数转换器 (ADC)、微控制器 (MCU) 和数字信号处理器 (DSP) 等数字组件。

混频器：在 FMCW 雷达中，混频器混频器将回波信号与频率合成器产生的扫频信号相减，获得频移或中频信号（IF）。

• 雷达天线高频 PCB 板
  毫米波雷达天线的主流方案是微带阵列，即将高频 PCB 板集成在普通的 PCB 基板上实现天线的功能，需要在较小的集成空间中保持天线足够的信号强度。

天线：天线通过将能量聚焦在所需方向来增加信号的强度，天线的波束宽度决定了雷达传感器的视场，比如横向绝对覆盖车道数。天线辐射不仅包括主波束，还包括副瓣。天线的旁瓣指向不同的方向，可以感知不在主波束内的目标，也可能产生误报。为了避免旁瓣检测，必须将旁瓣电平从主波束的峰值压制到 30 dB 以上。

参数指标

雷达的性能指标取决于发射信号的选择，主要有以下参数指标。

• 距离

距离精度：用于描述雷达对单个目标距离参数估计的准确度，它是由回波信号的信噪比 SNR 决定的。 FMCW 雷达的有效噪声带宽与其调频时间成反比，调频时间越长，有效噪声带宽越低，分辨率越高。

最大探测距离：能够探测到障碍物的最大相对距离，一般为 250m。最大可测速度与相邻 chirp 信号之间的空间间隔成反比。

距离分辨率：即多个目标被雷达区分出来的最小距离，主要由信号的带宽决定的，chirp 信号带宽的增加，距离分辨率随之提高。

• 速度
  最大探测速度：能够探测到障碍物的最大相对速度，一般为 240 km/h。

速度分辨率：速度分辨率随着帧持续时间的增加而提高。

• 角度
  探测视角：能够探测到的视野范围，水平范围一般为 ±60°，垂直视角一般为 ±15°。

角精度：用于描述雷达对单个目标方位角估计的准确度。

最大探测目标数：最大能够探测的目标数量，一般为 24-32 个。

角分辨率：取决于雷达的工作波长和天线口径尺寸和 TX/RX 天线的数量。

数据

与激光雷达相似，毫米波雷达返回的数据是由点云组成的，每个点包含 2D/3D 位置，反射率，和径向相对速度，具体型号之间会有一定的差异，主要是设备是否支持 3D，速度测量等因素导致。

大家可以使用 Oxford 组发布的雷达数据集 Oxford Radar Dataset 进行数据集上的开发。 该雷达数据集在城市环境中采集了多段数据，使用的雷达是 Navtech 开发的一款 76 Ghz ~ 77 Ghz 毫米波雷达，这款雷达通过窄波束进行机械扫描，类似机械式的 LiDAR，相对分辨率较低，波束宽度 1.8°。机械扫描每次间隔 0.9°，即每旋转一圈获得 400 个角度向测量。机械旋转速度约 4 Hz, 距离分辨率 4.32 cm, 最大测距 163 m。

特点

• 和 LiDAR 相比
  Radar 和 Lidar 的之争是话题热点，但实际上，这些传感器是互补的。昂贵的激光雷达能够利用目标对激光的反射产生高分辨率成像，能够提供精确的形状和位置信息，但是在恶劣的天气条件下无法工作。

雷达不具备产生高分辨率图像的能力，但是它具有基于多普勒现象的高精度速度估计。此外，雷达波长允许它在恶劣的天气条件下感知目标，最重要的是制造成本低。

• 优势

  1. 体积小，安装之后对汽车外观的影响不大；
  2. 纵向目标探测距离与速度探测能力强；
  3. 对于静态和动态目标均能作出高精度测量；
  4. 全天候、全天时工作，不论昼夜，穿透能力强，不受天气状况限制。

• 劣势

  1. 无法成像，无法进行图像颜色识别；
  2. 行人反射波较弱，对行人分辨率不高；
  3. 探测距离近，垂直角度受限，对高处物体以及小物体检测效果不佳；
  4. 距离多普勒耦合以及收发隔离难；
  5. 在有体积要求的毫米波雷达上，垂直与水平方向天线紧密排布会相互产生严重的信号干扰；
  6. 信号处理算法的可靠性、实时性需要保证，传统的毫米波雷达 ECU 可能无法胜任大规模点云的处理。
  7. 数据存储需求将会加大，需要额外添置存储单元。

应用

连续波调频（FMCW）雷达已广泛应用于汽车领域，包括从安全到舒适性能的各个方面，例如盲点检测、换道辅助、自动巡航控制和停车辅助等。无论天气和周围的光照条件如何，雷达都能够可靠、准确地探测和定位障碍物。

• 高级驾驶辅助系统 (ADAS)
  目前，制造商主要基于视觉传感器技术和毫米波雷达系统来实现驾驶辅助。远距离雷达（LRR）支持多种功能，能轻松处理 30 到 200 米的距离，近距离雷达（SRR）能检测低于 30 米的距离。

• 邻近感测
  利用雷达的高距离分辨率及其近距离探测障碍物的能力，可用于开车门或后备箱时的防撞功能，也可用于泊车辅助。

• 驾驶员生命体征监测
  FMCW 雷达接收信号的相位对目标位置的微小变化极为敏感，可用于提高道路安全性，可估计出目标的振动频率（比如由呼吸和心跳引起的振动）监测驾驶员的心率和呼吸频率来持续监测驾驶员的生命体征。这种小尺寸传感器简单易用，比如它可以嵌入到驾驶员座椅的靠背中。

• 手势识别
  可用于基于手势的非接触式界面，包括基于手势打开车门 / 后备箱和控制信息娱乐系统。

市场

毫米波雷达的核心芯片来自国外厂商，几乎垄断。从毫米波雷达芯片国内外企业的市场占有率来看，目前国际市场主要被恩智浦、英飞凌、德州仪器等芯片设计公司占据。国内的毫米波雷达芯片业目前还未形成规模。

在全球毫米波雷达市场上，占主导地位的是德国、美国、日本等国家，被博世、大陆、法雷奥、德尔福、电装、奥托立夫等厂商垄断；国内毫米波雷达依赖进口，全球范围内 77 GHz 毫米波雷达芯片并没有稳定的供应体系，由于相关知识产权与合作协议的原因，英飞凌、飞思卡尔、意法半导体等芯片商对中国并没有放开 77 GHz 雷达芯片的供应，因此国内 77 GHz 毫米波雷达的开发受到一些限制，24 GHz 毫米波雷达是主流方向。

据麦姆斯咨询研究表明，2016 年中国汽车预装毫米波雷达的数量达到 105 万个，其中 24 GHz 雷达占比 63.8%，77 GHz 雷达占比 36.2%。博世和大陆全球毫米波雷达市场占有率均为 17%，并列第一；电装、海拉并列第二，市场份额为 11%，前七大供应商巨头市场占有率达到 73%。

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注意！！！

以上是对一个传感器的基本认识，如果您只是想使用雷达数据，而不关心毫米波雷达的原理，阅读可到此为止。

为了理解传感器的性能指标，我们需要信号处理基本知识理解学起，了解每个公式的含义，这便是本篇文章后半部分的主要核心。

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信号处理基础知识

• 单波参数

波长 Lambda：从一个波的一点到下一个波的同一点的物理长度。

频率 Frequency：每秒经过的波的数量，以赫兹为单位。频率越高，波长越短。

带宽 Bandwidth：信号连续频带中最高和最低频率分量之间的差值。

振幅 Amplitute：信号的强度，与配置雷达输出功率和感知接收信号相关。雷达信号的幅度越大，雷达的可见度越高。

雷达散射截面 Radar Cross Section：一个目标单位截面积反射雷达能量的能力，取决于目标的物理几何形状和外部特征。

• 调频信号 chirp

雷达主要有两种体制，脉冲雷达和连续波雷达，更具体的分类已在前文中提及。

第一个是时域信号，第二个是频域信号，可以看出调频信号的频率和信号的持续时间 Tc 是呈线性关系，因此这样的调频连续波又称为线性调频连续波（LFMCW）。

FMCW 有几个主要的参数需要注意，分别是带宽 B，斜率 S，信号持续时间 Tc 。途中的信号斜率 S=B/Tc=100 MHz/us。

• 中频信号（IF signal）

无线通信领域根据频率讲信号分为三种，第一是射频 Radio Frequency，中频 Intermediate Frequency，以及基带 Baseband。 射频负责接收及发射高频信号，基频则负责信号处理及储存等功能，中频则是射频与基频的中介桥梁，使信号能顺利由高频信号转成基频的信号。中频只是表示信号频段的程度词。

通过混频之后出来的中频信号其实不止一个，通过乘法器之后有几个频段的信号，我们还需要经过低通滤波器筛选出我们需要的信号。

雷达发射信号与回波信号之间的频率差就是中频信号，这里的中频信号是一条直线，表示频率单一。目标的距离不一样，返回的时间也就不一样，因此中频信号也就不一样，可以说距离和中频信号是成映射关系的。

雷达测距的最基本公式是：

c 是光速，τ 是电磁波往返的时间。

因此中频信号为：

τ通常来讲特别小，如探测距离 300 m 时调频周期:

• 中频信号采样

中频信号还是模拟信号，要送入处理器处理必须经过 ADC 采样成数字信号。

中频带宽被 ADC 的采样频率限制，因为信号持续时间不可能无限小：

可得雷达的最大探测距离为：

即在 ADC 采样率不变的情况下，雷达的探测距离随着信号的斜率成反比关系，如果发射周期固定不变，那么雷达探测距离和信号的带宽成反比关系。 如果两个波具有相同的距离分辨率，对于相同的最远探测距离，斜率大的波所需要的 ADC 采样率更高，但是换来的好处是波周期短。因此在选择和设计的时候，需要平衡选择。

• 中频信号的相位信息
  对单一信号进行傅里叶变换时，也能体现出时域信号的频率信息和相位信息。

混频器输出的中频信号的初始相位则是两个输入的初始相位之差。

A-D 点（C-F 点）之间的相位差是：

中频信号的实际函数表达式为：

• 傅里叶变换

关于傅里叶变换，强烈推荐 Heinrich 的专栏文章，傅里叶变换的目的就是把时域信号映射到频域上进行分析：

Heinrich：傅里叶分析之掐死教程（完整版）更新于 2014.06.06
https://zhuanlan.zhihu.com/p/19763358

FMCW 雷达原理

单频的连续波谱 (Continuous Wave)，可以通过多普勒效应产生的频率偏移来估算相对速度，但我们只发出相同的正弦或余弦信号，接收到的波也是呈周期性变化的，所以我们无从知道从发出到接受到底经过了多少个波长，从而无法确定信号从发出到接受所经历的时间 (Time of Flight)，也就无法测算距离。

于是，我们引入了调频 / 调幅 (FMCW/AMCW)，使发出信号的频率或者幅度处于不断的变化中，使得既可测距又可测速。在汽车领域，我们一般使用调频技术。

FMCW 雷达在扫频周期内发射频率变化的连续波，被物体反射后的回波与发射信号有一定的频率差，经过混频之后得到几个频率不同的中频信号。不同的中频即代表不同的距离，通过测量频率差可以获得目标与雷达之间的距离信息。

调频连续波雷达最常用的两种波形方式是锯齿波和三角波，锯齿波形一般只使用上行坡道，而三角形波形使用上行坡道和下行坡道。

• 多普勒效应

多普勒效应是波源和观察者有相对运动时，观察者接受到波的频率与波源发出的频率并不相同的现象。波源与目标接近使得接受和反射的频率变高，而波源远离目标使得接受和反射的频率变低。

由于目标在运动产生的多普勒效应，拍频（接收频率和斜坡频率之间的差，beat frequency）由两个频率分量组成： fR（距离引起的频率增量）和 fD（速度引起的频率偏移，与目标的速度成正比）：

值得注意的是在汽车雷达的情况下，运动目标在每次啁啾持续时间内的微小位移会引起的相位变化，fD 相比 fR  是非常小的，由于每次啁啾的持续时间一般是微秒，导致毫米级的微小位移，主要是通过测量多个啁啾之间的相位变化率来计算。通过测量多普勒引起的频率偏移，雷达可以确定目标的速度。

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距离估算（Range Estimation）

我们通过测量频移来确定雷达信号的飞行时间，进而确定目标的飞行距离

下面以三角波调频连续波为例来简单介绍雷达的测距和测速原理。

如下图，蓝色实线是发出的信号频率，红色虚线是接受到的信号频率，tc 为扫频周期 Tc 的一半，fc 为扫频带宽，τ 为从信号发射到接受所经历的时间。发射信号经过目标发射，回波信号会有延时，在三角形的频率变化中，可以在上升沿和下降沿两者上进行距离测量。

相对静止物体，没有多普勒效应，发射频率和接收频率是相同的，上升沿期间的频率差值等于下降沿期间的测量值。但是，雷达的斜坡频率是随时间不断变化的，所以当我们得到拍频 fb ，就得到了信号传输时间。

对于运动目标，则上升 / 下降沿期间的频率差不同，我们可以通过这二个频率差，中和多普勒效应，来计算距离和速度。

• 距离分辨率

雷达需要具备区分两个距离非常近的目标的能力。比如，当雷达的距离分辨率为 4 米时，它就不能区分相距 1 m 的行人和汽车。距离分辨率完全取决于啁啾的带宽。

假设两个相距很近的目标，被雷达探测到，两个回波信号混频之后得到了两个中频信号，这两个中频信号的时间 T 相差很小，因此中频信号的频率相差很小。

如果雷达没有能力分辨那么这两个目标就会被雷达当成是一个目标，两个目标的信息被融合了。

傅里叶变换理论指出，通过延长 IF 信号，可以提高分辨率。 要延长 IF 信号，还必须按比例增加带宽。延长的 IF 信号会产生一个有两个分离峰值的 IF 谱。

傅里叶变换理论还指出，观测窗口 (T) 可以分辨间隔超过 1/T Hz 的频率分量。这意味着只要频率差满足以下关系式，就可以分辨两个单音信号：

首先我们之前得到中频信号的公式为：

根据线性调频连续波的基本原理，我们知道 频率差 fc 是绝对大于脉冲重复频率（PRF）的。因为时间越大频率越小，时间越小频率越大。

由于每个 Chirp 可以得到一个相对距离 R，距离分辨率仅取决于线性调频脉冲扫频，即发射信号的带宽：

多个目标的信号在同一斜率下，带宽越大，信号的持续时间越长，因此频谱分辨率越高。只要带宽（覆盖的频率范围）一样，无论信号持续的时间如何都不会影响雷达的距离分辨率。以下是几种典型的带宽和分辨率之间的关系：

• 多目标测距

如果希望测得多个物体的距离和速度，就必须对发射信号的频率进行一定的处理。

再进行上述一系列操作可以得到交点坐标图:

如果按照原来的频率变换进行处理，则会得到四个交点（图中实线或者虚线各有四个交点），即得到四个距离和速度，从而无法对所探测物体进行判断。

而改变第二个周期的扫频带宽后，将会得到不同扫频带宽发出信号的两个共同交点，从而确定所测两个物体与自己的相对距离和速度。

当接收自不同物体不同的 Rx 线性调频波时，每个线性调频波的延时都不一样，延时和与该物体的距离成正比。不同的 Rx 线性调频脉冲转化为多个中频信号，每个信号频率恒定。 实际使用中为了避免大量的计算，提高检测速度和精度，有兴趣的可以了解一下快速 Chirp 序列方法（Fast Chirp Sequence）。

• 最大探测距离

两者本质上是不同的，物理角度是决定性的，功率大小决定电磁波辐射距离，调制方式决定了该方式的上限。

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• 速度估算

三角波调频连续波雷达正是通过采用正负调频斜率来消除距离与速度的耦合，进而进行目标速度的估计。

为了简化模型，且考虑到信号从发出到接收所经历的时间极短，加速度不变，汽车相对速度几乎不变，信号频率变化如下所示：

从而得到了相对速度 vr 和相对距离 R 的关系式。而为了解得 vr 和 R 的具体数值，只有上面一个式子是不够的，于是我们在信号频率的下降沿进行重复的操作，从而得到如下二元方程组：

但是，往往为了获得目标的速度信息，雷达通常以帧为单位，均匀等时间间隔地发出一串 chirps 信号。然后利用信号相位差来测量出目标场中目标的速度。对与每个 chirp 对应的数字化采样点执行距离 FFT，输出结果以连续行的形式存储在矩阵中，此矩阵包含距离和速度两个自由度的信息。

处理器接收并处理一帧中所有单个 chirp 后，开始对 chirps 串序列进行多普勒 FFT。

距离 FFT (逐行) 和多普勒 FFT (逐列) 的联合操作可视作每帧对应数字化采样点的二维 FFT。二维 FFT 可同时分辨出目标的距离和速度，也就是说，二维 FFT 的峰值位置对应雷达前方目标的距离和速度。

• 多目标测速

使用位于同一距离处的多个物体进行的速度测量，如果速度不同的多个移动物体在测量时与雷达的距离相同，则双线性调频脉冲速度测量方法不起作用。这些物体由于与雷达的距离相同，因而会生成中频信号频率完全相同的结构。因此，距离 FFT 会产生单个峰值，该峰值表示来自所有这些距离相同的物体的合并信号，简单的相位比较技术将不起作用。

为了测量多个目标的速度，雷达系统必须发射两个以上的线性调频脉冲。它发射一组 N 个等间隔线性调频信号。

然后通过积累，比如说一帧发射 128 个 chirp 信号，每个信号 128 个点。距离维度的 FFT 只能够求出其距离值，而要求出速度就必然需要在速度维再做一次 FFT。

• 速度分辨率

假设一系列信号都具有相同的频率，FFT 之后其频谱峰值处于同一位置。如果有两个不同频率的信号组成，FFT 之后的频谱便会又两个峰。速度分辨率取决于啁啾的个数，但较高的啁啾数量也需要更长的时间来处理信号。

两个离散频率 ω1 和 ω2， Δω = π/N。在第 N 个信号序列上，波 1 的相位比第 1 个信号的多走过半个周期，不足以在频域中解析两个对象。 在第 2N 个信号序列中，波 2 的相位经过了一个完整的周期，超过了波 1 的相位，因此两个对象可以在频域中被分解。可见更长的信号序列点，可以增加信号的频谱分辨率，这依赖于相位这一信息。

• 最大不模糊速度

最大不模糊速度通俗一点来说就是可测量的最大速度。

根据公式：

假设 Tc 恒定不变，当目标运动速度增大时，Δω 会随着增大，但是达到一定程度 Δω 会超过 π，此时雷达不知道 Δω 是目标正向运动还是反向运动的角频率，因此陷入两难，由此要求 |Δω| < π：

最大不模糊速度：

意为更高的可测量最大速度需要两个线性调频脉冲之间更短的传输时间。

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角度估算

FMCW 雷达系统可以使用水平面估算反射信号的角度，也称为到达角（Angle of Arrival）。

物体距离的很小变化即可导致距离 FFT 或多普勒 FFT 峰值的相位变化，该结果被用于执行角度估算，对目标角度信息的解析需要至少两个 RX 天线，单发单收天线无法进行角度估计。

相位变化在数学上可以推导出：

• 角度分辨率

角度分辨率 (Angle Resolution) 雷达能够在空间上分辨两个多近的角度。即使两个目标在相同的距离以相同的速度运动，它们仍然可以通过雷达坐标系中的角度分辨出来，它跟天线孔径，信号波长和接受天线的个数有关系。

• 最大角视场

距离有最大探测距离，速度有最大不模糊速度，角度也有最大探测范围，成为最大角视场，由雷达可以估算的最大 AoA 来界定。

• MIMO 技术

MIMO 雷达是提高毫米波雷达角分辨率的一项重要技术。

单输入多输出（SIMO）雷达是指拥有一个发射和多个接收天线的雷达装备。SIMO 雷达的角度分辨力取决于接收天线的数量。提高角度分辨力的最直接方法是增加接收天线的数量。这种方法有其局限性，因为每一个额外的接收天线在装备中都要有一个独立的 RX 处理链（各配有一个 LNA、混合器、IF 滤波器和 ADC）。

多输入多输出（MIMO）雷达是指有多个 TX 和多个 RX 天线的雷达，用户就可以生成一个 nTX × nRX 的虚拟天线阵列。拥有 nTX 个 TX 天线和 nRX 个 RX 天线的 MIMO 雷达的角度分辨力等同于拥有 nTX×nRX 个 RX 天线的 SIMO 雷达。

应用 MIMO 雷达技术，可以倍增虚拟天线的数量，相应地也提高了角度分辨力。MIMO 雷达的原理，可以扩展到多维阵列。

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Reference

• 王方浩：1.6 万字长文带你入门无人驾驶硬件
• William： 万字长文详解：毫米波雷达物体检测技术【硬件 & 软件】
• Heinrich：傅里叶分析之掐死教程（完整版）更新于 2014.06.06
• 望天涯：自动驾驶系统入门（三） - 毫米波雷达
• IEEE1364：毫米波雷达自学笔记
• 红酤公子：干货 - MIMO 雷达基本原理
• 红酤公子：干货 - 线性调频连续波雷达基本原理（第 1 讲）
• 红酤公子：干货 - 线性调频连续波雷达基本原理（第 2 讲）
• 红酤公子：干货 - 线性调频连续波雷达基本原理（第 3 讲）
• 详解毫米波雷达原理及其产业链
• MIMO 雷达基础，提高角度分辨力
• 叶融茶归：4D 雷达之 MIMO 通道分离
• Illinois 大学课件：FMCW Radar? Never Heard of it
• TI 官网：毫米波传感器基础知识
• TI 单芯片毫米波雷达 IWR1642 硬件架构研究
• TI 官网： AWR1843 单芯片 77GHz 和 79GHz FMCW 雷达传感器
• TI 官网：xWR1843 Evaluation Module (xWR1843BOOST) Single-Chip - mmWave Sensing Solution
• Oxford Radar RobotCar Dataset