高工智能产业研究院(GGAI)发布报告称，2018年中国毫米波雷达市场规模将达到60亿元人民币，同比增长44%；到2025年，市场规模有望达到270亿元，市场规模可期。例如，24GHz毫米波雷达已经广泛应用于倒车盲区检测、无人机防撞等汽车和消费电子这样的大众市场。但是，市面上大多数24GHz毫米波雷达传感器仍使用尺寸庞大、复杂且构建成本高昂的分立组件来实现，这很大程度上限制了其在工业市场的广泛应用。
在不久前于深圳举办的ASPENCORE全球双峰会上，全球领先的高性能模拟半导体企业ADI公司展示了一款应用于交通路况监控、实时追踪目标车辆位置等工业级场景的24GHz雷达全链路解决方案。据ADI技术专家介绍，该方案基于ADI 24GHz雷达全信号链，如雷达天线、信号收发、滤波、模数转换等，以及具有竞争力成本的ADI DSP处理器平台，从软硬件层面进行全面的系统优化，实现低成本的解决方案。
图1：ADI展示基于24GHz雷达演示平台的智能交通方案
同时，基于系统级优化的嵌入式雷达信号处理与探测算法，加上基于人工智能的多传感器融合、多目标检测与跟踪开放式架构，ADI公司这款方案可实现最多同时探测64个目标的应用场景，特别适用于交通路况监控等工业级应用场景。
笔者了解到，ADI公司针对评估、设计和制造雷达传感技术的公司所面临的上市时间挑战，推出了一款24GHz雷达系统级原型解决方案——DemoRad。该演示雷达系统是一款新颖的雷达评估平台，提供开箱即用的软件，可在数分钟内设置雷达传感器。演示雷达可对雷达产品进行快速原型制作，从而实时测量目标/对象存在、运动、角位置、速度以及距离。
图2：24GHz演示雷达平台显示发送(左)和接收(右)天线
基于ADI公司一流的元器件硬件与信号处理技术，该原型平台包含了天线和完整的射频到基带信号链，包括ADI的24GHz芯片组和Blackfin数字信号处理器(DSP)。其中，前端包含两条发射(Tx)和四条接收(Rx)通道，天线位于印刷电路板的一侧，24GHz射频芯片组、模数转换器和DSP位于相反一侧，如下图所示。
图3： ADI一流技术，构建RF-基带完整信号链
据ADI展位工作人员介绍，这些多通道支持多路输入多路输出(MIMO)功能，可以提高传感器的角分辨率。使用两个发送输出和适当的天线位置可以生成七条接收通道——四条实际通道和四条虚拟通道，一条通道重叠。
此外，信号处理选项包括原始数据采样和数字后处理，主要由ADI Blackfin库中提供实时快速傅立叶变换(FFT)和控制固件。此系统可处理高达每IF通道1.2MSPS的数据速率。ADI DemoRad平台可通过USB 2.0接口连接至搭载包含极易使用的图形用户界面(GUI)软件的计算机。这一GUI可控制24GHz前端，还可访问雷达算法库。或者，ADI DemoRAD平台还能调用MATLAB中开发的自定义例程，如2D/3D雷达FFT、CFAR和分类算法，写入用于后处理的原始传感器数据，十分易于设计与调试。
图4： ADI DemoRad平台可通过计算机进行调试与设计
据悉，ADI DemoRad演示雷达平台针对发送波形使用FMCW调制方式。图5说明了FMCW下，显示斜坡或扫频波形以及定义性能的雷达公式。距离分辨率取决于发送载波的扫描带宽，发送扫描带宽越高，雷达传感器的距离分辨率越高。速度分辨率取决于发送天线工作时间和载波频率，载波频率越高或发送天线工作时间越长，速度分辨率越高。角分辨率取决于载波频率，载波频率越高，角分辨率越好。
图5： FMCW雷达概念
对于ADI DemoRAD平台而言，其监测最远至200m且分辨率约为75cm的对象范围和速度。根据天线阵列设计，水平视野(FOV)方位角约为120度，垂直视野约为15度，对比业内同类产品拥有突出的性能。
不仅如此，雷达系统信号链还包括DSP中的一些基本算法：FFT、波束合成和CFAR。FFT提供距离和速度数据，波束合成可估计角度位置，CFAR可在出现杂波或其它噪声时检测目标。ADI DemoRad主要用于采集时域和频域中的雷达信号，不包括高级目标检测或对象分类算法。而基本目标检测和目标分类在主机PC上运行，这一应用开发通常由终端系统开发人员执行，他们了解雷达传感器的工作环境以及所需的对象检测类型，ADI DemoRad对此十分适用。
众所周知，一个原型系统除了高性能、易于调试等特性外，灵活性/可配置性依然不可或缺，从而适应不同条件的测试环境与需求。ADI DemoRad 24GHz雷达系统级原型解决方案，拥有高可靠的雷达性能以及多样的操作模式使其备受开发者青睐。
FMCW雷达：在FMCW模式下，ADI DemoRad平台可以测量静止目标的距离，目标的下变频接收信号的频率与到该目标的距离成比例。内置FFT可确定频率。使用距离-时间显示选项可以查看移动目标，同时显示屏会存储多个FMCW扫描。
距离-多普勒：在距离-多普勒模式下，ADI DemoRad平台可以确定到目标的距离以及速度。距离-多普勒模式是最强大的模式之一，因为它能够通过评估二维傅里叶变换同时处理多个发送斜坡或扫频，并将处理的数据显示在距离-多普勒图上。距离-多普勒非常强大，它可分离距离相同、速度不同的目标。这对于识别不同方向的多个快速移动目标非常有用。例如，解决汽车朝相反方向移动或超车期间的复杂交通情况。
图6：利用2D FFT获取的距离和多普勒频率
数字波束成形(DBF)：在DBF模式下，ADI DemoRad平台显示目标的距离以及与该目标所成的角度。来自四个接收通道的信号用于估计目标的角度，显示屏显示XY平面中各目标的空间分布。在此模式下，系统配置与FMCW模式下的相同，但对IF下变频信号的处理方式不同。在计算距离之后，通过评估四个接收通道之间的相位差来确定目标的角度。在DBF模式下，需要进行前端系统校准，以消除接收通道之间不必要的确定性相位差。每个演示雷达系统都具备工厂校准数据，在GUI运行时加载，随后会先校正采样的IF信号，再评估传感器的测量数据。
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