電子發(fā)燒友網(wǎng)核心提示：本文介紹使用Altera低成本Cyclone V SoC FPGA，實(shí)現(xiàn)典型雷達(dá)系統(tǒng)數(shù)字化處理的可行性。與定制ASIC 相比，這一方法的優(yōu)勢在于縮短了產(chǎn)品面市時間，支持現(xiàn)場更新升級，能夠在浮點(diǎn)、預(yù)集成ARM Cortex-A9雙核微處理器系統(tǒng)中快速方便的實(shí)現(xiàn)，而且還可以使用汽車級器件。

　　引言

　　雷達(dá)一直用在軍事和商業(yè)應(yīng)用中。最近，雷達(dá)開始出現(xiàn)在高端汽車應(yīng)用中，用于實(shí)現(xiàn)輔助駐車和車道偏離報警等功能。下一代汽車?yán)走_(dá)一定會非常復(fù)雜，在主動防碰撞和自適應(yīng)巡航系統(tǒng)中，雷達(dá)將扮演關(guān)鍵角色。雷達(dá)一旦集成到主動控制車輛的系統(tǒng)中后，與僅僅提供報警信號不同，它與防止車輛碰撞密切相關(guān)，因此，對系統(tǒng)可靠性的要求更加嚴(yán)格。

　　本文介紹怎樣使用Altera 快速原型設(shè)計和開發(fā)工具流程，發(fā)揮數(shù)字處理功能的優(yōu)勢，通過稱之為DSP Builder 高級數(shù)字信號處理（DSP） 的設(shè)計，開發(fā)汽車?yán)走_(dá)系統(tǒng)。結(jié)果提供了雷達(dá)處理數(shù)字部分的實(shí)際電路和性能指標(biāo)。數(shù)字處理功能采用了新一代可編程邏輯，稱之為SoC FPGA，它在低成本FPGA 架構(gòu)中嵌入了功能強(qiáng)大的600MHz ARM Cortex-A9 雙核處理器。還可以使用汽車級的這些器件，支持600 MHz CPU 時鐘速率。

　　從雷達(dá)到光探測和測距（LIDAR），直至紅外和可見光攝像機(jī)等應(yīng)用，SoC FPGA 為這些應(yīng)用提供了靈活的可伸縮平臺。而且，F(xiàn)PGA 硬件和ARM 軟件實(shí)現(xiàn)都使用了浮點(diǎn)處理，與FPGA 或者ASIC 中實(shí)現(xiàn)的傳統(tǒng)定點(diǎn)方法相比，這在雷達(dá)應(yīng)用中更具優(yōu)異的性能優(yōu)勢。與其他ASIC 解決方案相比，這些低成本SoC FPGA 器件支持大批量應(yīng)用，而且產(chǎn)品能夠更迅速面市。

　　SoC FPGA 方法支持對產(chǎn)品線甚至是現(xiàn)場固件進(jìn)行軟件和硬件更新，這對于越來越復(fù)雜的汽車?yán)走_(dá)系統(tǒng)而言非常重要。SoC FPGA 也是攝像機(jī)集成視頻處理功能的理想選擇。視頻分析處理可以結(jié)合雷達(dá)探測信息，用在名為傳感器融合的過程中，在這一過程中，多個傳感系統(tǒng)相結(jié)合，產(chǎn)生最可靠的數(shù)據(jù)，進(jìn)行基本判斷。

　　汽車?yán)走_(dá)的脈沖多普勒方法

　　很多雷達(dá)系統(tǒng)采用了脈沖多普勒方法，發(fā)送器工作一段很短的時間，然后，系統(tǒng)切換到接收模式，直到產(chǎn)生下一個發(fā)送脈沖。脈沖多普勒雷達(dá)按照一定的間隔或者脈沖重復(fù)間隔（PRI） 來發(fā)送連續(xù)脈沖。雷達(dá)信號返回后，對反射信號進(jìn)行連續(xù)處理，提取出被探測目標(biāo)的范圍和相對運(yùn)動信息?？諘r自適應(yīng)雷達(dá)（STAP） 等更復(fù)雜的處理方法進(jìn)一步處理雷達(dá)反射信號信息，即使是在地雜波嚴(yán)重遮蔽，或者背景反射被探測目標(biāo)周圍物體的情況下，也能夠提取出目標(biāo)數(shù)據(jù)。

　　在汽車?yán)走_(dá)中，探測范圍可以短到只有幾米，也能夠長達(dá)幾百米。對于2 m 的范圍，雷達(dá)脈沖的往返傳輸時間是13 ns。這么短的距離要求發(fā)送器和接收器能夠同時工作，這就需要使用相互分開的天線。脈沖多普勒雷達(dá)周期性的發(fā)送脈沖，發(fā)送器工作的時間與總時間之比就是占空比。由于占空比一般較小，因此，這一比例限制了總發(fā)送功率。功率大小也就限制了探測范圍。實(shí)現(xiàn)1 到2 m 范圍的探測分辨率還要求100MSPS甚至更高量級的采樣率，能夠?qū)δ繕?biāo)范圍和多普勒大小數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)字化處理。較高的采樣率提高了雷達(dá)系統(tǒng)的成本。

　　或者，可以采用名為連續(xù)波頻率調(diào)制（CWFM） 的雷達(dá)方法。CWFM 并不發(fā)射脈沖，然后監(jiān)視返回信號，即雷達(dá)回波。而是連續(xù)發(fā)送載波頻率。為能夠從連續(xù)返回波中提取出有用信息，載波頻率隨時間穩(wěn)步增大，然后下降，如圖1 所示。發(fā)送器和接收器都是連續(xù)工作。為防止發(fā)送信號泄漏到接收器中，我們的發(fā)送和接收天線是分開的。

　　雷達(dá)必須確定被探測目標(biāo)的范圍。在CWFM 中，通過測量與發(fā)送頻率的瞬時接收頻率差，即delta，來獲得這一范圍。在發(fā)送周期的頻率斜坡上升部分，接收頻率要小于發(fā)送頻率，這取決于時間延時。在發(fā)送周期的頻率斜坡下降部分，接收頻率要大于發(fā)送頻率，這也取決于時間延時。這些頻率差，或者偏移，與往返延時成正比，因此，提供了測量范圍的一種手段。范圍越大，從發(fā)送器到接收器的時間延時就越大。由于發(fā)送頻率在不斷變化，因此，任何時候的發(fā)送和接收頻率之差都與發(fā)送信號從雷達(dá)傳輸至目標(biāo)然后返回所花費(fèi)的時間成正比。

　　圖2 所示是CWFM 雷達(dá)的實(shí)際結(jié)構(gòu)圖。汽車?yán)走_(dá)工作在毫米范圍，意味著，發(fā)送信號的波長只有幾個毫米。常用的頻率是24 GHz （λ =12.5 mm） 和77 GHz （λ = 3.9 mm）。我們之所以使用這些頻率主要是考慮到，需要尺寸較小的天線，頻譜的相對可用性，射頻信號的快速衰減（ 汽車?yán)走_(dá)范圍限制在數(shù)百米） 等因素。通過使用CWFM，就不需要幅度調(diào)制，發(fā)送器僅在頻率上變化。使用FM，支持發(fā)送電路工作在飽和狀態(tài)，這是所有RF 放大器最高效的模式。

　　由于采用了模擬合成器電路，因此，接收器低通濾波器只需要通過接收和發(fā)送信號之間的差值，不需要通過相對于發(fā)送周期500 MHz 帶寬的接收信號。很容易由實(shí)例來說明這一信號差值的通過特性。讓我們假設(shè)接收反射信號處于系統(tǒng)的極端范圍內(nèi)，即：1m 距離和300 m 的距離。當(dāng)頻率斜坡是0.5 ms 內(nèi)500 MHz 時，即每ns 1 kHz，接收信號的頻率如下：其中，光速是3 x 10e8 m/s：1m距離=2m往返延時=2m/（3*10e8m/s） =7ns；300m距離 =600m往返延時 =600m/（3 *10e8 m/s） = 2us。

　　在頻率斜坡上升期間，從1 m 距離的物體反射回的信號具有-7 kHz 的偏移。在頻率斜坡下降期間，從1m距離的物體反射回的信號具有+7 kHz的偏移。在頻率斜坡上升期間，從300 m 距離的物體反射回的信號具有-2 MHz 的偏移。在頻率斜坡下降期間，從1 m 距離的物體反射回的信號具有+2 MHz 的偏移。這些偏移告訴我們，接收器會看到±2 MHz 范圍的頻率，它取決于產(chǎn)生回波信號的目標(biāo)的范圍。通過對圖3 所示的時間間隔進(jìn)行快速傅里葉變換（FFT），可以探測到這一頻率。如果接收器采樣是5 MSPS，那么對于大約0.4 ms 的接收器FFT 采樣間隔，可以使用2，048 點(diǎn)的FFT，其頻率分辨率大約為1 kHz，足以達(dá)到一米以下的分辨率。通過對FFT 輸出進(jìn)行插值處理，還可以進(jìn)一步提高分辨率。

　　
圖3. 接收器FFT 采樣間隔

　　觀察到的這種頻率偏移為接收器提供了目標(biāo)范圍，但是不能用于分辨迎面行駛的車輛、同向行駛的車輛，以及同樣范圍內(nèi)的靜止物體。為能夠?qū)Υ诉M(jìn)行分辨，必須利用反射信號的多普勒頻移特性。

　　還是通過一個實(shí)例來很好的說明怎樣探測到多普勒頻移。假設(shè)裝備了77 GHz 雷達(dá)的汽車，時速達(dá)到80 km/ 小時，即，22.2 m/s，考慮在30 m 的距離上有三個目標(biāo)—— 一個是迎面以50 km/ 小時速度行駛的車輛，另一個是以100 km/ 小時速度同向行駛的車輛，還有一個靜止的物體。當(dāng)目標(biāo)接近時，多普勒頻移是正值，意味著返回信號的頻率高于發(fā)送信號的頻率。直觀的，這是因為，由于距離接近，導(dǎo)致信號波峰看起來更靠近一些。相反，當(dāng)雷達(dá)和目標(biāo)之間的距離拉遠(yuǎn)時，即，彼此越來越遠(yuǎn)，那么，結(jié)果是負(fù)的多普勒頻移?？梢园凑辗匠? 來計算多普勒頻移的大小。

　　方程1. 多普勒頻移

　　多普勒頻移 = （2*速度差）/波長

　　迎面行駛的汽車速度是50km/小時，安裝了雷達(dá)的汽車速度是80km/小時，接近速度是130 km/小時，即時36.1m/s。

　　多普勒頻移 = 2 （36.1 m/s）/（.0039 m）=18.5kHz

　　對于靜止物體，安裝了雷達(dá)的汽車速度是80km/小時，那么，接近速度是80km/小時，即22.2m/s。

　　多普勒頻移 = 2 （22.2 m/s）/（.0039 m） = 11.4kHz

　　前面同向行駛的汽車速度是100 km/ 小時，安裝了雷達(dá)的汽車速度是80 km/ 小時，那么，拉開的速度是20km/小時，即5.56 m/s。

　　多普勒頻移 = -2 （5.56 m/s）/（.0039 m） =-2.8kHz

　　這些多普勒頻移會對探測到的頻率上升和下降斜坡的頻率差產(chǎn)生偏移。沒有相對運(yùn)動時，對于上升和下降頻率斜坡，沒有多普勒頻移，那么接收頻率差相等，但是符號相反。那么，可以通過對比發(fā)送信號頻率斜坡上升期間和下降期間的接收頻率偏移，找到多普勒頻移。方程2 描述了這一關(guān)系，使用發(fā)送器頻率斜坡上升和下降期間的結(jié)果，通過FFT 的輸出來確定范圍和相對速度。

　　方程2. 相對速度

　　相對速度（ 目標(biāo)和雷達(dá)之間） = （ 波長÷2）×（ 探測到的頻率上升斜坡–探測到的頻率下降斜坡）÷2

　　接收器接收到的頻率，以及FFT 處理的頻率如圖4 所示。接收器使用發(fā)送信號作為本地振蕩器（LO），進(jìn)行解調(diào)，或者下轉(zhuǎn)換，那么，F(xiàn)FT 會處理發(fā)送和接收波形之間的頻率差。圖4 顯示了一個目標(biāo)脈沖回波；但是，會有多個（ 我們的例子中是三個） 不同的目標(biāo)產(chǎn)生多個頻率，F(xiàn)FT 能夠探測出這些頻率。

　　
圖4. 多普勒頻率探測

　　返回到實(shí)例中來，在30 m 距離上有三個目標(biāo)—— 一個是迎面以50 km/ 小時速度行駛的車輛，另一個是以100 km/ 小時速度同向行駛的車輛，還有一個靜止的物體。安裝了雷達(dá)的汽車速度是80 km/ 小時，即22.2 m/s。對于30 m 距離的所有三個目標(biāo)，接收頻率偏移是：

　　30 m 范圍 = 60 m往返延時 = 60m÷（3 *10e8 m/s） =200ns

　　頻率偏移：下降頻率斜坡和上升頻率斜坡分別是±200 kHz。

　　多普勒偏移必須加到由范圍延時導(dǎo)致的頻率偏移中。表1 對這些數(shù)值進(jìn)行了總結(jié)。

　　表1. 由于范圍和多普勒導(dǎo)致的目標(biāo)頻率偏移

　　只使用觀察到的下降和上升頻率偏移，可以通過方程3、方程4 和方程5 來確定目標(biāo)范圍和相對多普勒頻移。由于已經(jīng)知道安裝了雷達(dá)的汽車的行駛速度，因此，很容易計算出目標(biāo)的速度。相似的，也能夠知道雷達(dá)的頻率斜率。

　　方程3. 范圍

　　范圍 = （光速÷（4×頻率斜率））×（下降頻率偏移–上升頻率偏移）

　　方程4. 相對速度

　　相對速度 = （光速÷（4×載波頻率））×（下降頻率偏移+上升頻率偏移）

　　方程5. 絕對目標(biāo)速度

　　絕對目標(biāo)速度 = 相對速度–裝有雷達(dá)的車輛的速度

　　在這一例子中，頻率斜率是0.5 ms 內(nèi)500 MHz，即，每秒1，000 GHz。插入我們的實(shí)例值，我們發(fā)現(xiàn)：

　　對于接近50 km/h 的車輛：

　　范圍 = （3·10e8 /（4*1000*10e9））*（218.5*10e3 – -181.5*10e3） =30 m

　　相對速度 = （3·10e8/（4*77*10e9））*（218.5*10e3 + -181.5*10e3） = 36m/s= 130 km/hr

　　絕對目標(biāo)速度 = 130–80 =50 km/小時接近速率

　　其他目標(biāo)的計算也是相似的。

　　在出現(xiàn)多個目標(biāo)時，需要考慮的一個關(guān)鍵因素是，不太容易知道怎樣對下降和上升斜坡周期的頻率進(jìn)行配對。在雷達(dá)術(shù)語中，這一問題被稱為“ 模糊”，需要特殊方法來處理它，與多普勒雷達(dá)相比，在CWFM 雷達(dá)中，這一問題要更復(fù)雜一些。

　　解決這一問題的一個方法是改變斜坡的持續(xù)時間和頻率，研究在具有不同頻率斜坡陡度的頻譜中，被探測的頻率是怎樣變化的。這種變化支持上升頻率和下降頻率進(jìn)行精確的配對，以識別每一目標(biāo)。由于斜坡大概每毫秒變化一次，因此，在不到一秒的時間內(nèi)能夠分析數(shù)百次這種變化。一般是控制處理器完成這一工作，在 SoC FPGA 的一個ARM Cortex-A9 處理器中實(shí)現(xiàn)控制處理器，控制頻率斜坡和持續(xù)時間的設(shè)置，從上升和下降頻率斜坡中探測到的FFT 輸出頻率來確定目標(biāo)范圍和多普勒。

　　使用其他的傳感技術(shù)也會有所幫助。攝像機(jī)有助于分辨來自車輛較強(qiáng)的反射信號和來自人員較弱的反射信號，以及可能會出現(xiàn)哪一類多普勒偏移。如果采用了立體攝像機(jī)，那么，也可以通過圖像分析技術(shù)來幫助估算范圍。

　　另一種選擇是多模式雷達(dá)，使用CWFM 來找到開闊高速公路較遠(yuǎn)距離上的目標(biāo)，而在城市區(qū)域使用短距多普勒雷達(dá)，在城市中，近距離內(nèi)會有很多目標(biāo)反射信號。在擁擠的目標(biāo)環(huán)境中，多普勒雷達(dá)的模糊探測問題不太嚴(yán)重。

　　雷達(dá)鏈路預(yù)算

　　雷達(dá)性能主要是由鏈路預(yù)算方程決定的，它確定了探測可以使用哪一級的接收信號。方程6 表達(dá)了簡化的雷達(dá)鏈路預(yù)算。

　　方程6. 雷達(dá)鏈路預(yù)算

　　Prcv = Ptrx*G*G*σ*λ*λ*τ/（（ 4π）e3* Re4）

　　其中：

　　Ptrx 是峰值發(fā)送功率；G 是發(fā)送和接收天線增益；σ是目標(biāo)區(qū)域的雷達(dá)交叉部分；λ是雷達(dá)波長；τ是發(fā)送器占空比；R 是目標(biāo)范圍。

　　一般以對數(shù)標(biāo)度來設(shè)定參數(shù)，使用分貝（dB），或者dBm （dB 是以1 mW 為參考）。這個例子中使用了這一標(biāo)度，但也同時會給出瓦特指標(biāo)。我們必須做出一些假設(shè)?？梢詫?shí)現(xiàn)的接收器噪聲指標(biāo)是5 dB，接收器靈敏度指標(biāo)應(yīng)該在-120dBm （10-15 W）。假設(shè)大約20 dB 的信噪比（SNR） 能夠?qū)崿F(xiàn)合理的頻率探測，那么，在最差環(huán)境下，將要求Prcv 應(yīng)至少為100 dBm （10-13 W）。天線增益大約為30 dB，即，1000。對于拋物面天線，可以采用方程7 來計算天線軸向增益。

　　方程7. 天線軸向增益

　　G = 4πAeff /λ ?

　　回到前面的工作，我們發(fā)現(xiàn)77 GHz 時，天線需要的區(qū)域是.0012 m2，其直徑是0.04m，即4 cm，這一尺寸完全可以在汽車頭部安裝實(shí)現(xiàn)。（ 注意，我們至少需要一面發(fā)送和一面接收天線）。

　　在CWFM 中，占空比? 是100%，即，1。如果我們假設(shè)發(fā)送功率是0.1 W （20 dBm），最大范圍300 m，目標(biāo)車輛反射區(qū)域是1 m2，我們可以找到在一定環(huán)境下最差情況的接收功率。

　　Prcv = （0.1* 1000e2*1*.0039e2 *1）/（（ 4π）e3 *300e4 ） = 9.4* 10e(-14)W，即，-100 dBm

　　使用非常接近的范圍，例如，2 m，以及10 m2 相同的橫截面積（ 例如，拖拉機(jī)后部），我們可以計算出在一定環(huán)境下能夠得到的最大Prcv。

　　Prcv = （0.1* 1000e2*1*.0039e2*10）/（（ 4π）e3 * 2e-4） = 4.8*10e-4 W，即-3.2 dBm

　　這些計算告訴我們，我們的系統(tǒng)需要動態(tài)范圍非常高的接收器，量級在120 dB 左右。大動態(tài)范圍對接收器和模數(shù)轉(zhuǎn)換器（ADC） 線性度提出了很高的要求。但是，2 m 外很大的目標(biāo)會遮擋其他目標(biāo)的雷達(dá)視線。因此，可以采用模擬自動增益控制（AGC） 環(huán)來減小接收器和ADC 的動態(tài)范圍，在出現(xiàn)很大的回波信號時，通過衰減降低接收器的敏感度。

　　在要求不太高的情況下，例如，4 m 距離外1 m2 的目標(biāo)，還是需要很高的靈敏度，用于探測很遠(yuǎn)距離外的其他目標(biāo)。在這種情況下，較大回波信號的接收功率是：

　　Prcv = （0.1*?1000e2 *1* *.0039e2*1）/（（ 4π）e3 * 4e4） = 3.0* 10e-6W，即-25dBm

　　使用AGC 將動態(tài)范圍要求降低到大約95 dBm，使用16 位ADC 就能夠?qū)崿F(xiàn)。為給出一定的余量，ADC 可以工作在32x 過采樣（ 超出Nyquist 要求），再獲得有效的3 比特，進(jìn)一步把量化噪聲基底降低18 dB?；蛘?，采用18 位ADC，但是成本可能會高出很多。

　　實(shí)施時的考慮

　　CWFM 雷達(dá)體系結(jié)構(gòu)的優(yōu)勢在于，其模擬和數(shù)字實(shí)現(xiàn)方法都比較簡單。在模擬側(cè)，可以使用具有標(biāo)準(zhǔn)參考晶體的直接數(shù)字合成器（DDS） 來實(shí)現(xiàn)發(fā)送器。DDS 為鎖相環(huán)（PLL） 產(chǎn)生一個模擬頻率斜坡參考，以獲得所需的發(fā)送頻率調(diào)制。例如，如果PLL 的分頻器是1000，那么，在我們的例子中，參考的中心位于77 MHz，有5 MHz 頻率斜坡。這一模擬斜坡信號驅(qū)動PLL 參考，用于77 GHz 振蕩器。對電路的振蕩器輸出進(jìn)行放大，產(chǎn)生連續(xù)波（CW） 信號，在500 MHz 內(nèi)上升或者下降，其中心頻率是77 GHz。使用刻蝕在高epsilon R 介質(zhì)電路卡中的無源器件可以實(shí)現(xiàn)77 GHz 的濾波和匹配電路，從而減少了所需的元器件數(shù)量。圖5 顯示了一個模擬電路的結(jié)構(gòu)圖。

　　
圖5. 模擬電路結(jié)構(gòu)圖

　　在接收器中，前端需要濾波和低噪聲放大器（LNA），其后是一個正交解調(diào)器。正交解調(diào)器混合77 GHz 接收信號和斜坡發(fā)送信號，輸出一個復(fù)雜的基帶信號，它含有發(fā)送和接收波形在任意時刻的差值。抵消了斜坡，我們可以看到固定頻率取決于目標(biāo)返回信號的范圍和多普勒頻移。還是可以使用刻蝕無源器件來實(shí)現(xiàn)77 GHz 的高頻濾波功能。正交解調(diào)器的輸出是在低頻，最大范圍是±2 MHz。因此，可以采用傳統(tǒng)的無源器件和運(yùn)算放大器，在同相（I） 和正交（Q） ADC 之前提供抗混疊低通濾波功能?；蛘?，采用中頻（IF） 體系結(jié)構(gòu)，但是需要偏移接收LO 生成電路。

　　I 和Q 輸入的ADC 必須至少工作在5 MSPS 才能滿足Nyquist 標(biāo)準(zhǔn)。如果采用了40MSPS 的8x 采樣頻率，然后是8:1 數(shù)字抽取濾波器，那么，可以進(jìn)一步將分辨率提高大約3 比特。這種抽取技術(shù)支持16 位ADC 高效的工作在18 位到19 位范圍內(nèi)，動態(tài)范圍超過100 dB。使用16 位I 和Q 輸入采樣，數(shù)字濾波器可以工作在160 MHz，輸出采樣是5 MHz，但是取整為24 比特。信號處理的下一步是使用FFT 進(jìn)行頻率識別，隨后是差值電路。

　　FFT 的特性是通過處理級進(jìn)行處理來提高數(shù)據(jù)精度。對于我們的例子，假設(shè)2，048 點(diǎn)的FFT，這可能要額外的10 比特精度才能避免數(shù)據(jù)的丟失。但是，通過在單精度浮點(diǎn)處理中實(shí)現(xiàn)FFT 能夠避免這種比特的增長。通過FFT 能夠保持全24 位尾數(shù)精度（23 位加上符號），很容易實(shí)現(xiàn)被探測目標(biāo)的100+ dB 動態(tài)范圍。遠(yuǎn)距離和弱目標(biāo)返回信號不會被近距離目標(biāo)和強(qiáng)返回信號遮擋，因此，避免了雷達(dá)系統(tǒng)被較強(qiáng)的近距離反射信號“ 致盲”。浮點(diǎn)處理還能夠防止弱反射信號被“ 淹沒” 在FFT 的數(shù)字噪聲基底中。圖6 顯示了一個數(shù)字電路的結(jié)構(gòu)圖。

　　
圖6. 數(shù)字電路結(jié)構(gòu)圖

　　浮點(diǎn)FFT 電路雖然只處理10 MSPS 的復(fù)數(shù)數(shù)據(jù)，但是，其時鐘也是160 MHz。采用Altera 的DSP Builder 高級工具流程，只需要很少的邏輯就能夠?qū)崿F(xiàn)浮點(diǎn)電路。除了產(chǎn)生全浮點(diǎn)電路外，當(dāng)時鐘速率高于數(shù)據(jù)速率時，還能夠?qū)?shù)據(jù)通路進(jìn)行“ 折疊”，從而節(jié)省了邏輯和DSP 模塊資源，也降低了功耗。在Cyclone V SoC FPGA 中實(shí)現(xiàn)了這些優(yōu)化措施，DSP Builder 工具自動完成時序收斂過程。低成本Cyclone V SoC FPGA還具有DSP 模塊，同時支持18 x 19 和27 x 27 乘法器。規(guī)模較大的27 x 27 乘法器適用于在浮點(diǎn)設(shè)計中使用。

　　FFT 輸出插值有助于提高頻率分辨精度。如果其能量在頻率箱之間，那么插值能夠?qū)FT 能量混疊到其他箱中，從而防止錯過弱返回信號，如圖7 所示。

　
　圖7.FFT 插值

　　可以使用一個ARM Cortex-A9 微處理器來完成探測處理?？梢圆捎脧暮唵伍撝档礁鼜?fù)雜的恒定虛警率（CFAR） 等算法。能夠在邏輯中或者軟件中實(shí)現(xiàn)FFT 結(jié)果插值，這取決于系統(tǒng)設(shè)計人員的選擇。

　　對干擾的考慮

　　必須要考慮實(shí)際上有很多車輛裝備了工作在77 GHz 的雷達(dá)。迎面行駛而來的車輛上的雷達(dá)發(fā)送器可能會產(chǎn)生比大部分目標(biāo)反射信號更強(qiáng)的信號。但是，發(fā)送器工作在數(shù)百M(fèi)Hz，特別是這個例子中的500 MHz接收器輸入帶寬在5 MHz 量級，大約是發(fā)送帶寬的1%。如果迎面而來的車輛雷達(dá)發(fā)送器掃過這一帶寬的1%，同時另一接收器也恰巧掃過這一帶寬，那么就會出現(xiàn)干擾。統(tǒng)計上，不太會經(jīng)常發(fā)生這種重疊，一旦出現(xiàn)時，可以通過隨機(jī)調(diào)整發(fā)送斜坡時序來消除它。對于很多設(shè)備使用隨機(jī)訪問技術(shù)在共享通道上偶爾進(jìn)行通信的系統(tǒng)，這一問題比較常見。

　　聚束

　　目前為止介紹的雷達(dá)系統(tǒng)能夠探測目標(biāo)的范圍和速度，但是不能提供目標(biāo)方向的任何信息，即使目標(biāo)位于車輛前部，在天線波束范圍內(nèi)。如果系統(tǒng)能夠搜索或者控制雷達(dá)發(fā)送和接收天線的方向，監(jiān)視搜索時目標(biāo)產(chǎn)生的回波變化，那么就能夠確定目標(biāo)方向。

　　假設(shè)所描述的系統(tǒng)使用了拋物面天線。拋物面天線將發(fā)送或者接收到的電磁波聚焦到一個特定的方向上。聚焦角度主要取決于天線面積和波長。使用毫米波雷達(dá)減小了天線的體積。

　　可以通過機(jī)械方式把拋物面天線“ 瞄準(zhǔn)” 所需的方向，這主要限制在機(jī)械運(yùn)動的速度，以及可靠性和成本等因素上。流行的替代方案是使用電子聚束轉(zhuǎn)向技術(shù)。在這個例子中，天線由獨(dú)立接收或者發(fā)送天線變成線性或者二維陣列。通過連續(xù)組合獨(dú)立的天線信號，合成和分解波前信號能夠大幅度提高某一方向的增益，同時減小其他方向的增益。

　　對于汽車?yán)走_(dá)，雷達(dá)一般并不需要俯仰轉(zhuǎn)向（ 上和下），因此，不需要兩維天線陣列。線性陣列，或者天線陣，支持對天線的方位（ 側(cè)向） 進(jìn)行調(diào)整。代價是成本和復(fù)雜度。

　　在這個例子中，調(diào)整接收方向非常簡單，這是因為對接收信號進(jìn)行了數(shù)字處理。每一接收器必須單獨(dú)調(diào)整接收信號的相位。

　　這種相位調(diào)整技術(shù)支持對天線波束的方向調(diào)整。只有當(dāng)接收信號同相到達(dá)所有天線單元時，才會出現(xiàn)最強(qiáng)信號。天線陣能夠“ 瞄準(zhǔn)” 所需方向上天線的主波瓣。每一天線單元都有延時，或者相位調(diào)整，這樣，進(jìn)行了這種調(diào)整后，所有單元都具有共同的信號相位。如果角度= 0，那么，所有單元會同時接收到信號，不需要進(jìn)行相位調(diào)整。對于非零角，每一單元會有延時對天線陣的波前進(jìn)行對齊，如圖8 所示。

　
　圖8. 電動轉(zhuǎn)向天線

　　電動轉(zhuǎn)向天線需要復(fù)制N 個天線接收節(jié)點(diǎn)每一個的模擬接收器電路。好在對于毫米波雷達(dá)，包括天線罩、濾波器和匹配電路在內(nèi)的大部分電路都可以直接在PCB 上實(shí)現(xiàn)。

　　對于N 個節(jié)點(diǎn)中的每一個，也必須復(fù)制LNA、正交解調(diào)器和ADC，對成本影響最大的可能是ADC。

　　對于數(shù)字電路，來自每一天線節(jié)點(diǎn)ADC 對的每一組I 和Q 輸入都必須有同相延時。對于N 個接收節(jié)點(diǎn)中的每一個，通過具有N 個獨(dú)立復(fù)數(shù)系數(shù)Wi 的復(fù)數(shù)乘法器來實(shí)現(xiàn)這一延時。Cyclone V SoC FPGA 的DSP 模塊非常適合用于實(shí)現(xiàn)這一功能，一個DSP 模塊能夠?qū)崿F(xiàn)高速復(fù)數(shù)乘法器。控制處理器通過周期性的更新第N 個復(fù)數(shù)系數(shù)，“ 掃描” 接收天線，監(jiān)視目標(biāo)反射振幅的變化。還需要很少的其他FPGA DSP 模塊和邏輯資源來支持大小4 到16 的N 個節(jié)點(diǎn)的聚束功能。

　　在前向汽車?yán)走_(dá)中，所需的方位調(diào)整角度大約只有汽車中心線的5 到10 度。對于成本效益問題，可以使用拋物面發(fā)送天線，它有很寬的天線波瓣，使用較窄的波瓣轉(zhuǎn)向接收天線，以便能夠區(qū)分不同方位上的目標(biāo)?；蛘撸捎酶鼜?fù)雜的發(fā)送器和發(fā)送聚束天線，以提高所需發(fā)送方位上的增益，但是成本和復(fù)雜度都會增大。

　　多模式雷達(dá)選擇

　　在較短的距離范圍內(nèi)，可以選擇脈沖多普勒雷達(dá)。由于脈沖多普勒雷達(dá)所使用的發(fā)送啁啾有較短的占空比，發(fā)射功率小于CWFM，因此，脈沖多普勒雷達(dá)的探測范圍較近。脈沖多普勒雷達(dá)的確具有降低探測模糊的優(yōu)勢，但代價是需要較高的采樣率和信號處理速率，而且還使用了外部存儲器。例如，使用具有64 范圍箱的100 MHz （10 ns） 采樣率，可以支持大約100 m 往返距離范圍，范圍分辨率達(dá)到1.5 m。64 個發(fā)送脈沖收集響應(yīng)支持多普勒探測在每一范圍上使用64 個采樣。存儲要求是64x64 = 4096 復(fù)數(shù)采樣，這必須進(jìn)行存儲用于處理，需要外部DDR 存儲芯片。好在Altera SoC FPGA 含有硬核DDR 存儲器控制器。存儲器帶寬足夠?qū)?，因此，ARM 處理子系統(tǒng)可以共享這一DDR，這通過DDR 控制器仲裁來實(shí)現(xiàn)。

　　在范圍和多普勒上使用鑒別技術(shù)，能夠?qū)λ蟹较蛏系哪繕?biāo)進(jìn)行分辨，如圖9 所示。如果采用的脈沖重復(fù)速率是250 kHz，那么，脈沖間隔是4 μs，避免了范圍問題。對于從一個脈沖返回的目標(biāo)信號出現(xiàn)在下一PRI 的情況，需要1，200 m 或者更長的往返距離才能發(fā)生，即，600 m 的距離，衰減會導(dǎo)致無法探測到返回信號。對于250 kHz 的延長PRI （ 在下一發(fā)送脈沖之前，雷達(dá)在采樣每一接收間隔后會暫停），多普勒模糊也不是問題。使用浮點(diǎn)處理，可以得到所有范圍（“ 快” 時） 和多普勒（“ 慢” 時）的實(shí)際曲線，在軟件中完成探測處理。

　　
圖9. 浮點(diǎn)脈沖多普勒目標(biāo)探測

　　使用SoC FPGA 的優(yōu)點(diǎn)是，通過部分重新配置功能，設(shè)備可以在幾個毫秒內(nèi)從CWFM 模式轉(zhuǎn)換到脈沖多普勒雷達(dá)模式。因此，F(xiàn)PGA 不同時支持這兩種模式，從而節(jié)省了硬件資源。而且，部分重新配置功能支持ARM 處理子系統(tǒng)或者接口電路等FPGA 的其他部分在進(jìn)行部分重新配置時保持工作狀態(tài)，不受影響。

　　FPGA 資源估算

　　表 2 和表3 列出了Altera Quartus II 軟件估算的FPGA 資源使用情況。CWFM 設(shè)計使用的資源要比脈沖多普勒設(shè)計少得多，而且很容易在Altera 成本最低的SoC FPGA 中實(shí)現(xiàn)CWFM。

　　表2. 在Altera Cyclone V SoC FPGA 中實(shí)現(xiàn)CWFM 雷達(dá)

　　表3. 在Altera Cyclone V SoC FPGA 中實(shí)現(xiàn)的脈沖多普勒雷達(dá)（64 范圍箱、64 多普勒箱、100 MHz 采樣率、PRI 250 KHz）

　　結(jié)論

　　汽車傳感器系統(tǒng)采用了雷達(dá)、LIDAR、紅外和可視攝像機(jī)以及其他技術(shù)，今后這一系統(tǒng)會越來越復(fù)雜，功能也越來越多。本文介紹使用Altera 低成本Cyclone V SoC FPGA，實(shí)現(xiàn)典型雷達(dá)系統(tǒng)數(shù)字化處理的可行性。與定制ASIC 相比，這一方法的優(yōu)勢在于縮短了產(chǎn)品面市時間，支持現(xiàn)場更新升級，能夠在浮點(diǎn)、預(yù)集成ARM Cortex-A9 雙核微處理器系統(tǒng)中快速方便的實(shí)現(xiàn)，而且還可以使用汽車級器件。這一方法支持雷達(dá)集成各種技術(shù)，實(shí)現(xiàn)“ 傳感器融合”，使用多個傳感系統(tǒng)完成對車輛控制最合理的判斷。這里雖然并沒有進(jìn)一步展開傳感器融合這一概念，但是它會在今后的汽車輔助駕駛系統(tǒng)中扮演越來越重要的角色。