Engineer It 系列：如何提高雷达应用的准确性

[音乐播放] 大家好！ 我叫Simon Damphousse， 是德州仪器 (TI)时钟与计时部应用经理。 今天，我将讨论雷达应用中的准确度。 雷达有很多种，如 CW 雷达、脉冲雷达。 还有一种雷达，被称作 FMCW 雷达，这是一种具有频率调制的 连续波雷达。 这张幻灯片中列举了需要 FMCW 雷达的 应用类型。 例如，机载高度仪使用 FMCW 雷达。 测量油箱中液位的计量表 使用 FMCW 雷达，船用航海雷达。 此外，还有汽车安全使用 FMCW 雷达。 让我们尝试从较宏观角度理解 FMCW 雷达 的工作原理。 这是经过简化的FMCW 雷达的方框图。 我们有一个源，这个源是调频型。 在本例中，我们将仅考虑锯齿形调制。 该源被放大，传输至外部 并从不同物体反射回来， 在本例中，这个物体是汽车。 反射信号被接收并下转换至基带 或与混频器或 [听不清]接收器进行向下转换。 由于反射信号与本机振荡器具有 相同信号，但因信号传输的范围 在时间上产生偏移，因此混频器 输出上会生成一个拍频。 如果在频域中对拍频进行 分析，即可发现频率， 并发现基于调制斜率的实际范围。 这里，我显示在底部， 您可以在此看到，频率对时间轴， 我以紫色显示原始信号，以黄色 显示其延迟版本。 由于行进至实际范围的时间延迟， 产生一种 δ F频率差异。 该 δ F就是拍频。 在现代系统中，它会穿过一个数据转换器， 即 ADC，并在数字域中进行分析。 这是非常基础的FMCW 雷达原理。 这里，我忽略的是这里的接收器 通常是 [? I 和 Q ?]接收器，以便 能够区分正、负 频率. 我们再讨论一点关于调制曲线的内容。 在上一例子中，我使用了简单的锯齿波调制 曲线。 该曲线具有以下缺陷或问题， 物体移动时会产生移动相关性 多普勒效应。 实际反射锯齿波的频率会提升 或下降，取决于物体远离 或靠近雷达。 我们仍然可以做拍频 FFT。 但正如右侧所示， 我有两个分量，范围和速度， 但我可以测量的只有一个频率。 因此我无法解决这两个变量。 最常见的做法是在调制曲线中 使用一个三角波，这样 可以在数字域中进行两组频率分析， 一个为正斜率线性调频脉冲， 如右侧所示，一个负斜率线性调频脉冲。 这样您会获得两组频率， 从而可以解决位置或范围， 以及速度。 让我们进一步讨论并想象， 现在我们没有物体， 但实际上我们有三个物体。 如果我们使用相同的三角波 它们则位于正斜率线性调频脉冲三音和 负斜率性调频脉冲三音上以及两个非常独立的 频率分析中。 根据发现范围和速度的同一公式， 我们可以发现范围和速度， 基于这些频率。 问题是我们不知道 正斜率线性调频脉冲上哪个频率 与负斜率性调频脉冲上哪个频率相对应。 因此，我们有9 个组合。 可能会有9 个范围以及 9 个速度。 很显然，这会是一个问题，因为只有 三个物体。 以防出现这些幻像目标的 简单方法就是 采用更大的斜率更改调制曲线。 在这个示例中，我们增加目标斜率， 使得可以忽略与多普勒效应 有关的 δ f。 这样曲线的第一部分， 我们可以确定不是很精确的范围， 但我们会有三个范围。 然后，我们运行更慢的斜率， 这样可以精确地识别范围以及速度。 接下来我们转向左侧的信号源分析器。 我们使用的 EVM 是由德州仪器 (TI) 制造的 LMX2492。 实际 IC 位于EVM 上， 并且当前运行在输出端上的频率为 4.8 GHz VCO 的两分式频率上。 信号分析器正显示调制曲线， 因为部分 PLL能够产生 8 个分段线性频率调制。 在信号分析器源中，我们 将其更改成调制域分析器， 我们可以显示频率对时间轴。 在此示例中，我们提供非常类似的曲线， 先是较快的斜坡，然后是较缓慢的 三角波。 现在，让我使用[? 合作装载机？] 软件 并展示它如何轻松地更改曲线。 这有一个表格，而且软件会作为状态机器 逐步运行。 例如，我们可以改变第一个 快速矩形波的斜率。 现在设为100 微秒。 请让我将其设为 30 微秒。 在信号分析器上，我们可以看到， 现在，第一个矩形波正在发生变化。 变得更尖锐。 因此，它非常非常容易产生 定制的应用调制曲线。 该部分支持多达 8 个 分段线性波形。 让我们回到这里的演示。 在此演示中，我想再提出 两个主题： 调制失真和源相位噪声。 关于调制失真， 由于我们现在知道FMCW 雷达正在 正在根据一段时间内的拍频定位查找目标速度。 这对调制的斜率和准确度 非常重要。 频率是在频率域中进行分析， 因此该调制中的任何失真都会创造 模糊效果。 例如，我们使用 100MHz 线性调频脉冲 在 100 微秒内创建 9 KHz 源， 并且我们确定300 米处有一物体。 通过执行此操作，我们发现拍频为 2 MHz。 我们拥有很多图表。 如左侧所示， 绿色图表显示理想型调制。 右侧的对应结果是 绿色频谱。 此频谱使用窗口操作。 这是 Kaiser 窗，曲线相当急剧。 旁瓣对主瓣宽非常好。 如左侧所示， 您会看到第二个图表显示 波形失真。 调制失真，因此曲线 在正负 1/2% 之间变化，不好意思。 对应的 FFT加宽了大约两倍。 现在，虽然这种类型的不准确度不会降低 系统性能，但会影响计数。 而且，调制不正确 必定会降低系统性能。 最后，我想要介绍的最后一个主题是 源的相位噪声， 这对系统的准确度也很重要。 这里有一个快速提醒，下变频某信号时 本振相位噪声会被应用至该信号。 这是简单的数学题，乘以频率域中 复杂的时间域。 因脉冲变得复杂的任何信号 都会在脉冲位置获得信号偏移。 这里，我想要引用 Dudek 等人 在 IEEE 雷达会议中发布的一片论文。 他们发布了一个非常有趣的 关于两目标拍频的频率域分析的图表， 并且他们移动第二个目标，越来越靠近 第一个目标。 在右侧，我们可以看到， 从 180 米处开始移动多达 90 米， 主要目标位于75 米处。 因为源相位噪声，即近端相位噪声， 当第二个目标移至 90 米处时， 您会逐渐丧失识别目标的能力， 因为音调逐渐 被湮没。 因此，近端相位噪声 对于系统性能来说非常重要。 说到这一点，可通过两种技术搭建 FMCW 雷达。 可以做一个开式回路系统，在此系统中可以生成一些 DAC 或一些波形以驱动 VCO。 通常，这些系统的近端相位噪声 没有 PLL效果好。 在 PLL 系统中，因为它是闭合回路， 邻近的 VCO实际噪声被抑制。 从而可以获得更佳的性能， 如右侧所示。 总之，对于系统性能 和雷达最大准确度来说， 您要具有最佳相位噪声 PLL 源。 而且，您要具备使用 闭合回路系统生成失真极其低的 调制曲线。 最后，您要灵活运用这些曲线，以便您可以 解决您的系统需求。 有关此主题的更多讨论 或更多技术讨论，请访问以下 网址。 谢谢观看。