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尺寸、重量、功率和成本都低的多模式、多任务、软件定义毫米波雷达

Erik Ojefors, Sivers Semiconductors AB；Peter Fox, aiRadar Inc.

一系列有源电子扫描相控阵（AESA）毫米波雷达被设计成具有多模式、多任务、软件定义雷达（SDR）的能力。这些研究用雷达针对各种市场，包括高级驾驶辅助系统（ADAS）、小型无人机（sUAV）探测和跟踪系统、sUAV空对空和空对地雷达以及sUAV机载合成孔径雷达（SAR）。这些雷达旨在促进雷达研究和开发，从早期阶段的操作概念到需求定义和验证，再到系统设计、验证和部署。

这些雷达由aiRadar公司设计和制造，收发模块（TRM）使用Sivers公司的高度集成、最先进的射频集成电路。它们可以在扇区扫描仪和单通干涉SAR（InSAR）之间无缝切换。扇区扫描仪覆盖90度方位角，角分辨率0.5度，垂直方向可以三基线干涉定位；InSAR部署在sUAV上，其距离和方位角分辨率优于5厘米和0.5度，生成数字表面模型（DSM），可进行多达16个通道的沿线干涉测量，用于高分辨率明晰移动目标指示（MTI）。

InSAR配置提供了多孔径SAR的能力，具有位移相位中心天线（DPCA）微导航功能。这些雷达的尺寸从最小的型号，质量为3850克，包括三个发射（Tx）和三个接收（Rx）的64单元阵列，到最大的型号，质量不到10公斤，包含1,536个有源元件的相同阵列布局的256单元阵列。

目标客户是商业、军事和学术研究人员，他们寻求使用符合IP-67和Mil-Std-810标准的坚固的可重配置的仪器来开发雷达最新技术。使用简单但功能强大的雷达编程语言（aiRPL）部署这些研究雷达，该语言在基于现场可编程门阵列的多模式雷达处理器（aiRPU）上执行，消除了与开发基于分析和仿真的AESA雷达系统相关的风险，无论是计算机仿真还是使用雷达目标仿真器进行空中验证。

一个ADAS开发商可能希望对不同阵列尺寸和具有虚拟或真实阵列单元的各种AESA配置进行实际操作比较。例如，这些研究雷达允许将2Tx和4Rx MIMO阵列与12Tx和16Rx MIMO阵列进行直接同地和同时间的比较。同样，12Tx和16Rx MIMO阵列（有192个虚拟通道）可以与256Tx和512Rx阵列（有512个真实通道）进行比较。aiRPL中的一个简单脚本可以管理这种复杂性，使这三种（或更多的雷达配置）在PRI-to-PRI基础上循环，提供相同操作条件下的雷达性能的客观比较。

一旦特定应用的要求和AESA配置得到验证，商业、军事或学术雷达开发商可根据风险评估、经济性或上市时间的紧迫性，进行内部雷达设计或由aiRadar定制雷达。这可以通过或不通过aiRadar编程语言编译器和雷达处理器IP核的授权来完成。

aiRPU IP核提供实时双向接口，最高可达48Gbps，与最低级别的同相和正交原始雷达数据通道，以及aiRPU IP核相连。这个接口是为认知自适应（CA）雷达的研究人员和开发人员提供的，允许外部人工智能（AI）处理器，也许是基于GPU阵列，在PRI-to-PRI基础上修改从发射脉冲到波束方向的任何或所有雷达配置。

一个例子是ADAS的自适应脉冲编码调制（PCM），在拥挤的雷达环境中，随着越来越多的雷达被部署在越来越先进的系统中，ADAS将存在这种情况。CA环路有助于分析接收到的信号，以确定是否存在干扰源（另一车辆），并选择PCM编码来拒绝该干扰。该CA环路在军事应用的低概率拦截（LPI）雷达中也有应用。CA物理和API接口的一个关键特征是，CA回路中的算法仍然是其开发者的独家知识产权。

为了便于发放实验和研究许可证，首次供应的研究雷达的中心频率为66GHz。研究雷达的结构是这样的：TRM的数字控制和射频接口能够利用Sivers现有的技术将硬件重新配置到24GHz，或者利用未来的技术重新配置到76-81GHz。通用的TRM接口预计会出现新分配的毫米波频段，如果它们出现的话。

ADAS

鉴于雷达传感器能够在雨、雾和雪等条件下工作，而这些条件会损害或使激光雷达传感器和视觉摄像机无法工作，因此，雷达一定会用于ADAS。

目前部署在汽车中的大多数雷达的分辨率非常低。虽然低分辨率的雷达能检测到一个物体、一辆摩托车、一个人或一辆卡车，但该物体显示的只是一个“圆球”而已。物体识别的任务在很大程度上被转移到人工智能/机器学习（ML）算法上。

这种功能的分配可能有几个原因，其中一个可能是需求定义和验证，设计和制造带有复杂AESA天线的先进现代雷达是很困难的。这种困难转化为技术、性能、进度和成本风险。低成本和低风险的先进AESA的出现可能会使这种分配发生变化，也许会使雷达自主性水平得到提高。

除了设计和制造复杂的先进AESA雷达外，验证和持续的产品保证也不是小事，需要有明确的指标。一个简单的要求，如综合旁瓣比（ISLR）影响到两个目标的角度分辨率和单个目标的角度测量精度，并对图像质量产生重大影响。这种分辨率和图像质量的缺乏可能会对AI/ML对场景的解释产生非常消极的影响。

军事和商业雷达系统

最近出现了越来越多的雷达应用，而目前的雷达在这些应用中表现不佳或不适合。这些应用包括用于探测和监测构成安全和军事威胁的小型无人机的真实孔径雷达（RAR），sUAV上使用的高分辨率成像SAR和/或RAR。

一个很好的例子是部署在洪水现场的InSAR，所需的产品是叠加在DSM上的高分辨率场景，在河岸和斜坡消退时实时捕获，用附加在这些物体上的速度矢量（MTI）识别感兴趣的物体。

SAR提供了极高的分辨率，但需要移动，而RAR从静止的位置提供了优秀的图像质量。部署有三维InSAR DSM的无人机SAR可能是高分辨率威胁和损害评估的首选仪器，而部署有AESA的无人机RAR可能更适合实时发现目标。

阵列结构和收发模块

在一个具有通用接口的单一硬件平台上用SDR实现多种应用、多种模式和多种任务，作为一种经济和实惠的解决方案是具有挑战性的。早期决定实施混合波束赋形结构，在16个天线单元的级别上采用模拟波束赋形，在更高级别上采用数字波束赋形，减少了ADC的数量和数据速率。

Sivers主要开发基于先进半导体技术的MMIC、模块和子系统，用于WiGig毫米波网络。其TRXBF01 RFIC被集成到一个模块中，该模块是具有16个Tx和16个Rx单元的阵列，覆盖了从57到71GHz的14GHz带宽。在90度水平扫描的AESA中，Sivers模块的每通道发射功率为+11dBm，接收噪声系数为7dB。图1显示了BFM01模块的正面。这些RFIC模块由评估套件支持。

图1 Sivers收发器的天线侧。

专门为aiRadar开发了一个定制的版本，带有用于相干多模块AESA的宽带宽调制的接口。BFM06012-RFM这个装置具有4GHz发射带宽的调制输入，能够实现5厘米的距离分辨率。垂直波束宽度经过渐变修正，产生30度的波束宽度，旁瓣水平低于-20dB。aiRadar已经将这些模块集成到研究雷达中，较小的RRI-100显示在图2中，较大的RRI-400显示在图3中。

图2 RRI-100研究型雷达。

图3 RRI-400研究型雷达。

在这两张图中，天线罩凹槽中可以看到Tx/Rx，一对在天线罩的顶部，一对在中间，一对在底部。从顶部到中间的间距与从中间到底部的间距略有不同。可以形成一个双差干涉图，从而形成一个虚拟的短基线干涉仪。

aiRadar的传感器电子模块（SEM）在频率上是可配置的。一个SEM可以被机械地修改，以使用定制版的BFM02801，在24GHz频段运行，尽管带宽减少了以符合频率分配的要求。

图4显示了Sivers TRM的内部结构，图5显示了雷达的功能框图。出现在雷达数据包中的雷达数字化原始Rx输出可以被配置为（在RRI-400中）来自三个方位角Rx阵列中每个阵列的16个数字化同相和16个正交（I/Q）通道，或来自每个Rx阵列的单一数字波束赋形的接收信号。

图4 收发器RFIC结构。

图5 软件定义雷达的框图。

16个通道的Rx I/Q数据提供了多孔径（16）SAR能力，用于5厘米的沿轨带状成像，使用沿轨干涉测量的多基线MTI能力和DPCA微导航系统的数据。

Sivers模块为aiRadar SEM提供了零中频Rx带宽，具有多个控制接口：一个通用接口（GPIO），一个串行可编程接口和一个波束赋形控制接口。aiRadar定制的Sivers模块有一个外部22GHz本地振荡器（LO）接口，并经过一个3倍的内部乘法器到达4GHz宽66GHz发射器。

Sivers射频LO接口，在22GHz时有1.33GHz带宽，Tx IQ接口由SEM中的双直接数字合成器（DDS）驱动，在LO和Tx IQ上都有两级调制。该接口提供线性频率调制（FMCW）和任意脉冲调制，支持LPI操作。

高带宽的任意发射信号是用多级射频产生的，从DDS的同相和正交（I/Q）组件，通过一个带有正交调制器校正和群延迟校正的四通道DAC，使增益、偏移、相位和通道间的群延迟得到IQ补偿，一个5.5GHz正交升频器和一个22GHz多通道乘法器分配给Sivers BFM器件。

相干性、相位噪声和艾伦差在这个频率的雷达中至关重要，特别是在SAR模式中使用时。主要参考是一个超低抖动的振荡器。这个基准被提供给一个超低噪声的时钟抖动净化器，用双环相位锁定环将多个相干时钟分配给各个子系统。

SAR系统通常部署在较大的无人机或飞机上。研究人员已经在小型无人机（<50公斤）上展示了SAR，但是由于空气湍流和飞行路径的位置和姿态误差造成的空间变化误差降低了分辨率，这是在sUAV上部署的一个障碍。aiRadar InSAR对此有一个创新的解决方案，使用多孔径SAR、DPCA微导航、双GNSS（GPS）接收器、九轴姿态传感器和时域反射来支持无监督SAR处理。

指挥和遥测；AiRPL生态系统

SEM由aiRadar aiRPL控制，这是一种语法类似C的编译语言，在aiRPU上运行。这种语言提供了复杂的多级循环和对发射脉冲调制、波束赋形和接收数据处理的调用。这个系统是一个强大而简单的工具，可以对雷达配置和几乎任意复杂的操作模式进行编程。

aiRPL生态系统由一个带有编译器的集成软件开发环境、数据库、一个指令处理器和一个雷达精密计时处理器组成。综合软件开发环境由两个主要部分组成：雷达编程语言——用于生成和排列PRI突发事件、序列和帧的工具；数据结构创建和维护工具，包括：发射脉冲设计、接收配置设计、波束赋形设计、TRM硬件配置、雷达约束的定义、图像质量分析、测试和维护。

aiRPL中内置了调用雷达操作和对这些操作进行排序的源方法，例如PRI命令。一个PRI可以是：

PRI (5-3, "tr0rx12, "bfwide7, "txfmcw4, "rxfmcw1")

在这个例子中，一个5.0毫秒的PRI被编程，访问四个结构：tr0rx12、bfwide7、txfmcw4和rxfmcw1。第一个结构定义了Tx/Rx和干涉测量配置，第二个结构控制波束赋形器，第三个结构定义了发射脉冲，第四个结构定义了接收模式、数字过滤和抽取。

LPI雷达

下面显示了一个雷达编程代码的片段，以演示LPI模式的编程，其中雷达发射机有一个从PRI-to-PRI的LPI代码跳动，在每个脉冲串中传输三组脉冲（两个Frank代码和一个Costas代码）。

REPEAT(16) { // PRI sequence is executed 16x per burst

PRI(1.00E-03, "f_trcconf1," "f_bfnoop0," "f_txlpi0," "f_rxconf0") // Frank Code N = 3

PRI(1.00E-03, "f_trcconf1," "f_bfnoop0," "f_txlpi1," "f_rxconf0") // Costas Code array size = 10

PRI(1.00E-03, "f_trcconf1," "f_bfnoop0," "f_txlpi2," "f_rxconf0" ) // Frank Code with N = 4}

图6（为使图形清晰而选择参数）和图7显示了一个在频率/时间域的典型编码LPI脉冲，在上述代码中被称为"f_txlpi0"。

图6 典型的LPI频率与时间码的关系，在20微秒的周期内跨越25MHz。

图7 带有典型LPI代码的DDS输出波形。

图像测试结果和图像质量

aiRadar仪器提供持续的图像质量评估工具，通过测量定量的性能参数，如脉冲响应函数、峰值旁瓣比和ISLR来监视性能。

图8是aiRadar图像质量分析工具在初步校准RRI-100雷达时的截图。它显示了在一个杂乱无章的短距离环境中的一个点散射器。为清晰起见，图像上添加了注释。

图8 图像质量分析工具的屏幕截图。

图9显示了两个有车辆的停车场、垃圾箱和一个铁路货场的图像。选择了相对较短的50米距离，以展示5厘米分辨率的20,000个样本的过滤和下采样。雷达被部署在20米的高度上，视轴水平。

图9 停车场和铁路货场的图像。

MTI

ADAS需要出色的MTI处理，以将固定的基础设施（如建筑物和交通标志）与移动或固定的物体（如汽车、卡车、骑自行车的人和行人）分开。V波段和W波段为移动物体提供了出色的灵敏度和分辨率。图10a显示了正常处理后的静止雷达图像，图10b显示了图10a选定区域的放大图。用一帧32个啁啾处理，再用32点FFT处理后，放大图清晰地显示了移动目标（图10c），在正常处理的图像中是看不见的。

图10 正常处理后的静止雷达图像（a），选定区域的扩大视图（b）和MTI处理后的选定区域（c）。

结论

aiRadar的研究雷达促进了对新兴商业、军事和学术雷达应用的验证和AESA配置的定义。这些研究仪器提供了验证需求和开发复杂的雷达系统的工具，缩短了上市时间，并提供了低风险商业化和部署的途径。aiRadar为定制雷达提供内部雷达设计，或提供aiRadar编程语言（aiRPL）编译器和雷达处理器IP核心（aiRPU）的许可。开发具有RAR、SAR、InSAR、多基线MTI、LPI和CA的尺寸、重量、功率和成本都低的紧凑型AESA雷达变得从未如此简单。