CN112946582B - 一种基于车载mimo雷达的天线阵列及其使用方法 - Google Patents

一种基于车载mimo雷达的天线阵列及其使用方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供了一种基于车载MIMO雷达的天线阵列，其通过执行以下步骤来实现得到：S1：确定约束条件，通过穷举的搜索方法，确定满足车载MIMO雷达的约束条件的所有MIMO收发阵列，并从中找到最优的MIMO阵列布局；S2，确定车载MIMO雷达的天线布局和天线图形结构；S3，根据车载MIMO雷达的天线布局和图形结构实现出基于车载MIMO雷达的天线阵列。本发明还提供了相应的使用方法。本发明的基于车载MIMO雷达的天线阵列能够在提高实际阵元数设计自由度和雷达探测探测距离的同时，改善角度测量精度。

Description

一种基于车载MIMO雷达的天线阵列及其使用方法
技术领域
本发明属于汽车雷达技术领域，具体涉及一种基于车载MIMO雷达的天线阵列及其使用方法。
背景技术
对于车载毫米波雷达，其主要实现ACC、AEB、BSD、LCA、RCTA等功能。传统车载毫米波雷达视角(简称FOV)一般不超过±60°，天线辐射能量在±50°以外会急剧下降；雷达天线排列多为均匀阵，为了防止测角模糊，天线间距不能大于半波长，在收发通道有限的情况下，雷达测角精度受到了限制。近年来整车厂对于车载毫米波雷达的性能需求日益增加：更大的FOV、更远的探测距离，更精确的测角精度是目前毫米波雷达发展趋势。
传统雷达目前主要存在如下问题：1)对于中近距离场景，传统雷达天线大角度能量衰减较大导致雷达探测距离受限；2)MIMO(MIMO是多输入多输出技术，Mutiple InputMutiple Output)均匀阵列口径受限于天线间距和收发通道数导致常规探测精度较低；3)当增大MIMO均匀阵列天线间距可以增大口径，但是带来的问题是FOV内角度模糊，口径越大，模糊层数越高；4)传统均匀阵列自由度有限，口径扩展有限。
尽管现有技术存在稀疏阵列设计的天线，以降低副瓣干扰，但其尚未应用于车载雷达，这是由于车载雷达道路环境复杂，存在虚假目标(即角度模糊)的问题。
对于传统角雷达来说，所处的视角随着角度增大，雷达探测距离和测角精度降低。因此，需要一种新的车载天线及阵列，以增大探测距离和角度测量精度。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于车载MIMO雷达的天线阵列及其使用方法，以在提高雷达探测探测距离的同时，改善角度测量精度。
为了实现上述目的，本发明提供了一种基于车载MIMO雷达的天线阵列，所述基于车载MIMO雷达的天线阵列通过执行以下步骤来实现得到：
S1：确定约束条件，通过穷举的搜索方法，确定满足车载MIMO雷达的约束条件的所有MIMO收发阵列，并从中找到最优的MIMO阵列布局；
所述约束条件包括：
1)HPBW≤Resθ,SLL≤SLL0，其中，HPBW为天线半功率波束宽度，Resθ为车载MIMO雷达的角度分辨率，SLL为副瓣电平，SLL0为副瓣电平的设计要求；
2)xR,i+1-xR,i≥d,i∈{1,2，…,N-1}；xR,i为接收阵列的第i个阵元的位置；N为接收阵元数；
3)xT,i+1-xT,i≥d,i∈{1,2，…,M-1}；xT,i为发射阵列的第i个阵元的位置；M为发射阵元数；
4){xR,1，xR,2，…,xR,n，…,xR,N}∈[RLrx,RUrx]，其中，{xR,1，xR,2，…,xR,n，…,xR,N}为接收阵列的排布向量，[RLrx,RUrx]为车载MIMO雷达的接收通道布局约束范围；
5){xT,1，xT,2，…,xT,m，…,xT,M}∈[RLtx,RUtx]，其中，{xT,1，xT,2，…,xT,m，…,xT,M}为发射阵列的排布向量，[RLtx,RUtx]为车载MIMO雷达的发射通道布局约束范围；
6)L的最大值为NM(NM-1)/2，LT,m、LR,n分别为发射阵列第m个阵元和接收阵列第n个阵元的位置系数；
S2，根据所述最优的MIMO阵列布局，确定车载MIMO雷达的天线布局和天线图形结构；
S3，根据车载MIMO雷达的天线布局和图形结构实现出基于车载MIMO雷达的天线阵列。
所述步骤S1包括：
S11，根据车载MIMO雷达的芯片方案或级联方案确定发射天线的阵元数M和接收天线的阵元数N；
S12，根据车载MIMO雷达的角度分辨率确定其总口径；
S13，构造MIMO收发阵列的发射阵列和接收阵列的排布向量的模型，根据发射阵列和接收阵列的排布向量的模型得到MIMO虚拟阵列的模型，并确定车载MIMO雷达的方向图指标的计算公式；
S14，确定约束条件，设计代价函数；随后根据MIMO阵列的特点和约束条件对所有MIMO收发阵列进行穷举搜索，对于穷举搜索得到的每个MIMO收发阵列，分别进行确定该MIMO收发阵列所对应的MIMO虚拟阵列，确定该MIMO虚拟阵列是否满足约束条件，并确定该MIMO虚拟阵列对应的代价函数的值，以从中找到满足约束条件的代价函数的局部最优值，将局部最优值所对应的MIMO收发阵列作为最终得到的最优的MIMO阵列布局；
所述代价函数f(xR,xT)为：
f(xR,xT)＝BMSE(θ1,xR,xT)≤BMSE0,θ1∈FOV，
其中，(xR,xT)为MIMO收发阵列，xR,xT分别为接收阵列、发射阵列的排布向量，θ1为测试角度，FOV为雷达视场角，BMSE为实际测角误差，BMSE0为根据要求设定的目标角度误差。
在所述步骤S11中，发射天线的阵元数M为3×芯片数，接收天线的阵元数N为4×芯片数。
在所述步骤S14中，穷举搜索得到的每一个MIMO收发阵列的形式均为步骤S13所构造的收发阵列的排布向量的模型的形式。
在所述步骤S14中，穷举搜索的方法为：先通过穷举搜索得到满足约束条件1)-5)的MIMO虚拟阵列，随后从满足约束条件1)-5)搜索得到的MIMO虚拟阵列中找到满足约束条件6)的MIMO虚拟阵列。
在所述步骤S2中，车载MIMO雷达的天线布局和天线图形结构包括：发射天线和接收天线均为串联微带天线；所述发射天线和接收天线均通过馈线与所述雷达的芯片连接。
车载MIMO雷达的天线布局和天线图形结构还包括：所述发射天线、接收天线均为在同一直线上的天线，发射天线的馈线长度且接收天线的馈线长度相同，多根发射天线完全相同且相互平行，多根接收天线完全相同且相互平行；所述馈线的长度为0.5λg，所述微带短截线在馈线两侧依次对称分布，长度为0.5λg，λg为信号以天线为载体时在对应频率下的工作波长；所述微带短截线的宽度从天线的中间向所述天线的两端依次减小；所述发射天线和接收天线的每一段分支结构为一个馈线和其两侧的微带短截线视，每一段分支结构作为一个辐射单元，各辐射单元在中心频率处相位相等。
所述基于车载MIMO雷达的天线阵列还通过执行以下步骤来实现得到：
S4：设置基于车载MIMO雷达的天线阵列的至少一种雷达工作模式；所述雷达工作模式包括宽波模式和窄波模式；在宽波模式下，每个发射天线分时发射信号；在窄波模式下，第一根发射天线和第二根发射天线的同时发射信号，与第二根发射天线和第三根发射天线的同时发射信号，交替进行。
发射天线的数量为3，且接收天线的数量为4；第一根发射天线TX1、第二根发射天线TX2和第三根发射天线TX3依次排布，TX1与TX2之间的距离为λ，TX2与TX3之间的距离为λ；第一根接收天线RX1、第二根接收天线RX2、第三根接收天线RX3和第四根接收天线RX4依次排布，RX1与RX2之间的距离为λ，RX2与RX3之间的距离为2λ，RX3与RX4之间的距离为1.5λ，λ为信号以空气为载体时的波长。
另一方面，本发明提供一种基于车载MIMO雷达的天线阵列的使用方法，包括：
采集上文所述的基于车载MIMO雷达的天线阵列的所有MIMO通道数据，进行DOA估计，得到待测目标的目标角估计值；
所述DOA估计包括：
S1’，根据车载MIMO雷达的所有MIMO通道数据，利用超分辨算法获得一组高精度有干扰的角度估计值θ1est；
S2’，根据基于车载MIMO雷达的天线阵列中用于低精度估计的MIMO通道数据，利用自适应波束形成获得一组低精度无干扰的角度估计值θ2est，其中自适应波束形成的权值按照经典泰勒或者切比雪夫函数选取；对所有低精度无干扰的角度估计值θ2est统计平均获得低精度无干扰的角度估计值θ2est的测角误差θres；
S3’，计算高精度有干扰的角度估计值θ1est中满足|θ1est,p-θ2est,q|<kθres时所对应的高精度有干扰的角度估计值θ1est作为最终的目标角估计值，θ1est,p为所有高精度有干扰的角度估计值中的第p个值，θ2est,q为所有低精度无干扰的角度估计值中的第q个值，k为阈值系数。
本发明的基于车载MIMO雷达的天线阵列通过其实现过程中的约束条件和代价函数的设置，能够在提高雷达探测距离的同时，改善角度测量精度。
附图说明
图1本发明的基于车载MIMO雷达的天线阵列的天线布局和天线图形结构图。
图2为本发明的基于车载MIMO雷达的天线阵列的实现方法的在步骤S1时的流程图。
图3为本发明的基于车载MIMO雷达的天线阵列在用于目标识别时的流程图。
图4为本发明的基于车载MIMO雷达的天线阵列的最优的MIMO阵列布局及对应MIMO虚拟阵列示意图。
图5为传统的均匀阵列布局及对应MIMO虚拟阵列示意图。
图6A-图6B分别为本发明的基于车载MIMO雷达的天线阵列的宽波模式和窄波模式下分别对应的雷达方向图。
图7为传统均匀阵列布局和本发明的基于车载MIMO雷达的天线阵列的最优的MIMO阵列布局的数字波束合成图对比图。
图8A-图8B为本发明的基于车载MIMO雷达的天线阵列的测角误差仿真分析结果图。
具体实施方式
下面结合附图，给出本发明的较佳实施例，并予以详细描述。
如图2所示为一种基于车载MIMO雷达的天线阵列的实现方法，通过执行这种实现方法就可以实现得到本发明的基于车载MIMO雷达的天线阵列。
所述基于车载MIMO雷达的天线阵列的实现方法具体包括以下步骤：
步骤S1：如图2所示，通过穷举的搜索方法，确定满足车载MIMO雷达的芯片方案、角度分辨率、方向图指标和约束条件的所有MIMO收发阵列，并从中找到最优的MIMO阵列布局。
所述步骤S1包括：
步骤S11，根据车载MIMO雷达的芯片方案(或级联方案)确定发射天线的阵元数M和接收天线的阵元数N；
在本实施例中，一般一个芯片为3发4收，发射天线的阵元数M取3，接收天线的阵元数N取4，因此多芯片方案，发射天线的阵元数M一般为3×芯片数，接收天线的阵元数N一般为4×芯片数。
步骤S12，根据车载MIMO雷达的角度分辨率确定其总口径。
车载MIMO雷达的角度分辨率Resθ为：
其中，NMIMO为MIMO通道数；一般，NMIMO＝M×N，d为车载MIMO雷达的基础间距，θ为目标方向，λ为信号以空气为载体时的波长。
根据上述的公式(1)，车载MIMO雷达的总口径为NMIMO×d。
步骤S13，构造MIMO收发阵列的发射阵列和接收阵列的排布向量的模型，根据发射阵列和接收阵列的排布向量的模型得到MIMO虚拟阵列的模型，并确定车载MIMO雷达的方向图指标的计算公式；
其中，发射阵列、接收阵列的各个阵元均排布在同一直线上，具体的排布方式可以参见后文的步骤S2，1≤m≤M，1≤n≤N。发射阵列和接收阵列按照宽发窄收或者窄发宽收的原则排布，在本发明中，具体见图1，采用窄发宽收，即接收天线的间距宽于或等于发射天线的间距。
发射阵列的排布向量xT、接收阵列的排布向量xR分别为：
xT＝{xT,1，xT,2，…,xT,m，…,xT,M}＝(LT,1,LT,2,…,LT,m,…,LT,M)×d
xR＝{xR,1，xR,2，…,xR,n，…,xR,N}
＝(LR,1,LR,2,…,LR,n,…,LR,N)×d(2)
其中，{xT,m}为发射阵列的阵元位置，是发射阵列的所有阵元的各自位置组成的向量；{xR,n}是接收阵列的阵元位置，是接收阵列的所有阵元的各自位置组成的向量；T代表发射，R代表接收；m、n分别是发射阵列和接收阵列的各个阵元的序数，m、n的最大值分别是M、N，1≤m≤M，1≤n≤N；LT,m、LR,n分别为发射阵列第m个阵元和接收阵列第n个阵元的位置系数，xT,m＝LT,m×d，xR,n＝LR,n×d；d是车载MIMO雷达的基础间距。基础间距d取0.5λ，实际上，发射阵列或接收阵列的阵元间距均为d的整数倍。
需要说明的是，(LT,1,LT,2,…,LT,M,…,LT,M)、(LR,1,LR,2,…,LR,n,…,LR,N)不是人为规定，是待优化的位置系数。
其中，所述方向图指标包括副瓣电平、波束宽度、方向图AF、天线半功率波束宽度和雷达测角精度。天线的副瓣电平的定义为主瓣峰值与旁瓣峰值的比值，主瓣指天线最大辐射波束，旁瓣为除主瓣外的其他波束。
方向图AF(Array Factor，阵列因子)的计算公式为：
其中，xT,m为发射阵列的阵元位置，xR,n是接收阵列的阵元位置，θ为方向图函数中的角度，θ0为目标方向。
天线半功率波束宽度HPBW为：
雷达测角精度σθ为：
其中NMIMO为MIMO通道数，d为车载MIMO雷达的基础间距，θ为方向图函数中的角度，λ为信号以空气为载体时的波长，SNR为接收信噪比。
由此，根据本发明的步骤S13所构造的收发阵列的排布向量的模型，可以在下文的步骤S14中根据约束条件确定方向图指标是否满足设定要求，以此优化布局。
步骤S14，确定约束条件，设计代价函数；随后根据MIMO阵列的特点和约束条件对所有MIMO收发阵列进行穷举搜索，对于穷举搜索得到的每个MIMO收发阵列，分别进行确定该MIMO收发阵列所对应的MIMO虚拟阵列，确定该MIMO虚拟阵列是否满足约束条件，并确定该MIMO虚拟阵列对应的代价函数的值，以从中找到满足约束条件的代价函数的局部最优值，将局部最优值所对应的MIMO收发阵列作为最终得到的最优的MIMO阵列布局。
其中，穷举搜索得到的每一个MIMO收发阵列的形式均为步骤S13所构造的收发阵列的排布向量的模型的形式。由此，步骤S14计算并确定约束条件的前提是以步骤S13的模型的形式来在步骤S14中穷举确定各个发射阵列和接收阵列的排布向量的具体数值，计算代价函数放在后面一步，目的是减小搜索计算时间，提高搜索效率。
其中，天线半功率波束宽度HPBW按照上述公式(1)所对应的车载MIMO雷达的角度分辨率Resθ的要求来确定；副瓣电平一般小于-20dB。
在本实施例中，所确定的约束条件为：
1)HPBW≤Resθ,SLL≤SLL0，其中，HPBW为天线半功率波束宽度，Resθ为车载MIMO雷达的角度分辨率，SLL为副瓣电平，SLL0为副瓣电平的设计要求；Resθ和SLL0按车载雷达的不同的设计目标选取；
2)xR,i+1-xR,i≥d,i∈{1,2，…,N-1}；xR,i为接收阵列的第i个阵元的位置；
3)xT,i+1-xT,i≥d,i∈{1,2，…,M-1}；xT,i为发射阵列的第i个阵元的位置；
4){xR,1，xR,2，…,xR,n，…,xR,N}∈[RLrx,RUrx]，其中，[RLrx,RUrx]为车载MIMO雷达的接收通道布局约束范围；
5){xT,1，xT,2，…,xT,m，…,xT,M}∈[RLtx,RUtx]，其中，[RLtx,RUtx]为车载MIMO雷达的发射通道布局约束范围；
6)L最大不超过NM(NM-1)/2，LT,m、LR,n分别为发射阵列第m个阵元和接收阵列第n个阵元的位置系数。
因此，在本发明中，穷举搜索的方法为：先通过穷举搜索得到满足约束条件1)-5)的MIMO虚拟阵列，随后从满足约束条件1)-5)搜索得到的MIMO虚拟阵列中找到满足约束条件6)(即N+M的值最小)的MIMO虚拟阵列。N+M越小，代表所需实际芯片数越少，硬件成本越小。
所设计的代价函数f(xR,xT)为：
f(xR,xT)＝BMSE(θ1,xR,xT)≤BMSE0,θ1∈FOV (6)
其中，(xR,xT)为MIMO收发阵列，xR,xT分别为接收阵列、发射阵列的排布向量，θ1为测试角度，FOV为雷达视场角，BMSE为实际测角误差，BMSE0为根据系统要求设定的目标角度误差。
实际测角误差BMSE由得到的MIMO虚拟阵列(xR,xT)的布局模型仿真计算获得，并通过DBF(digital beamforming，数字波束合成)或者MUSIC测角(Multiple SignalClassification，多重信号分类)算法求得。由此得到的实际测角误差BMSE可以用来计算代价函数。
其中，步骤S14还包括：在确定代价函数的值之后，确定代价函数的值是否满足代价函数的系统要求。由此，对于穷举搜索所穷举得到的每一个MIMO收发阵列，均需要如图2所示，重复如下步骤：穷举得到一个MIMO收发阵列并确定该MIMO收发阵列所对应的MIMO虚拟阵列、确定该MIMO虚拟阵列是否满足约束条件，确定该MIMO虚拟阵列对应的代价函数的值，随后确定该代价函数的值是否满足要求。由此来找到满足约束条件和代价函数的要求的MIMO虚拟阵列。
步骤S2，根据所述步骤S1中的最优的MIMO阵列布局，确定车载MIMO雷达的天线布局和天线图形结构；其中，天线的中心位置就是步骤S1中的最优的MIMO阵列布局的各个阵元的位置，确定MIMO雷达的天线布局和图形结构的前提是得到最优的MIMO阵列布局。
在本实施例中，为单芯片方案，车载MIMO雷达收发天线由3根发射天线和四根接收天线组成。
此外，在其他实施例中，例如多芯片方案中，车载MIMO雷达收发天线由3×芯片数根发射天线和4×芯片数根接收天线组成，本实施例暂以单芯片方案实施。
其中，车载MIMO雷达的天线布局和天线图形结构包括：
发射天线和接收天线均为串联微带天线，因此，所述发射天线和接收天线均由预设数量的馈线和微带短截线(每一段分支结构包括一个馈线和两个微带短截线)依次连接而成。发射天线的馈线长度且接收天线的馈线长度相同，所述发射天线和接收天线均通过馈线与所述雷达的芯片连接。
所述发射天线、接收天线均为在同一直线上的天线，其中3根发射天线完全相同且相互平行，4根接收天线完全相同且相互平行；
所述馈线的长度为0.5λg，所述微带短截线在馈线两侧依次对称分布，长度为0.5λg，λg为信号以天线为载体时在对应频率下的工作波长；
同一根天线上的微带短截线随位置不同而宽度不同，所述微带短截线的宽度从天线的中间向所述天线的两端依次减小。
所述发射天线和接收天线的每一段分支结构为一个馈线和其两侧的微带短截线视，每一段分支结构作为一个辐射单元，各辐射单元在中心频率处相位相等。
步骤S3，根据车载MIMO雷达的天线布局和天线图形结构实现基于车载MIMO雷达的天线阵列。
步骤S4，设置基于车载MIMO雷达的天线阵列的至少一种雷达工作模式。
其中，所述雷达工作模式包括宽波模式和窄波模式，有效兼顾最远距离和FOV。宽波模式下，每个发射天线分时发射信号。窄波模式下，第一根发射天线TX1和第二根发射天线TX2的同时发射信号，以及第二根发射天线TX2和第三根发射天线TX3的同时发射信号，这两组同时发射信号交替进行。由此，通过采用上述天线结构并采用宽波/窄波切换模式，提高了雷达探测距离。
在本实施例中，宽波模式，是指3根发射天线分时单独发射信号，4根接收天线同时接收回波数据。窄波模式，从时序上说，是指第一根发射天线TX1和第二根发射天线TX2同时发射信号，4根接收天线同时接收回波数据；然后第二根发射天线TX2和第三根发射天线TX3同时发射信号，4根接收天线(RX1～RX4)同时接收回波数据。其中，第二根发射天线位于第一根和第三根发射天线中间，第一根、第三根发射天线不需要同时发射信号。
由此，本发明还提供了一种车载MIMO雷达的天线阵列，其采用上文所述的基于车载MIMO雷达的天线阵列的实现方法来实现得到。
此外，车载MIMO雷达的天线阵列，还可以实现待测目标的目标角的测量，其具体包括以下步骤：如图3所示，采集上文的基于车载MIMO雷达的天线阵列的所有MIMO通道数据，进行DOA(到达角)估计，得到待测目标的目标角估计值。
其中，DOA估计具体包括：
步骤S1’，根据车载MIMO雷达的所有MIMO通道数据，利用超分辨算法(MUSIC等)获得一组高精度有干扰的角度估计值θ1est，θ1est为所有可能的目标角度值，这里的干扰包括杂波干扰和复杂目标模糊(多个目标RCS差太大导致，低RCS目标被数字波束副瓣遮盖，RCS指雷达散射截面)。真实目标和固定干扰的角度模糊范围为θamb。
其中，一个MIMO通道数据，代表一个接收天线所接收的其中一个发射天线的数据。
步骤S2’，根据基于车载MIMO雷达的天线阵列中用于低精度估计的MIMO通道数据(用于低精度估计的MIMO通道数据指均匀间距的阵元所对应的MIMO通道数据)，利用自适应波束形成获得一组低精度无干扰的角度估计值θ2est，θ2est为所有目标角度值，其中自适应波束形成的权值按照经典泰勒或者切比雪夫函数选取。对所有目标角度值θ2est统计平均获得θ2est的测角误差，测角误差为θres，θres远小于θamb。这里，考虑到虚假点干扰的影响，因此，θ1est和θ2est的数量均不止一个。
步骤S3’，计算一组高精度有干扰的角度估计值θ1est中满足|θ1est,p-θ2est,q|<kθres时所对应的高精度有干扰的角度估计值θ1est作为最终的目标角估计值，θ1est,p为所有可能的目标角度值中的第p个值，θ2est,q为所有目标角度值中的第q个值，k为阈值系数，阈值系数k按照雷达虚警概率自适应选取。由此，最终得到的满足公式|θ1est,p-θ2est,q|<kθres的高精度有干扰的角度估计值θ1est为最终的目标角估计值。
实验结果
下面详述基于车载MIMO雷达的天线阵列的实现方法的一次实验结果。其中，发射天线的阵元数M取3，接收天线的阵元数N取4，所述天线阵列的4个发射天线和3个接收天线。其MIMO阵列布局的构造流程如图2所示。
所设计的约束条件(默认单位mm)如下：
1)HPBW<8°,SLL≤-20dB；
2)xR,i+1-xR,i≥1.96,i∈{1,2，…,N-1}；
3)xT,i+1-xT,i≥1.96,i∈{1,2，…,M-1}；
4){xR,1，xR,2，…,xR,n，…,xR,N}∈[0,15]；
5){xT,1，xT,2，…,xT,m，…,xT,M}∈[23,50]；
6)
(单芯片3发4收，限定N+M＝7，L最大不超过NM(NM-1)/2＝66，但是在本实施例为了进一步兼顾雷达俯仰测角，接收3个通道用于方位测角，1个通道用于俯仰测角，因此3×3(3×3-1)/2＝36)
本发明的步骤S12-S14，从而按经典理论重复计算方向图AF：
且重复计算代价函数，设计的代价函数为：
f(xR,xT)＝BMSE(θ1,xR,xT)≤1,θ1∈(-60°,60°)，
从而在满足约束条件下代价函数达到局部最优且满足要求即可。
由此，根据本发明所得到的最优的MIMO阵列布局如图4所示，圆圈代表发射天线(TX1～TX3)相位中心，或者简单说每个圆圈代表一根发射天线。方框代表接收天线(RX1～RX4)相位中心，或者简单说每个方框代表一根接收天线，λ为波长。圆圈和方框的相对位置表示实际天线阵列的位置布局。RX1’～RX12’为本发明的阵列布局对应MIMO的虚拟阵列。
而传统均匀阵天线布局如图5所示，圆圈代表发射天线(TX1～TX3)相位中心，或者简单说每个圆圈代表一根发射天线。方框代表接收天线(RX1～RX4)相位中心，或者简单说每个方框代表一根接收天线，λ为波长。圆圈和方框的相对位置表示实际天线阵列的位置布局。RX1’～RX12’为传统均匀阵天线布局对应的MIMO虚拟阵列，MIMO代表多输入多输出技术(Mutiple Input Mutiple Output)。
为了兼顾最远探测距离和视场角(FOV)，本发明的天线布局包括宽波模式和窄波模式，宽波模式覆盖近距离视场角(FOV)区域，窄波模式覆盖最远距离。图6A-图6B分别为满足约束条件的本发明的宽波模式和窄波模式下分别对应的雷达方向图。
宽波工作模式和窄波工作模式如下，宽波模式，3根发射天线分时单独发射信号，4根接收天线同时接收回波数据；窄波模式，从时序上说，第一根和第二根天线同时发射信号，4根接收天线同时接收回波数据；然后第二根和第三根天线同时发射信号，4根接收天线同时接收回波数据。
图1示出了本发明的基于车载MIMO雷达的天线阵列的天线布局和天线图形结构图。在图1中，所述天线阵列包括发射天线TX1、TX2、TX3，接收天线RX1、RX2、RX3、RX4。具体地，发射天线TX1～TX3、接收天线RX1～RX4均为串联微带天线。微带天线采用串联馈电方式，提高空间利用率，降低并联馈电带来的馈线损耗，提高天线效率。
具体的，发射天线TX1～TX3的馈线长度相同，以确保发射天线各通道相位一致，则芯片到达天线端口的相位一致，以确保窄波模式正常工作。窄波模式，第一根和第二根天线同时发射信号，然后第二根和第三根天线同时发射信号，发射天线各通道相位一致可以提高雷达探测距离。
本实施例为了进一步兼顾雷达俯仰测角，接收3个通道用于方位测角，1个通道用于俯仰测角。在本实施例中，发射天线TX1～TX3和接收天线RX1、RX3、RX4在同一直线上，完全相同且相互平行，RX2用于俯仰测角。第一根发射天线TX1、第二根发射天线TX2和第三根发射天线TX3依次排布，TX1与TX2之间的距离为λ，TX2与TX3之间的距离为λ；第一根接收天线RX1、第二根接收天线RX2、第三根接收天线RX3和第四根接收天线RX4依次排布，RX1与RX2之间的距离为λ，RX2与RX3之间的距离为2λ，RX3与RX4之间的距离为1.5λ，λ为信号以空气为载体时的波长。
TX1～TX3和RX1～RX4由预设数量的馈线和微带短截线(每一段分支结构包括一个馈线和两个微带短截线)依次连接而成，如图1所示，所述馈线的长度为0.5λg，所述微带短截线在馈线两侧依次对称分布，长度为0.5λg。
由此，阵列天线在中心频率点产生谐振，天线等效电路简化为n个辐射电导并联，或n个辐射电阻串联，n为辐射单元的数量，馈线和微带短截线视为一个辐射单元。辐射功率Pr按经典理论得到。
其中，Rr、Gr分别表示对应辐射单元的电阻和电导，V0为激励电压，Pr为对应辐射单元的辐射功率。激励电压相同时，辐射功率随电导值变化。
Rr取值范围按照以下我们设计的公式确定，
通过控制微带短截线宽度调节辐射单元辐射功率比，以实现低副瓣方向图，按照泰勒分布理论取值，得到各辐射单元辐射功率比。发射天线TX1～TX3和接收天线RX1～RX4中每一根天线上的微带短截线(每一段分支结构)随位置不同而宽度不同，所述微带短截线(每一段分支结构)的宽度从天线的中间向所述天线的两端依次减小。
如图7所示为传统均匀阵列布局和本发明的最优的MIMO阵列布局的数字波束合成结果对比图，其示出了经典数字波束合成(DBF)结果，图中横轴代表角度，纵轴代表数字波束合成结果。虚线为传统均匀阵列布局的合成结果，点划线为本发明的阵列布局的合成结果。发明的阵列布局数字波束宽度为7°，传统均匀阵天线布局的数字波束宽度为13°。数字波束越窄，分辨能力越强。因此，本发明所述天线阵列对应的雷达分辨能力更强。
再请参见图3，利用本发明的方法实现得到的车载MIMO雷达的天线阵列来进行DOA(到达角)估计。如图4所示，RX1’～RX12’通道为3个发射通道和4个接收通道虚拟后得到的12个虚拟通道。具体对应关系为：RX1'(TX1-RX1),RX2'(TX2-RX1),RX3'(TX3-RX1),RX4'(TX1-RX3),RX5'(TX2-RX3),RX6'(TX1-RX4),RX7'(TX3-RX3),RX8'(TX2-RX4),RX9'(TX3-RX4),RX10'(TX1-RX2),RX11'(TX2-RX2),RX12'(TX3-RX2)，其中括号中为各个虚拟通道对应的发射和接收天线。根据RX1’～RX12’通道数据，利用常用超分辨算法(MUSIC等)获得一组高精度有干扰的角度估计值θ1est，θ1est为所有可能的目标角度值，这里的干扰包括杂波干扰和复杂目标模糊(多个目标RCS差太大导致，低RCS目标被数字波束副瓣遮盖，RCS指雷达散射截面)。真实目标和固定干扰的角度模糊范围为45°。
根据RX5’～RX8’通道数据，利用自适应波束形成获得一组低精度无干扰的角度估计值θ2est，θ2est为所有目标角度值，其中自适应波束形成权值按照25dB阈值和经典泰勒或者切比雪夫函数选取。统计平均获得θ2est的测角误差，测角误差4°,远小于45°。
计算θ1est中满足|θ1est,p-θ2est,q|<kθres，k取2。
图8A-图8B为本发明的基于车载MIMO雷达的天线阵列的测角误差仿真分析结果图(对应于代价函数)，其中图8A示出了宽波模式下的测角误差，图8B示出了窄波模式下的测角误差。

Claims (9)

1.一种基于车载MIMO雷达的天线阵列，其特征在于，所述基于车载MIMO雷达的天线阵列通过执行以下步骤来实现得到：
步骤S1：确定约束条件，通过穷举的搜索方法，确定满足车载MIMO雷达的约束条件的所有MIMO收发阵列，并从中找到最优的MIMO阵列布局；
所述约束条件包括：
1)HPBW≤Resθ,SLL≤SLL0，其中，HPBW为天线半功率波束宽度，Resθ为车载MIMO雷达的角度分辨率，SLL为副瓣电平，SLL0为副瓣电平的设计要求阈值；
2)xR,i+1-xR,i≥d,i∈{1,2，…,N-1}；xR,i为接收阵列的第i个阵元的位置；N为接收阵元数；
3)xT,i+1-xT,i≥d,i∈{1,2，…,M-1}；xT,i为发射阵列的第i个阵元的位置；M为发射阵元数；
4){xR,1，xR,2，…,xR,n，…,xR,N}∈[RLrx,RUrx]，其中，
{xR,1，xR,2，…,xR,n，…,xR,N}为接收阵列的排布向量，[RLrx,RUrx]为车载MIMO雷达的接收通道布局约束范围；
5){xT,1，xT,2，…,xT,m，…,xT,M}∈[RLtx,RUtx]，其中，{xT,1，xT,2，…,xT,m，…,xT,M}为发射阵列的排布向量，[RLtx,RUtx]为车载MIMO雷达的发射通道布局约束范围；
6)LT,m-LR,n-LT,m′+LR,n′≤L，/>L的最大值为N×M×(N×M-1)/2，LT,m、LR,n分别为发射阵列第m个阵元和接收阵列第n个阵元的位置系数，m是发射阵列的阵元序数，n是接收阵列的阵元序数；
步骤S2，根据所述最优的MIMO阵列布局，确定车载MIMO雷达的天线布局和天线图形结构；
步骤S3，根据车载MIMO雷达的天线布局和图形结构实现出基于车载MIMO雷达的天线阵列；
所述步骤S1包括：
步骤S11，根据车载MIMO雷达的芯片方案或级联方案确定发射天线的阵元数M和接收天线的阵元数N；
步骤S12，根据车载MIMO雷达的角度分辨率确定其总口径；
步骤S13，构造MIMO收发阵列的发射阵列和接收阵列的排布向量的模型，根据发射阵列和接收阵列的排布向量的模型得到MIMO虚拟阵列的模型，并确定车载MIMO雷达的方向图指标的计算公式；
步骤S14，确定约束条件，设计代价函数；随后根据MIMO阵列的特点和约束条件对所有MIMO收发阵列进行穷举搜索，对于穷举搜索得到的每个MIMO收发阵列，分别进行确定该MIMO收发阵列所对应的MIMO虚拟阵列，确定该MIMO虚拟阵列是否满足约束条件，并确定该MIMO虚拟阵列对应的代价函数的值，以从中找到满足约束条件的代价函数的局部最优值，将局部最优值所对应的MIMO收发阵列作为最终得到的最优的MIMO阵列布局；
所述代价函数f(xR,xT)为：
f(xR,xT)＝BMSE(θ1,xR,xT)≤BMSE0,θ1∈FOV，
其中，(xR,xT)为MIMO收发阵列，xR,xT分别为接收阵列、发射阵列的排布向量，θ1为测试角度，FOV为雷达视场角，BMSE为实际测角误差，BMSE0为根据要求设定的目标角度误差。
2.根据权利要求1所述的基于车载MIMO雷达的天线阵列，其特征在于，在所述步骤S11中，发射天线的阵元数M为3×芯片数，接收天线的阵元数N为4×芯片数。
3.根据权利要求1所述的基于车载MIMO雷达的天线阵列，其特征在于，在所述步骤S14中，穷举搜索得到的每一个MIMO收发阵列的形式均为步骤S13所构造的收发阵列的排布向量的模型的形式。
4.根据权利要求1所述的基于车载MIMO雷达的天线阵列，其特征在于，在所述步骤S14中，穷举搜索的方法为：先通过穷举搜索得到满足约束条件1)-5)的MIMO虚拟阵列，随后从满足约束条件1)-5)搜索得到的MIMO虚拟阵列中找到满足约束条件6)的MIMO虚拟阵列。
5.根据权利要求1所述的基于车载MIMO雷达的天线阵列，其特征在于，在所述步骤S2中，车载MIMO雷达的天线布局和天线图形结构包括：发射天线和接收天线均为串联微带天线，所述发射天线和接收天线均由预设数量的馈线和微带短截线依次连接而成；所述发射天线和接收天线均通过馈线与所述雷达的芯片连接。
6.根据权利要求5所述的基于车载MIMO雷达的天线阵列，其特征在于，车载MIMO雷达的天线布局和天线图形结构还包括：所述发射天线、接收天线均为在同一直线上的天线，发射天线的馈线长度且接收天线的馈线长度相同，多根发射天线完全相同且相互平行，多根接收天线完全相同且相互平行；所述馈线的长度为0.5λg，所述微带短截线在馈线两侧依次对称分布，长度为0.5λg，λg为信号以天线为载体时在对应频率下的工作波长；所述微带短截线的宽度从天线的中间向所述天线的两端依次减小；所述发射天线和接收天线的每一段分支结构为一个馈线和其两侧的微带短截线视，每一段分支结构作为一个辐射单元，各辐射单元在中心频率处相位相等。
7.根据权利要求1所述的基于车载MIMO雷达的天线阵列，其特征在于，所述基于车载MIMO雷达的天线阵列还通过执行以下步骤来实现得到：
步骤S4：设置基于车载MIMO雷达的天线阵列的至少一种雷达工作模式；所述雷达工作模式包括宽波模式和窄波模式；在宽波模式下，每个发射天线分时发射信号；在窄波模式下，第一根发射天线和第二根发射天线的同时发射信号，与第二根发射天线和第三根发射天线的同时发射信号，交替进行。
8.根据权利要求1所述的基于车载MIMO雷达的天线阵列，其特征在于，发射天线的数量为3，且接收天线的数量为4；第一根发射天线、第二根发射天线和第三根发射天线依次排布，第一根发射天线与第二根发射天线之间的距离为λ，第二根发射天线与第三根发射天线之间的距离为λ；第一根接收天线、第二根接收天线、第三根接收天线和第四根接收天线依次排布，第一根接收天线与第二根接收天线之间的距离为λ，第二根接收天线与第三根接收天线之间的距离为2λ，第三根接收天线与第四根接收天线之间的距离为1.5λ，λ为信号以空气为载体时的波长。
9.一种基于车载MIMO雷达的天线阵列的使用方法，其特征在于，包括：
采集基于权利要求1-8之一所述的基于车载MIMO雷达的天线阵列的所有MIMO通道数据，进行DOA估计，得到待测目标的目标角估计值；
所述DOA估计包括：
步骤S1’，根据车载MIMO雷达的所有MIMO通道数据，利用超分辨算法获得一组高精度有干扰的角度估计值θ1est；
步骤S2’，根据基于车载MIMO雷达的天线阵列中用于低精度估计的MIMO通道数据，利用自适应波束形成获得一组低精度无干扰的角度估计值θ2est，其中自适应波束形成的权值按照经典泰勒或者切比雪夫函数选取；对一组低精度无干扰的角度估计值θ2est统计平均获得θ2est的测角误差θres；
步骤S3’，计算一组高精度有干扰的角度估计值θ1est中满足|θ1est,p-θ2est,q|<kθres时所对应的高精度有干扰的角度估计值θ1est作为最终的目标角估计值，θ1est,p为一组高精度有干扰的角度估计值中的第p个值，θ2est,q为一组低精度无干扰的角度估计值中的第q个值，k为阈值系数。
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