CN115685208A - 一种高分辨率成像雷达阵列设计方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种高分辨率成像雷达阵列设计方法，所述成像雷达具有多个发射阵元和多个接收阵元，包含以下步骤：设置可供多个天线阵元排布的二维区域；根据不模糊测角范围设置方位和俯仰两个方向的栅格间隔，将二维区域分割成二维网格化的区域；限定天线阵元放置区域及区域内的天线阵元个数；采用粒子群优化算法，对二维网格化的区域的发射阵元和接收阵元位置分布进行MIMO虚拟，形成虚拟二维阵列，并预设虚拟二维阵列目标最高旁瓣值不大于T0，以阵列方向图的最高旁瓣为目标函数优化发射和接收阵元位置。采用本申请方法设计的成像雷达具有成本低，分辨率高，旁瓣值低等优点。

Description

一种高分辨率成像雷达阵列设计方法

技术领域

本发明涉及毫米波雷达技术领域，特别是涉及一种高分辨率成像雷达阵列设计方法。

背景技术

毫米波雷达是智能驾驶(ADAS)系统不可缺少的关键部件，在汽车行驶的过程中，通过对周边机动车、非机动车、行人以及相关路况的探测，获取周边目标物体的距离、速度、方位和角度等信息，供ADAS系统决策。特别是全天候工作能力强，这是通过光感知的激光、视频等传感器不可替代的优点，因此，在ADAS系统和未来无人驾驶中具有不可替代的作用。

目前的车载雷达存在角度分辨能力低的问题，成像能力满足不了智能驾驶的需要，比如特斯拉在佛罗里达两次撞到前方穿行车辆。这就使得当前的高级别自动驾驶系统仍然配置有激光雷达，但是激光雷达存在环境适应性不足以及难以达到车规要求的问题，限制了智能驾驶技术的发展和应用。L3以上级别的自动驾驶系统对雷达传感器提出了方位、俯仰二维高角分辨率能力，类比激光雷达的点云目标输出能力等要求。

4D毫米波成像雷达可应用于车端智能驾驶和路端智慧交通领域，主要功能是实时高精度重建环境和目标三维几何信息和运动信息，建立雷达放置点与目标之间的相对空间位置关系以及相对运动速度，构建车辆运行场景，为车端和路端提供丰富的道路场景信息，支撑高级别的自动驾驶和高级别的智慧道路建设。

目前业内在着重研究在增加收发天线数量后兼顾角度分辨率和成本，已经取得了一些成果，但是效果不尽人意。例如发明CN 112924938 A提到的一种12发16收毫米波4D成像雷达微带天线阵列，是针对四片射频前端级联的一种特殊化设计二维收发阵列，存在角度分辨率低，旁瓣高，工程实现难度大等问题。

发明内容

本发明提出的一种高分辨率成像雷达阵列设计方法通过限定发射接收通道区域，初步避免走线交叉问题，通过设定固定位置天线阵元，最大化虚拟阵列孔径，从而保证最大化角度分辨率。具有角度分辨率高、旁瓣低、工程化易实现等优点。

本发明提供的高分辨率成像雷达阵列设计方法，所述成像雷达具有多个发射阵元和多个接收阵元，包含以下步骤：

S1、对于具有N个发射阵元和M个接收阵元的成像雷达，设置可供该些天线阵元排布的二维区域Y×Z；

S2、根据不模糊测角范围设置方位和俯仰两个方向的栅格间隔，将二维区域分割形成二维网格化的区域，格点为可放置发射阵元和接收阵元的位置点；

S3、设置二维网格化区域约束条件，根据集成收发射频前端芯片的收发通道扇出特点限定发射阵元和接收阵元的放置区域及区域内的发射阵元和接收阵元个数，该二维网格化区域的发射阵元或接收阵元位置和数量需考虑集成收发射频布线的交叉问题，；

S4、采用粒子群优化算法，对二维网格化区域进行搜索，对搜索得到的发射阵元和接收阵元位置分布进行MIMO(multiple input multiple output，多输入多输出系统)虚拟，形成虚拟二维阵列，并预设虚拟二维阵列目标最高旁瓣值不大于T0，N、M为正整数；同时为实现虚拟二维阵列孔径最大，在特定位置固定放置接收阵元和发射阵元；

S5、计算虚拟二维阵列方向图的最高旁瓣值T，通过不断优化收发天线位置直到计算出的最高旁瓣值T小于预设目标最高旁瓣值T0，并输出此时虚拟二维阵列的布局。

优选地，所述S2中根据不模糊测角范围±θ和

设置方位和俯仰两个方向的栅格间隔分别为dy和dz，dy＝λ/2/sin(θ)，

其中，λ为波长，θ为方位角，

为俯仰角。

优选地，所述S5中，如果T大于T0则继续执行S4粒子群优化算法进行搜索迭代，否则输出该虚拟二维阵列的布局。

优选地，所述粒子群优化算法初始化为一群随机粒子，然后通过迭代找到最优解；在每一次的迭代中，通过跟踪个体最优、全局最优来更新自己；当找到这两个最优值后，粒子通过下面的公式来更新自己的速度和位置；

v_i＝v_i+c₁×rand()×(pbest_i-x_i)+c₂×rand()×(gbest_i-x_i)

x_i＝x_i-1+v_i

其中，i＝1,2,…,N为粒子序号，v_i是粒子的速度；rand()是介于(0，1)之间的随机数；x_i是粒子当前位置；c₁、c₂是学习因子，pbest_i是个体最优，gbest_i是全局最优。

优选地，粒子通过自己的经验和同伴中最好的经验来决定下一步的运动，粒子的优化速度满足下式：

v_i＝ω×v_i+c₁×rand()×(pbest_i-x_i)+c₂×rand()×(gbest_i-x_i)

其中，ω为惯性因子，其值为非负，其值较大，全局寻优能力强，局部寻优能力弱，其值较小，全局寻优能力弱，局部寻优能力强。

优选地，惯性因子ω可在粒子群优化算法搜索过程中线性变化。

优选地，虚拟二维阵列的左右两端分别固定设置发射阵元以及接收阵元以保证虚拟阵二维列方位孔径最大，同时保证固定天线阵元的俯仰向距离最大化。

采用上述粒子群优化算法对二维网格化区域进行迭代搜索，对搜索得到的最优解(一种可能的收发天线阵元位置分布)计算其MIMO等效虚拟阵列，MIMO虚拟方式可以是TDM(时分复用)MIMO虚拟、FDM(频分复用)MIMO虚拟、CDM(码分复用)MIMO虚拟、DDM(多普勒分集复用)MIMO虚拟等任意一种方式，形成虚拟二维收发阵列。

进一步地，一个具有N个发射阵元和M个接收阵元的阵列形成虚拟二维收发阵列共有N·M个虚拟收发阵元，第i·j个虚拟阵列的方位俯仰位置分别为：

其中，i＝1…N,j＝1…M，

分别为第i个发射阵元的方位、俯仰位置，

分别为第j个接收阵元的方位、俯仰位置。

波束指向为[0°,0°](方位向、俯仰向)时，角度

(方位向、俯仰向)对应的天线阵列方向图为

其中，

为虚拟阵列的导向矢量，w^H＝a^H(0,0)为阵列权矢量；

判断虚拟阵列的天线阵列方向图最高旁瓣值T₀与T的大小关系；若T＞T₀，则重复的搜索迭代过程，直至T≤T₀，得到一种低旁瓣高分辨率的二维成像雷达天线阵列设计。

本发明具有以下有益效果：

通过上述方法，本发明设计的成像雷达在不增加硬件成本的前提下，实现了更高的二维角度分辨率，且具有旁瓣低、工程化易实现等优点。

附图说明

图1为本发明的方法实施流程图；

图2是本发明实施例的一种集成收发射频前端芯片的收发通道排布方式；

图3是本发明实施例的一种天线阵列区域切分方式以及对应收发天线个数的约束；

图4是本发明实施例的一种高分辨率成像雷达天线阵列布局；

图5是本发明实施例的一种高分辨率成像雷达天线阵列经MIMO虚拟后的虚拟收发天线阵列图；

图6是本发明实施例的高分辨率成像雷达天线阵列方位角度分辨率分布图；

图7是本发明实施例的高分辨率成像雷达天线阵列俯仰角度分辨率分布图；

图8是本发明实施例的高分辨率成像雷达天线阵列峰值旁瓣比分布图。

具体实施方式

以下结合附图和具体实施方式对本发明提出的一种高分辨率成像雷达阵列设计方法作进一步详细说明。根据下面说明，本发明的优点和特征将更清楚。

优选地，所述成像雷达具有多个发射阵元和多个接收阵元，成像雷达阵列设计方法包含以下步骤：

S1、对于具有N个发射阵元和M个接收阵元的成像雷达，设置可供该些发射阵元和接收阵元排布的二维区域Y×Z，N、M为正整数。参阅图1，以一个12个发射阵元16个接收阵元的雷达系统为例，约束阵列布置二维区域为106×95mm。

S2、根据不模糊测角范围设置方位和俯仰两个方向±θ和

的栅格间隔dy和dz，将二维区域依据格栅间隔dy和dz分割形成二维网格化区域，二维网格化区域的格点为可放置发射阵元、接收阵元的位置点；

具体地，dy＝λ/2/sin(θ)，

其中，λ为波长，θ为方位角，

为俯仰角。

以方位无模糊测角范围为±90°，俯仰无模糊测角范围为±32°为例，则栅格间隔分别设置为dy＝0.5λ＝1.947mm，dz＝0.944λ＝3.675mm，则二维区域切分为55×26格点。

S3、设置二维网格化区域约束条件，由于不同集成收发射频前端芯片的收发通道分布方式不同，导致扇出方式不同，一般有90°、180°或270°的收发通道位置分布方式，根据集成收发射频前端芯片的收发通道扇出特点，限定发射阵元和接收阵元的放置区域以及区域内的发射阵元或接收阵元个数。进一步地，该二维网格化区域的发射阵元或接收阵元位置和数量需避免射频布线的交叉问题，射频布线是用于连接集成收发射频前端芯片与发射阵元和接收阵元的微带线。

具体地，以一种市场上主流的3个发射4个接收通道的集成射频前端芯片AWR2243P为例，其收发通道扇出如图2所示，Rx代表接收通道，Tx表示发射通道。用四片该3个发射4个接收通道的集成射频前端芯片级联，以及结合集成收发射频前端芯片接收和发射通道的扇出特点，将12个发射阵元和16个接收阵元交错放置，且接收阵元和发射阵元区域的方位、俯仰尺寸均等于阵面尺寸，用以获得最大阵面口径。将55×26格点的二维网格化区域(阵面)划分为7个区域，如图3所示，区域1约束4个接收阵元，区域空间为方位0≤y＜12dy，俯仰16dz≤z≤25dz；区域2约束6个发射阵元，区域空间为方位12dy≤y＜42dy，俯仰16dz≤z≤25dz；区域3约束4个接收天阵元，区域空间为方位42dy≤y≤54dy，俯仰16dz≤z≤25dz；区域4约束3个发射阵元，区域空间为方位0≤y＜12dy，俯仰0≤z＜9dz；区域5约束8个接收阵元，区域空间为方位12dy≤y＜42dy，俯仰0≤z＜9dz；区域6约束3个发射阵元，区域空间为方位42dy≤y≤54dy，俯仰0≤z＜9dz；区域7放置集成收发射频前端芯片，不放置发射、接收阵元，区域空间为方位0≤y≤54dy，俯仰9dz≤z＜16dz。

S4、采用粒子群优化算法，对二维网格化区域进行搜索，对搜索得到的发射阵元和接收阵元位置分布进行MIMO(multiple input multiple output，多输入多输出系统)虚拟，形成虚拟二维阵列；预设定虚拟二维阵列的峰值旁瓣值T₀。

以频率为77GHz雷达系统为例，波长λ＝3.893mm，预设定虚拟二维阵列的峰值旁瓣比不大于-10dB，即T₀＝-10。

优选地，MIMO雷达虚拟二维阵列为收发阵列孔径之和，因此在网格左右两端放置固定的发射阵元和接收阵元，以保证虚拟二维阵列方位孔径最大，同时保证发射阵元和接收阵元的俯仰向距离最大化。

按照上述设置的约束条件，对55×26格点空间进行搜索，得到一种收发天线布局如图4所示，天线方位方向最大实口径54dy，俯仰向最大实口径25dz。

S5、计算虚拟二维阵列方向图的最高旁瓣值T，并以虚拟阵列方向图的最高旁瓣为目标函数优化发射阵元和接收阵元位置，通过不断优化发射阵元和接收阵元位置直到计算出的最高旁瓣值T小于预设目标最高旁瓣值T0。

如果T大于T0则继续执行S4粒子群优化算法进行搜索迭代，否则输出该虚拟二维阵列的布局。

优选地，采用粒子群优化算法初始化为一群随机粒子(随机解)，然后通过迭代找到最优解。在每一次的迭代中，粒子通过跟踪两个“极值”(个体最优、全局最优)来更新自己；当找到这两个最优值后，粒子通过下面的公式来更新自己的速度和位置。

v_i＝v_i+c₁×rand()×(pbest_i-x_i)+c₂×rand()×(gbest_i-x_i)

x_i＝x_i-1+v_i

其中，i＝1,2,…,N为粒子序号，v_i是粒子的速度；rand()是介于(0，1)之间的随机数；x_i是粒子当前位置；c₁、c₂是学习因子，pbest_i是个体最优，gbest_i是全局最优。粒子通过自己的经验和同伴中最好的经验来决定下一步的运动，粒子进一步优化速度满足下式：

v_i＝ω×v_i+c₁×rand()×(pbest_i-x_i)+c₂×rand()×(gbest_i-x_i)

其中，ω为惯性因子，其值为非负，其值较大，全局寻优能力强，局部寻优能力弱，其值较小，全局寻优能力弱，局部寻优能力强。惯性因子ω可在粒子群优化算法搜索过程中线性变化，动态惯性因子ω能获得比固定值更好的寻优结果。

采用上述粒子群优化算法对二维网格化区域进行迭代搜索，对搜索得到的最优解(一种可能的收发天线阵元位置分布)计算其MIMO等效虚拟阵列，MIMO虚拟方式可以是TDM(时分复用)MIMO虚拟、FDM(频分复用)MIMO虚拟、CDM(码分复用)MIMO虚拟、DDM(多普勒分集复用)MIMO虚拟等任意一种方式，形成虚拟二维阵列。

进一步地，一个具有N个发射阵元和M个接收阵元的阵列形成虚拟二维阵列共有N·M个虚拟收发阵元，第i·j个虚拟阵列的方位、俯仰位置分别为：

其中，i＝1…N,j＝1…M，

分别为第i个发射阵元的方位、俯仰位置，

分别为第j个接收阵元的方位、俯仰位置。

波束指向为[0°,0°](方位向、俯仰向)时，角度

(方位向、俯仰向)对应的天线阵列方向图为

其中，

为虚拟阵列的导向矢量，w^H＝a^H(0,0)为阵列权矢量；

判断虚拟阵列的天线阵列方向图最高旁瓣值T₀与T的大小关系；若T＞T₀，则重复的搜索迭代过程，直至T≤T₀，得到一种低旁瓣高分辨率的二维成像雷达天线阵列设计。

发射阵元和接收阵元的布局经MIMO虚拟后的阵列排布如图5所示，虚拟二维阵列方位方向的最大虚拟口径108dy，俯仰方向的最大虚拟口径50dz，虚拟后的天线阵面口径为210.276×183.75mm。

具体地，设定仿真目标，其方位角、俯仰角均以1°为间隔分别在[-60°,60°]、[-20°,20°]内遍历，采用数字波束合成进行角度估计，分析阵列测角性能。如图6所示方位角度分辨率最优为1.2°；图7所示俯仰角度分辨率最优为1.18°；图8为二维空间谱的峰值旁瓣，峰值旁瓣在-10dB以下。与现有公开的技术方案相比，本发明的高分辨率成像雷达阵列设计方法获得的虚拟二维阵列的方位角及俯仰角分辨率均大幅度提高，且能保证较低的峰值旁瓣。

通过上述方式，本发明实施例的毫米波成像雷达与现有技术相比，在不增加硬件成本的前提下，实现了更高的二维角度分辨率。

尽管本发明的内容已经通过上述优选实施例作了详细介绍，但应当认识到上述的描述不应被认为是对本发明的限制。在本领域技术人员阅读了上述内容后，对于本发明的多种修改和替代都将是显而易见的。因此，本发明的保护范围应由所附的权利要求来限定。

Claims (7)

1.一种高分辨率成像雷达阵列设计方法，其特征在于，所述成像雷达具有多个发射阵元和多个接收阵元，包含以下步骤：

S1、设置可供多个天线阵元排布的二维区域；

S2、根据不模糊测角范围设置方位和俯仰两个方向的栅格间隔，将二维区域分割形成二维网格化的区域；

S3、设置二维网格化区域约束条件，根据集成收发射频前端芯片的收发通道扇出特点限定发射阵元和接收阵元的放置区域及区域内的发射阵元和接收阵元个数；

S4、采用粒子群优化算法，对二维网格化的区域进行搜索，对搜索得到的发射阵元和接收阵元位置分布进行MIMO虚拟，形成虚拟二维阵列；

并预设虚拟二维阵列目标最高旁瓣值不大于T0；

S5、计算虚拟二维阵列方向图的最高旁瓣值T，不断优化天线阵元位置直到计算出的最高旁瓣值T小于预设目标最高旁瓣值T0，并输出此时虚拟二维阵列的布局。

2.如权利要求1所述的高分辨率成像雷达阵列设计方法，其特征在于，所述S2中所述根据不模糊测角范围[-θ,+θ]和

设置方位和俯仰两个方向的栅格间隔，间隔分别为dy和dz，dy＝λ/2/sin(θ)，

其中，λ为波长，θ为方位角，

为俯仰角。

3.如权利要求1所述的高分辨率成像雷达阵列设计方法，其特征在于，所述S5中，如果T大于T0则返回执行S4中粒子群优化算法，进行搜索迭代，否则输出该虚拟二维阵列的布局。

4.如权利要求3所述的高分辨率成像雷达阵列设计方法，其特征在于，所述粒子群优化算法初始化为一群随机粒子，然后通过迭代找到最优解；在每一次的迭代中，通过跟踪个体最优、全局最优来更新自己；当找到这两个最优值后，粒子通过下面的公式来更新自己的速度和位置；

v_i＝v_i+c₁×rand()×(pbest_i-x_i)+c₂×rand()×(gbest_i-x_i)

x_i＝x_i-1+v_i

其中，i＝1,2,…,N为粒子序号，v_i是粒子的速度；rand()是介于(0，1)之间的随机数；x_i是粒子当前位置；c₁、c₂是学习因子，pbest_i是个体最优，gbest_i是全局最优。

5.如权利要求4所述的高分辨率成像雷达阵列设计方法，其特征在于，粒子通过自己的经验和同伴中最好的经验来决定下一步的运动，粒子的优化速度满足下式：

v_i＝ω×v_i+c₁×rand()×(pbest_i-x_i)+c₂×rand()×(gbest_i-x_i)

其中，ω为惯性因子，其值为非负，其值较大，全局寻优能力强，局部寻优能力弱，其值较小，全局寻优能力弱，局部寻优能力强。

6.如权利要求4所述的高分辨率成像雷达阵列设计方法，其特征在于，惯性因子ω可在粒子群优化算法搜索过程中线性变化。

7.如权利要求1所述的高分辨率成像雷达阵列设计方法，其特征在于，虚拟二维阵列的左右两端分别固定设置发射阵元以及接收阵元以保证虚拟二维阵列方位孔径最大，同时保证发射阵元和接收阵元的俯仰向距离最大化。

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