0 引言
毫米波雷达主要使用24 GHz 和77 GHz频段，上海中科院微系统所研制出我国首个全芯片集成的24 GHz 小型防撞雷达，其距离探测可达100 m 以上，速度探测超过100 km/h[1]。马玉贞等[2]利用130 nm CMOS工艺设计集成的24 GHz 防撞雷达，可根据1/2N倍调信号输出功率，实现任意波形输出。郝宏刚等[3]设计的用于24 GHz 防撞雷达的混合馈电阵列天线，天线子阵和馈电网络的电流采用切比雪夫分布，使得天线阵的增益达到21.7 dBi。由于24 GHz 雷达天线体积大、精度低，国际上将77 GHz 毫米波雷达作为研究重点。Wang等[4]结合频移键控和线性调频连续波调制的优点，调制信号采用快速锯齿扫描，能够准确地对目标进行识别，具有对静止或4个以上运动目标的实时检测能力。Blazquez等[5]基于微带、波导和MMIC混合技术设计的77 GHz 防撞雷达，集合了这些硬件的优点，实现了对信号和数据的多普勒处理和4个目标的跟踪处理。金良等[6]采用新型45度线极化串馈微带天线阵设计的77 GHz 防撞雷达，通过反射相消槽获得最佳驻波特性，避免对向来车由于同垂直极化而带来的强电磁干扰。
本文针对目前防撞系统测距测速精度低、预警算法针对性不强等问题，拟根据道路交通前碰撞工况，对防撞系统的硬件电路和算法进行设计，以期提高系统测距和测速的精度。
1 前碰撞工况与预警原理
1.1 碰撞工况
汽车前向碰撞事故的道路工况，主要有以下3种[7]：
(1)相邻车道目标车辆突然变道。相邻车道目标车变道并入本车车道，若安全距离不够，且本车不减速继续前行，会发生前向追尾碰撞事故。
(2)同车道本车车速大于目标车。本车在小于安全车距范围内加速或以大于目标车辆的速度匀速行驶，也会导致前向追尾碰撞事故。
(3)同车道目标车辆减速行驶或突然停车。若目标车不在安全距离内主动减速，甚至制动停车，也会发生前向追尾碰撞事故。
1.2 预警原理
(1)目标车辆变道。假设雷达波在接收天线接收时平行，如图1所示，TX为发射天线，RX1和RX2为接收天线。则：
(1)
式中：d为RX1和RX2之间的距离；θ为目标车辆的方位角；Δφ为两接收天线之间的相位差；λ为雷达波波长。
图1 雷达测方位角原理
Figure 1 The principle of radar angle measurement
将同一目标信号在天线方向上进行FFT变换并计算角度[8]，两个信号之间N点采样必须至少相差一个周期，即：
(2)
故
(3)
式中：N为采样点数。当θ=π/2时，Δθ取得最小值。
变道工况如图2所示，A车和B车在相邻车道同向行驶，假设自车为A，目标车为B，B车在行驶过程中变道到A车所在车道或其继续保持原车道行驶均可通过A车雷达检测到的方位角θ来判断。
图2 相邻车道目标车变道
Figure 2 Target vehicle lane changing in adjacent lane
若A车所安装雷达的坐标系的x轴与车道方向垂直，y轴为平行方向，则B车在最大距离处变道时的极值方位角为：
(4)
式中：Smax为判断是否邻车变道的距离最大值(超过此距变道即可视为对本车行驶安全无影响)，m；b为两车并行的横向安全距离，m；b/2为最小横向安全距离，m。
对于B车在距离Smax范围内变道时，横向距离变小，当横向距离小于最小横向安全距离b/2时，即认为B车在实施变道，则B车的最小方位角为：
(5)
式中：Dmin为正常变道的B车在实施变道前与A车的最小安全距离。当B车正常变道时，其方位角会在[θmin,θmax]内变大。
对于本车道前方行驶车辆和大于Smax车距的邻车道车辆，其方位角均大于θmax，但本车道前方车辆的方位角等于或略小于90°，明显大于邻车道车辆的方位角，而邻车若在方位角[0,θmax]内实施变道，显然是极其危险的行为。
(2)同车道本车车速大于目标车。如图3所示，A车和B车在同一车道行驶，假设自车为A，前车为B，A车制动前与B车相距为D(安全距离)。B车匀速行驶，A车以大于B车的速度靠近B车，A车发现危险，采取制动措施。
图3 同车道本车速度大于目标车
Figure 3 The speed of the vehicle in the same lane
greater than the target vehicle
由图3可知，安全距离公式为：
D≥Sa-Sb+Sd。
(6)
式中：Sa为制动一段时间后A车的行驶距离，m；Sb为B车的行驶距离，m；Sd为两车的跟车距离，m。
当va制动到与vb相等时，即可认为两车无追尾危险。根据运动学原理[9]，两车的安全距离为：
(7)
式中：vb为B车匀速行驶的速度，km/h；va为A车的初速度，km/h；aa为A车的制动减速度，m/s2；t1为驾驶员反应时间和消除制动间隙时间之和，s；t2为持续制动时间，s。
(3)目标车减速行驶或突然停车。如图4所示，B车突然制动直至停止，A车匀速靠近B车，发现危险后，采取制动措施。
图4 目标车减速行驶或突然停车
Figure 4 Deceleration driving or stopping condition
of the target vehicle
若B车静止时A车仍处于运动状态，则可能发生追尾事故。根据运动学原理，安全距离为：
(8)
式中：vb为B车的初速度，km/h；ab为B车的制动减速度，m/s2；va为A车的初速度，km/h；aa为A车的制动减速度，m/s2。
1.3 预警算法
预警算法策略如图5所示，采用雷达测出的方位角判断邻车位置状态，若属于正常变道或本车道前车，则进一步判断纵向车距。若纵向车距小于安全距离，则再对车速进行比较，如果本车车速大于前车，则启动预警。对于方位角小于最小安全变道方位角的，则直接启动预警。
图5 预警算法
Figure 5 Warning algorithm
考虑到驾驶员在驾车过程中，需要集中注意力观察前方道路情况和后视镜视野，通过指示灯闪烁和蜂鸣器声音结合进行预警，从而提醒驾驶员采取措施。
2 系统硬件与信号处理
2.1 系统硬件
硬件结构如图6所示。整个硬件由调制信号生成模块、信号处理模块、微控制器模块、电源模块以及CAN通信模块组成。调制信号生成模块控制振荡器产生频率呈三角波变化的调制信号。雷达经过混频处理后得到中频输出信号，该中频信号经过信号处理模块的去噪滤波、自动增益放大等处理后，通过A/D模块转换为数字信号，数字信号在微控制器中作进一步处理和解算[10]，从而得到目标车的速度和距离，将最终解算结果发送到整车CAN网络。电源模块将车载电压分别转换成±12、±5、3.3 V，为雷达、信号处理电路、微控制器和CAN通信模块供电。
图6 硬件整体结构
Figure 6 The structure of hardware
2.2 信号处理算法
雷达的输出信号经过硬件电路处理后，需要进行A/D采样。本文采用定时器触发ADC转换，并通过DMA进行数据搬运。采样结束后，为得到目标信息，需要对数字信号进一步处理，包括FIR带通滤波器设计、FFT变换、恒虚警检测算法。
为滤除由环境因素、噪声因素以及杂波引起的高频噪声，提高测距、测速的准确性和精度，本文采用MATLAB提供的filterDesigner工具箱进行FIR带通滤波器设计，窗函数采用Hamming窗，滤波器阶数为55，采样频率为96 000 Hz，通带频率为400～20 000 Hz。将设计完成的滤波器系数嵌入Simulink进行仿真，图7上方为滤波前100 Hz、1 kHz和30 kHz的混合波形，下方为滤波后的波形。仿真结果显示，输出信号仅剩下1 kHz的信号，处于通带范围外的信号成功被滤除，初步验证了仿真达到了预期效果。
图7 滤波前后波形对比
Figure 7 Waveform comparison before and after filtering
为进一步得到目标信号的频率，需将信号从时域变换到频域。本设计采用经典的2维FFT变换来获得目标信息。根据奈奎斯特采样定理：采样频率大于最高频率的2倍时，采样后的数字信号完整地保留了原始信号中的信息[11]。为了在使用中达到更好的效果，本文的目标信号频率最大值为20 kHz，结合实际情况，采样频率选择为96 kHz，采样点数选择1 024。
如图8(a)所示，输入信号为1、5、10、15 kHz的混叠波，经过FFT处理后信号的频域特性如图8(b)所示，频域中存在4个峰值，其频率分别为1、5、10、15 kHz，在其他频率处幅值几乎为零。输出信号的频谱特点和输入信号的频率特性完全一致，说明FFT变换有较好的效果。
得到目标信息后，需滤除环境等虚假目标的干扰，本文采用CA-CFAR算法进行自适应门限设计，其原理如图9所示。
分别用xi(i=1，2，…，n)和yi(i=1，2，…，n)表示检测单元两侧参考单元，参考单元长度为2n，n为前沿和后沿参考单元长度；X和Y分别是前沿和后沿参考单元对杂波强度的局部估计。与检测单元A邻近的是两个保护单元，防止目标能量泄漏到参考单元中，影响检测器杂波强度的两个局部估计值[12]。仿真结果如图10所示。输入目标信号和杂波信号，蓝色曲线为自适应门限，黑色曲线为目标信号和杂波，低于门限的信号全部被滤除。
图8 FFT前后对比
Figure 8 Comparison before and after FFT
图9 恒虚警检测算法原理
Figure 9 Principle of constant false alarm
detection algorithm
图10 CA-CFAR仿真结果
Figure 10 Simulation result of CA-CFAR
3 试验结果与分析
3.1 试验方案
本文在双向两车道条件下进行试验，假设自车位于左侧车道，雷达安装在车头正中。试验设备主要包括：毫米波雷达、硬件电路板、12 V 电源、CAN盒转接头、笔记本电脑、可显示实时速度的电动车。
试验内容包括：静态多目标多位置探测，如图11(a)所示；动态单目标多位置探测[13]，如图11(b)所示；动态多目标多位置探测，如图11(c)所示。试验设计探测距离为24 m，试验前，在路面每间隔6 m处作上标记，每项试验结束后，将探测距离在地面上作出标记，与障碍物实际距离进行对比。对于动态目标速度的检测，在固定距离处实时获取动态目标的速度，并作好记录，与电车仪表盘速度进行对比。
图11 3种试验方案
Figure 11 Three experimental schemes
3.2 结果分析
图12为毫米波雷达探测静止目标的结果，以中心车道线为原点，两车道宽度为x轴，车辆前方距离为y轴，建立二维坐标系，自车位于左侧车道正中，即-1.75 m 处。
图12 静态目标位置分布
Figure 12 Position distribution of static target
静态目标实际值和检测值的误差分析如表1所示，综合图表可知，在静止多目标条件下，障碍物的实际位置和检测位置基本一致，且误差在5%以下。
表1 探测结果及误差分析
Table 1 Detection results and error analysis
距离实际值/m距离检测值/m距离误差/%2.632.514.510.9511.383.99.939.563.714.0813.871.520.0420.421.9
图13为毫米波雷达探测动态多目标的结果分布，假设两个目标相向行驶，在其与自车距离分别为6、12、15、18、24 m 时，获取毫米波雷达检测的距离和速度，与实际距离和目标仪表盘显示速度进行对比分析。
图13 动态多目标位置分布
Figure 13 Position distribution of dynamic multi-target
动态目标1、2实际值和检测值的误差分析如表2、3所示，其中，“-”表示远离目标，“+”表示靠近目标。综合图表，结果显示：在动态多目标条件下，障碍物的实际位置和检测位置基本一致，误差在5%以下，且障碍物运动方向与实际一致。
表2 目标1探测结果及误差分析
Table 2 Detection results and error analysis of target 1
距离实际值/m距离检测值/m距离误差/%车速表值/(km·h-1)车速检测值/(km·h-1)车速误差/%65.832.8-4-4.25.01211.722.3-7-7.34.31515.513.4-9-9.22.21818.392.2-12-11.72.52423.532.0-16-16.53.1
表3 目标2探测结果及误差分析
Table 3 Detection results and error analysis of target 2
距离实际值/m距离检测值/m距离误差/%车速表值/(km·h-1)车速检测值/(km·h-1)车速误差/%2424.522.266.23.31818.392.299.22.21515.412.71212.32.51211.791.81514.62.766.233.81818.42.2
4 结论
(1)设计了一款基于77 GHz 毫米波雷达的前防撞探测装置，在静态多目标、动态单目标、动态多目标情况下，道路试验测距、测速的相对误差小于5%，达到了设计目标。
(2)构建了基于毫米波雷达测距、测速和方位角的相邻车道车辆的预警原理和算法。
(3)试验结果证明，将77 GHz 毫米波雷达用作车辆防撞系统设计具有可行性。
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