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  • 正文
    • 01、激光雷达、 摄像头和毫米波雷达
    • 02、远场条件与雷达 RCS 仿真
    • 03、基于 SBR+ 的场景仿真
    • 04、天线模型数据可以是来自于实测天线数据或者全波天线仿真 
    • 05、场景仿真应用
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汽车雷达场景仿真方法的研究

2020/11/06
392
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文章基于电大尺寸电磁波仿真技术 , 提出一种能够根据电磁波仿真结果  参数计算出实际雷达回波信号的方法 。该方法能够模拟运动在多目标复杂场景下的雷达回波信号 , 综合了天线参数 、目标 RCS 变化和地面多径影响等多方面因素 。将仿真结果与实测对比发现 , 二者吻合较好 , 证明了仿真结果的正确性与可靠性 。由于仿真工具可以在不进行实车测试的情况下提供准确的雷达数据用于优化雷达算法 , 文中建立的场景仿真方法可大幅提高毫米波雷达研发的验证效率。

01、激光雷达、 摄像头和毫米波雷达

均有对应的多种场景仿真实现形式

虚拟仿真测试是自动驾驶系统中重要的测试项目, 场景仿真又是其中重要的环节。场景仿真实际是为了建立设定场景到传感器数据的响应函数 。

利用场景仿真工具进行仿真建模 ,从产品研发的角度 , 能够在传感器研发过程中确定不同传感器设计及处理算法对特定场景的处理效果;

从产品测试的角度, 可以短时间内对多种路况进行在线测试以及对危险的驾驶情况进行测试 , 而且可以突破时间限制不间断地测试 , 能够大幅缩短产品测试周期 , 成本也比较低 。

目前常用的自动驾驶传感器有激光雷达摄像头和毫米波雷达等。针对各自的传感器测量原理, 均有对应的多种场景仿真实现形式。针对其中毫米波雷达传感器,有以下两种常见的实现形式:

( 1 ) 利用多个雷达目标模拟器, 分别模拟实际环境中的多个运动目标。这种硬件在环 ( HIL ) 的方式能够有效地进行黑盒测试,但由于数量有限且价格昂贵,对于复杂多目标场景无法有效仿真 。

同时 ,目标模拟器只能输出具有单一距离 、 速度和角度的点目标, 在高分辨雷达应用场景下 , 实际目标均为扩展目标, 无法反应真实情况 ;

( 2 )根据雷达建模工具生成 , 即根据所需场景的目标列表 , 生成对应的雷达原始数据。该方法简单快捷 , 能够进行原理性验证 , 但无法体现出场景中复杂电磁反射情况对雷达数据造成的影响 。

本文提出一种通过计算电磁波在指定场景中的频率响应并处理的方法得到毫米波雷达在该场景中的时域响应 , 从而获得包含场景内全部电磁反射特性的原始数据的方法 。

02、远场条件与雷达 RCS 仿真

雷达方程是描述参数与目标距离之间的数学关系式 , 表示为:

 

式中 :

 

为接收信号功率;

 

为发射机平均功率;&为发射天线增益;

 

为接收天线增益;

 

为电磁波波长;

 

为雷达散色截面 ( RCS ) , 代表目标截获雷达功率并将其散色回雷达的能力;

 

为目标到雷达的距离。在距离满足一定条件的情况下,可认为电磁波等效为平面波,即目标的 RCS 为固定值。远场条件表示为:

 

其中 :D 为目标直径 ;

 

为电磁波波长;根据远场条件表达式, 以常规小轿车为例 ,雷达正面 、 背面照射时 , 直径取 2m ,需要的远场条件约为 2000m ;雷达侧面照射时 , 直径取 5m ,需要的远场条件约为 12500m。

常见的汽车毫米波雷达最大作用距离约为 200m 。可见应用场景中的多数目标均无法等效为等 RCS 的点目标,需综合目标各个区域的电磁波反射情况得到对应的频率。

常用的电磁仿真方法有矩量法 、 有限元法等 ,但对于场景仿真应用 ,直接利用有限元法求解各个位置的电磁场响应计算量极大 , 无法实现 。

对于该类电大尺寸仿真 , 可以用射线法 , 即将电磁波简化为多条射线, 按照发射天线方向图扇出 。

利用几何光学法计算其多次反射后的幅度和相位, 该方法称为弹跳射线法 ( SBR ) 。 由于电磁波具有边缘绕射特性 ,几何光学法无法解决边缘绕射的问题 , 在目标场景边缘区域需要结合物理绕射理论 ( PTD ) 和一致性绕射理论 ( UTD )进行仿真 , 最终得到各个接收天线端接收信号的等效幅度和相位, 其中包含场景中所有电磁反射绕射特性 。

利用 SBR+PTD+UTD 仿真 , 可以得到任意目标的等效近场 RCS 。复杂场景可以认为是包含多个目标的混合目标, 同样可以利用 SBR+ 仿真方法得到场景内所有目标的等效 RCS 。

有研究人员基于该仿真方法计算得到不同姿态不同距离下的车辆等效 RCS 并能够与实测结果吻合 。说明该方法能够一定程度上表达空间电磁反射特性 。

03、基于 SBR+ 的场景仿真

一个完整的雷达场景仿真系统应该包含动态的交通场景和雷达在该场景中的动态响应 , 以及雷达前端完成的模拟和数字处理系统 。整个雷达场景仿真系统如图 1 所示,包含 3 个部分。

 

首先根据雷达的收发天线物物理模型对天线方向图进行全波仿真 , 得到收发天线各个方向上的能量加权结果 。

然后在场景模型中建立包含收发天线位置及动态场景目标的场景物理模型,基于上述天线位置和场景 , 使用 SBR+ 商业仿真工具计算所有独立天线通道在不同频率下的电磁波传播路径 ,然后将每个传播路径的脉冲响应与全波仿真中得到的各个方向的能量进行加权。

最后将加权后各个通道接收到的数据作为雷达模型的输入信号, 添加雷达系统中模拟电路部分的热噪声、相位噪声及非线性误差等模型, 得到各个通道的数字端数据。

然后对仿真数据与真实信号相同的信号处理,检测目标、 速度 、 距离和角度 ,即可成整个场景的仿真流程 。

04、天线模型数据可以是来自于实测天线数据或者全波天线仿真 

对于实测数据 ,需要测试各个收发天线在所需 FOV 内的 3D 方向图能量数据;

对于仿真数据 , 使用有限元 ( FEM )或矩量法仿真工具仿真得到各个收发天线的远场方向图即可 。对于多个馈源的相控阵天线,需要按照各个相控单元的相位加权叠加得到合成方向图 。毫米波雷达天线模型及其 3D 方向图仿真结果如图 2 所示。

 

4.2 场景模型

设雷达采样点数为 M , 起始频率为

 

,采样频率为 f s,扫频带宽为 B , 场景内各个反射点距离及等效 RCS 幅度相位分别为

 

 

 

 

对于上述波形参数的 FMCW 雷达,选择

 

 

,对上述所有频点进行 SBR+仿真得到各自频点的 RCS 结果 , 每个频点的仿真结果均包含场景中所有目标反射路径叠加的幅度相位信息。

 

做 k 点 IFFT 处理 , 即可得到场景内实际雷达信号的 FFT 结果,再对该结果做 k 点的 IFFT 处理,即可得到场景的实际雷达回波信号 。

场景模型的仿真流程如图 3 所示 。根据图 3 所示仿真及后处理流程 , 得到各个接收通道的

 

数据矩阵即为当前帧场景模型的输出结果 。根据雷达刷新周期更新场景内目标位置后重新仿真 , 即可得到连续多帧仿真数据 。

4.3 雷达模型

雷达模型主要对理想场景的仿真数据添加雷达各类干扰噪声及信号处理流程,主要包含以下 3 个 子模块。

 

( 1 )雷达发射模块: 对于 FMCW 雷达, 发射模块主要有用于产生调制波形的调制器和产生载波的 PLL+VCO 。误差来源为调制器的非线性和 PLL 的相位噪声。

其中调制器部分误差通过在输出信号频谱上添加与非线性度相关的随机偏置实现,相位噪声对雷达的影响如图 4 所示。

 

相位噪声根据待仿真的相位噪声参数,在输出目标信号上增加对应相位噪声误差来实现 。

( 2 )雷达接收模块:接收模块主要包括下变频 、 中频放大器ADC , 其主要误差来源均可等效为高斯白噪声 。噪声功率取决于雷达接收模块的级联噪声系数

( 3 )信号处理模块 : 信号处理模块对添加过上述误差源的仿真数据进行时域信号处理, 检测目标并计算其速度和距离 ,然后根据不同通道的数据计算目标角度 。

图 5 为单目标场景基带信号的频谱处理结果 。

05、场景仿真应用

5.1 仿真设置以某款前向雷达波形为例 , 仿真其在地面多径影响下的俯仰测角特性

场景为双车道干燥沥青路面 ,雷达安装在距地面 400mm 高度 ( 约 为进气格 栅位置),雷达安装车辆的速度为 20m/s 。

场景左侧有若干路灯 ,雷达正前方有一高处 ( 4.5m )路牌目标。正车道有同向驶的两辆车 , 速度分别为 20m/s 和 30m/s ;左侧车道同向行驶车辆的速度为 15m/s。

雷达波形参数如表 1 所示 

天线归一化方向如图 6 所所示。天线排布方式为 3 根接收天线水平排布 , 间 距 为 0.5

 

;2 根接收天线垂直排布,间距为

 

 


根据上述仿真流程,需要仿真的频点为【76.0005 , 76.0010 , … , 76.256】GHz 。每个 chirp 目标位置更新 30

 

,每一帧目标位置更新 60ms 。 场景模型如图 7 所 , 有两辆同向行驶轿车 、 一辆逆向行驶轿车 、 路灯及正前方路牌等常见道路设施。

 

5・2 仿真结果

根据上述场景模型及全部场景仿真架构进行仿真 , 得到的数据的原始频谱热力图及信号检测后的目标列表如图 8 和图 9 所示。

图 8 为经过 SBR+ 仿真处理后得到的不含系统热燥声误差的原始时域数据。图 9( a ) 为原始频谱热力图 , 其中横向为速度维值, 纵轴为距离维值。

 图 9 ( b ) 为经过信号处理后得到的场景内目标的距离、 速度 、信噪比 和水平角度列表 。可见该仿真结果处理方法能够正确分离多目标场景下各个不同速度、 距离的目标数据 , 得到符合实际情况的时域信号。

然后对连续运动状态下 , 场景中高处目标的俯仰角度进行计算 。由于实际环境有地面反射的影响 , 高处目标的俯仰角度会呈现出周期性变化特性 。

对应的高处路牌目标和前方车辆目标俯仰角度在雷达距路牌不同距离的仿真结果如图 10 所示 , 分别为高处和地面目标数据 。

 

在实际测试场地使用真实雷达进行测试,得到的统计结果如图 11 所示, 同样为高处、地面和等高目标。

 

可以看出 , 该场景仿真方法能够在一定程度上体现出地面反射对雷达通道间相位关系的影响 , 但情况相对较为理想 。实际道路上因车辆颠簸 、 路面翘曲等, 情况更为复杂。

结语文采用基于 SBR+ 的电大尺寸仿真软件 ,结合天线方向图仿真和雷达实际模拟数字模型的建立,提出了一种能够仿真复杂场景下雷达回波数据的场景仿真方法 , 并详细描述了其各个仿真模块的实现步骤。

通过仿真软件搭建了一个具有多个目标的复杂场景 , 对其进行实际仿真并与真实雷达数据进行了对比。

结果表明 , 该场景仿真方法能够正确处理多目标场景并得到场景的综合时域信号 , 对得到的综合时域信号进行数字信号处理后得到场景内目标的位置信息 , 反映出该场景仿真方法能够正确体现雷达在复杂场景中的实际电磁波反射情况 ,一定程度上反映出实际的道路情况 。

后续可进一步探究如何在仿真中加入车辆颠簸及车辆微小横向运动等真实运动状态 ,使仿真结果接近真实情况 。

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