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汽车雷达测试未来展望之三:利用综合仿真软件应对未来的汽车雷达测试挑战
材料来源:《微波杂志》2018年3/4月刊           录入时间:2018/4/20 8:49:24

利用综合仿真软件应对未来的汽车雷达测试挑战

The Future of Automotive Radar Testing with Integrated Simulation Software

Jungik Suh,是德科技,美国加州圣罗莎

多年以来,雷达在汽车行业中一直发挥着重要作用,尤其在安全性(紧急自动制动系统、盲点探测和后部碰撞保护)和便利性(自适应巡航控制、停车-起步和停车辅助)方面。在无人驾驶系统中,雷达的作用变得更为重要。

为了在重要功能中可靠地完成任务,汽车雷达测试面临的压力越来越大。为了表征更高的频率(77GHz和79GHz)、更宽的带宽(2GHz、4GHz及其以上带宽)、多天线以及其它汽车雷达技术,例如微多普勒等,工程师需要更复杂的设计和测试解决方案。更高性能的测量设备,例如更佳的显示平均噪声电平(DANL)、更高的动态范围、100GHz以上频率、4GHz及以上带宽的信号分析,正在帮助汽车雷达开发人员实现他们的测试目标。不过,未来的先进汽车雷达测试需要综合性的仿真和测量解决方案,其中包括功能强大的仿真软件和高性能测试设备,以便应对更复杂的测试挑战。

综合性的仿真和测量解决方案

随着对汽车雷达更高目标距离分辨率和更小、更轻的传感器的持续需求,相应的汽车雷达的频率要更高、带宽要更宽。为了验证这些高频、宽带宽的汽车雷达信号,多家测试与测量公司已经推出了高性能的信号分析和生成解决方案,例如Keysight N9041B UXA信号分析仪。

除了需要高性能测量设备提供宽带宽毫米波信号表征功能之外,先进的汽车雷达测试还需要更完整的仿真和测量综合解决方案,以便加快开发速度,实现更精准的开发。例如,先进汽车雷达仿真软件(如Keysight W1908 SystemVue汽车雷达模型库)可以提供多散射目标参数化仿真模型,从而实现并显示目标的微多普勒效应。

汽车雷达是无人驾驶系统中的一个关键部件——通过探测车辆周围的交通要素,它应该能够在交通繁忙的复杂场景中,辨别城市环境中的要素与环境周围的其它要素,包括众多行人。采用微多普勒技术的汽车雷达能够分辨行人和行驶中的车辆,因为当行人步行或奔跑时,他们的手臂、肘部、手、膝盖、脚趾和身体的其它部位会自然地活动,因而与他们的躯干产生不同的微多普勒位移。先进汽车雷达的开发人员需要仿真和测试微多普勒效应,以便验证他们的雷达能否探测出缓慢移动的行人。考虑到汽车雷达测试涉及大量复杂的测试场景,微多普勒目标模型仿真与测试对人们的生活有着非常重要的影响。

5中显示了一个行人步行的场景。新的软件解决方案能够针对不同的场景,例如步行或奔跑的行人、行驶中的汽车,或者是特殊场景的自定义轨迹,在频谱中显示出不同的信号反射,例如微多普勒特征。该软件功能可以为行人步行场景提供超过10个散射场景,以便利用汽车雷达完整地建立微多普勒效应模型。

5利用SystemVue汽车雷达模型库中的微多普勒效应显示获得的行人轨迹示例。

当完成仿真后,开发人员可以使用测试设备生成类似的波形和场景。例如用任意波形发生器(AWG)直接生成模型仿真信号,或者利用测试设备捕获处理后的信号,从而加快从仿真到原型设计的产品开发周期。随着汽车雷达采用的技术日益复杂,这个协作式仿真软件和测量设备解决方案将能够解决未来很多雷达中的先进问题,譬如微多普勒技术。

为何选择任意波形发生器?

随着更宽带宽测试对于未来先进汽车雷达的重要性与日俱增,现在,任意波形发生器在测试过程中发挥着多重作用。它们能够生成极宽的调制带宽,例如从直流到32GHz,使工程师们能够辨别紧密相邻的目标。由于任意波形发生器生成的是数字波形,因此它们能够同时生成不同频率的多个信号(6)。这样,便能真实仿真有多个发射机同时发射信号的雷达场景。另外,任意波形发生器通常会提供多个同步通道,工程师能够用其测量多通道雷达接收机并进行仿真,例如特定的入射角(AOA)。使用直接从DAC发出的射频信号,脉冲间和通道间的相位是100%可重复的,这对于保持重复的测试结果非常重要。使用任意波形发生器的另一优势是其具有灵活的调制制式——因此适合用于开发干扰能力更强的雷达调制信号。此外,任意波形发生器能够生成可以从仿真软件工具(如SystemVue)直接下载的仿真信号。

61GHza)和4GHzb)带宽雷达测试结果比较——带宽较宽的测试可以验证两个独立的、紧密相邻的信号。

未来的汽车雷达测试既需要软件仿真,也需要高性能的测量设备,以便提高雷达的性能和精度,缩短开发时间,降低开发成本。目前市场上的高级软件可以帮助工程师基于基本的汽车雷达场景,利用各种示范的工作区创建自己的仿真:例如微多普勒、多目标探测、天线三维扫描、混乱地面(沥青、水泥或泥土)的雷达场景仿真、行人、多散射目标、方向角(DOA)计算及相位比较、雨天传播损耗和MIMO雷达。


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