Радар миллиметрового диапазона (мм-волны) стал основополагающей технологией обнаружения в таких приложениях, как автономные транспортные средства, промышленная робототехника, интеллектуальные дорожные системы и системы безопасности. Его высокая частота, обычно в диапазоне от 24 до 140 ГГц, обеспечивает высокое пространственное разрешение и точное обнаружение небольших или удаленных объектов. Хотя радар миллиметрового диапазона превосходно измеряет расстояние и скорость, точное определение угла цели остается сложной задачей. Эти ограничения в первую очередь связаны с конструкциями фазированных антенных решеток , стратегиями формирования луча и факторами окружающей среды. Понимание этих ограничений и новых решений критически важно для инженеров, разрабатывающих надежные радиолокационные системы.
1. Каковы принципы измерения углов в радарах миллиметрового диапазона?
Измерение угла в миллиметровом радаре основано на разнице фаз между сигналами, принимаемыми несколькими антенными элементами. Фазированные решётки обеспечивают электронное управление лучом путём регулировки фазы каждого антенного элемента, устраняя необходимость механического вращения. Это обеспечивает быстрое сканирование в широком поле зрения, сохраняя при этом высокую скорость обнаружения.
Радар рассчитывает углы, измеряя временную задержку и фазовый сдвиг между переданным и принятым сигналами. В отличие от расстояния и скорости, которые часто можно определить непосредственно из частотных сдвигов, оценка углов очень чувствительна к конструкции антенной решетки, расстоянию между элементами и методам обработки сигнала .
2. Почему угловое разрешение в фазированных решетках и формировании луча ограничено?
2.1 Количество антенных элементов
Угловое разрешение сильно зависит от количества передающих и приёмных антенн. Большее количество элементов создаёт более узкие лучи, что позволяет лучше различать близко расположенные цели. Например, конфигурация MIMO 4×4 теоретически позволяет различать цели, разнесённые на 14 градусов. Однако на практике отражения от близлежащих объектов могут сливаться, снижая эффективное разрешение ( Nature Scientific Reports ).
2.2 Точность управления лучом
Управление лучом радара зависит от дискретных фазовых шагов . Большие шаги могут привести к смещению луча относительно цели, снижая угловую точность. Меньшие шаги улучшают разрешение, но увеличивают сложность и стоимость оборудования ( arXiv:1909.12024 ).
2.3 Помехи боковых лепестков
Формирование луча приводит к появлению боковых лепестков – вторичных пиков, которые могут приводить к ложным обнаружениям или создавать помехи для соседних целей. Оптимизация геометрии антенной решетки, весовых коэффициентов и обработки данных крайне важна для уменьшения влияния боковых лепестков и повышения точности углов ( arXiv:2505.10150 ).
3. Какие реальные проблемы влияют на точность углов?
3.1 Неопределенность целей на близком расстоянии
На городских улицах, промышленных предприятиях или складах несколько объектов могут занимать схожие углы. Когда отражения попадают в пределы углового разрешения радара, возникает угловая неоднозначность , что затрудняет точное отслеживание и классификацию целей ( Nature Scientific Reports ).
3.2 Вмешательство в окружающую среду
Многолучевые отражения, рассеяние и окклюзия могут искажать принимаемые сигналы. Плотная городская застройка или помещения с отражающими поверхностями могут снижать точность измерения углов, поэтому надёжная обработка сигналов крайне важна ( arXiv:1909.12024 ).
3.3 Ограничения обработки сигналов
Традиционные методы, такие как формирование луча на основе БПФ или детектирование с CFAR, могут быть неэффективны в условиях низкого отношения сигнал/шум или при наличии нескольких целей. Слабые отражения могут маскироваться, а шум может создавать ложные пики, что подчёркивает необходимость использования сложных алгоритмов.
4. Как можно повысить угловую точность?
4.1 Пространственное подавление псевдопиков
Подавление псевдопиков уменьшает количество ложных пиков в угловом спектре, что позволяет более эффективно различать близко расположенные цели ( Nature Scientific Reports ).
4.2 Глубокое обучение и обработка данных на основе искусственного интеллекта
Алгоритмы глубокого обучения анализируют данные радара в области угла доплера , идентифицируя истинные цели в шумной многоцелевой среде. Свёрточные нейронные сети (СНС) могут компенсировать ограничения, связанные с формированием диаграммы направленности и боковыми лепестками ( arXiv:2505.10150 ).
4.3 Гибридные архитектуры массивов
Фазовращатели в сочетании с элементами с истинной временной задержкой (TTD) обеспечивают широкий угол обзора, сохраняя при этом высокое разрешение. Эта гибридная конструкция динамически адаптируется к движению цели и условиям окружающей среды ( IEEE Access ).
4.4 Работа многорежимного радара
Чередование режимов MIMO и формирования луча позволяет радарам оптимизировать угловое и дальнее разрешение для различных сценариев. Режим MIMO подходит для плотной городской застройки, а формирование луча обеспечивает максимальное покрытие на открытых пространствах.
5. Какое будущее ждет измерение углов с помощью радаров миллиметрового диапазона?
Более высокая плотность антенн: увеличение числа элементов решетки сужает лучи, улучшая угловое разрешение для близко расположенных целей.
Адаптивные алгоритмы: адаптивное формирование луча на базе искусственного интеллекта оптимизирует определение угла в реальном времени.
Слияние датчиков: объединение радара с LiDAR или камерами компенсирует угловые ограничения, повышая надежность восприятия.
Миниатюризация и снижение затрат: Достижения в области полупроводниковых технологий позволяют создавать высокопроизводительные радиолокационные решетки по более низкой цене, расширяя возможности развертывания.
6. Часто задаваемые вопросы (FAQ)
В1: Каково угловое разрешение радара миллиметрового диапазона?
A: Угловое разрешение — это способность радара различать две цели под разными углами, что имеет решающее значение для разделения близко расположенных объектов.
В2: Как фазированные решетки улучшают измерение углов?
О: Они управляют лучом радара с помощью электроники, что позволяет осуществлять точное сканирование без механического вращения.
В3: Как окружающая среда и отражения влияют на угловую точность?
A: Многолучевое распространение, рассеяние и окклюзия могут искажать или блокировать сигналы, снижая точность измерений.
В4: Может ли ИИ повысить точность углов?
О: Да. ИИ и фреймворки глубокого обучения могут точнее обнаруживать цели в условиях низкого отношения сигнал/шум или при наличии нескольких целей.
В5: Какие тенденции формируют измерения угла радаром миллиметрового диапазона?
A: Ключевые тенденции будущего — более высокая плотность антенн, адаптивные алгоритмы, гибридная архитектура антенных решеток и объединение датчиков.