毫米波 (mmWave) 雷达已成为自动驾驶汽车、工业机器人、智能交通系统和安全监控等应用领域的基础传感技术。其高频（通常在 24 GHz 至 140 GHz 范围内）可实现精细的空间分辨率，并精确探测小型或远距离物体。虽然毫米波雷达在测量距离和速度方面表现出色，但准确确定目标角度仍然具有挑战性。这些限制主要源于相控阵设计、波束成形策略和环境因素。了解这些限制和新兴解决方案对于部署可靠雷达系统的工程师至关重要。
1. 毫米波雷达角度测量的原理是什么？
毫米波雷达的角度测量依赖于多个天线元件接收信号之间的相位差。相控阵通过调整每个天线元件的相位来实现电子波束控制，无需机械旋转。这允许在宽视场内快速扫描，同时保持较高的检测率。
雷达通过测量发射和接收信号之间的时间延迟和相移来计算角度。与通常可以直接从频移中提取的距离和速度不同，角度估计对阵列设计、阵元间距和信号处理技术高度敏感。
2. 为什么相控阵和波束成形中的角分辨率受到限制？
2.1 天线元件数量
角度分辨率受发射和接收天线数量的强烈影响。更多的元件产生更窄的波束，从而能够更精细地区分间距较小的目标。例如，4×4 MIMO 配置理论上可以分辨间隔 14 度的目标。然而，在实践中，来自附近物体的反射可能会合并，从而降低有效分辨率（ 《自然科学报告》）。
2.2 波束控制精度
雷达波束控制依赖于离散相位步长。较大的增量会导致波束与目标错位，从而降低角度精度。较小的增量可以提高分辨率，但会增加硬件复杂性和成本 ( arXiv:1909.12024 )。
2.3 旁瓣干扰
波束成形会产生旁瓣，即次级峰值，可能导致误检或干扰邻近目标。优化阵列几何形状、加权和处理对于减少旁瓣效应和提高角度精度至关重要 ( arXiv:2505.10150 )。
3. 现实世界中的哪些挑战会影响角度精度？
3.1 近距离目标模糊
在城市街道、工业厂房或仓库中，多个物体可能占据相似的角度。当反射落在雷达的角度分辨率极限范围内时，就会出现角度模糊，从而难以准确跟踪或分类目标（ 《自然科学报告》）。
3.2 环境干扰
多径反射、散射和遮挡会使接收信号失真。密集的城市环境或存在反射表面的室内环境会降低角度测量精度，因此稳健的信号处理至关重要 ( arXiv:1909.12024 )。
3.3 信号处理限制
传统技术，例如基于 FFT 的波束形成或 CFAR 检测，在低信噪比或多目标条件下可能会遇到困难。微弱的反射可能会被掩盖，噪声可能会产生假峰值，这凸显了对高级算法的需求。
4. 如何提高角度精度？
4.1 空间伪峰抑制
伪峰值抑制减少了角谱中的假峰值，从而可以更有效地区分间距很近的目标（ 《自然科学报告》）。
4.2 深度学习和基于人工智能的处理
深度学习算法分析角度多普勒域中的雷达数据，在嘈杂的多目标环境中识别真实目标。卷积神经网络 (CNN) 可以补偿波束成形和旁瓣限制 ( arXiv:2505.10150 )。
4.3 混合阵列架构
移相器与真实时间延迟 (TTD) 元件相结合，可实现广角覆盖，同时保持高分辨率性能。这种混合设计可动态适应目标运动和环境条件（ IEEE Access ）。
4.4 多模式雷达操作
在MIMO 和波束赋形模式之间切换，可使雷达针对不同场景优化角度和距离分辨率。MIMO 模式适用于人口密集的城市地区，而波束赋形则可最大限度地扩大开放空间的覆盖范围。
5. 毫米波雷达角度测量的未来前景如何？
更高的天线密度：增加阵列元件会缩小波束，从而增强近距离目标的角分辨率。
自适应算法：人工智能自适应波束形成可实时优化角度检测。
传感器融合：将雷达与激光雷达或摄像头相结合，可以弥补角度限制，提高感知可靠性。
小型化和降低成本：半导体技术的进步使得高性能雷达阵列能够以更低的成本实现，从而扩大部署机会。
6. 常见问题 (FAQ)
问题 1：毫米波雷达的角分辨率是多少？
答：角分辨率是雷达区分不同角度的两个目标的能力，对于分离间距很近的物体至关重要。
问题2：相控阵如何改善角度测量？
答：它们以电子方式控制雷达波束，无需机械旋转即可实现精确扫描。
问题 3：环境和反射如何影响角度精度？
答：多径、散射和遮挡会扭曲或阻挡信号，从而降低测量精度。
Q4：AI可以提高角度精度吗？
答：是的。AI和深度学习框架可以在低信噪比或多目标场景下更准确地检测目标。
问题 5：哪些趋势正在影响毫米波雷达角度测量？
答：更高的天线密度、自适应算法、混合阵列架构和传感器融合是未来的主要趋势。