毫米波传感器: 简介、集成与实现

毫米波 (mmWave) 传感器使用电磁频谱中的特定频段：30GHz至300GHz的频率之间，或10毫米至1毫米的对应波长之间。这些传感器的名称及命名方式取决于它们使用的波长。由于毫米波传感器的工作频率，有时它也是无线电探测和测距（雷达）的代名词。

过去几年，随着自动驾驶汽车、物联网 (IoT)、智能建筑和工业自动化等常将毫米波传感器集成到物体探测和测距系统中的行业的蓬勃发展，毫米波传感器在设备中的应用急剧增加。随着使用量的增加，毫米波传感器的成本已逐渐下降，推动了进一步的开发和应用。就性能而言，毫米波传感器功能多元又极具成本效益，在多种技术趋势中都发挥着关键作用。

要充分利用毫米波传感器，工程师需要深入了解所设计应用的特点，以及毫米波传感器的相对优缺点。在充分了解的环境中正确使用设计精良的设备，可以实现可扩展、低成本且高效率的系统。

以下概述将有助于理解毫米波传感器的工作原理，以及如何为各种应用开发毫米波传感器。

概述

几乎在所有情况下，毫米波传感器都是作为有源传感器，通过发射能量来感知周边环境。由于毫米波传感器的极高频 (EHF) 范围，因此具有元器件尺寸较小、分辨率较高且更精准等诸多优点。但是，高频率也会带来成本高、恶劣气象条件下衰减快和散射度较高等缺点。表1列出了毫米波传感器的一些常见优缺点。 

表1：毫米波传感器与低频传感器的优缺点。（图源：作者） 

光学飞行时间 (ToF) 传感器，更具体地说是光探测和测距（lidar）传感器，常被拿来与毫米波传感器进行比较，其应用也出现了惊人的增长。这两者在功能和一般用途上有所重叠，因此对于判定要使用哪种类型的传感器，具体的比较很重要。例如，对于在足够大的范围内检测异物碎片 (FOD) 而言，lidar点云可能会因为lidar点之间的相对间距而遗漏部分细小的物体，因此使用毫米波传感器可能比使用lidar更合理。表2列出了毫米波传感器与lidar各自的优势。 

表2：毫米波传感器与lidar的优势。（图源：作者）

组件

毫米波传感器由三大子组件构成：天线或辐射元件、发射器和接收器。这些子组件中的每一个都可以根据设计目标进一步划分。这三个子组件同等重要，且需要深厚的专业知识才能成功设计并集成到一个应用中。

天线阵列是提供角分辨率的辐射元件。天线阵列还能让传感器控制波束、消除干扰源，并改善传感器的波束方向图。天线阵列的一个缺点是，必须为传感器专门分配较大的面积，才能增加更多天线。

毫米波传感器的发射器和接收器决定了传感器的波形以及传感器处理天线回波的性能。例如，雷达的距离分辨率通过波形带宽与发射器和接收器直接相关。发射器和接收器的设计（图1）对于解决同相和正交不平衡至关重要，完善的设计有助于毫米波传感器突破性能限制。

图1：展示毫米波传感器子组件的复杂设计与集成的示意图。（图源：作者）

雷达距离方程简要描述了这三个子组件如何协作并影响毫米波传感器（雷达）的性能。假设毫米波传感器设计精良且模糊处理得当，那么相对最大探测范围可表示为：

λσπR=4P_tG_pG_tG_Rλ2σL(4π)3P_Rk_BT_sB_n

其中，P_t为发射功率，G_P为处理增益，G_t为发射增益，G_R为接收增益，P_R为接收功率，σ为目标的RCS，L为系统中的其他损耗，k_B为玻尔兹曼常数，T_s为系统噪声温度，而B_n为噪声带宽。

关键参数

在讨论毫米波传感器时，需要考虑几个关键参数。表3列出了基本参数清单：

表3：毫米波传感器的关键参数。

大多数情况下，仅提供收发器（即发射器和接收器），不含天线。除非毫米波传感器具有集成的天线阵列，否则不含天线设计，需要稍后进行设计和集成。通常这可能是更好的选择，因为这样工程师就可以指定设计参数，并根据具体应用来定制毫米波传感器，而不必受可能不适用的性能值限制。

测量和跟踪

有了雷达距离方程之后，下面简要概述一下毫米波传感器探测物体的步骤：

1.     发射器发送信号，通常是线性调频信号。

2.     接收器接收与发射信号混合的反射信号。

3.     信号通过带通滤波器以去除伪影。

4.     ADC对信号进行采样。

5.     进行脉冲压缩。

6.     进行范围处理。

7.     进行多普勒处理。

8.     进行角度处理。

9.     形成探测（例如，通过恒虚警率探测）。

10.  形成轨迹并识别物体（例如，通过m-of-n探测、恒定加速度卡尔曼滤波器）（图2）。

图2：此示意图显示毫米波传感器的信号处理链。这些步骤显示探测和追踪物体的高级流程与顺序。（图源：作者）

在形成探测的过程中，距离分辨率、距离精准度、多普勒分辨率、多普勒精准度和角度估计精准度都是关键指标（表4）。

表4：毫米波传感器的基本方程式。（图源：作者） 

B = 带宽

F = 脉冲重复频率

M = 快速时间样本

N = 慢速时间样本

D = 天线孔径

集成与实现

尺寸、重量、功耗及成本

在与其他传感器比较时，应考虑毫米波传感器的尺寸和重量。就尺寸而言，天线通常是限制因素，因为可能需要很大的天线阵列才能满足高性能应用对增益、旁瓣或角分辨率的要求。由于多个组件严重依赖相关的波长，因此毫米波传感器的尺寸在未来不太可能改变。

毫米波传感器的功耗随应用而异。针对汽车应用，美国联邦通信委员会对毫米波传感器的最大等效全向辐射功率 (55dBm) 设下了严格规定。在需要高功率的其他应用中，毫米波传感器可按照需求弹性扩展。正如雷达距离方程式所表示的那样，高功率通常意味着高性能。随着功耗（即发射功率）的提升，成本、尺寸和重量也会提高。

正如前面所说，毫米波传感器的成本在过去几年有了大幅下降。对于特定的应用，毫米波传感器可能比其他替代品更划算，但最终选择哪种传感器，还是取决于用户对传感器的预期输出。

噪声和伪影

降低毫米波传感器性能的噪声或伪影来源包括典型的罪魁祸首，如热噪声和相位噪声。热噪声是传感器噪声系数的主要影响因素。另一方面，如果产生发射波的时钟的振荡器不完美或有噪声，毫米波传感器还会产生相位噪声。相位噪声会导致产生边带或传感器响应全面降级。如果相位噪声问题很严重，目标可能会被边带掩盖，降低传感器的旁瓣电平。

即便是设计精良的毫米波传感器，工程师也必须考虑并减少其他噪声或伪影的来源，如由其他毫米波传感器引起的杂波、多径效应或干扰。

信号处理集成

将毫米波传感器集成和设计到任何应用时都需要特别注意。毫米波传感器输出的数据量（数据立方体）可能非常大，具体取决于ADC样本和IF带宽。为了妥善操作和处理数据，工程师必须设计合适的信号处理链。抑制伪影（例如杂波、干扰）和优化追踪性能是先决条件；因此在集成时需要适当的计算资源。这些计算资源可能包括现场可编程门阵列 (FPGA)。如果信号处理时序符合延迟要求，图形处理单元 (GPU) 也可以成为替代计算资源。（由于延迟以及数字信号处理链并行化的方式等因素，与FPGA相比，GPU在追踪应用中可能会遇到严重的障碍。）

与毫米波传感器的通信一般通过提供SPI、I2C、调试UART和其他接口的微控制器来实现。集成的DSP模块负责前端配置、控制和校准。通常情况下，波形设计和波形控制需要妥善集成到毫米波传感器中。某些情况下的时序考量以及波形使用方式必须仔细斟酌。运作模式需要通过DSP模块和微控制器来定义，以影响传感器的性能。

机械集成

在毫米波传感器的机械集成过程中，工程师应注意天线前方的杂波，并为传感器的参照系正确定向。不正确的定向会降低性能，产生不必要的伪影，并可能引发多径效应和虚假航迹。外部和内部校准可以消除和抑制传感器可能出现的伪影。

应用

从功能上来说，毫米波传感器分为三大类：物体探测、特征描述和追踪。毫米波传感器广泛应用于工业、机器人、汽车和其他产业。

工业应用案例

毫米波传感器在各种工业任务中发挥着重要作用，例如描述物体的缺陷特征、保证质量和追踪生产线的库存。重要的是，毫米波传感器在工作频率范围内可通过相对反射穿透细薄材料并描述材料的特征。在工业垂直市场，信任毫米波传感器的可靠性和性能至关重要；以低可靠性执行诸如FOD探测之类的任务可能会产生不利影响。

机器人/汽车应用案例

在汽车领域，毫米波传感器对于实现车辆4级自动驾驶起着不可或缺的作用。毫米波传感器在汽车行业的应用包括物体探测、追踪和特征描述。毫米波传感器在汽车自动驾驶领域举足轻重，因为它们需要在不同类型的天气下保持性能稳定，能够根据具体应用进行扩展，并且传感器本身也需要具备高可靠性。

特殊应用案例

本文许多读者都接触过机场扫描仪中的毫米波传感器，它们在世界各地都发挥着重要作用。通过在机场使用毫米波传感器，安全团队可以识别被衣物遮挡的物体，进而避免侵入式的搜身流程。毫米波扫描仪还能代替反向散射X射线系统。

毫米波传感器的使用还可以扩展到人体追踪和探测，使系统能够探测心跳并追踪障碍物后面的人。

结语

毫米波传感器以成熟而丰富的技术作为基础；在充分了解的环境中，设计精良的设备可以实现可扩展、低成本且高效率的系统。 本文简单介绍了毫米波传感器以及集成它们时需要考量的一些因素。

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