车载毫米波雷达如何解决互相干扰的问题？
 大家好，我是调皮哥，今天继续给大家分享干货，助力大家轻松、快乐、有方向地学习雷达。 随着自动驾驶、辅助驾驶技术的普及，车载雷达将面临城市环境中拥挤不堪的射频频谱，比如无线电广播、基站信号、手机信号、Wifi、交通雷达、其他的车载雷达，以及不法分子恶意的电磁频谱干扰等，在复杂密集的城市中这无疑是一个新的电子战场。 好在车载雷达的工作频段处于77G~81GHz，与无线电广播、基站信号、手机信号、Wifi以及交通雷达（24G）等工作频段相距甚远，不会造成干扰。然而，其他的车载雷达，或者恶意的频谱攻击也会处于77G~81GHz。在往后的形势中，汽车雷达将面临着无意或有意干扰的组合式攻击或干扰，因此雷达系统的设计人员必须像在电子战(EW)中一样实施反干扰技术（抗干扰技术）。 汽车雷达通常会遭受拒绝式（Denial Jamming）或欺骗式干扰（Deceptive Jamming），后文会详细解释两种干扰的概念。其中： （1）拒绝式干扰会降低信噪比，导致雷达对目标的检测概率降低，使得汽车雷达出现盲区，也称为交叉干扰。 （2）欺骗式干扰会让车辆雷达"认为"存在虚假目标，失去追踪真实目标的能力，从而影响汽车的正常驾驶，也称为并行干扰。 无论是汽车雷达与汽车雷达之间的相互干扰，还是使用廉价硬件简单地将强连续波(CW)信号指向受害车辆雷达而故意发生的攻击，都是设计汽车雷达系统应该要考虑如何规避干扰的问题。虽然目前的抗干扰技术尚且应付当今的情况，但随着汽车雷达传感器的迅速增加，在将来一辆汽车上至少会安装5~8台汽车雷达，届时恐怕目前现有的技术会感到十分吃力。 在目前提出的解决方案中，汽车将需要使用弹性类型的缓解技术与避干扰算法结合使用，弹性类型的缓解技术包括时频域信号处理和复杂雷达波形设计。 一、雷达波形 雷达波形是检验传感器在有干扰情况下的性能的关键系统参数之一。当今77 GHz频段的汽车雷达主流是使用FMCW型波形，当然也有使用PMCW型波形（调相连续波）。在FMCW雷达中，CW信号在射频频段的频率上进行线性调频（Chirp），如图1所示。  回波信号的频率差（fb，拍频、差频、中频）与到目标的距离R成比例，可通过以下关系确定： f_B=\frac{2}{c} \frac{f_{\text {sweep }}}{T_{\text {chirp }}} R 二、干扰的影响 在密集的电磁环境中（如城市），当FMCW雷达在频带的相同部分中工作时，就会发生干扰，一个典型的汽车干扰示例如图2所示。图中具有三辆组成了汽车同向行驶和相向行驶，分别体现出了拒绝式干扰和欺骗式干扰。  1.拒绝式干扰 拒绝式干扰形成后，其频率不是固定的，而是呈”V“字型，因此会在幅频响应中提高受害雷达的本底噪声，降低信噪比SNR，读者们仔细看图中的信噪幅度即可明显看出。降低信噪比SNR后，雷达对于真实目标的检测性能大打折扣，尤其是弱小目标（即雷达散射截面(RCS)较小，因为SNR很差而消失）。这里可以由雷达方程给出证明： R_{\max }=\left(\frac{G P_t A_e \sigma}{(4 \pi)^2\left(\frac{S}{N}\right)_n F_n k T_0 B}\right)^{1 / 4} 拒绝式干扰也可以是有某些不怀好意的人故意为之，简单地将一个强CW信号射向受害车辆FMCW雷达就能做到，对受害雷达的影响类似于FMCW干扰情况，如图4所示。 2.欺骗式干扰 而欺骗式干扰形成后，会在中频信号中产生额外的频谱，这有点类似于发射信号和回波信号的额外的延迟，看起来像真实目标，但实际上是干扰产生虚假的目标。这对于雷达来讲，会影响汽车的正常驾驶功能。这种技术在电子战干扰机中很常见，不过在汽车雷达中，受害雷达和干扰雷达之间时间对齐的概率将非常小，例如，最大距离Rmax=200米的扫描时间对齐误差t小于1.3us，计算公式如下： t=\left(2 * R_{\max }\right) / c 不过，如果不法分子将复杂的类似电子战的设备安装在迎面驾驶过来的汽车上，便可以恶意对车载雷达展开欺骗式攻击。如果这种情况不能够得到有效的解决，那么未来的自动驾驶汽车便会存在意想不到的潜在危险。 三、干扰缓解技术 干扰缓解技术的基本方向是避免发生干扰，基本的雷达干扰缓解技术主要依赖于避免干扰方法，主要手段是降低空间、时间和频率重叠的可能性，例如： 随机化的基本方法会避免与其他雷达的同步，但在密集的电磁环境中可能不那么有用，例如在早晚上班高峰期，城市道路中等待红绿灯时会聚集大量的汽车，尤其是在十字路口，可能会超过一百辆。因此，越来越多的雷达传感器需要更复杂的弹性技术来缓解干扰，目前提出了的策略是检测并修复。 检测并修复避干扰方法是利用信号处理算法修复接收到的波形。时频域技术可以有效应地对抗拒绝式干扰攻击，在相向行驶的汽车FMCW干扰情况下，混频后的快速时变信号在常规FFT域中表现为升高的本底噪声，采用时频域信号处理技术（STFT）可以将该信号映射到另一个空间域中去，在该域中FFT域更容易滤除干扰，如图3所示。  对于混频后的时变信号，短时快速傅立叶变换(STFT)能够比常规FFT提供更多的信息，利用STFT的技术可以消除窄带干扰。STFT的基本原理是让一个窗口滑动通过信号，然后获取窗口区间的FFT，在频域中对信号进行滤波以去除干扰分量，然后将其转换回时域。图4显示了重叠电磁频谱调频序列的典型FMCW干扰情况，以及由此产生的STFT域中的IF信号。 图4右侧体现了雷达（蓝色）和干扰（橙色）信号混频的最终结果，水平线表示目标，而V形垂直线表示存在干扰信号。 另外，我们可以使用基于幅度屏蔽的方法来滤除STFT域中的干扰信号，前提是受害雷达前端和量化部分具有足够的动态范围同时线性地处理较强的干扰信号和较小的期望目标信号，如图5所示。  图5上方图像显示了一个强干扰信号，而下方图像显示了处理后的STFT。在有强干扰的情况下，如上方图像所示，多个真实目标不可见。在下方图像中，V形干扰信号被消除；当转移回时域时，低SNR的目标现在已可辨识。 在拒绝式干扰情况中，可以利用基于STFT的干扰缓解技术来应对强干扰，但是针对欺骗式干扰攻击，单凭STFT无法验证返回信号是真还是假。 可以降低中继器欺骗式干扰攻击影响的基本策略是使用低概率拦截(LPI)雷达波形。 LPI雷达的目的是将辐射能量扩散到很宽的频谱上以规避检测，通常采用准随机扫描、调制或跳频序列，而FMCW就是一种LPI波形。如果我们将相位编码或加密引入频率调制中，则可以进一步降低数字射频存储器（DRFM）拦截汽车雷达信号的机率。 中继器欺骗式干扰攻击：欺骗式干扰基于对受害雷达信号的重新发射，不过重新发射信号的延迟时间和频率发生了系统性的改变，这里的意思是中继器先检测到需要干扰的雷达后再发射干扰的信号，但是重新发射的信号和原本的信号是不一样的，具有两种： 中继器接收、改变并重新传输一个或多个干扰信号，而应答器是在干扰机检测到目标受害雷达信号时传输一个预定信号。基于中继器的复杂攻击通常需要数字射频存储器(DRFM)，DRFM能够执行协调距离延迟和多普勒波门拖引攻击。因此，它会维持虚假目标距离和多普勒特性以欺骗受害雷达。 每个雷达传感器独有的加密电磁频谱特征可以验证返回信号的真伪，如图6显示了一个使用案例，其中两个相同雷达（安装在不同汽车上）之间有频率偏移和延迟，在受害雷达中产生一个假目标，干扰雷达与受害雷达在时间上是对齐的（相同的调频斜率且偏移较短）。 在这种情况下，相位编码FMCW雷达可以提供很高的抗干扰鲁棒性，使用正交编码还能让MIMO雷达支持多个波形同时发射。编码要求如下所示： 图7显示了无相位编码的雷达回波，干扰信号显示为一个假目标。当利用PRN序列对发射机FMCW波形进行相位编码时，可以抑制干扰信号，如图8所示。 可以明显看到噪声电平升高，采用相位编码的雷达回波这种方法会影响动态范围。然而，雷达信号处理器可以只对其中的几个chirp信号使用相位编码FMCW以标记虚假目标，然后切换回正常操作。 2019年10月，成立于2015年的美国初创公司Uhnder推出数字编码调制（DCM）片上雷达，将之前用于军工领域的技术引入包括汽车在内的关键市场。相比目前的模拟雷达，Uhnder的数字4D软件定义成像雷达可提供更高的性能。 迄今为止，汽车上最常用的雷达技术是调频连续波（FMCW）雷达，其最新版本称为快速啁啾（chirp）调制（FCM）。Uhnder的雷达采用数字调制技术，引入了一种称为“高对比度分辨率（HCR）”的概念，这对于雷达支持高级别自动驾驶至关重要。（官方网址：https://www.uhnder.com/） 加特兰的Alps雷达SoC芯片给用户提供有效的解决方案是在Alps芯片中的baseband加速器集成了多种抗干扰功能，包括：frequency hopping模式、chirp shifting模式、phase scrambling模式以及interference mitigation功能。 （1）Frequency hopping模式 该模式通过随机数生成异或链来随机改变frame中不同chirp的起始发射频率。frequency hopping模式下的信号如图10所示：  当异或链状态为0时，不改变chirp的起始频率，当异或链状态为1时改变chirp的起始频率。如果环境中存在同样扫频带宽的干扰信号，通过这样的随机改变chirp的起始频率，其与干扰信号混频产生的中频信号将会在Alps的模拟带宽之外。 那么得到的中频信号经过滤波器过滤，整个frame接收到的干扰信号能量将降低约一半（假设改变频率的chirp数量和不改变频率的chirp数量相同）。对于进入带内的干扰信号，由于其在chirp间出现的频率为随机数，其能量将会被分摊到整个2D-FFT的频谱内，因此不会聚集而产生假目标干扰。 （2）Chirp shifting模式 与frequency hopping模式类似，该模式通过随机数生成器异或链来随机改变frame中不同chirp的起始时间点。 当异或链状态是1时，改变chirp的起始时间点，当状态是0时，不改变chirp的起始时间点。当环境中存在与雷达频率相近的干扰源时，通过随机改变chirp的起始时间点，其与干扰信号混频产生的中频信号也将会在Alps的模拟带宽之外，从而达到和frequency hopping模式类似的效果。 （3）Phase scrambling模式 在该模式下，Alps芯片通过随机数生成器随机改变frame中不同chirp的起始相位，如图12所示。当干扰信号出现时，由于相位被随机进行调制，其能量将会被分摊到整个2D-FFT的频谱内，因此不会聚集而产生假目标干扰。  在以上三种模式下，Alps芯片都需要对不同状态的chirp做相位补偿，从而减小chirp调制产生的相位误差。若补偿不当，则容易引起2D-FFT频谱中出现沿速度维的假目标。 Alps芯片独有的基带加速器将会自动对前两种抗干扰模式做补偿，而对于phase scrambling模式，用户可以在雷达标定环节对180度相位做更精准的补偿，从而获得三种模式中最优的效果，即不产生速度维杂散干扰（目前Alps SDK中已经集成了标定指令，非常易于用户在标定环节中调用）。 （4）Interference mitigation模式 除了前面的三种抗干扰方式以外，Alps芯片的基带加速器还集成了一种干扰移除的算法。当雷达收集到时域信号波形后，会对信号的幅值变化率进行判断。如下图所示，若发现了信号中存在幅值变化率异常的采样点，则会将这些信号识别为干扰。在该情况下，Alps芯片将会对这些信号做移除处理，从而降低2D-FFT的噪底。  综上所述，对于多雷达的互相干扰问题，Alps芯片提供了多种手段来供用户选择和使用，并对干扰的抑制、干扰的去除都产生了积极的作用。详细的算法信息及实现流程，请参考加特兰官网Alps Radar Baseband User Guide。 2.TI方案 抗干扰方案： （1）标准化：不同的雷达设置不同的频段和时隙 标准化指的是频率规划和chirp设计，以及时隙管理。基于分辨率要求的频率规划，使不同的雷达在不同的射频频段共存，例如，AWR系列设备的射频带宽为4GHz，可以分为2GHz被两个雷达同时使用。 另一方面，相邻帧之间通常存在一段空闲时间，没有任何chirp信号，如果雷达系统的占空比为10%，可能有10个不同的雷达可以及时分离。 如下图所示是射频频率和时隙分离的雷达信号没有受到任何干扰的情况。 频率分离很容易实现，但时隙管理必须有一个通用的全局定时器，以便于所有雷达进行同步，在这种情况下雷达需要进行帧数据同步。雷达可以使用一个单独的波段用于远程雷达或者近程雷达，这样就不会相互干扰，TI建议对前置雷达使用不同的波段，对后置雷达使用另一波段。 在TI的雷达中，通过主从模式实现附近雷达之间的同步是一种简单的方法，在这个方案中，一个雷达设备被设置为主机，并在发送帧数据时向从机产生触发信号。从机可以根据这个触发信号的延迟精确找到延迟触发后自己的数据帧。 （2）并行干扰启动时间不同 如果一个雷达制造商生产的所有雷达可以被同步到同一个时钟，每个雷达都配置了相同种类的chirp和帧参数，那么就会产生并行干扰。但是，如果每个雷达的帧距偏移到全球时间大于1us左右，就不会产生并行干扰，那么在有限的空间和相同的带宽中就可以共存大量的雷达。例如，chirp时间为100us，最大感兴趣的距离为150米，也就是说，如果发射信号在空气中传输1us，那么大约100个这样的雷达可以在相同的带宽下共存，另外同步还可以让帧一个接一个地堆叠，这样就不会干扰其他雷达。 （3）感知和避免 在没有任何同步的情况下，雷达仍然可以执行“感知和避免”，在这种方案中，在雷达开始工作之前会感知到频谱，这是通过保持接收通道开启，而发射通道关闭的状态来实现的。 如果其他的雷达没有发射信号，则被干扰雷达的频谱是没有任何单频信号，ADC数据只存在热噪声。另外，如果有来自另一个雷达设备的发射信号，存在对应于交叉干扰发生点ADC数据的峰值。 xWR雷达可以产生250MHz/us级别的快速调频chirp信号，允许快速扫描。ADC数据交叉调频可以最大保持清楚地显示了干扰源。在图 7 中，干扰源是在 f1 和 f2 之间的一个chirp信号。因此，ADC 输出显示 f1 和 f2 之间的功率。如果扫描周期长到足以覆盖多个帧，需要使用的离散频带数来估计干扰雷达的数量。用户还可以估计啁啾占用的帧周期带宽。最重要的是，用户可以找到可以进行无干扰传输的免费频谱或时隙。当识别出干扰后 ，雷达可以在干扰不活跃的区域发射信号。 （4）天线极化 如果干扰雷达使用水平极化天线发射信号，则被干扰雷达使用垂直极化天线作为接收天线，这样会使得干扰雷达的信号在被干扰雷达的天线上衰减大约10dB，不过这种方案需要天线设计领域的专业知识。 天线计划方式，不灵活，对于雷达信号处理人员来说，需要更改硬件设计，具备较高的难度。 干扰定位与缓解方案： (1)干扰定位 有两种方法可以实现干扰定位。首先在ADC原始数据中找到异常信号，强交叉干扰的数据会存在明显的状态。例如，在获取的ADC采样点的时域信号中，在干扰的交叉点的地方，第一个采样点的幅度有很大的跃迁，因此可以设置一个合适的阈值，幅度超过这个阈值则标记为干扰影响。下图显示了一个ADC采样信号的时域波形，其中干扰清晰可见。若用一个简单的差分滤波器抑制其他频率的信号，则干扰信号更加明显。 由于XWR器件具有复杂的基带，可以区分正频率和负频率，但是发射信号的延迟信号（目标回波信号）频率永远不可能是负的。因此，如果雷达发射信号的调频斜率为正，则所有有效对象（目标回波信号）的频率都为正（即它们位于信号频带内）。任何在负频率（图像频段）的信号都可能受到干扰，信号波段（蓝色）要强于图像波段（红色），当出现交叉干扰时，图像波段的幅度会突然上升，通过这种方法来定位弱干扰，如下图所示。 （2）干扰缓解 找到干扰的位置后，我们想要降低干扰，缓解的意思是修复干扰区域的过程。最简单的缓解方法是将干扰区域置零，然而这样做的副作用是产生大的旁瓣，可能会淹没弱小目标。 更优的方案是通过加窗来缓解，使用一个平滑窗来将受干扰影响的样本归零，这样的旁瓣更低，且对弱目标的检测能力更强。 最好的方法是在空白区域进行线性插值，使用干扰前的最后一个ADC采样点和干扰周期后的第一个ADC采样点。因为最强的反射面可能离雷达很近，因此频率更低，这种方法比较有效。如下图所示。 干扰缓解是一个比较热的研究领域，可能有比这里阐述的三种缓解方案更复杂，然而，随着缓解方案的复杂，必须考虑芯片处理的速度。 （3）随机抖动 当并行干扰发生时，整个调频周期的信号都被干扰，并且难以修正，因此定位和抑制不是有效的方案。 因此，并行干扰可以通过一种称为调频抖动或者调频随机化的过程来减弱，在这个过程中调频信号的某些参数被随机化，例如相位随机。由于干扰雷达不知道被干扰雷达的随机化方法，并行干扰会在多普勒处理过程中扩散。调频信号的起始相位可以使用逐渐调频移相器API或二进制移相器进行随机化。此外还有很多参数可以随机化，如调频斜率、调频起始频率、调频空闲时间等等。 图11显示了由并行干扰引起的虚假目标如何通过随机二进制相位调制（相位抖动）在多普勒中扩散，并通过调频空闲时间抖动进一步扩散。如果不使用随机化方法，并行干扰就会以虚假目标的方式出现，如果采用随机化方法，则干扰的峰值就会因抖动而被破坏。 随机化的工作原理是通过不同调频信号破坏干扰雷达调频信号的一致性，从而减少他们在二维处理中的影响。这种减少大约是一帧调频数的10log10倍，当干扰雷达的相干性被破坏时，CFAR算法就可以用来去除干扰的影响。 在多普勒处理过程中，抖动方案引入了更多的复杂情况，因为必须应用一些校正方法，例如，调频信号相位抖动可以通过在多普勒处理之前对调频信号增加一个相反的移相器来纠正。某些抖动方法，如空闲时间抖动，可以在多普勒引入较高的噪声电平，因此需要谨慎使用。 雷达相互干扰是多个雷达部署的绊脚石，如果没有考虑这一点，将会导致出现检测失败、虚假目标以及雷达探测范围降低等情况。 ADI使用先进的信号处理算法和复杂的波形生成技术，可以缓解拥挤汽车雷达传感器环境中的干扰。基于STFT的信号处理技术可用来应对拒绝类型的攻击，相位编码FMCW借助处理增益和避免拦截措施，对非相干和相干欺骗式攻击均提供额外的抗干扰能力。表1是对缓解技术的总结。 加特兰提出了四种基于基带的抗干扰方案frequency hopping模式、chirp shifting模式、phase scrambling模式以及interference mitigation功能。，TI提出了不同的方法如随机化、抖动、频率规划、定位干扰以及缓解，都有可能抑制干扰，使得系统更加稳定。 多雷达相互干扰问题一直被人们所忽视，但是研究雷达的工程人员必须谨记，但凡存在影响雷达稳定工作的问题都是工程上需要解决的问题。 目前，汽车雷达传感器在非合作模式下运行，彼此之间不通信。虽然合作运作模式需要全行业协调，但雷达传感器之间的仲裁可以帮助解决干扰问题。上述针对汽车雷达的干扰缓解原则也适用于其他雷达传感器环境，例如机器人、道路收费、GPS、无人机着陆或防撞系统。 包括传感器合作在内的未来雷达概念将是通信节点和雷达传感器的融合，使用复杂波形的未来雷达也可以将信息包含在雷达信号中，同一硬件可以同时用于雷达和通信(RadCom)，形成通信感知一体化模式，该研究课题目前是一个研究热点。 好了，今天的分享结束，感谢阅读，如有疑问，可以留言。 参考资料