120~140GHz宽带MIMO雷达：系统设计和成像结果

摘要

        本文提出了一种工作频率在120 GHz ~ 140 GHz之间的宽带FMCW MIMO雷达传感器。该传感器基于SiGe技术制造的雷达芯片组，并使用MIMO方法来提高角度分辨率。MIMO操作通过发射机的时域复用实现。该雷达能够通过使用FFT处理和延迟和波束形成器产生2D图像。本文给出了雷达系统的总体设计、图像重建算法和初步成像结果。

1 介绍

        在毫米波频率下工作的雷达系统是工业、汽车和安全应用中位置测量和成像任务的有趣解决方案。与传统的军事或空中交通管制雷达系统相比，这种新型雷达使用更高的频率，即更短的波长。雷达系统在更高频率下工作的趋势主要是由高性能、低成本毫米波集成电路(IC)的可用性驱动的。本文提出的雷达传感器基于0.13 μm SiGe:BiCMOS技术制造的芯片，最大fT为250 GHz。由于在100 GHz以上的频率上可用的更大带宽，该芯片组可以提供良好的距离分辨率。在单通道传感器中使用该芯片组演示了5mm的距离分辨率[1]。

        除了距离分辨率外，雷达系统的另一个性能参数是角分辨率。角分辨率通常定义为阵列的3dB波束宽度，与波长与阵列尺寸的比值有关[2]。为了保持传感器的尺寸和模数转换器(ADC)的数量小，但仍能实现高角分辨率，这种新型雷达传感器主要在时域多路复用(TDM)多输入多输出(MIMO)配置下工作。与单输入多输出(SIMO)配置相比，减少了ADC通道的数量，同时增加了传感器的角分辨率[3][4]。

        通过将低成本毫米波集成电路与传感器的MIMO操作相结合，可以实现具有高距离和角分辨率的紧凑型雷达传感器[5][6]。

2 理论

A MIMO阵列设计

       本文中使用的TX/RX配置和由此产生的虚拟阵列如图1所示。所述MIMO阵列包括2个发射阵元和6个接收阵元，所述发射阵元位于所述外部位置。这些阵元以3毫米的间隔均匀排布。黑点表示虚拟阵元的位置。虚拟阵列的孔径比TX/RX阵列的物理尺寸大，从而增加了角分辨率。还可以观察到在虚拟阵列的中心有一个阵元间隙。“缺失”的阵元用黑叉标记。这种不均匀性对雷达图像的影响和可能的校正方法见第4-A节。

图1 给出了雷达传感器的TX/RX配置和由此产生的虚拟阵列。黑色叉标记缺失虚拟阵元的位置。

        其在角分辨率和视场(FOV)方面的成像性能取决于其虚拟阵列的尺寸Dvirtual和元件间距delement [2]。角分辨率近似由下式给出

          (1)

        第一个混叠或栅瓣发生在

          (2)

B FMCW MIMO雷达信号模型

        单个点目标引起的FMCW雷达传感器的复拍或中频信号可表示为

          (3)

        离散时间序列n = 1,2,…,N。发射频率的chirp由其起始频率f0和带宽B决定[7]。时间延迟τ是由波从发射机位置xTX传播到目标并返回到xRX的接收器引起的。假设阵列远场有目标，距离为R，角度为θ，则延时为

         （4）

        或

          (5)

       其中xV是虚拟阵元的位置。由NTX个发送和NRX个接收阵元组成的MIMO阵列可以用Nv = NTX*NRX阵元组成的虚拟阵列来表示。虚拟阵元的位置可以通过对实际发射和接收位置进行卷积得到。MIMO阵列具有与具有单个发射阵元和Nv个接收阵元的阵列相同的属性[8]。

       利用发射机的时域复用(TDM)产生Nv个时域接收信号矢量sIF [xV]。因此，完整的MIMO数据集可以用N*NV矩阵表示

         (6)

       其中列为不同虚拟阵元SIF [xV]的复时域信号。N*NV复矩阵SIF是2-C节中图像重建算法的基础。

C 图像重建

        将用于距离处理的快速傅里叶变换(FFT)和用于方位处理的延迟和波束形成器相结合，用于重建MIMO雷达传感器成像的场景[6]。首先，通过在时间方向上应用FFT计算距离压缩数据矩阵。

       在第二步中，延迟和波束形成器使用加权向量补偿沿虚拟阵列的各自虚拟阵元的传播延迟或相移

         (7)

       波束形成操作可以写成矢量表示法

         （8）

        其中是来自角度θ的图像或信号的估计。因此，可以计算显示距离和角度信息的二维雷达图像。

3 140GHz MIMO雷达传感器

A 模块框图

        所实现的雷达传感器框图如图2所示。chirp发生器在6.67 ms内产生从15 GHz到17.5 GHz的线性频率chirp扫描。chirp信号被馈送到射频前端，在那里它被分配到TX和RX芯片组。在芯片上实现了最终频率范围为120 GHz至140 GHz的倍频。RX芯片的差分中频信号被路由到中频板，该中频板连接到射频前端的背面。中频级由低成本的FR4材料制成，提供单端差分转换、抗混叠低通滤波和放大功能。完整的MIMO雷达传感器如图3所示。在中频级之后，使用多通道AD转换器同时对6个接收信号进行采样。使用2 MHz的采样率，每个通道获得13340个样本并传输到PC进行进一步处理。在初始步骤中，根据(6)对数据进行排序，并使用希尔伯特变换向下转换为复基带。

图2 实现的雷达传感器的模块框图

图3 完整的雷达传感器，前端插入中频板并连接到chirp发生器，电源和ADC。

B TX/RX SiGe芯片组和天线

        该雷达传感器采用专用的TX和RX芯片组。TX和RX芯片的框图如图4所示。由chirp发生器产生的chirp被馈送到芯片并乘以8，得到120 GHz到140 GHz的输出频率。后续输出缓冲器提供2dBm至5dBm的输出功率。模拟天线增益在3dBi到4dBi之间的宽带片上天线用于发射和接收倍增chirp信号。通过将发射和接收信号混合，在接收机中产生差分中频信号。关于使用的雷达芯片组和片上天线的更详细的描述可以在[1]中找到。

图4 SiGe BiCMOS TX(上)和RX(下)雷达芯片组框图。

C 雷达前端

        第3-B节中描述的SiGe雷达芯片组集成在多层射频印刷电路板(PCB)上。射频部分采用厚度为127 μm的Rogers RO3003作为衬底材料。为了保持chirp信号的键合线尽可能短，芯片被放置在激光铣削的腔中。由于片上天线，不需要120千兆赫的粘合线。虽然键合线在100 GHz以上的频率上是可行的，但片上天线提供的带宽比[9]中提出的混合天线解决方案更大。图5显示了芯片组集成到射频前端PCB中的情况。采用平面威尔金森分频器构成的对称配电网将chirp信号送入芯片。为了优化射频前端与芯片的键合线接口，进行了全波三维电磁仿真。芯片之间的间距为3mm。内层用于将接收器的中频输出信号以及电源和控制信号路由到射频前端背面的板对板连接器。射频前端的尺寸为55*50mm2。

图5 雷达芯片组与片上天线集成到射频前端PCB和chirp分配网络的最后阶段。

4 测量

A 标定和插值

        为了减少系统测量误差对图像重建的影响，进行了标定。这些误差包括不同信道的不同路径长度或接收机增益的变化。因此，以单个角反为目标进行了校准测量，并确定了每个通道的相位偏移。为了证明标定的正确操作，在稍微不同的位置对目标进行了额外的测量，并将标定应用于时域数据。图6将标定后的测量阵列响应与仿真结果进行了对比。经标定后，测量结果与仿真结果吻合较好。

图6 角度0°左右的目标的仿真与测量结果比较。计算结果与实测结果吻合较好。

        第二步，插入缺失虚拟阵元的数据。插补过程对阵列响应的影响如图7所示。插值后的数据集相当于均匀间隔的阵列。因此，降低了阵列响应的旁瓣电平(SLL)。矩形窗口用于所有呈现的图像。

图7 数据插值对阵列功率方向图的影响。副瓣电平大大降低。

B 测量结果

        为了验证该雷达传感器在多目标场景下的二维成像能力，将三个角反放置在空房间中，雷达传感器对场景进行扫描。测量场景如图8所示。三个角反的位置用红圈标出。采用不同的chirp长度和带宽对MIMO雷达传感器进行了测试。图9和图10为第2-C节图像重建算法生成的二维雷达图像。图9是由范围为120 GHz到125 GHz的chirp生成的。chirp持续时间为1.67 ms，产生的距离分辨率为3 cm。在雷达图像中可以清楚地识别出三个角反及其混叠。由于传感器的可用带宽很大，可以使用[10]中提出的技术来抑制混叠。墙被近似地复制为一个点目标。动态范围为20dB时，方位角方向的副瓣仍然可见。

        chirp带宽逐渐增大至20 GHz，距离分辨率达到7.5mm，并对图像进行重构。在图10中，描绘了以20 GHz chirp带宽产生的雷达图像的细节。chirp持续时间为6.67 ms。第三个角反被放大了。可以观察到，在距离维度上，目标被限制为一个长度为7.5 mm的单个分辨率单元。

图8 有三个角反放置在不同位置的房间。

图9 房间的二维雷达图像。三个角反及其混叠用实线和虚线标记。chirp带宽为5GHz。

图10 chirp带宽20 GHz产生的图像缩放到CC3。峰值被限制在单个距离单元内。

5 结论

        本文演示了一种工作在120 GHz到140 GHz频率范围内的宽带FMCW MIMO雷达传感器。传感器使用专用的TX或RX芯片组和发射机的时域多路复用来实现MIMO功能。在传感器硬件的基础上，提出了一种将延迟和波束形成器与FFT相结合的信号处理技术。利用MIMO雷达传感器产生的数据和成像算法计算了二维雷达图像。

        由于所提出的MIMO雷达传感器采用线性TX/RX阵列，无法获得目标的仰角信息。像安全扫描仪这样的应用程序需要3D信息。因此，所提出的MIMO雷达传感器是迈向能够产生3D图像的二维 RX/TX MIMO阵列的中间步骤。