自动驾驶中的传感器技术41——Radar(2)

本文系统性介绍毫米波雷达MMIC芯片。

1、车载毫米波雷达MMIC芯片内部架构

图1 TI AWR2243 Architecture

A. Phase Shift Control:

• 0° / 180° BPM

• 0° / 180° BPM and 5.625° resolution control option for AWR2243, and AWR1843

B. Multi-chip cascading feature is available in AWR2243

C. Internal temperature sensor accuracy is ± 7 °C.

Ref:https://www.ti.com/lit/ds/symlink/awr2243.pdf?ts=1757388989165&ref_url=https%253A%252F%252Fwww.ti.com%252Fproduct%252FAWR2243

射频和模拟子系统包括射频和模拟电路,即频率合成器、功率放大器 (PA)、低噪声放大器 (LNA)、混频器、中频 (IF) 和模数转换器 (ADC)。该子系统还包含晶体振荡器和温度传感器。三个发射通道可根据需要同时运行,以实现发射波束成形;而四个接收通道则均可同时运行。AWR2243 器件支持 3 个发射器同时运行。

发射子系统

图2 发射子系统

AWR2243 发射子系统由三个并行发射链组成,每个发射链均具有独立的相位和幅度控制。这三个发射链可以同时使用,也可以以时分复用的方式使用。该器件支持二进制相位调制,用于 MIMO 雷达和干扰抑制。对于 AWR2243,额外的移相器与发射通道关联,并且可以根据每个线性调频信号进行编程。每个发射链可在 PCB 上的天线端口提供最大 13 dBm 的功率。发射链还支持可编程退避,以优化系统。

接收子系统

图3 接收子系统

AWR2243 接收子系统由四个并行通道组成。单个接收通道包含低噪声放大器 (LNA)、混频器、中频滤波、ADC 转换和抽取电路。所有四个接收通道均可同时运行,并提供单独的断电选项以优化系统。与传统的纯实数接收器不同,AWR2243 器件支持复杂的基带架构,该架构采用正交混频器以及双中频和 ADC 链,为每个接收通道提供复杂的 I 和 Q 输出。AWR2243 专为快速线性调频系统而设计。带通中频链具有可配置的 175 kHz 以上的下截止频率,并可支持高达 20 MHz 的带宽。

频综子系统

图4 频综子系统

AWR2243 时钟子系统利用 40 MHz 晶振作为输入参考,生成 76 至 81 GHz 的频率。它内置振荡器电路,后接净化锁相环 (PLL) 和射频合成器电路。射频合成器的输出经过 4 倍频器处理,在 76 至 81 GHz 频谱范围内产生所需的频率。射频合成器的输出由时序引擎模块调制,以创建传感器有效工作所需的波形。射频合成器的输出可在器件引脚边界处获取,用于多芯片级联配置。净化锁相环 (PLL) 还在系统唤醒后为主处理器提供参考时钟。时钟子系统还内置了用于检测晶振存在和监控生成时钟质量的机制。

通信接口

AWR2243 设备通过以下主要接口与主机雷达处理器通信:

• 参考时钟 -- 设备唤醒后,主机处理器可用的参考时钟

• 控制 -- 用于主机控制的 4 端口标准 SPI(从机或 I2C),以及用于异步事件的 HOST INTR 引脚。所有无线电控制命令(和响应)都通过此接口传输。

• 数据 -- 遵循 MIPI CSI2 格式的高速串行端口。四个数据通道和一个时钟通道(均为差分通道)。

来自不同接收通道的数据可以在单个数据通道上复用,以优化电路板布线。这是一个仅用于数据传输的单向接口。

• 复位 -- 用于从主机唤醒设备的低电平有效复位

• 带外中断

• 错误 -- 用于在无线电控制器检测到故障时通知主机

ADC采样后数据输出

AWR2243 设备使用基于 MIPI D-PHY / CSI2 的格式将原始 ADC 样本传输到外部 MCU。如下图所示。

• 支持四条数据通道

• CSI-2 数据速率可扩展至每通道 150 Mbps 至 600 Mbps

• 基于虚拟通道

• CRC 生成

图5 ADC采样输出后通过CSI输出格式

数据有效载荷由以下三类信息构成:

• 线性调频脉冲轮廓信息

• 实际线性调频脉冲数

• 对应于所有四个通道线性调频脉冲的 ADC 数据 -- 交织方式

• 线性调频脉冲质量数据(可配置)

然后,有效载荷被分配到四个物理数据通道,并传输到接收 D-PHY。

监控与诊断机制

此与功能安全相关,后续篇章专门论述。

图6 TEF82xx 77 GHz Automotive Radar Transceiver
图7 NXP Dolphin Radar Transceiver

NXP的MMIC芯片整体架构和TI的类似,如上图所示。

下图为MMIC芯片内部收发架构的一种更可视化的展示,和当前MMIC系统唯一不同的是,当前Tx和Rx没有开关切换,都是几路天线就配几路收发通道。

图8 MMIC内部架构图

Ref:https://www.electronicdesign.com/markets/automotive/article/21806036/count-on-design-software-for-millimeter-wave-automotive-radar-and-antenna-system-development-part-1

Ref:https://www.electronicdesign.com/markets/automotive/article/21806109/count-on-design-software-for-millimeter-wave-automotive-radar-and-antenna-system-development-part-2

2、基于MMIC构建完整雷达系统

典型应用包括采用该雷达前端和外部可编程 MCU 的标准短程、中程、长程和高性能成像雷达应用。下图展示了短程、中程或长程雷达应用。

图9 短、中、长距3D雷达实现方案
图10 4D雷达实现方案

相关推荐
会写代码的柯基犬20 小时前
DeepSeek vs Kimi vs Qwen —— AI 生成俄罗斯方块代码效果横评
人工智能·llm
Mintopia20 小时前
OpenClaw 是什么?为什么节后热度如此之高?
人工智能
爱可生开源社区21 小时前
DBA 的未来?八位行业先锋的年度圆桌讨论
人工智能·dba
叁两1 天前
用opencode打造全自动公众号写作流水线,AI 代笔太香了!
前端·人工智能·agent
前端付豪1 天前
LangChain记忆:通过Memory记住上次的对话细节
人工智能·python·langchain
strayCat232551 天前
Clawdbot 源码解读 7: 扩展机制
人工智能·开源
王鑫星1 天前
SWE-bench 首次突破 80%:Claude Opus 4.5 发布,Anthropic 的野心不止于写代码
人工智能
lnix1 天前
当“大龙虾”养在本地:我们离“反SaaS”的AI未来还有多远?
人工智能·aigc
泉城老铁1 天前
Dify知识库如何实现多关键词AND检索?
人工智能