毫米波雷达技术概述：频段演进与FMCW原理
毫米波雷达（30-300GHz）在汽车领域形成了三大核心频段：77-79GHz（智驾主力，高分辨率远程感知）、60GHz（舱内生命体征监测，隐私友好）、24GHz（低成本近场应用）。FMCW（调频连续波）是其核心技术，通过发射线性调频信号（Chirp）并分析回波差频，经三次FFT变换实现距离、速度、角度测量：Range FFT提取距离信息（分辨率与带宽成反比），Doppler FFT通过相位差检测速度，Angle FFT利用天线阵列解算方位。该技术将射频信号转化为点云数据，支撑自动驾驶环境感知。
毫米波雷达概论
1.1 全频谱解析：从 24GHz 到 79GHz 的演进与分工
毫米波（Millimeter Wave, mmWave）通常指波长在 1mm 到 10mm 之间的电磁波，对应频率 30GHz 到 300GHz。
在汽车领域，经过数十年的博弈与法规演进，最终沉淀出了三个核心频段：77-79 GHz、60 GHz 和 24 GHz。它们就像三支特种部队，分别负责室外远程、舱内精密感知和车身近场探测。
- 77-79 GHz：室外智驾专属（The Outdoor King）
这是目前 L2+ 及 L3 自动驾驶的核心频段，被称为汽车雷达的"黄金频段"。
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物理特性：
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波长短 (~3.9mm)：相比 24GHz，天线尺寸缩小了约 1/3。这意味着在同样大小的芯片封装或 PCB 面积上，我们可以集成更多的 TX/RX 通道（如 12TX16RX），这是实现 4D 成像 的物理基础。
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高带宽 (High Bandwidth)：
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77 GHz (76-77GHz)：主要用于长距离前向雷达 (LRR)，带宽通常为 1GHz，足以提供米级的距离分辨率。
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79 GHz (77-81GHz)：这是未来的方向。拥有高达 4GHz 的超大带宽。根据距离分辨率公式 ΔR=c/2BΔR=c/2B，4GHz 带宽能带来约 3.75cm 的极致分辨率。这使得雷达不仅能看到"前面有障碍物"，还能看清"是路边的护栏还是行人的腿"。
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应用场景：
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前向雷达 (LRR)：ACC (自适应巡航)、AEB (自动紧急制动)。
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角雷达 (SRR)：BSD (盲区监测)、LCA (变道辅助)。
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4D 成像雷达：高阶智驾感知。
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工程师笔记：全球法规正在强制将 24GHz 超宽带（UWB）迁移至 77/79GHz。如果你正在开发一款面向 2025 年的智驾系统，请毫不犹豫地选择 77/79GHz 平台。
- 60 GHz：舱内感知新贵（The Cabin Queen）
当雷达进入车内，它面临的挑战不再是数百米的距离，而是对隐私的尊重和对微小动作的捕捉。60GHz 频段（V-Band）因此脱颖而出。
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物理特性：
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大气衰减极大：60GHz 处于氧气吸收的峰值频率。这意味着信号在空气中衰减极快。
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缺点：传不远，做不了远程雷达。
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优点：天然的隔离墙。车内的 60GHz 信号很难穿透车窗干扰到车外的雷达；反之，车外的信号也干扰不到车内。这对电磁兼容（EMC）设计是天大的好消息。
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高敏感度：波长约 5mm，对微小的位移（如 0.5mm 的胸腔起伏）极为敏感，非常适合做非接触式生命体征检测。
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应用场景：
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CPD (儿童存在检测)：透过毛毯检测婴儿呼吸。
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DMS (驾驶员监控)：心率、呼吸率监测。
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手势识别：高带宽带来的高手势分辨力。
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核心优势：隐私 (Privacy)。在欧美市场，用户非常抗拒车内摄像头（担心黑客偷窥）。60GHz 雷达输出的是点云和特征，既能保命（防儿童遗忘），又不侵犯隐私，是替代 RGB 摄像头的最佳方案。
- 24 GHz：曾经的王者，现在的边缘（The Fading Veteran）
在 2018 年之前，24GHz 是角雷达（BSD）的绝对主流。但随着频谱资源的重新分配，它正在退守到特定的细分领域。
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频谱分裂：
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24 GHz ISM (窄带)：带宽仅 250MHz (24.0-24.25GHz)。这是工业/科/医通用频段，全球免费，无需授权。
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24 GHz UWB (超宽带)：带宽曾达 5GHz，但因干扰射电天文，已被欧美法规在 2022 年后禁止用于新车雷达。
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物理特性：
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波长较长 (~12.5mm)，绕射能力稍强，对保险杠喷漆工艺的要求不如 77GHz 那么苛刻。
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成本极低，供应链极其成熟。
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应用场景：
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门雷达 (Door Radar)：探测开门范围内的石墩、骑行者。
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脚踢传感器 (Kick Sensor)：利用多普勒效应检测踢腿动作，控制电动尾门。
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低端 BSD：在部分法规宽松的新兴市场（如部分东南亚、南美国家），低成本车型仍在使用 24GHz 窄带做盲区监测。
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工程师笔记：不要试图用 24GHz 窄带（ISM）去做高性能智驾。250MHz 的带宽意味着距离分辨率只有 0.6米。如果是两辆车前后距离小于 0.6米，24G 窄带雷达会把它们看成一个物体。它只适合做简单的"有/无"检测或近场避障。
一张表看懂全频谱战略
| 频段 | 核心优势 | 核心劣势 | 典型带宽 | 距离分辨率 | 主流应用 | 状态 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 77-79 GHz | 小尺寸、高分辨、长距离 | 对 PCB 工艺和天线罩要求极高 | 1 GHz / 4 GHz | 4 cm (at 4G BW) | L2+ 智驾, 4D 成像 | 绝对主流 |
| 60 GHz | 隐私保护、抗干扰、高敏感 | 穿透力差，大气衰减大 | 4 GHz (57-64G) | ~4 cm | 舱内 CPD, 手势, 心率 | 快速增长 |
| 24 GHz (ISM) | 成本极低、全球通用、工艺简单 | 分辨率极差、天线尺寸大 | 0.25 GHz | 60 cm | 门雷达, 尾门脚踢 | 利基市场 |
通过这一节，我们确立了本书的技术基调：根据场景选频率。
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要看清 200 米外的车，选 77GHz。
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要看清后座婴儿的呼吸，选 60GHz。
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要检测脚有没有踢一下保险杠，选 24GHz。
1.2 FMCW 体制精讲：从 Chirp 到 3D 感知
想象一只蝙蝠，它不是发出"吱"的一声短促尖叫（脉冲），而是发出一段声调从低到高滑动的长啸："呜------吁------"。这就是 FMCW 的灵魂 ------ Chirp (线性调频脉冲)。
- Chirp 信号：时间的尺子
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定义：一个频率随时间线性增加的正弦波。
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起始频率：fcfc (例如 77 GHz)
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带宽：BB (例如 4 GHz)
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持续时间：TcTc (例如 40 μsμs)
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斜率 (Slope)：S=B/TcS=B/Tc
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物理图景：在"频率-时间 (f-t)"图中，Chirp 是一条斜线。这条斜线的斜率 SS 是我们在后续计算中最重要的常数。
- 混频 (Mixing)：化繁为简的艺术
雷达发射一个 Chirp，碰到物体反射回来一个延迟的 Chirp。
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TX (发射信号)：频率 ftx(t)ftx(t)
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RX (接收信号)：频率 frx(t)frx(t)。由于飞行时间 ττ，接收信号在时间上滞后，导致在同一时刻，RX 的频率比 TX 低一点点。
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混频器 (Mixer)：将 TX 和 RX 信号相乘并低通滤波。
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输出：中频信号 (IF Signal)。
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神奇之处：虽然 TX 和 RX 都是 77GHz 的高频信号，但它们的差频 (Beat Frequency) fIF=ftx−frxfIF=ftx−frx 却处于 MHz 级别（人耳甚至能听到的频率范围）。
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结论：混频器把"纳秒级的时间延迟"转化为了"赫兹级的频率差"。测量频率比测量时间容易得多。
- 三大要素的物理推导
A. 测距 (Range) ------ 频率代表距离
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原理： 物体越远 →→ 回波延迟时间 ττ 越长 →→ 频率-时间图中 TX 和 RX 两条斜线的垂直间距（频率差）越大。
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推导：
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延迟时间 τ=2Rcτ=c2R (2R2R 是往返距离)。
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频率差 fIF=S×τfIF=S×τ (斜率 ×× 时间)。
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联立解得： $$ f_{IF} = \frac{2S}{c} R \quad \Rightarrow \quad R = \frac{c \cdot f_{IF}}{2S} $$
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物理意义：
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对 IF 信号做一次 FFT（快速傅里叶变换），得到频谱。频谱上的每一个峰（Peak），其频率位置直接对应目标的距离。
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距离分辨率：ΔR=c/2BΔR=c/2B。带宽 BB 越大，分辨能力越强。
B. 测速 (Velocity) ------ 相位代表速度
FMCW 的精髓在于它极其擅长测速，且能区分静止和运动物体。这里利用了多普勒效应 (Doppler Effect)，但在微观上表现为相位旋转。
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原理：
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雷达通常会连续发射一串 Chirp（例如 128 个），这称为一个 Frame (帧)。
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对于一个微小移动的物体（如 v=1m/sv=1m/s），在两个相邻 Chirp 的间隔时间 TcTc 内，物体移动了微小的距离 Δd=v⋅TcΔd=v⋅Tc。
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这个微小的距离变化，会导致回波信号产生一个微小的相位差 (Phase Shift) ΔϕΔϕ。
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推导：
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相位变化 Δϕ=4πΔdλ=4πvTcλΔϕ=λ4πΔd=λ4πvTc。
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通过对比连续多个 Chirp 在同一距离单元上的相位变化，我们可以算出 vv。
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处理方法：对这 128 个 Chirp 的数据（在同一 Range Bin 上）做第二次 FFT (Doppler FFT)。
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物理意义：
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速度分辨率：取决于一帧的总时长（Chirp 数 ×Tc×Tc）。观测时间越长，测速越准。
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最大不模糊速度：λ/(4Tc)λ/(4Tc)。如果物体跑得太快，相位旋转超过 180°，就会出现"速度模糊"（比如把远离看成靠近）。
C. 测角 (Angle) ------ 阵列代表角度
单根天线是无法知道物体在左边还是右边的。我们需要天线阵列 (Antenna Array)。
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原理：
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假设有两根接收天线 RX1 和 RX2，间距为 dd (通常为 λ/2λ/2)。
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当信号从角度 θθ 射入时，到达 RX2 的路程比 RX1 多了 dsin(θ)dsin(θ)。
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这一小段路程差会引起两根天线接收信号的相位差 ωω。
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推导：
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相位差 ω=2π⋅dsin(θ)λω=λ2π⋅dsin(θ)。
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反解角度： $$ \theta = \arcsin(\frac{\lambda \cdot \omega}{2\pi d}) $$
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处理方法：
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对多个接收天线（RX1, RX2, ... RXn）的数据做第三次 FFT (Angle FFT)。
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FFT 的峰值位置对应目标的角度。
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物理意义：
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MIMO 技术：为了提高角度分辨率（让图像更清晰），我们不仅增加 RX，还利用多个 TX 轮流发射，构建虚拟孔径。比如 3TX + 4RX = 12 虚拟通道，相当于一个 12 根天线的大雷达。
总结：从 ADC 数据到点云的"三板斧"
雷达芯片内部的 DSP 实际上就在疯狂地做 FFT：
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ADC 采样 →→ 得到时域数据。
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Range FFT (1D-FFT)：
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输入：一个 Chirp 的采样点。
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输出：距离信息。
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Doppler FFT (2D-FFT)：
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输入：一帧内 128 个 Chirp 的同一距离点。
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输出：速度信息。
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产物：Range-Doppler Map (RD 图)。
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Angle FFT (3D-FFT)：
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输入：不同天线通道的同一 (距离, 速度) 点。
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输出：角度信息。
最终，经过这三次变换，原本杂乱无章的电压信号，就被解算成了我们熟悉的点云格式：(x,y,z,v,SNR)(x,y,z,v,SNR)。