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在自动驾驶的传感器中，毫米波雷达好像一直存在于摄像头和激光雷达的“光环”之下，很多时候， 存在感并不强。 甚至在最近一段时间以来，不少车型在逐渐减配毫米波雷达的数量，从5颗到3颗，再到1颗，甚至完全取消。

毫米波雷达之所以有这样的窘境，可能主要原因有2个： 1）分辨率较低，2）误报和漏报较多。 因此，在感知系统中，对毫米波雷达一直不敢赋予很高的置信度和权重。近年来，随着整车的降本压力增大，以及视觉感知技术的进步，导致不少车型毫米波雷达的配置数量逐渐减少。

随着不同方案4D成像技术的开发，毫米波雷达的分辨率已经得到了大幅提升，很多优秀产品的点云密度已经达到32线激光雷达，甚至接近64线激光雷达的水平。 不过误报漏报较高的问题，还在不断困扰毫米波雷达的拓展应用。

由于 毫米波雷达多径传输、外部干扰、分辨率不足等引起的误报漏报最为常见， 本文针对这几部分内容， 再进一步讨论其相关原理和应对方案， 供各位老师参考。

01

多径效应

1. 现象

在环境较为复杂时，在真实目标的周围会出现多个虚假目标，如下图所示：

图片来源：The Radar Ghost Dataset – An Evaluation of Ghost Objects in Automotive Radar Data

2. 原因

在环境较为复杂时，毫米波雷达的电磁波在传输过程中，发生了多次反射，导致出现虚假目标，这类目标称为多径Ghost。

这类Ghost通常是发生了二次反射和三次反射。（由于电磁波每反射一次，信号能量就会减小，4次及以上反射导致虚假目标可以忽略）

正常路径（One-Bounce Path）：

正常路径是电磁波在目标上经过一次反射，回到毫米波雷达，这是正常的探测过程，此时不会Ghost。

Two-Bounce Paths：

有如下两种传播路径：

• Case1：雷达接收到来自反射面的一次反射信号，Ghost出现在反射面的另一侧。

• Case2：雷达接收到来自真实目标的反射信号，Ghost出现在与真实目标方向相同，不过距离更远的位置。

由于两个路径的长度相同，因此，两种Case产生的Ghost径向距离和速率是相同的。

Three-Bounce Path：

• Case1：从反射面上反射两次，产生相对于反射面对称的镜像Ghost。

• Case2：在自车和目标之间发生3次反射，出现一个是真实目标2倍距离、2倍相对速度的虚假目标。这种情况经常发生在两车较大，相距较近时。

3. 解决方案

1）通过识别环境（道路边界），滤除合理边界外的目标

识别环境道路边界（例如高速护栏，隧道边界，道路边界等等），然后将边界外符合某些特征的运动目标视作Ghost进行滤除。

图片来源：CSDN

2）基于规则的合理性校验，滤除异常目标

一般情况下，真实目标的速度和航向角方向应该是一致的（除非目标车辆处于极端非线性或者失稳状态）。如果发现有些目标的速度和航向角方向不一致，可以判断为虚假点进行滤除。

图片来源：Roos F  ,  Sadeghi M , Bechter J , et al. Ghost target identification by  analysis of the Doppler distribution in automotive scenarios[C]（18th International RadarSymposium (IRS). IEEE, 2017）

除了上述规则，还可以考虑其他合理性校验方法，例如出现时刻、持续时间、速度范围等等。

3）基于机器学习/深度学习，滤除虚假点

基于机器学习/深度学习的监督类学习算法普适性强，不仅适用于多径产生的虚假点，也适用于其他原因产生的虚假点，不过对于算力和数据量要求较高。例如：随机森林、CNN、PointNet++等等。

例如，Chamseddine M等人提出的DNN算法架构：

图片来源：Chamseddine M ,  Rambach J , O Wasenmüller, et al. GhostTarget  Detection in 3D Radar Data using Point Cloud based Deep Neural Network（International Conference on Pattern Recognition 2020）

虚假点去除效果：

图片来源：Chamseddine M ,  Rambach J , O Wasenmüller, et al. GhostTarget  Detection in 3D Radar Data using Point Cloud based Deep Neural Network（International Conference on Pattern Recognition 2020）

02

外部干扰

1. 现象

当雷达受到外部电磁波干扰时，出现漏检或者误检。在自动驾驶场景，外部电磁波干扰通常是来自于道路上其他车载雷达的电磁辐射。

下图是FMCW雷达，在没有干扰和有干扰时的频谱对比：

图片参考：Jeroen等，Uncorrelated Interference in 79 GHz FMCW and PMCW Automotive Radar，后处理：雪岭飞花

2. 原因

如上图所示，对于FMCW雷达来说，外部干扰发生时，通常有两种可能的表现形式：

1. 噪底提升（导致漏检）；

2. 形成虚假点（导致误检）；

情况1：

当外部干扰的电磁波频段落入雷达的扫频范围，但是频率变化和雷达不同步，此时 雷达本体的噪底会被抬升 ，由于SNR变差，从而导致RCS较小的目标消失（ 漏检 ）。

图片来源：Sefa Tanis（ADI）

情况2：

如果干扰信号扫描是同步的，此时会 产生虚假目标（误检） 。

不过，这种干扰通常出现在电子战干扰机中（有意设计），在汽车中发生这种刚好对齐的概率非常小，往往是来自于多径效应（干扰信号是雷达自己发出的）。

图片来源：Sefa Tanis（ADI）

03

解决方案

1）ADI

ADI提出通过设置特殊编码的Chirp波形，来降低干扰，例如设置独特的Chirp斜率、起始和停止频率。

例如下面图片中，蓝色曲线是未经过编码的回波处理结果，橙色曲线为经过编码的回波处理结果。可以看到编码之后，干扰目标被有效滤除。

图片来源：Sefa Tanis（ADI）

2）TI

TI提出了随机化、抖动、频率规划的定位干扰以及缓解技术。请参考《Application Note：Interference Mitigation on the AWR294x Transceiver》

图片来源：TI，《Application Note：Interference Mitigation on the AWR294x Transceiver》

3）加特兰

加特兰提出四种抗干扰方案：frequency hopping模式、chirp shifting模式、phase scrambling模式以及interference mitigation模式，其思想和上述编码方式类似。

图片来源：https://www.zhihu.com/question/468198654/answer/2703203307

4）Uhnder/Mobileye

Uhnder/Mobileye提出采用PMCW技术进行干扰抑制，PMCW技术是采用编码调相，当接收到编码方式不同的干扰信号时，会稍微抬升一点底噪，不会在频谱上产生峰值，因此可以一定程度上抑制误报和漏报。

PMCW雷达对于干扰信号的响应：

图片参考：Jeroen等，Uncorrelated Interference in 79 GHz FMCW and PMCW Automotive Radar

PMCW-to-PMCW with different interference configurations: (d) different  code  families  [APAS(3868),  ZCZ(4096)],  (e)  different  code  length  [APAS(3868),APAS(3864)], and (f) different bit rates [APAS(3868), APAS(1308)]

04

距离分辨率不足

1. 现象

如下图所示，对于前后相距较近的橙色和浅蓝色目标无法区分，毫米波雷达会输出一个大的深蓝色目标。

图片参考：Uhnder，后处理：雪岭飞花

2. 原因

对于FMCW雷达，距离分辨率dRes = c/2B，其中c是光速，B是扫频带宽。

例如，如果是600MHz带宽，分辨率dRes = 300000000/1200000000=0.25米。

当两个距离小于距离分辨率dRes时，会变得很难区分：

图片参考：网络，后处理：雪岭飞花

3. 解决方案

1）提升带宽B

对于FMCW雷达来说，主要是通过提升带宽B实现。

但是提升带宽会带来数据量的增大，因此需要更大算力的处理器平台。对于NXP、TI、IFX等传统毫米波雷达处理器芯片，一般算力有限，因此需要采用专用的大算力处理器平台，或者将毫米波雷达算法放在域控中运行。

2）PMCW雷达

另一种方案是采用PMCW雷达。PMCW雷达采用匹配滤波器进行距离维的计算，匹配滤波器的主瓣宽度很窄，因此具有更高的对比度分辨率（HCR），更容易区分相距较近的强弱目标。

图片来源：CSDN

05

角分辨率不足

1. 现象

Case1： 当雷达两侧有大面积的强反射目标时，例如两侧有大型卡车时，在中间有可能产生虚假目标，而旁边的真实目标不能检出。

Case2：