有哪些方法可以减少高温测量中的激光测量温度的传感器有哪些的干扰问题？

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2023-12-28 04:15 标签： 测量温度的传感器有哪些
高度自动驾驶（HAD）汽车离不开雷达传感器，不管特斯拉的马斯克如何“去雷达”，它通常都比摄像头更可靠，更能适应恶劣的天气条件；而且也比激光雷达更加经济高效，可提供更高的速度和距离分辨率，并基于不同传感技术提供周边环境的感测。当然，不是说雷达没有缺点，与摄像头或激光雷达相比，其角度或横向分辨率较低。另一个不容忽视的未来问题是：研究表明，伴随新车雷达装配率的越来越高，当雷达装配率占所有车辆比例达到50%时，雷达受到干扰的概率将达到甚至超过90%，这是未来所有雷达都要面对的一个挑战。雷达干扰怎么产生?图源
djsultimatedeals.com目前的雷达主要是毫米波雷达，一些先进解决方案进一步提高了雷达角度分辨率；也可以更好地区分距离相近的小目标和大目标，如卡车或建筑物旁的骑行者或行人。但问题在于，雷达是一种会辐射电磁（EM）波的有源传感器，其内部有功率部分，因此是一种辐射源。特别是当道路上的所有传感器都使用同一分配频段，又彼此可见，可能在同一时间以相同频率发射时，就会相互干扰。这是除了分辨率和灵敏度之外，汽车雷达传感器也要面对的抗干扰可靠性挑战。虽然，目前雷达的装车量还不足以产生很大的问题，以至市场还没有强烈意识到这一点，但在越来越多的汽车配备雷达传感器之后，干扰将司空见惯。所以，行业必须未雨绸缪，在最终用户感受到雷达干扰之前，解决汽车中大量使用雷达的干扰问题，以保证道路环境的安全性。雷达干扰耸人听闻?雷达干扰是不是问题，发生的几率有多大，后果的严重性如何？这必须有一个量化指标。欧洲MOSARIM（通过雷达干扰抑制为所有人提供更多安全）项目报告首次评估了雷达干扰问题的严重性；NHTSA（美国国家公路交通安全管理局）以此为基础，增加了不同交通场景来评估干扰发生的时间和频率。以常见交通场景为例，配备长距离前向雷达且视场（FOV）相对较窄的汽车相互靠近时，两车传感器的FOV重叠，且雷达在同一时间、同一频谱中处于活动状态时，就会发生干扰。常见交通场景中绿色车辆受红色干扰研究表明，与预期一样，安装雷达的汽车数量增加，发生干扰的概率也会增加。不同场景的长距雷达、后向短距雷达、中距雷达和前向短距雷达，其综合干扰功率随着配备雷达的汽车数量增加，且随不同汽车的间隔距离而变化。这表明最近的干扰源比其他干扰源强很多，且是基底噪声增加的主要原因。那么，可以认为，应对干扰源的抗干扰技术可能要在提高干扰抑制能力与增加复杂性之间进行取舍。三种方法应对雷达干扰恩智浦半导体大中华区汽车电子首席系统架构师黄明达博士表示，凭借在雷达领域十多年研发的经验积累，现在有多种方法帮助主机厂和Tier 1检测雷达干扰的情况并减小干扰。避免前端饱和现在的雷达主要分两部分，分别是射频前端和处理。雷达是为了接收有效反射信号而设计的，有效反射信号打到被测物体上再返回来，其衰减与距离的四次方成正比；干扰信号则是从对方的雷达直接发射过来，其衰减与距离的平方成正比。距离越长，干扰信号与有效信号到接收端的差值越大。通常，如果有干扰，接收机端就会看到非常大的信号，也很容易将其饱和，类似于相机被强光照射时所发生的情况，所以首先需要在接收端通过设置不同的增益，防止其饱和。防止干扰的技术在数字域MCU中做干扰检测等当射频前端信号发射接收后，传给MCU的基本是一个中频信号，如1MHz信号，理想情况下它是一个很好的正弦波，如果有干扰，正弦波会在某一个时段出现一个非常大的干扰信号，频率提高且幅值也会变得很高，可以用高通滤波器及一些阈值检测，甚至用短时傅里叶变换去做干扰信号检测。当检测到这个时段内有干扰时，可以将其信号都认为是干扰信号，把它去除，例如，可以用差值方法再将它还原成有效的正弦波。此外，恩智浦还有很多更高级的算法可以放在MCU中。当检测到干扰时，有效减少干扰之后，同时还可以做下一步。知道这个频段上有干扰，就可以换到其他没有干扰的频段上，这是一整套干扰处理的应对办法。在MCU中动态调整波形本身图源
techxplore.com雷达发射有一定波形，可以动态调整其发射频率、发射时间点，将发射信号与伪噪声（PN）序列相乘，或动态调整雷达波形在某个时间点发射，也可以先听该频段有没有干扰，然后再发射，类似这些方法都可以在MCU中实现。黄博士说，未来几年以上三种方法应对基本干扰已经够用，随着雷达装配率越来越高，最终可能会需要更系统的抗干扰方法，要所有主机厂、Tier 1共同制定一个标准化规则，如何能够更有效地利用这些信道，借鉴一些通信原理更好地解决干扰问题。甚至可以更进一步，不将各个雷达传感器视为独立单元，而是将其视为同一传感系统中的多个单元，在这个系统中，雷达传感器协同工作，实现同一个目标。自己车上的雷达、周围车辆的雷达、基础设施（路基）的雷达等，它们之间应该有通信链路，可以协调用什么样的波形、什么样的频段来抗干扰，以便协调共享通道的接入，在彼此之间共享信息并成为一个更大的生态系统。例如，车辆需要一个完整的周围环境雷达全景图，将本车雷达、其他车雷达和路端雷达共同拼接成一幅完整图像。DCM抗干扰不走寻常路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。HCR代表雷达的接近程度，可以解析两个目标在任何测量维度上的给定差异。HCR有助于区分靠近大目标的小目标据称，在以高速行驶时，数字雷达可在安全制动距离下探测到隧道和隧道中抛锚的汽车；发现轮胎或砖块，早到足以改变车道或刹车；探测到大物体旁边的小物体。Uhnder首席执行官兼联合创始人Manju Hegde指出：“更重要的是，雷达必须对道路上的其他雷达提供更强大的抗干扰机制，特别是随着部署越来越多的自动驾驶车辆，配备的雷达越来越多。雷达是一种特别容易受到自干扰（来自同一辆车上其他雷达的干扰）或交叉干扰（来自其他车上雷达的干扰）的技术。这种干扰敏感性是雷达广泛部署的一个重要瓶颈。”据介绍，Uhnder的全数字4D软件定义成像雷达技术可增强分辨率和侦测能力。用DCM取代传统模拟频率调制的突破性架构实现了优异的角分辨率和抗干扰性，还可以实现HCR，解析出传统雷达传感器在过去侦测不到的并列物体。在传输、接收及用于确定环境中物体的距离、速度和角度的相关信号处理方面，FMCW与DCM制雷达的特性有很多不同。传统FMCW与DCM雷达的比较通过对这两种雷达系统的比较，可以加深人们对数字雷达抗干扰性能的理解。干扰敏感系数（ISF）是衡量雷达抗自干扰和交叉干扰能力的指标，受潜在干扰雷达使用的调制方案的影响。典型雷达系统要么脉冲发射信号，要么连续发射。在脉冲雷达系统中，信号只在一定的短时间间隔内发射，然后发射机保持沉默，然后再重复此过程。接收机感测反射信号到达的相对时间，以估计目标的各种参数（如距离、速度）。在FMCW雷达系统中，信号是连续传输的。DCM雷达发射正弦信号，其中正弦信号的相位以数字方式变化。接收的信号可以使用匹配滤波器进行处理，或者与发射信号的各种时延相关，以便可以估计目标的重要参数。DCM使用CDM-MIMO（码分复用MIMO），其中的不同发射机采用唯一的扩频码。在每个接收天线处，使用与每个发射机信号匹配的滤波器。在发射时可以使用彼此正交的扩频码来减少自干扰，但这要牺牲较大的自相关旁瓣。在扩频码的自相关特性和互相关特性之间存在一种折衷。互相关表示来自使用不同扩频码的不同天线的干扰量，而自相关表示来自一个扩频码的自干扰。通常，互相关特性越好，自相关特性越差。未来所有雷达面临的主要挑战之一是来自其他雷达的干扰。一般来说，汽车雷达天生容易受到来自附近干扰源的干扰，因为干扰源的传输在受影响雷达处比从目标接收到的信号更强（如前述）。在直接视线干扰情况下，受影响雷达的干扰功率具有单向传播损耗。另一方面，被测目标的反射信号会有双向传播损耗。随着多个雷达在“近距离”和直接视线内同时工作的潜在扩散，雷达部署越多，相互干扰增加也越多。干扰场景示例写在最后未雨绸缪解决干扰问题不知道你发现没有，现在许多东西都讲究软硬件搭配，人们试图使用数字化硬件解决模拟处理的挑战，数字和模拟电路的联合设计可以实现比汽车半导体行业典型的单独模拟和数字设计更好的性能。就像软件定义汽车那样，人们将利用集成、灵活的芯片设计，允许用软件修改雷达性能，以满足客户和应用的要求，助推ADAS和AD达到新的水平，同时将雷达干扰降至最低。查看完整报告，请戳：https://www.eefocus.com/

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