通信与雷达系统频段特性及演进分析

通信与雷达系统频段特性及演进分析

引用

CSDN

1.

https://blog.csdn.net/llzzhh_/article/details/145763484

通信与雷达系统频段特性及演进分析

一、波的基本概念

波可以类比于三角函数，由振幅、相位及频率组成。但是又不同于静态的三角函数，波具有传播速度，以电磁波为例，在真空中，电磁波传播速度为3 × 10^8 m/s，而且波长λ、波速v与频率f间的关系遵循公式λ = v/f。所以简单计算可得，3GHz的电磁波其波长为0.1m。

给出常见长度单位和频率单位：

所以我们常说的太赫兹通信所用频段一般指100GHz到10THz，毫米波雷达的频段指的波长是在毫米数量级，则其频谱一般指30GHz到300GHz。

而且，从定性的角度上讲，即波的基本物理性质来看，

• 高频信号：对障碍物的穿透能力较差，容易反射产生多径效应，信号衰减更快，传输功耗更高。
• 低频信号：传输距离更长，穿透性好，传输功耗低。

二、通信系统演变

从1G到5G，每一代移动通信系统都带来了显著的技术进步。其中4G和5G并非指具体的频率，而是代表第几代技术革新，这里的G一般指Generation。下面简要回顾一下各代移动通信系统的特征：

• 1G：采用FDMA模拟技术，工作频段集中在800/900MHz。仅能提供基本的语音通话功能。
• 2G：转向CDMA/TDMA数字技术，不仅提高了通话质量，还引入了短信服务，频段扩展到800/900MHz、1800MHz。
• 3G：关键技术是CDMA/MIMO以及高阶调制，数据传输速度大幅提升，支持视频通话和移动互联网应用，频段主要在2GHz。
• 4G：以OFDMA/MIMO为核心技术，LTE的出现使得网络速度更快，稳定性更好，支持高清视频流和大规模数据传输，频段范围较广，从450MHz到3.8GHz。
• 5G：涵盖Sub-6 GHz至毫米波频段（24GHz以上），支持增强型移动宽带（eMBB）、超可靠低延迟通信（URLLC）、大规模机器类通信（mMTC）等应用场景，为物联网、自动驾驶等领域提供了坚实的基础。

Wi-Fi和蓝牙分别主要工作在2.4GHz和5GHz频段。

可以看出，随着通信系统的演变，通信信号的频段是不断增大的，并且5G甚至部分使用了毫米波频段，高频的通信信号衰减越快，为了维持通信组网，所以我们周围的基站越来越多，且越来越小型化。

与此同时，通信信号的频段是不断增大，也导致通信的频谱和雷达频谱也有重合趋势，这也是当先ISAC(通信感知一体化)研究热门的原因之一。

三、雷达工作频率的理解

一般来说，雷达工作频率越低，能探测的距离就越远，因为信号衰减小，穿透力强，一般用作警戒、预警雷达。

工作频率越高，探测的距离小，分辨率较高，穿透力弱，天线尺寸小，一般用作车载雷达，便携式雷达。

那是不是越高越好呢？

雷达一般要求发射信号的功率较高，而对于上百GHz频率的高频高功率信号来说，对硬件的要求很高（频率高、波长短、天线小、封装技术难），在THz频率范围内，大气中的水汽和其他分子会吸收THz波段的能量，导致信号衰减严重，从而限制了THz波段的传播距离和穿透能力。

以下给出雷达频谱分类图

四、智能电动汽车雷达技术概要

如下图所示（数据来源于网络），就目前市面上比较热门的车型来看，他们几乎全部配备了激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达以及摄像头。（当然，特斯拉只有摄像头，依靠于马斯克的第一性原理，认为人眼就能获取开车所需的所有周边环境信息，那么有摄像头就应该也足够了，如果万一出现问题，那可以归咎于目前算法还不够完善或者算力还支撑不住。只使用摄像头也大幅削减了传感器成本）

国内各车企主要是各传感器融合处理，激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达以及摄像头的各自优劣互补，得到更加高效更加全面的路况信息。各传感器性能对比如图：

下面分别介绍激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达的基本原理

1. 激光雷达（LiDAR）

物理本质

激光雷达通过发射调制的激光脉冲（典型波长为905nm或1550nm）并接收反射回来的信号来测量目标的距离和位置进行三维环境感知。

核心原理

• 测距机制
• ToF法（飞行时间法）
  d = \frac{c \cdot t}{2} \quad (t: \text{往返时间})
• FMCW法（调频连续波）
  d = \frac{c \cdot \Delta f}{2S} \quad (S: \text{调频斜率}，\Delta f是发射信号和接收信号进行混频后的中频信号)

2. 毫米波雷达

物理本质

利用24GHz/77GHz频段电磁波，通过FMCW信号处理实现目标检测。

测距原理

毫米波雷达主要采用调频连续波（FMCW）技术来测量距离

• FMCW的基本工作流程

1. 发射信号：雷达发射器发出一个频率随时间线性变化的连续波。
2. 反射与接收：当这些波遇到前方的物体时会发生反射，并被雷达接收器捕捉。
3. 混频处理：接收到的信号与原始发射信号混合，产生一个新的信号——中频信号（IF信号）。
4. 计算距离：通过分析IF信号的频率差Δf，可以计算出目标的距离d：
   d = \frac{c \cdot \Delta f}{2S}
   其中c是光速，S是调频斜率。

测速原理

毫米波雷达不仅可以测量距离，还可以检测物体的速度。这主要依赖于多普勒效应。

• 多普勒效应的应用

1. 发射多个脉冲：为了测量速度，雷达需要发射一系列脉冲，并记录每个脉冲返回的时间和频率。
2. 频率偏移：如果目标正在移动，反射回来的信号频率会发生偏移，这就是所谓的多普勒频移fd。
3. 速度计算：通过分析多普勒频移，可以计算出目标相对于雷达的速度v：
   v = \frac{c \cdot f_d}{2f_c}
   其中fc是载波频率。

测角原理

通过毫米波雷达的多根发射和接收天线，可以通过阵列信号处理得到目标角度。

1. 天线阵列：毫米波雷达通常配备多个接收天线，形成一个阵列。
2. 相位差测量：当信号从不同方向到达各个天线时，会产生不同的相位差Δϕ。
3. 角度计算：利用相位差信息，可以通过以下公式估算到达角θ：
   $ \theta = \sin^{-1}\left(\frac{\lambda \Delta \phi}{2\pi d}\right) $
   其中λ是波长，d是天线间距。
4. MIMO虚拟孔径：4发4收天线 → 16虚拟通道，角分辨率提升：
   θres = arcsin(λ/N·d)

3. 超声波雷达

物理本质

不同于上述电磁波，超声波雷达基于声波机械波反射原理，频率40k-58kHz，适用于低速近场探测。

核心原理

• 测距公式
  d = \frac{v \cdot \Delta t}{2} \quad (v=331.4+0.6T)
  其中T为环境温度，Δt为接收和发射时间间隔。

通过上述分析可以看出，不同类型的雷达在智能电动汽车中各自发挥着独特的作用。激光雷达提供高精度的三维环境感知，毫米波雷达则以其良好的雨雾穿透能力和较高的角分辨率在高速行驶中表现优异，而超声波雷达在低速近场探测方面有着不可替代的优势。

随着通信技术的进步，V2X（Vehicle to Everything）技术将使车辆与周围环境进行更高效的交互，进一步提升智能汽车的安全性和智能化水平。