Introduction

过去，雷达使用独立的元件(功率放大器[PA]、低噪声放大器[LNA]、压控振荡器[VOC]、模数转换器[ADC])，但现在有了更多的集成解决方案。基于互补金属氧化物半导体(CMOS)的雷达讲所有射频(RF)和模拟功能以及数字信号处理(DSP)功能集成到一个芯片中，代表了最终雷达片上系统解决方案。这种高度集成的设备大大简化了雷达传感器的实现，使传感器具有紧凑的外形，并使解决方案具有成本效益。德州仪器(TI)为快速增长的汽车和工业雷达市场提供一系列高度集成的76-81GHz雷达设备

本白皮书重点介绍德州仪器76-81GHz雷达设备的一个特殊方面：使用正交混频器和复杂基带结构，而不是传统的是实混频和实基带结构。

FMCW radar concept

回顾一下FMCW雷达的工作原理。在FMCW雷达解决方案中，发射信号是线性调频连续波(L-FMCW)chirp序列，其频率与时间特性遵循下图1的锯齿模式
Figure 1:FMCW sawtooth signal pattern

线性调频连续波传输的chirp的频率$f_T(t)$和相位${\varphi }_T(t)$表示为时间的线性和二次函数，如Figure1所示

在典型的FMCW雷达实现中(图2)，本机振荡器(LO)模块产生线性调频连续波信号$cos({\varphi }_T(t))$，该信号由PA放大并从天线发射
Figure 2:High-level block diagram of an FMCW radar

雷达照射的目标区域内的任何物体都会反射发射的信号。接收天线接收发射信号，低噪声放大器讲其放大。该接收信号与LO信号混合以后产生拍频(中频[IF])输出，ADC将其数字化并随后由DSP处理

图3描述了接收到的FMCW信号的性质，该信号包括对应于各种对应于各种对象的发射信号的不同延迟和衰减副本。可以看到对应于每个物体的拍频信号是一个音调，其频率$fb$与物体到雷达的距离R成正比。因此，检测目标及其与雷达的距离的过程涉及对拍频信号进行的快速傅里叶变换(FFT)并识别从噪声突出的峰值
Figure 3:Received FMCW radar signal and beat-frequency spectrum

实际上，除了这个非常简单的FMCW雷达探测解释之外，还有许多细节，特别是在考虑运动物体时。对于运动物体，拍频信号还具有多普勒分量，多普勒分量取决于雷达和目标之间的相对速度。通过对chirp执行第二次FFT，并查看拍频信号从一个chirp到下一个chirp的相移，可以估计多普勒分量，从而估计相对速度。总之，检测的过程涉及对每个chirp相对应的接收样本执行第一维FFT，然后跨chirp对该输出执行第二维FFT。二维FFT程序的结果是目标-速度网格中的图像。检测过程发生在二维FFT输出上涉及，在噪声层或周围杂波中检测峰值

FMCW radar implementation using real baseband

现在大多数雷达使用的是实部混频器和实部(I-only)基带和ADC链。这种实现方式的部分原因是由于在基于离散解决方案的雷达实现中不必将adc和可变增益放大器(VGAs)的数量增加一倍而获得成本优势。

图4说明了发射(LO)、接收(RX)和拍频(IF)信号的瞬时频谱。

Figure 4:A real mixer and real baseband suffers from image-band noise foldback.(a) Instantaneous spectrum of LO(TX) signal showing ramping frequency,(b) RX signal after reflection from various objects,© IF signal after real mixer.

图4a中展示了表示斜坡LO的瞬时频率的LO信号$cos({\varphi }_T(t))$频谱。

图4b中的RX信号频谱包含代表不同目标的LO信号的延迟和延迟版本。感兴趣的信号包含在RX信号频谱的"in-band"部分中，而频谱的"image band"部分没有任何感兴趣的信号。这是因为接收到的信号相对于发射信号发射LO信号总是"延迟"的。因此，对应于不同对象的拍频总是落在复基带谱的一侧。热噪声显示为蓝色水平条，分布在in-band和image band上。

图4c中，当使用实部混频器和实部基带处理链时，混频器后的中频信号频谱会遭受image band噪声折叠。换句话说，IF信号由来自in-band和image band的噪声引起的信噪比(SNR)损失。这将导致高达3dB的性能损失，这在复基带中是可以避免的

Complex-baseband implementation

图5中的框图中显示了正交混频器和复杂基带结构的使用。在这种情况下，接收到的信号与LO的cos()和sin()版本混合，具有用于同相(I)和正交(Q)信道的复值IF链和ADC

Figure 5.The complex-baseband architecture

图6显示了正交混频器和复杂基带视线中各种信号的频谱。由RX信号在正交混频器中与$cos({\varphi }_T(t))+jsin({\varphi }_T(t))$混合，因此带内和图像带保持分离，并且没有由图像带噪声折叠而导致的噪声增加。因此，该架构具有整体噪声系数优势。

Figure 6:Quadrature mixer and complex baseband with no image-band noise foldback.(a) Instantaneous spectrum of L0(TX) signal showing ramping frequency,(b) Rx signal after reflection from various objects, © Quadrature LO signal,(d) IF signal after quadrature mixer

复基带结构最直接的优点是通过消除image-band噪声折叠来实现噪声系数的改善。与代表仅实际实现的单边带(SSB)噪声系数相比，这里的有效噪声系数对应于改进的双边带(DSB)噪声系数。

理论上，噪声系数的改善可以高达3dB，实际上，噪声系数的改善会稍微小一些，并且具体实现，因为在LNA之后，将接收信号分裂成I和Q路会导致信号功率损失，以及由此产生的中频噪声对整体噪声系数有较高的贡献。然而，在复杂的基带实现中有一个有效的噪声系数改善。

当考虑由TX噪声(幅度噪声或不相关相位噪声)控制的雷达系统时，这种改进尤其重要。在这些系统中，来自天线耦合或保险杠发射的噪声裙边控制RX热噪声地板。在这种情况下，一个负载的基带结构实现了3分贝噪声系数的最大效益

Improved interference tolerance

在FMCW雷达中，image band仅含噪声，不含任何期望信号。因此，通过复基带的实现，您可以监视image-band频谱，以检测干扰和/或准确估计热噪声水平，而不产生杂波。

例如，您可以很容易地将image-band中地音调或能量峰值识别为来自干扰雷达设备，而不会对其是否可能是真正感兴趣地物体产生任何模糊 。换句话说，检测和减轻来自干扰雷达的干扰，而不会对真正的物体产生任何模糊。

此外，由于complex-baseband结构防止图像频带折叠，因此它对图像频带中存在的任何干扰具有更大的鲁棒性。在real-baseband架构中，存在于或扫过image band的任何干扰也将在频带内折叠，从而变得更容易受到性能损失影响。

Digital frequency/phase shift for RF delay compensation

在支持多个接收链(用于接收波束形成)的典型雷达实现中，所有接收链的天线路由延迟和/或射频电路延迟必须匹配，以确保正确的波束形成功能。这对板上布线以及跨通道的射频组件匹配造成了限制。

在这种情况下，从图3中可以看出，在FMCW雷达信号中，“delay"相当于"frequency shift”。拍频$f_b$与往返延迟$t_d$成比例，如图所示。基于这一观察，可以通过使用数字频率和/或相移来补偿雷达系统中的各种延迟。

在复基带架构中，甚至在FFT处理之前，通过在对应于每个RX信道的I和Q复数据样本上使用不同的数字频率/相位去旋转，可以使用复基带输出对跨信道的任何延迟失配和/或RF相位响应失配进行数字补偿。

Reduced impact of RF intermedulation products

众所周知，当f1和f2输入频率有两个音调时，RF非线性(例如立方非线性)导致(2f1-f2)和(2f2-f1)产生互调产物。

在FMCW雷达接收机中，强天线耦合或缓冲发射信号(例如，在功率电平P1和频率f1处)与所需强目标(例如，在功率电平P2和频率f2处)的存在可导致互调产物，从而产生鬼影目标。

在大多数情况下，天线耦合或缓冲器反射信号(P1)将较大且接近DC(f1接近于零)；因此，2f1-f2处的互调产物将相对较大且落在图像频带中(大约在-f2处)。在真正的实现中，这种互调该产品将在频带内折叠并降低f2处实际物体的信噪比。复杂的基带实现显著地缓解了这个问题，因为图像频带不向后折叠。

Redundancy for functional safety monitoring

双(I和Q)IF和ADC通道的可用性间接提供了一种冗余形式，有助于功能安全监控。这里，在一个完全功能的系统中，图像频带没有任何所需的信号，因此，您可以观察图像频带能量相对于带内能量的关系，以检测I或Q信道中的故障，这改进了IF和ADC部分的功能安全监控。

Improved bumper signature and nearby object detection

复杂的基带结构能够精确估计缓冲器反射和/或非常接近的物体的振幅和相位。具体地说，假设缓冲器发射和附近物体的拍频处于低频(接近DC)，I和Q输出的可用性使得能够更准确地估计这些信号地频率和相位。由于信号地低频和chirp期间可用地短观测窗口，这种估计在只有真实链地情况下要困难得多。

TI的76-81GHz集成毫米波雷达传感器的解决方案实现了复杂的基带架构，还包括有助于利用此处概述的优势的数字基带电路

DSP requirements

为支持复杂的基带结构而复制的IF和ADC不会增加DSP的内存负担或处理需求。我们来讨论一下原因。

考虑图7所示的复杂基带的拍频频谱。
Figure7.Beat-frequency spectrum in FMCW radar

此图显示了图6d中频谱的翻转版本，只是为了方便起见，因此所有对象都出现在正频率侧，更远的对象出现在更大的频率。在图7中，$f_{b,max}$表示对应于最远的最大拍频。

在纯实传统的实现中，ADC采样需要以最小(Nyquist)采样率$2f_b$(最大)输出到DSP。请参加图8左侧，该图显示了具有较高噪声系数的纯实频谱。
Figure 8:Beat-frequency spectrum for real and complex-baseband outputs

在图8右侧所示的复杂基带实现中，不需要将ADC输出接口速率加倍。实际上，它可以对频谱进行频移，执行图像抑制滤波，并在$f_{b,max}$处向DSP发送抽取的I和Q ADC样本。因此，由于使用复基带，ADC采样到DSP的接口速率实际上没有增加，real的输出实$2f_{b,max}$变为complex输出$f_{b,max}$。将频谱集中在DC附近的频率偏移有助于简化图像抑制滤波的实现。

TI的雷达芯片包括一个内置的数字移频器，用于对样本进行移频，执行图像抑制滤波，并以较低的接口速率(类似于仅限真实的实现)输出复基带。

另一个优点是与内存和每秒百万条指令(MIPS)有关，需要在DSP上进行处理。纯实数实现需要使用实数样本计算2N点FFT，而复基带实现需要使用复数输入样本计算N点FFT。大多数DSP架构都可以以相似的复杂度实现这两种功能。事实上，N点复FFT比2N点实FFT消耗更低的MIPS，这使得使用复基带输出更为有利。类似地，对于这两个选项，M chirps/frame地内存需求实相同的。表1总结了复基带和纯实基地选项之间的比较。

表1:Data rate,MIPS and memory-requirement comparison

Summary

在FMCW雷达系统中使用复杂的基带结构可以在不降低ADC接口速率或DSP上的内存/MIPS要求的情况下获得各种性能优势。在高度集成的CMOS雷达解决方案中，这种结构可以高效、低成本和低功耗地实现。

参考文献：

1. 《Using a complex-baseband architecture in FMCW radar systems》