無線電探測與測距（RADAR）系統已經在許多應用中使用了數十年，涵蓋從天氣預測到執法的各個領域，汽車領域則在21世紀初開始采用。本文將考察一個典型的汽車應用場景及其相應的發展趨勢。

如今，道路上已經有數百萬基于24 GHz的雷達系統在運行，未來還將有更多基于下一代76-81 GHz系統的雷達問世（例如德州儀器的RFCMOS AWRx產品系列）。從宏觀角度來看，雷達系統配置分為圖1所示的終端設備類別，并進一步根據其有效范圍（距離）進行細分，分別對應從近距離到長距離系統的約1米到400米。

圖1 基于CMOS的雷達配置概覽

隨著有效范圍和所需精度的增加，通常需要額外的處理能力，這在上述基于CMOS的雷達配置概覽（圖1）中通過處理器的出現以及額外雷達（MMIC，即單片微波集成電路）設備的增加得以體現。與額外處理器相關的內存也顯著提升了系統的內存性能，從而進一步增強了系統的能力。

典型的系統是面向前方的中長距離雷達系統，用于在移動車輛的前方路徑中提供檢測和測距。這種自適應巡航控制系統（Adaptive Cruise Control）會根據系統所在車輛與前方車輛之間的間距自動調整車速。此類系統的精度對于在其控制下車輛的安全運行至關重要。使用多個MMIC和一個處理器可以顯著提高角度分辨率和測距范圍。處理器對來自多個MMIC的流數據進行計算，從而增加角度和測距分辨率以及整體檢測距離。

使用多個MMIC設備和處理器進行進一步下游計算的系統構成了級聯/成像雷達（Cascade / Imaging Radar, CIR）系統。這些可編程系統可以通過在處理器上運行的軟件算法、相關MMIC的配置以及天線設計，實現多種類型雷達系統（例如短、中、長距離）的功能。除了這種靈活性之外，這些CIR系統還通過波束成形技術在長距離場景中擴展范圍和分辨率，并通過多輸入多輸出（MIMO）技術在感興趣區域靠近時提高角度分辨率的程度（見圖2）。這些技術通過增加檢測距離、測距分辨率以及相對于車輛前方物體的角度分辨率/精度，提高了系統的效能。

圖2

以德州儀器最近發布的“使用Jacinto? ADAS處理器的級聯/成像雷達捕獲與融合平臺”為例，這是一個4芯片的CIR系統，每個由MMIC（德州儀器的mmWave AWR2243傳感器）設備產生的數據流都需要大量的處理。德州儀器汽車ADAS處理器產品線中的單個SoC可以輕松滿足這些處理需求。例如，“TDA2SXBTQABCQ1”可以利用其異構架構高效地完成所有這些處理任務，該架構包含多種類型的CPU：4個SIMD（EVE）、2個DSP（C66）和6個Arm? Cortex?（2個A15和4個M4）核心。

圖3 展示了從MMIC發送的原始數據中實現目標檢測的各個步驟。

圖3還展示了雷達處理流程是如何映射到這些核心上的。編號圓圈中的顏色編碼對應于執行每個特定操作的核心（藍色 = C66，綠色 = EVE）。Arm核心負責執行系統的通用應用管理和整體控制代碼。圖4展示了德州儀器4芯片CIR參考設計中使用的TDA2SX設備上處理任務的另一種、更高層次的劃分方式。

圖4

隨著雷達系統復雜性和能力的增加，處理需求也在增加。圖5展示了典型雷達數據立方體（radar cube）內存的增加以及所需操作（以百萬計）的增加。這種復雜性和處理需求會隨著時間的推移而增加，并且隨著以下汽車領域的趨勢持續發展，將推動對更多處理能力的需求。德州儀器的雷達MMIC（AWRx）和ADAS處理器（TDAx）可以憑借獨特的架構、技術和軟件開發工具包（SDK）來滿足這些需求。選擇、開發并產品化利用可擴展產品家族（如德州儀器的TDA ADAS處理器家族）的系統，有助于以減少整體開發時間和提高系統效率的方式應對這些持續的趨勢。

圖5

將短距離、中距離和長距離系統集成到一個單一的CIR系統中，可以減少車輛中系統的總數，以及相關的功耗、電源設計和成本。通過處理器實現的性能提升，還可以潛在地減少對其他配套系統的需求或成本，例如降低攝像頭分辨率/幀率要求，以及減少或去除超聲波傳感器。

除了雷達相關的趨勢外，還有一個總體趨勢是，在車輛上使用多種傳感器，通過融合不同模態的數據來增強功能安全性，以幫助應對這些系統必須適當處理的眾多環境變化（見圖6）。下表提供了關于哪些傳感器最適合應對典型車輛感知相關的各種條件的見解。沒有任何單一傳感器能夠滿足所有這些要求，這證明了融合各種傳感器數據以提高感知精度的必要性。

圖6

上述趨勢將需要更高的處理速度和效率，而德州儀器的TDAx ADAS處理器產品線能夠很好地滿足這一需求。