基于距离欺骗的汽车防撞雷达性能测试

陈 丁 寇帅伟 石小萍 张文辉

(1.西安工业大学 西安 710021;2.西安黄河机电有限公司 西安 710043)

射频仿真/电磁兼容技术

基于距离欺骗的汽车防撞雷达性能测试

陈 丁1寇帅伟2石小萍2张文辉2

(1.西安工业大学 西安 710021;2.西安黄河机电有限公司 西安 710043)

为了高效、安全地对汽车自动辅助驾驶系统进行验证，文中提出一种基于距离欺骗原理的对其车载防撞雷达性能的试验方法。安装有矢量信号分析软件的实时频谱分析仪对被测车辆的雷达发射信号进行分析，然后采用电子系统仿真建模软件SystemVue编辑生成雷达回波信号波形文件，将其导入微波信号发生器中产生雷达回波模拟中频信号，经后续处理产生具有虚假距离信息的回波模拟射频信号。试验结果可知：即使不存在障碍物，被测车辆雷达收到回波模拟信号后，也能立即停车避险，且截停概率可达99%以上，提高了汽车自动辅助驾驶系统测试的效率与安全性。

线性调频锯齿波；调频测距；矢量信号分析；波形编辑；

0 引言

随着汽车自动辅助驾驶技术的普及，其安全性与可靠性日益受到关注。目前，汽车自动辅助驾驶中的防撞系统，保证高速行驶中的车辆能及时地刹车避险，中采用声、光、电等多种传感器进行数据融合，捕获外界环境的状态信息[1]。其中毫米波防撞雷达是汽车防撞系统中最关键的探测传感器，为了验证自动辅助驾驶系统安全性、可靠性，一般是在车辆行驶前方摆放障碍物或假人，但研发初期各项功能尚不完善，多会造成被测车辆的严重损毁或彻底报废，极大地增加了研发成本和周期。另一种方法是采用仿真软件构建全数字虚拟车辆建模进行验证，但仿真条件与真实路况仍然相差较大。因此，目前常见的两种方法均存在较大的局限性。

本文借用了电子对抗领域中“距离欺骗”方法，构建一套用于汽车防撞毫米波雷达的性能测试的半实物仿真试验平台，采用软件生成雷达回波模拟信号，模拟信号中含有距离信息，能够尽可能地模拟真实路况，以测试汽车防撞系统的安全性与可靠性。

1 毫米波防撞雷达工作原理分析

1.1 毫米波防撞雷达特点

自动辅助驾驶系统是通过多种传感器来感知道路环境、车辆位置和障碍物信息，控制车辆的转向和速度，自动规划行车路线，并控制车辆安全、可靠地到达预定目标位置的一种智能设备[1]。自动辅助驾驶系统的探测装置通常有超声波传感器、视觉传感器、红外传感器、激光雷达、毫米波防撞雷达等所组成。其中，毫米波雷达的功能是前远程探测，负责障碍物紧急告警、行人探测、碰撞避免、自动行驶控制。这是因为毫米波频率范围为30GHz～300GHz，由于其固有的物理特性，受天气影响较小，毫米波雷达几乎在各类气象条件下可昼夜无差异的正常工作，检测范围较宽，测距精度高也很高。特别是远距离探测为高速行驶中的车辆提供足够的制动刹车距离，也可为路线实施规划提供参考。因此，毫米波防撞雷达是整个无人驾驶汽车探测系统最主要组成单元。

1.2 毫米波防撞的雷达信号特征

目前，调频连续波(FMCW)雷达具有设备简单、体积小、重量轻的特点。较之线性调频脉冲信号，不会出现距离模糊现象(距离盲区)，较高的灵敏度和较强的抗干扰性,容易获得很高的距离分辨率，信号能量大。因此，FMCW成为毫米波防撞雷达首选的工作体制。FMCW波形从时域包络看为一条直线，从时频曲线看一般为锯齿形或三角形。FMCW通常采用调频测距方进行测距，天线接收到回波信号与发射信号相混频,由于经过一段时间的延迟,当前时刻的回波信号频率不同于发射信号频率，在混频后得到二者之间的差值的大小与该系统到目标的距离是一种线性关系。测得频率差值，就可以获得该系统到目标的实际距离,如果目标与雷达是相对运动的关系，则根据多普勒效应，还可以获得目标的径向速度[2,3]。

锯齿波调制信号是一个载频fc(为起始频率或中心频率),调频重复周期TF，扫频带宽为B的线性调频连续波信号[4～7]，如图1所示。

设归一化的发射信号为：

(1)

其中：φo为初始相位，单位：rad。n=1,2,3……，对信号瞬时相位求微分可得瞬时频率为：

设归一化的接收信号为：

(2)

其中：tR为延迟时间，单位：s。收发信号的频率差为：

(3)

其中：c为光速，v为车速，fR为距离引起频率差。考虑汽车也是高速行驶，但cgt;gt;v ，tR应为：

(4)

实际上，汽车在行驶中相对障碍物在做相对运动，v为汽车行驶速度，单位：m/s。应考虑到汽车相对于障碍物高速运动所产生多普勒频移的影响，收发信号频率差应为：

(5)

(6)

由于车辆本身可以通过测量驱动轴转速来精确获得车辆实际速度，消除该项多普勒频率后，即可得出车辆前方障碍物距离车辆实际距离为[4～7]：

(7)

但上述方法仍存在一个问题，当回波信号延迟时间超过调频重复周期TF的话，数据处理系统会发生“相位模糊”即将远处的目标当作是近距离的目标。正是考虑到这个弊端，在设计雷达的调频重复周期TF都取值较大，对应不模糊距离也很大，信号经远距离折返已经衰减殆尽，不会发生“相位模糊”的现象。

2 试验平台的设计

2.1 设计思路

一般而言，商用毫米波防撞雷都采用的是固定频点，信号调制方式比较简单，不存在军用雷达设计中的扩频调制、跳频或捷变频等抗电子对抗手段。因此，若能获得其载频fo与调频带宽B，调频斜率(B/TF)与重复周期TF等关键描述字，即可编辑出回波模拟信号。借鉴雷达对抗技术中的“距离欺骗”手段，利用了调频连续波差频测距的“相位模糊”弊端，对原发射信号进行相应的时延处理即可获得带有虚假距离信息的回波模拟信号。同时，考虑到车辆高速运动引起的多普勒频移量，也必须进行频移处理。外界环境也会对毫米波雷达造成干扰，可也在回波模拟信号中夹杂随机噪声信号，以验证自动辅助驾驶功能的汽车是否能在恶劣环境中安全行驶[7]。

2.2 试验平台的硬件组成

该试验平台主要是针对车载毫米波防撞雷达的探测信号进行分析以获得波形关键描述字，依据试验要求对探测信号进行时延与频移处理，获得带有距离信息与车速信息的回波模拟信号，来测试车辆在高速行驶过程中在规定距离内突遇障碍物时，是否能够及时刹车紧急避险。

试验平台的主要组成部分由探测信号分析单元与模拟信号生成单元组成(如图2所示)。探测信号分析单元由实时频谱分析仪、上变频模块、高频功放模块与接收天线所组成；模拟信号生成单元由微波信号发生器、下变频模块、高频功放模块与接收天线所组成。毫米波频段已超出了常规频谱分析仪的工作范围，必须下变频至频谱仪分析范围内的中频信号。目前的毫米波信号源价格极其昂贵，微波信号经上变频后可生产毫米波信号。另外一个高频信号源为上/下变频模块提供本振信号。值得注意的是，微波信号发生器应该与被测雷达同步起来，否者两者相位差为随机变量无法实现相位模糊作用[7]。

2.3 信号分析与波形编辑软件

对被测车辆的毫米波雷达探测信号进行分析，这一工作由安装在实时频谱分析仪中的89600VSA系列矢量信号分软件完成。该软件具有频谱分析与矢量信号分析两类功能，其中频谱分析功能仿效扫频调谐标量频谱分析，可进行宽带分析，分辨率带宽仅为1mHz，可以获得信号的中心频率、载频、调整带宽等主要参数；矢量信号分析全面分析信号(幅度和相位)，多种分析带宽，可进行时域、频域和解调域的分析，由此功能可以获得被测毫米波防撞雷达的载频fo、重复周期TF、调频带宽B等形波关键描述字，为下一步编辑生成毫米波模拟回波信号生成提供了参考。

3 试验实施方法

3.1 截停概率的分析

是否能成功地截停被测车辆的概率直接决定了该套试验方案是否可行。雷达进行目标探测通常以奈曼-皮尔逊准则为基础，约束条件为虚警概率Pf=α(一般取10-6)，使发现概率Pd≥99%，该项技术称之为“恒虚警”(CFAR)处理。欺骗式干扰针对雷达其实是一种“反恒虚警”的应对手段。预设约束条件为检测概率Pd=α(取10-6)，虚警概率Pf≥90%，雷达中虚警概率Pf与截停概率Ps属于同一概念，即无真实目标的前提下，雷达却判决为有目标存在[9]。利用拉格朗日乘子μ(注：μ≥0)构造一个目标函数J为：

J=P(H0|H0)+μ[P(H1|H1)-α]

(8)

式中：P(H0|H0)-无目标提前下，判决无目标的条件概率，P(H0|H0)=1-P(H1|H0)；

P(H1|H0)-无目标提前下，判决有目标的条件概率即虚警概率Pf(截停概率Ps)；

P(H1|H1)-有目标提前下，判决有目标的条件概率即检测概率Pd；

x-高斯型随机随机变量。

值得一提的是，由于近年来新技术的出现，产业不断融合，传统的行业划分已很难适应新形势发展需要。比如，金融科技可能归于网络产业，也可能归于金融保险行业，而人工智能则可能分布于多个行业内。因此，2017年增加了对热门行业板块的统计。从统计结果来看，除其他板块⑤ 由于按照热点板块进行行业划分没有固定规则，因此仅对部分关注热点板块进行了细分，将大部分行业板块纳入“其他”。以外，2017年中国创投的热点主要分布在物联网与大数据、绿色经济、人工智能、金融科技等领域，引领科技发展的前沿领域（见图4）。

试验平台希望雷达检测概率尽量低，而虚警概率尽量高，才能被测车辆的毫米波防撞雷达受到“欺骗”而紧急停车。为了到达这个目的，要使目标函数J尽可能得小。从公式(8)最后一步可见，μ≥0且0≤α≤1，故μ(1-α)≥0，只能是后一项为负数才能使J尽可能得小。因此需要把被积函数项为负的x划给R0域，判决H0成立。否则划给R1域，判决H1成立[9]。写成似然比检验的形式的门限值为：

与

(9)

根据约束条件P(H1|H0)=Pd=α，可以列出积分方程：

(10)

由方程(10)求解获得μ值，将不满足μ≥0的解舍去。前方无障碍物情况下(0代表无目标)，防撞毫米波雷达却收到了带有“距离欺骗”信息的目标回波模拟信号(1代表有目标)。与正常奈曼-皮尔逊准则下判决域相比，欺骗干扰使“有目标”和“无目标”条件概率密度函数波形位置发生了颠倒，判决门限μ两侧判决域亦发生了颠倒，但被干扰雷达并不知悉。由于回波模拟信号比真实的回波能量要高20dB以上，其SNR也远高于后者。“0”与“1”对应的波峰在横轴方向上的间距拉大，两个波形的重叠区域会减小(如图3)。为使图中横线阴影面积不断扩大(Pf≫90%)，而图中斜线与横线重叠面积却在不断减少，最终趋近于一个恒定值(Pd=10-6)。理论分析可知，只要保证被测车辆雷达接收机不饱和，回波模拟信号能量越大，车辆被成功截停的概率也越高，该套试验方案是完全可行的。

3.2 试验设备的现场布置

如图4所示为实验设备现场布置图。试验平台放置在铁搭顶部，喇叭天线偏转θ角度以对准被测车辆的毫米波防撞雷达。试验平台与车辆的水平距离LT应远远大于触发自动辅助驾驶系统紧急制动的距离，且保证能收到回波模拟信号即可。被测车辆行驶到预定位置后，就会触发非接触开关，试验平台会发射出回波模拟信号。随后被测车辆雷达收到了带有“距离欺骗”信息的回波模拟信号。此时，车辆应当会开始刹车，继续前行LS距离后才彻底停止。非接触开关到车辆彻底停止的位置之间距离为Ltri，实际刹车距离应为LS=Ltri-LB。可在不同路况、气象等条件下，不分昼夜的反复进行试验，获得其对应的实际刹车距离LS数据。

3.3 主要参数的选择设置

由于编辑好的波形文件已下载至微波信号发生器中，只需将微波信号发生器设置为“触发输出”模式，若有外部触发信号输入，就会输出雷达回波模拟中频信号，通过上变频、高频功放处理后，由喇叭天线向被测车辆定向发射回波射频信号。因此，试验前只需在SystemVue软件中的设置好信号幅度与触发延迟时间两个关键参量即可。

3.3.1 回波模拟信号幅度的设置

试验前，被测车辆停置在非接触开关处，将喇叭天线精确对准被测车辆的毫米波防撞雷达，不断调高输出信号幅度值，同时观察被测车辆雷达是否收到模拟回波信号。一般来说，回波模拟信号功率至少大于实际回波信号20dB以上，但必须保持在雷达接收机最大动态范围以内，以免出现雷达接收机饱和的故障现象。由于不同的环境条件，传播过程中信号能量衰减情况差异很大。因此，每次试验都必须提前选择好合适的幅度值。

3.3.2 触发延迟时间参量的设置

由公式(3)可知，回波相对于发射信号的延迟tR导致了两者之间存在频率差fΔ，通过频率差fΔ计算出目标与车辆之间的距离。对SystemVue软件构建的仿真模型中“Time Delay”模块中，设置合理的延迟时间就达到试验目的。只有当探测距离小于临界距离时，自动辅助驾驶系统才能驱使制动系统完成刹车操作。由公式(4)可得延迟时间tR取值范围为：

实际上，触发信号传送至微波信号发生器有个时间延迟tTR，微波信号发生器收到触发信号后会专门延迟tR后发出信号，回波模拟信号到被测车辆也有一段传播时间tL。若不对延迟时间量tTR和tL进行补偿，可能会导致被测车辆雷达探测获取距离信息大于临界距离，而被测车辆将继续高速F正常行驶。可利用调频锯齿波信号“相位模糊”弊端进行冗余延迟时间的补偿。由于雷达收发信号均为周期信号：

SR(nTF+tR) =SR[(n+1)TF+tR]

=SR(tR)

(11)

进行冗余延迟时间补偿后，微波信号发生器发出初始信号为SR0[nTF+TF-(tTR+tL)+tR]，被测车辆雷达收到回波模拟信号为：

SR[nTF+TF-(tTR+tL)+tR+(tTR+tL)]

=SR[nTF+TF+tR]

=SR(tR)

(12)

因此，设置合理的延迟时间量为τ=TF+tR-(tTR+tL)。此外，被测车辆雷达与微波信号发生器之间的同步信号也会发生延迟，从统计学上看为均值0的均匀分布随机变量，可忽略不计。从被测车辆触发非接触开关到收到回波模拟信号过程中，存在一个冗余的调频重复周期TF，使汽车继续以高速v前行距离LB=v·TF，故真实的刹车距离应当为：LS=Ltri-LB=Ltri-v·TF。

4 结束语

该试验平台可产生带有虚假障碍物信息的雷达回波模拟信号，成功地截停正在高速行驶中的被测车辆，且截停的成功概率超过99%，实现了对汽车安全性能的验证工作。试验平台核心组成部分均为通用仪器设备，试验结束后仍可供其他试验使用，降低了研发成本，缩短了研发周期。凡是载有无线电探测装置的无人驾驶汽车、空中无人机、水面无人航行器都采用该种方法进行防撞安全性验证试验。如安保工作中，驱逐或逼停一些即将闯入保护区域内的非法的无人机或无人驾驶车辆，同时也不会造成被驱逐无人机或无人驾驶汽车严重损毁。该套试验系统平台在上述领域中具有广阔的应用价值和较大市场空间。

[1] 吕峰.无人驾驶智能车控制系统的设计研究[D].西安:西安工业大学,2014:15-20

[2] 夏彪.锯齿波调频多普勒定距系统信号处理技术[D].南京:南京理工大学,2010:1-16.

[3] 辛海涛.锯齿波FMCW汽车防撞雷达信号处理系统研究[D].西安:西安电子科技大学,2011.

[4] 丁鹭飞,耿富录,陈建春.雷达原理[M].第4版.北京:电子工业出版社,2009.

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[8] 赵树杰,赵建勋.信号检测与估计理论[M].第1版.北京:清华大学出版社,2005.

PerformanceTestofAutomotiveAnti-CollisionRadarBasedonDistanceDeception

Chen Ding1, Kou Shuaiwei2, Shi Xiaoping2, Zhang Wenhui2

(1. Xi’an Technological University, Xi’an 710021;2. Xi’an Huanghe Electromechanical Co., Ltd, Xi’an 710043)

In order to test and verify automobile auto-assisted drive system efficiently and safely, a new test method based on range deception is proposed. Firstly, signal transmitted by radar on the vehicle-under-test is analyzed by using real-time spectrum analyzer (vector signal analyzing software is installed); then edit and generate radar echo signal waveform file by using an electronic system modeling and simulation software SystemVue; load the file to a microwave signal generator to generate radar echo analog IF signals; and generate echo analog RF signals with false range information through succeeding processing. Test results show that, the vehicle-under-test will stop to prevent collision immediately even there is no obstacle, probability of car stopping is above 90%; which can improve test efficiency and safety of auto-assisted drive system significantly.

LFM sawtooth wave; FM ranging; vector signal analysis; waveform editing

2017-08-25

陈丁(1982-)，男，博士研究生。主要研究方向为雷达系统总体设计与仿真。

TN955+.2

A

1008-8652(2017)03-081-06