4D毫米波雷达如何实现高度识别
万能的大猪
4D毫米波雷达如何实现高度识别
在自动驾驶的感知体系中，毫米波雷达一直扮演着不可或缺的角色。其工作频段属于微波，具备穿透雨、雪、雾和烟尘的能力，并且在强光、黑暗或光照剧烈变化等恶劣条件下依然保持稳定表现，因而成为车载环境感知的重要手段。然而，传统的毫米波雷达仅能提供目标的距离、相对速度和水平方位角信息，在垂直方向的高度识别能力较为有限。这使得它在面对复杂交通环境时，难以准确区分不同高度的物体。
在高速行驶过程中，车辆靠近立交桥、交通标志、减速带或井盖时，传统毫米波雷达往往因无法判断物体的垂直位置，误将非障碍物识别为前方静止障碍物，从而导致频繁误刹。为了解决这个问题，4D毫米波成像雷达应运而生。
4D毫米波雷达之所以被称为“4D”，是由于其在传统3D基础上新增了“俯仰角”或“高度”维度的感知能力。这一提升不仅增强了目标的定位精度，还使雷达能够生成高分辨率的点云图像，从而更准确地识别物体轮廓和空间分布。
物理孔径的重构与MIMO虚拟化技术
毫米波雷达对目标角度的分辨能力，本质上取决于天线阵列的物理孔径大小。根据电磁波干涉原理，孔径越大，波束越窄，角度分辨率越高。传统3D毫米波雷达通常采用水平线性排列的天线布局，这使其在水平方向具有一定的分辨能力，但在垂直方向由于孔径有限，波束过宽，难以识别同一方位但不同高度的目标。
为解决这一问题，4D毫米波雷达采用了MIMO（多输入多输出）技术。通过巧妙组合少量发射天线（TX）和接收天线（RX），MIMO能够虚拟出远超物理天线数量的通道。以12个发射通道和16个接收通道为例，雷达可以生成高达192个虚拟通道，从而构建出一个等效的二维平面阵列。
这种虚拟阵列在垂直方向上拓展了天线覆盖范围，使雷达具备了生成窄波束的物理基础，从而准确测得目标的垂直角度。通过这种方式，雷达可以将立交桥、交通标志与地面障碍物清晰区分。
MIMO技术原理图，图片源自：网络
空间分辨力提升的核心算法体系
构建物理阵列只是4D毫米波雷达实现高度识别的第一步。要从复杂的雷达回波中提取高度信息，还需要一套高复杂度的信号处理算法。4D毫米波雷达通常采用FMCW（频率调制连续波）体制，通过分析多个啁啾脉冲的回波，提取目标的距离、速度、方位和高度数据。
在信号处理流程中，首先对每个天线通道的数据进行距离FFT和多普勒FFT，从而将不同目标映射到距离-速度图谱中。这一过程实现了目标在运动状态上的初步分离。
图片源自：网络
真正的技术难点在于DOA（到达角估计）算法的实现。传统FFT测角法虽然计算开销小，但角分辨力受限于天线数量，并易产生旁瓣干扰。为了突破这一限制，4D毫米波雷达引入了超分辨率算法，如MUSIC和ESPRIT。这些算法通过分析信号协方差矩阵的特征空间，实现更精细的角度估计。部分高性能4D雷达已可将俯仰角测量精度提升至±0.2度，使300米外的井盖与立交桥能够被清晰识别。
此外，面对虚拟通道数量大幅增加带来的数据处理挑战，4D毫米波雷达依赖于FPGA或高性能SoC来实现并行计算。同时，数字波束成形（DBF）技术也被用于抑制多路径反射，减少“鬼影”目标，从而提升点云的纯净度。
杂波抑制与高密度点云的质量调优
高度识别能力的提升虽然丰富了数据维度，但也导致噪声和虚假目标点的增加。在实际道路上，积水、雨滴甚至空气中的尘埃都可能产生干扰点。为提升点云质量，4D毫米波雷达在系统设计中引入了多种基于统计的杂波抑制算法。
例如，雨水杂波通常具有特定的距离和速度分布规律，系统可通过统计特性将其与真实目标区分开来。此外，噪声点在相位上往往表现出不连续性和缺乏空间一致性，算法可通过角度FFT的峰值幅度方差进行筛选。
针对路面反射产生的地杂波，4D毫米波雷达采用垂直方向的数字波束成形技术，实现“高度掩模”功能，自动过滤掉不必要的回波。通过分析点云的RCS（雷达散射截面积）分布，系统可进一步识别强反射目标和背景噪声。
为了优化实时性能，部分4D毫米波雷达还采用了自适应采样策略。在高风险场景中，系统会集中资源进行高分辨率扫描；而在路况平稳时，则降低数据处理频率以节省功耗。
硬件架构演进与多感知融合的协同
随着自动驾驶技术的发展，4D毫米波雷达的硬件架构也从“堆叠式”向“集成化”演进。早期方案多采用芯片级联，如3T4R的射频MMIC芯片并行工作，以实现大规模虚拟通道。然而，这种方案存在功耗高、体积大、时钟同步困难等问题。
目前，单芯片SoC架构逐渐成为主流。以德州仪器AWR2188和Arbe的Phoenix平台为例，单芯片集成了发射、接收和数字信号处理模块，大幅减少了信号延迟和相位噪声，同时降低了功耗和制造成本。这种设计也更易于嵌入车辆的隐蔽部位，提升整车集成度。
随着4D毫米波雷达高度识别能力的提升，其在自动驾驶感知系统中的地位也日益重要。在高速公路和城市道路场景中，4D雷达能够提前识别远处的故障车辆或前方急刹车情况，为车辆决策系统提供更可靠的输入。
未来发展趋势
随着4D毫米波雷达技术的不断成熟，其高度识别能力正逐步逼近激光雷达的精度。未来，深度学习技术的引入将使雷达从“感知”迈向“认知”阶段，实现对高度点云的端到端分类和识别。
可以预见，4D毫米波雷达将成为L3及以上自动驾驶系统中最具性价比的核心感知设备。
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原文标题：4D毫米波雷达是如何识别高度信息的？
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