4D毫米波雷达实现高度识别的技术路径

集知网 20260408

4D毫米波雷达实现高度识别的技术路径

在现代自动驾驶的感知系统中，毫米波雷达凭借其对恶劣环境的高度适应性，成为不可或缺的传感器之一。它工作在微波频段，能够穿透雨雪、烟尘等障碍，在强光或低光条件下保持稳定的探测能力。然而，传统毫米波雷达在垂直方向上的感知能力较弱，只能提供距离、速度和水平角度信息，这使得它在复杂路况下易产生误判，限制了其作为主传感器的潜力。

当车辆高速接近立交桥、交通标识或地面井盖等结构时，缺乏高度信息的传统雷达容易将这些非障碍物误判为前方静止目标，从而引发不必要的制动，或为了防止误报而放宽检测阈值，带来潜在的安全隐患。

4D毫米波成像雷达的出现，有效解决了这一技术瓶颈。所谓“4D”，是指在传统距离、速度和方位角三个维度之外，增加了对目标“俯仰角”或“高度”的识别能力。这种突破性进步，使雷达不仅能够获取目标的点云数据，还能够在不同高度层次上生成清晰的图像，从而显著提升环境感知的精度。

物理孔径重构与MIMO虚拟化技术的结合

毫米波雷达在角度分辨方面的能力，直接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，角度分辨就越精细。传统雷达的天线布局通常仅在水平方向延伸，导致其在垂直方向上的分辨能力严重不足。

4D毫米波雷达通过在垂直方向上重新布局天线阵列，有效扩展了孔径。然而，受限于车载系统对体积和成本的严格要求，单纯增加物理天线数量并不可行。为此，MIMO（多输入多输出）技术被引入到毫米波雷达系统中。

MIMO技术利用少量发射和接收通道的组合，构建出远超物理数量的虚拟通道。通过正交波形发射，每个发收对可等效为一个虚拟相位中心。在4D毫米波雷达中，常见的配置如12发射通道+16接收通道，可生成高达192个虚拟通道。这些虚拟通道在水平和垂直维度上形成二维平面阵列，为雷达提供更丰富的空间信息。

MIMO技术示意图，来源：网络

高分辨率信号处理算法支撑俯仰角估计

构建物理阵列是4D雷达的基础，而高度信息的提取则依赖于复杂信号处理算法的支持。4D毫米波雷达通常采用FMCW（频率调制连续波）体制，通过分析Chirp信号的回波，获取目标的距离、速度及角度信息。

在信号处理流程中，首先进行距离和多普勒FFT，将回波映射到距离-速度图谱中，实现目标初步分离。随后，系统进行DOA（到达角）估计，以提取俯仰角信息。

信号处理流程图，来源：网络

传统FFT测角方法在小孔径下存在分辨率不足和旁瓣干扰问题。为克服这一限制，4D毫米波雷达引入了MUSIC或ESPRIT等超分辨率算法。这些算法通过分析信号协方差矩阵的特征空间，实现更精细的俯仰角估计。部分高性能4D雷达可将俯仰角精度控制在±0.2度以内，从而在300米外清晰区分井盖与立交桥。

与此同时，面对数据量的激增，4D雷达后端通常采用FPGA或专用SoC实现高效并行处理。此外，为提升点云质量，还需对多路径反射进行抑制。结合数字波束成形（DBF）技术，雷达可在特定高度层集中能量，从而过滤地面杂波和天桥顶部的多径干扰。

点云优化与杂波抑制策略

高度信息的引入虽然增强了数据维度，但也带来了噪声和虚假目标的问题。例如，雨水、粉尘等微小粒子会反射雷达信号，形成大量杂散点。为提升点云的纯净度，4D雷达通常结合统计特性识别、相位连续性分析等算法，过滤无效点。

系统可通过计算角度维度FFT峰值方差，剔除响应曲线平缓、能量分布不集中的目标点。对于地面杂波，4D雷达采用动态高度掩模技术，根据车辆姿态实时调整感知窗口，屏蔽来自地面的非障碍物回波。

此外，为提升实时性，部分4D雷达采用自适应采样策略。在检测到突发交通事件时，系统会局部增强扫描密度；而在路况平稳时，则降低数据流速，以节省计算资源。

硬件架构演进与多传感器协同

自动驾驶系统对感知硬件正从“堆叠式集成”向“系统级优化”演进。早期4D雷达采用芯片级联方案，虽然便于快速构建虚拟通道，但存在功耗高、体积大和同步困难等问题。

随着技术进步，单芯片SoC方案逐渐成为主流。如TI AWR2188 8T8R芯片和Arbe Phoenix 48T48R平台，通过高度集成射频前端与数字处理单元，显著降低了功耗和成本，并提升了系统稳定性。

在多传感器融合框架下，4D毫米波雷达已不再仅作为辅助传感器使用，而是成为某些关键场景下的核心感知手段。例如在高速NOA场景中，4D雷达可提前检测静止车辆，并通过高度信息确认其处于当前车道，从而为系统提供更充足的时间作出决策。

未来方向与深度学习的融合

随着算法和硬件的协同演进，4D毫米波雷达在高度识别方面的性能持续提升，逐步缩小与激光雷达的差距。未来的研究方向可能聚焦于将深度学习模型嵌入雷达处理系统，通过神经网络实现对高度点云的端到端分类与语义理解。

从“感知”迈向“认知”的升级，将使4D毫米波雷达在L3及以上自动驾驶系统中，成为最具性价比的感知核心之一。

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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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