MIMO Radar

Abstract

MIMO雷达是提高毫米波雷达角度分辨率(空间分辨率)的关键技术。本文介绍了MIMO雷达的基本原理和不同的设计方案

Introduction

术语single-input-multiple-output(SIMO)雷达是指具有单发射(TX)和多接受(RX)天线的雷达设备。SIMO雷达的角度分辨率取决于接收天线的数量。例如，具有四个RX天线的设备具有约30deg的角度分辨率，而具有八个RX天线的设备具有约15deg的角度分辨率。因此，提高角度分辨率的直接方法需要增加RX天线的数量。这种方法具有局限性，因为每个额外的接收天线都需要设备上一个单独的接收处理链(每个处理链都带有低噪声放大器、混频器、中频滤波器和模数转换器)

多输入多输出(MIMO)是指具有多个TX和多个RX天线的雷达。如后文所述，具有具有N_TX TX天线和N_RX RX天线的MIMO雷达的角度分辨率可以等效于具有N_TX *N_RXRX天线的SIMO雷达的角度分辨率。因此，MIMO雷达为提高雷达的角度分辨率提供了一种经济有效的方法

Angle Estimation Basics

估计物体的到达角至少需要两个RX天线。下图显示了一个雷达，它有一个TX天线和两个RX天线，它们之间的距离为d。
图1：Angle Estimation Using Two RX Antennas

来自TX天线的信号从物体发射(与雷达成$\theta$角)，并在两个RX天线处接收。来自物体的信号必须经过$dsin(\theta )$的额外距离才能到达第二个RX天线。这对应于两个RX天线接收的信号之间的相位差$w=(2\pi /\lambda )dsin(\theta )$，因此，当估计相位差w时，可以公式1计算到达角
$\theta =si{n}^{-1}(\frac{w\lambda }{2\pi d})$

由于相位差w只能在距离$(-\pi ,\pi )$内唯一估计，因此用公式1中的$\omega =\pi$代入，雷达的无模糊视场(FOV)如公式2所示
${\theta }_{FOV}{=}_{-}^{+}si{n}^{-1}(\frac{\lambda }{2d})$
因此，等式3的最大视场是通过天线间距$d=\lambda /2$实现的，${\theta }_{FOV}{=}_{-}^{+}90deg$

一般来说，一个雷达有N_RX根天线，(N_RX大于2)，下图2为N_RX=4的情况。
图2：Angle Estimation Using Four RX Antennas

每个后续的天线处的信号相对于前一天线具有额外的$\omega$相移。因此，信号中的相位(相对于第一RX天线)在N个天线(例如，在图2中的[0 w 2w 3w])之间发生线性行进。因此通过对N_RX天线上的信号进行采样，并对该信号执行FFT(通常称为角度FFT)，可以可靠地估计$\omega$

增加天线的数目可以得到峰值更尖锐地FFT，从而提高角度估计的精度和提高角度分辨率。下图3显示了具有4个和8个天线(天线间距为$\lambda /2$)的雷达设备的角度FFT，以及$\theta =-10deg$和$\theta =10deg$的两点目标。4个天线的雷达设备不能分辨两个目标，但是八个天线的雷达设备可以分辨
图3：Angle Resolution Improves With Increasing Number of RX Antennas

Principle of the MIMO Radar

在第2节讨论的基础上，假设我们希望将图2中雷达的角度分辨率(half $\theta res$)能力提高一倍。将角度分辨率提高一倍的方法是将RX天线的数量增加一倍(从4个增加到8个)，如图4所示
图4：Radar With 1 TX and 8 RX Antennas

使用MIMO概念，仅使用一个额外的TX天线就可以实现相同的结果，如下图5所示
图5：Principle of MIMO Radar

图5中雷达有两个发射天线，TX1和TX2。来自TX1的传输导致4个RX天线处的相位为[0 w 2w 3w] (以第一个RX天线为基准)。因为第二个TX天线(TX2)被放置在距离TX1 4d的位置，所以从TX2发射的任何信号相对于TX1穿过长度$4dsin(\theta )$的附加路径。相应地，每个RX天线处的信号会看到$4w$的附加相移(关于TX1的传输)。由于TX2的传输，四个RX天线处的信号相位为[4w 5w 6w 7w]。由于来自TX1和TX2的传输，将四个RX天线处的相序串联起来，得到序列为[0 w 2w 3w 4w 5w 6w 7w]，这与图4所示的具有一个TX和八个RX天线的序列相同。可以说，图5的2TX-4RX天线配置合成了八个RX天线的虚拟阵列(只有一个TX天线)

为了概括前面的讨论，使用N_TX和R_TX天线，用户可以生成(通过适当的天线位置)N_TX*R_TX的虚拟天线阵列。因此，采用MIMO雷达技术，导致(虚拟)天线的数量成倍增加，并且对应于角度分辨率的提高

如果p_m表示第m个TX天线的坐标(m=0,1,……,N<_>TX)，并且q_n表示第n个RX天线的坐标(m=0,1,……,N<_>RX)，那么对于m和n的所有可能值，虚拟天线的位置可以计算为p_m+q_n。例如，在图5中，p1=0和p2=4，以及q1=0、q2=1、q3=2和q4=3(其中坐标以d为单位表示，并且TX1(分别为RX1)被假定为TX(分别为RX)天线的原点)

下图6显示了MIMO雷达的原理可以扩展到多维阵列
图6：A 2-Dimensional MIMO Array(With Azimuth and Elevation Estimation Capability)

可以使用不同的物理天线配置来实现相同的虚拟天线阵列。图7显示了这些配置，其中图a和图b中的物理阵列都合成了图c中相同的虚拟阵列。在这种情况下，板子上的放置和布线可能决定最终的选择
图7：Different Configurations That Realize the Same Virtual Antenna Arrray

Multiplexing Strategies for the MIMO Radar

第三节详细介绍了MIMO雷达如何通过具有相同的RX天线集来处理来自多个TX天线的传输信号。必须注意，RX天线必须能够分离对应于不同TX天线的信号(例如，通过使不同TX天线在正交信道上发射)。实现这种分离有不同的方法；这里讨论两种这样的技术：时分复用(TDM)和二进制相位调制(BPM)

Time Division Multiplexing(TDM-MIMO)

在TDM-MIMO中，正交性是时间上的。每个帧由几个块组成，每个块由N_TX时隙组成，每个时隙对应于一个N_TXTX天线中的一个。图8，对于N_TX=2的FMCW雷达，备用时隙专用于TX1和TX2。TDM-MIMO是从多个TX天线分离信号的最简单的方法，因此得到了广泛的应用
图8：TDM-MIMO

在TDM-MIMO FMCW雷达的经典处理方案中，对每个TX-RX对执行2D-FFT(range-Doppler FFT)。每个2D-FFT对应于一个虚拟天线。N_TX和N_RX的雷达将计算4*2=8，range-Doppler矩阵如图9所示。
图9：Angle Estimation in MIMO Radar

然后对2DFFT矩阵进行非相干求和以创建预检测矩阵，然后检测算法识别该矩阵中对应于有效对象的峰值。对于每个有效对象，在这些多个2Dfft的相应峰值上执行angle FFT，以识别该对象的到达角。在应用angleFFT之前，必须执行多普勒校正步骤以校正任何速度引起的相位变化

BPM-MIMO

先前描述的TDM-MIMO方案易于实现，然而，它不使用设备的完整传输能力(因为在任何时候只有一个发射机是可用的)。存在以调制帧中chirp的初始相位为中心的技术，其允许在多个TX天线上同时传输，同时仍然确保这些信号的分离。在BPM-MIMO中，这些相位为0deg或180deg(相当于将每个chirp乘以+1或-1)。BPM-MIMO的一个这样的变体描述如下

与TDM-MIMO类似，帧由多个块组成，每个块由N_TX连续传输组成。然而，与TDM-MIMO(其中每个时隙只有一个TX天线是活动的)不同，所有N_TX天线在每个块的每个N_TX时隙中都是活动的。对于每个块，来自多个TX天线的传输用空间码(使用BPM)编码，该空间编码允许接收的数据随后由每个发射机排序。在TDM-MIMO中，每个时隙中可以传输的功率受到一个TX天下可以辐射的最大功率的限制。允许在所有N_TX发射机上同时传输(同时仍然通过使用合适的空间码确保完美分离)允许用户增加每个时隙的总传输功率。这意味着信噪比优势为10log10(N_TX)

图10显示了这种技术，此时N_TX=2。假设S1和S2表示来自两个发射机的chirp，块中的第一时隙发送Sa=S1+S2的组合信号。类似地，块中的第二时隙发射Sb=S1-S2的组合信号。使用特定接收RX天线处的相应接收信号(Sa和Sb)，可以使用S1=(Sa+Sb)/2和S2=(Sa-Sb)/2来分离来自各个发射机的分量。例如，N_TX，其中使用4*4的Hadamard code来实现分离
图10：Spatially Encoded BPM-MIMO

处理链几乎与前面在TDM-MIMO的上下文描述的流相同，除了解码块之外，解码块使得来自各个TX天线的信号贡献能够在接收数据中被分离。此解码必须在角度FFT之前执行(理想情况下在多普勒FFT之后执行，以便在解码之前应用由于非零速度的相位校正)

Implementing MIMO Radar on mmWave Sensors

毫米波传感器TI生产线的模拟前端与数字逻辑紧密耦合。这种耦合允许在设计TX信号时具有相当大的灵活性。此外，数字逻辑中的状态机允许预先编程多种chirp类型和各种帧序列，从而减轻处理器实时控制前端的负担。APIi将数字逻辑中的所有寄存器抽象出来，并向程序员提供一个简单直观的界面。所有这些内容相当于一个编程模型，易于学习和处理器上容易。

在编程TX信号时，记住三个概念：profile、chirp和frame。这些概念中的每一个都简要描述如下：

• Profile：profile是chirp的模板，由与chirp的发射和接收相关的各种参数组成。这包括起始频率、斜率、持续时间和空闲时间，以及RX参数，例如ADC采样率。最多可以定义和存储四个不同的profile
• Chirp：每个chirp的类型都与一个profile关联，并继承profile的所有属性。可以与每个chirp相关联的附加特性包括其上传输chirp的TX天线和和以及应用的任何二进制相位调制。最多可以定义512中不同chirp类型(每种类型都与四个预定义配置文件中的一个相关联)
• Frame：通过使用先前定义的chirp类型定义chirp序列来构造帧。也可以对多个帧进行排序，每个帧由不同的chirp序列组成。

因此，为特定的MIMO用例编程设备相当于适当的配置profile、chirp和frame

图11显示了为TDM-MIMO操作配置设备的步骤

图11：Steps to Configure Device for TDM-MIMO Mode Operation

图12显示了为BPM-MIMO操作配置设备的步骤

图12：Steps to Configure Device for TDM-MIMO Mode Operation

参考文献：

1. 《MIMO Radar》