汽车雷达技术的演进与未来发展

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随着自动驾驶和智能交通的普及,汽车安全性和智能化成为重要趋势。高级驾驶辅助系统(ADAS)应运而生,可减少30%的交通事故,提升交通效率10%。ADAS通过传感器系统感知环境,提供驾驶辅助,提高安全性。毫米波雷达在恶劣环境中有优势,用于前向碰撞预警、自适应巡航控制等功能。
汽车雷达
 
自1970年以来,汽车雷达技术经历了长足发展,从原型机到广泛应用于ACC和辅助驾驶系统。随着自动驾驶的进步,它正迈向更高级别的领域。但随着传感器需求的提升,对雷达的性能要求也更高,如角度分辨力、测高和抗干扰等。
 
抗干扰技术是重要挑战,因为雷达间的干扰问题愈发严重。除了传统的波形和信号处理方法,通过雷达通信协作避免干扰的方法也受到关注。这种方法利用车间通信或协调中心调整各雷达的运行参数,降低电磁干扰概率。
 
大规模MIMO天线技术也是实现高安全级别自动驾驶的关键。为了实现高性能角度估计,需要增加MIMO天线通道数量。但这也带来了阵列设计、波形和测角算法的挑战。
 
深度学习在雷达的目标检测、跟踪和识别中也有广泛应用前景。但训练模型需要大量有标签样本,且现有数据集仅适用于特定场景,因此需要构建大样本、多样化的标注样本数据库,并改进针对雷达数据的训练模型。
 
此外,汽车雷达芯片需要向更多通道、更高集成度、更高性能和更低功耗发展。全耗尽型绝缘体上硅技术为高效集成各种组件提供了可能。同时,研究新的封装技术与介质材料也是未来的重要方向。
 
最后,车载雷达通信一体化技术是实现更高精度定位、成像和数据传输的关键。车辆将成为新型信息节点,帮助基站实现多功能的集成。目前已有先进的通信感知一体化硬件架构与信号处理框架出现,有望提升网络的集成化、智能化程度。
 
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5G TOA技术提升,赋能精准室内定位新应用

5G室内信道TOA(Time of Arrival)估计技术在实现精确室内定位方面发挥着关键作用。信号的波形设计、时间同步精度、多径效应处理以及接收端性能等因素对TOA估计的精度具有重要影响。设计具有高峰值功率比的脉冲信号、采用先进的时钟同步技术、应用多径分辨和融合算法以及利用高性能的接收机和天线阵列技术,都可以有效提高TOA估计的精度和稳定性。

室内信道定位算法性能提升策略解析

5G网络在室内环境中的定位挑战,提出了一系列性能提升策略,通过优化信号设计,如使用高峰值功率比的脉冲信号和增加信号带宽,来提高信号在复杂室内环境中的捕获和识别能力,同时提升信号的传输速度和抗干扰能力。强调了时间同步的重要性,提出了采用更精确的时钟同步技术(如卫星同步、网络同步和自同步)来确保各接收点的时间基准一致,并通过优化同步算法和硬件设计减少误差和延迟。

5G室内定位新突破:联合时间同步算法揭秘

联合时间同步定位算法通过融合时间同步与定位技术,实现高精度、高效率的室内定位。时间同步是该算法的基础,确保各接收点时间基准一致,以消除时钟误差。5G系统利用卫星同步、网络同步和自同步等技术以适应不同场景。算法依赖于多个接收点的TOA测量,通过测量无线信号传播时间获取定位信息。定位算法如最小二乘法和最大似然估计法用于位置估计。

5G室内定位:TOA技术难点解析

在5G室内信道环境中,TOA(到达时间)估计技术用于通过测量无线信号从发射点到接收点的传播时间来计算距离。然而,由于多径效应、非视距传播、信号衰减以及环境动态变化等因素的影响,TOA估计面临重大挑战。为了提高TOA估计的精度和鲁棒性,5G系统采用了优化信号波形设计、先进的信号处理技术和多径分辨融合算法等技术手段。

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