汽車?yán)走_(dá)傳感器直接關(guān)系到行駛安全，必須全面測(cè)試以確保功能可靠。隨著雷達(dá)性能不斷提高，功能和用途日益增加，測(cè)試流程必須更加智能化，不能再遠(yuǎn)行數(shù)百萬公里進(jìn)行路測(cè)。本文介紹目前雷達(dá)功能測(cè)試的測(cè)量流程，并概述將來的測(cè)試方法理念和基本要求。

隨著駕駛自動(dòng)化邁向4級(jí)和5級(jí)自主水平，雷達(dá)在補(bǔ)充其他傳感器平臺(tái)、確保真正全天候360°視覺能力上起著非常關(guān)鍵的作用。在許多高級(jí)轎車的設(shè)計(jì)中，車輛四周安裝有多部雷達(dá)，完成視野全覆蓋，并能夠從近距離到遠(yuǎn)距離覆蓋遠(yuǎn)達(dá)幾百米的范圍。與此同時(shí)，半導(dǎo)體行業(yè)正朝著采用由幾十個(gè)發(fā)射天線和接收天線組成的天線陣列的多靜態(tài)雷達(dá)工作模式快速發(fā)展。某些制造商正在向全CMOS設(shè)計(jì)或混合信號(hào)SiGe架構(gòu)遷移，以便將數(shù)字鏈路整合進(jìn)雷達(dá)芯片中。因此，用于高級(jí)駕駛輔助系統(tǒng)（Advanced Driving Assistance Systems, ADAS）以及稍后用于自主駕駛系統(tǒng)的雷達(dá)解決方案已經(jīng)是性價(jià)比較高且不可替代的解決方案。此外，通常使用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)來簡(jiǎn)化在道路上實(shí)時(shí)測(cè)量車輛的傳感器融合決策過程。多家數(shù)字處理領(lǐng)域的全球領(lǐng)先公司正在努力實(shí)現(xiàn)高效處理器，以適應(yīng)機(jī)器學(xué)習(xí)的要求，例如用于深度學(xué)習(xí)算法。某些處理器基于GPU架構(gòu)，基于平行的多個(gè)CPU，甚至是基于采用直接傳感器接口的多個(gè)專用控制器單元。

汽車?yán)走_(dá)測(cè)試面臨的挑戰(zhàn)

通過分別在時(shí)間延遲、多普勒頻移、到達(dá)角度和幅度方面評(píng)估觀測(cè)區(qū)域中的回波信號(hào)，性能獨(dú)特的雷達(dá)傳感器能夠測(cè)量物體的距離、徑向速度、方位角和大小。一些現(xiàn)代雷達(dá)傳感器也能估算仰角，下一代雷達(dá)傳感器應(yīng)能實(shí)現(xiàn)真正的仰角測(cè)量。同時(shí)且在復(fù)雜多目標(biāo)環(huán)境（例如交叉路口）下確定這些參數(shù)是雷達(dá)設(shè)計(jì)者必須解決的技術(shù)難題。要解決此難題，雷達(dá)必須提供高分辨率數(shù)據(jù)，這一需求激勵(lì)許多研究者提出成像雷達(dá)或?qū)で蠛铣煽讖椒椒ㄔ鰪?qiáng)雷達(dá)數(shù)據(jù)。所有這些需求對(duì)每個(gè)雷達(dá)或傳感器系統(tǒng)的可靠性檢測(cè)和驗(yàn)證提出了嚴(yán)格的要求，以確保預(yù)期的性能。

由于雷達(dá)的復(fù)雜性和智能化越來越高，僅僅使用雷達(dá)信號(hào)質(zhì)量的直接評(píng)估來判斷其在街道上的性能是不夠的。除了傳統(tǒng)上測(cè)試?yán)走_(dá)的信號(hào)相位噪聲、多普勒分辨率、相位重復(fù)性、溫度穩(wěn)定性、輸出功率、接收機(jī)噪聲系數(shù)、線性調(diào)頻斜率和線性度以外，測(cè)試整個(gè)雷達(dá)的功能日益成為必須。把雷達(dá)集成進(jìn)車輛內(nèi)部會(huì)對(duì)雷達(dá)性能造成一些不利影響，例如保險(xiǎn)杠和雷達(dá)天線罩內(nèi)部反射（車標(biāo)或保險(xiǎn)杠）增加了這種復(fù)雜性、降低了雷達(dá)性能。因此，功能測(cè)試正在成為許多高檔汽車制造商認(rèn)可的強(qiáng)制性步驟。

汽車?yán)走_(dá)測(cè)試解決方案

今天，最簡(jiǎn)單的功能測(cè)試依賴安裝在雷達(dá)前方特定參考距離上的角反射器。對(duì)于穩(wěn)定和可重復(fù)的測(cè)試環(huán)境，通常需要大型微波暗室（如R&S ATS1000）來抑制任何未知的環(huán)境干擾。雖然這聽上去挺簡(jiǎn)單，但這個(gè)裝置實(shí)際上僅能測(cè)試固定理想目標(biāo)在給定信噪比電平下的檢測(cè)閾值。不可能測(cè)試多普勒分辨率和目標(biāo)的動(dòng)態(tài)行為，例如檢驗(yàn)?zāi)繕?biāo)跟蹤過程和分類過程。因此，用更現(xiàn)實(shí)的裝置模擬真實(shí)情況至關(guān)重要。還需要模擬包括來自其他移動(dòng)車輛雷達(dá)的外部信號(hào)，以確保干擾可調(diào)節(jié)。

市場(chǎng)上較新的方式是采用專用雷達(dá)回波發(fā)生器，如羅德與施瓦茨公司的AREG100A，它能夠?qū)崟r(shí)處理雷達(dá)發(fā)射的信號(hào)，以便在把捕獲的信號(hào)轉(zhuǎn)發(fā)回被測(cè)雷達(dá)前施加時(shí)間延遲、多普勒頻移和衰減。一種典型實(shí)現(xiàn)方式是接收雷達(dá)射頻信號(hào)并將其下變頻到中頻，在中頻段引入時(shí)間延遲（距離）、徑向速度（多普勒頻移）和衰減（RCS）。然后將此經(jīng)過處理的信號(hào)，通過相位相干上變頻到射頻，并重新發(fā)射給被測(cè)雷達(dá)。被測(cè)雷達(dá)接收并處理基于最初發(fā)射信號(hào)的仿真回波，并報(bào)告檢測(cè)到的距離、多普勒頻移和雷達(dá)截面積（Radar Cross Section, RCS）。

模擬和數(shù)字雷達(dá)回波發(fā)生器都遵循相同的理念，但它們會(huì)以不同的方式處理雷達(dá)回波信號(hào)。雖然模擬回波發(fā)生器使用延遲線（例如波導(dǎo)、同軸電纜和通過光纖）可將信號(hào)延遲到固定距離，數(shù)字解決方案通過可編程時(shí)間延遲也可動(dòng)態(tài)改變距離，且靈活性更強(qiáng)。然而，數(shù)字解決方案的關(guān)鍵參數(shù)是由相關(guān)信號(hào)處理引起的延遲。將雷達(dá)波形從模擬域轉(zhuǎn)換到數(shù)字域需要至少幾個(gè)數(shù)字時(shí)鐘周期。由于雷達(dá)信號(hào)以光速傳播，每納秒的延遲對(duì)應(yīng)大約15厘米距離，無法被補(bǔ)償。模擬雷達(dá)回波發(fā)生器用于驗(yàn)證測(cè)試和生產(chǎn)線，數(shù)字回波發(fā)生器更多用于研發(fā)，并能用于測(cè)試更復(fù)雜的雷達(dá)工作場(chǎng)景。單雷達(dá)回波發(fā)生器可用于檢驗(yàn)簡(jiǎn)單的目標(biāo)徑向移動(dòng)跟蹤算法。例如，許多自動(dòng)巡航控制（Automatic Cruise Control, ACC）場(chǎng)景就是這種情況。為了測(cè)試如車道變換輔助等功能，必須改變目標(biāo)方位角，因此需要通過模擬器前端來模擬到達(dá)角。

未來的測(cè)試方法

由于高度自動(dòng)駕駛導(dǎo)致的巨大需求，汽車?yán)走_(dá)開發(fā)周期正在縮短。雷達(dá)性能、功能和應(yīng)用都在不斷增加。隨著應(yīng)用數(shù)量增長(zhǎng)，雷達(dá)傳感器最終必須進(jìn)行測(cè)試的場(chǎng)景和應(yīng)用也相應(yīng)增加。

今天，一項(xiàng)功能在聲稱得到驗(yàn)證之前，必須跑滿一百萬測(cè)試公里?？紤]到每年大量涌現(xiàn)的新傳感器和新車，跟上路測(cè)要求是不可能的。此外，因?yàn)橛?xùn)練數(shù)據(jù)和分類算法依賴于傳感器本身，用來自較舊傳感器數(shù)據(jù)訓(xùn)練的決策網(wǎng)絡(luò)現(xiàn)在可能不再有效。這意味著，新的傳感器需要新的訓(xùn)練和測(cè)試數(shù)據(jù)集，亦即又一個(gè)百萬測(cè)試公里。由于未來生產(chǎn)的車輛將實(shí)現(xiàn)高度自動(dòng)化和完全自主性，我們需要找到減少所需道路測(cè)試公里數(shù)的方法。對(duì)于傳統(tǒng)汽車，可以使用車輛硬件在環(huán)（Vehicle Hardware In Loop, VeHIL）試驗(yàn)臺(tái)。但對(duì)于依賴?yán)走_(dá)傳感器信息的新型汽車，這些試驗(yàn)臺(tái)必須用另外的測(cè)試設(shè)備來實(shí)現(xiàn)。
許多情況下，在雷達(dá)正確工作前，試驗(yàn)臺(tái)上的汽車甚至不能加速。使用雷達(dá)回波發(fā)生器，或采用模擬雷達(dá)的返回?cái)?shù)據(jù)到電子控制單元（Electronic Control Unit, ECU）接口的方式是比較合適的切入點(diǎn)。雖然軟件模擬雷達(dá)傳感器可以是全方位的，并且可以滿足許多要求，但它并不真正復(fù)制雷達(dá)的真實(shí)行為。另一方面，雷達(dá)回波發(fā)生器測(cè)試?yán)走_(dá)并模擬距離、多普勒和方位角。然而，目前的雷達(dá)回波發(fā)生器不能仿真出傳感器在正常環(huán)境下檢測(cè)到的許多方位角和仰角來生成逼真的場(chǎng)景。這是因?yàn)槔走_(dá)回波發(fā)生器的發(fā)射和接收天線數(shù)量有限，無法模擬被測(cè)雷達(dá)傳感器變化的角度方向（圖3）。正如前面指出的，這對(duì)于簡(jiǎn)單的功能測(cè)試或性能測(cè)試（如精度、檢測(cè)閾值或分辨率）來說已經(jīng)足矣，但對(duì)于高級(jí)駕駛輔助系統(tǒng)和自動(dòng)駕駛車輛的功能測(cè)試來說遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。

圖3：最先進(jìn)的雷達(dá)回波發(fā)生器原理。

雷達(dá)回波發(fā)生器可能需要數(shù)百個(gè)接收器和發(fā)射器才能捕獲、處理和發(fā)射與典型雷達(dá)回波特征波形一樣的回波信號(hào)。除了角度限制之外，當(dāng)前的雷達(dá)回波發(fā)生器也不能模擬分布式目標(biāo)（稱作云目標(biāo)）。行人不是以單一反射波出現(xiàn)。他們有多個(gè)反射點(diǎn)，并且軀干、腿和手臂的速度各不相同。車輛并不是作為單個(gè)散射點(diǎn)出現(xiàn)，它在距離和方位角方面有主要是單多普勒分量形式的分布式多個(gè)散射點(diǎn)。當(dāng)需要從場(chǎng)景和功能角度來生成測(cè)試跟蹤過程、分類過程和決策過程需要的真實(shí)雷達(dá)回波信號(hào)時(shí)，必須考慮所有這些要求。

圖4給出了安裝在屏幕后面，由天線陣列組成的雷達(dá)回波發(fā)生器的概念。該屏幕上顯示的是，用于對(duì)支持駕駛輔助系統(tǒng)的圖像傳感器仿真的駕駛場(chǎng)景（例如高速公路場(chǎng)景）。

圖4：未來的雷達(dá)回波發(fā)生器原理。

具有數(shù)字處理后端、含數(shù)千個(gè)發(fā)射器的完整電子可控天線陣列可以用于仿真復(fù)雜目標(biāo)識(shí)別傳感器及其分析策略。陣列傳感器位于測(cè)量系統(tǒng)前方，它接收雷達(dá)發(fā)射的信號(hào)，實(shí)時(shí)操控距離、多普勒、雷達(dá)截面積（RCS），并將回波信號(hào)路由到天線陣列內(nèi)的特定天線，產(chǎn)生被測(cè)雷達(dá)的方位角和仰角。這種模塊化方法的優(yōu)點(diǎn)是回波信號(hào)的反射就像在真實(shí)場(chǎng)景中一樣。已經(jīng)有工作在此頻率范圍的大型天線陣列，并且可用于雷達(dá)測(cè)試，但是目前沒有商業(yè)雷達(dá)回波生成解決方案（該方案能夠根據(jù)這種天線陣列生成復(fù)雜的點(diǎn)云目標(biāo)）可提供。

隨著智能駕駛汽車上雷達(dá)傳感器數(shù)量、不同工作模式和傳感器功能的不斷增加，智能駕駛汽車的測(cè)試將來會(huì)變得越來越復(fù)雜。為了應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)，采用單發(fā)射天線和接收天線的雷達(dá)回波發(fā)生器不失為一種好方法，但它不能完全滿足未來雷達(dá)傳感器和場(chǎng)景測(cè)試的要求。與數(shù)字雷達(dá)回波發(fā)生器相結(jié)合的天線陣列或許能夠解決更真實(shí)地測(cè)試?yán)走_(dá)傳感器的要求。自從研發(fā)智能駕駛汽車以來，需測(cè)試的場(chǎng)景、雷達(dá)傳感器以及雷達(dá)傳感器與其他傳感器（如激光掃描儀和攝像機(jī)）的融合一直在發(fā)展演進(jìn)，OEM、一線供應(yīng)商和測(cè)試/測(cè)量設(shè)備制造商必須攜手合作，才能為不斷增長(zhǎng)的需求提供完美解決方案。