В.Ю. Семенов1

1 Нижегородский государственный университет им. Н.И. Лобачевского (г. Нижний Новгород, Россия)

1 vitali.semenov@gmail.com

Постановка проблемы. Активно разрабатываемые в настоящее время телекоммуникационные системы помощи водителю в сложных дорожных ситуациях (ADAS-системы) предназначены для предотвращения столкновения с встречными автотранспортными средствами [1], что обуславливает важность измерения азимута и угла места, а также высоты встречного объекта. Для этого, как правило, применяют Frequency Modulated Continuous Wave (FMCW) Multiple Input and Multiple Output (MIMO) автомобильные радары (авторадары) [2]. Применение MIMO-техники в FMCW-авторадаре позволяет сформировать на прием плоскую антенную решетку (АР) бо́льшей размерности (так называемую виртуальную АР) за счет специального выбора топологий расположения передающих и приемных каналов, а также за счет умножения зондирующих сигналов в каждом передающем канале на индивидуальный код. При этом на приемной стороне возникает необходимость декодирования сигналов. В результате увеличивается разрешающая способность АР при пеленгации цели.

Цель. Представить два метода пространственной обработки сигналов с разной вычислительной сложностью для измерения угловых координат FMCW-авторадара.

Результаты. Рассмотрен авторадар с «короткими» зондирующими ЛЧМ-импульсами в квазинепрерывном FMCW-режиме. Дальность измерена частотным методом. Параметры сигнала в авторадаре выбраны так, чтобы вклад слагаемых, связанных со скоростью движения цели на длительности импульса, в частоту биений на приемной стороне был пренебрежимо малым. Получены аналитические выражения для псевдоспектральных функций измерения азимута и угла места в FMCW -авторадаре при использовании коротких зондирующих ЛЧМ-импульсов и MIMO техники. Предложены два метода пространственной обработки сигналов по принимаемым сигналам в виртуальной АР: первый метод позволяет увеличить точность измерения угла места, т.е. улучшить пеленгационную характеристику и обладает невысокой вычислительной сложностью; второй - дает возможность измерять и азимут, и угол места цели, а также обладает свойством сверхразрешения и эффективен в случае короткой выборки. Проведено численное моделирование, результаты которого подтверждают работоспособность и высокую эффективность представленных методов обработки сигнала.

Практическая значимость. Применение метода минимального многочлена корреляционной матрицы для измерения угловых координат, особенно в случае короткой выборки сигнала, позволяет адаптивно оценивать число полезных источников в эфире, а использование алгоритма декорреляции целей повышает точность измерения углов места источников.

Семенов В.Ю. Пространственная обработка сигналов для измерения угловых координат в FMCW-авторадаре // Радиотехника. 2025. Т. 89. № 5. С. 173–185. DOI: https://doi.org/10.18127/j00338486-202505-19

1. Kwiatkowski P., Orth A., Pohl N. Combining 77–81 GHz MIMO FMCW radar with frequency-steered antennas: a case study for 3D target localization // International Journal of Microwave and Wireless Technologies. 2024 V. 16. P. 1-9. DOI: 10.1017/S1759078724000254.
2. Jin S., Wang P., Boufounos P., Takahashi R., Roy S. Spatial-domain object detection under MIMO-FMCW automotive radar interference // ICASSP 2023. IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP). 2023. P. 1-5. DOI: 10.1109/ICASSP49357.2023.10095409.
3. Ермолаев В.Т., Флаксман А.Г., Шмонин О.А. Угловое разрешение близкорасположенных источников сигналов с использованием двумерной антенной решётки на основе метода минимального многочлена // Известия вузов. Сер. Радиофизика. 2021. Т. 64. № 3. С. 237–251.
4. Ермолаев В.Т., Флаксман А.Г., Шмонин О.А. Применение концепции виртуальной антенной решётки в MIMO-радаре при наличии отражений от земной поверхности // Известия вузов. Сер. Радиофизика. 2020. Т. 63. № 3. С. 240–249.
5. Ермолаев В.Т. Оценивание параметров минимального многочлена сигнальной корреляционной матрицы многоканальной адаптивной приемной системы // Известия вузов. Сер. Радиофизика. 1995. Т. 38. № 8. С. 841−859.
6. Javadi S., Feng R., Bourdoux A., Sahli H. Multi-target tracking pipeline for MIMO-FMCW radars based on modified GM-PHD // Conference: 2023 31st European Signal Processing Conference (EUSIPCO). 2023. P. 1818-1822. DOI: 10.23919/EUSIPCO58844.2023.10289914.
7. Bergin J., Guerci J. MIMO radar. Theory and application. Artech House. 2018. 230 p.
8. Ермолаев В.Т., Семенов В.Ю., Флаксман А.Г., Артюхин И.В., Шмонин О.А. Метод формирования виртуальных приемных каналов в автомобильном MIMO-радаре // Радиотехника. 2021. Т. 85. № 7. С. 115-126. DOI: https://doi.org/10.18127/j00338486-202107-16.
9. Черный Ф.Б. Распространение радиоволн. М.: Советское радио. 1972. 464 с.
10. Гантмахер Ф.Р. Теория матриц. М.: Наука. 1988. 552 с.
11. Сколник И. Справочник по радиолокации. Кн. 1: Пер. с англ. М.: Техносфера. 2014. 671 с.
12. Ермолаев В.Т., Флаксман А.Г., Анурин А.А. Оценивание параметров сигналов, принимаемых антенной решеткой // Известия вузов. Сер. Радиофизика. 1996. Т. 39. № 9. С. 1144−1160.
13. Гершман А.Б., Ермолаев В.Т. Анализ собственных чисел корреляционной матрицы входных колебаний адаптивной антенной решетки и возможности углового сверхразрешения в условиях коррелированных внешних источников // Известия вузов. Сер. Радиофизика. 1988. Т. 31. № 10. С. 1236−1240.
14. Godara L.C. Smart antennas. CRC Press. 2004. 472 p.