毫米波雷达简介
首先对毫米波雷达做一个通俗的定义：他是一个传感器，将预设定好的信息通过天线电路发送出去（此时空间中已有携带信息的电磁波），碰到前方物体，电磁波会反射回来，再通过解析发射和接收信号的异同，将处理后的数据以友好的方式呈现出来；整个信号处理流程有各自的细分专业领域，是一个比较庞大的应用系统；
毫米波雷达的应用方面较广，比较熟悉的有目前火热的自动驾驶，农林业无人机等，除此之外安防检测、水利预警、工控领域也有应用场景；本文以车载行业为切入点进行简单剖析；
一、应用场景
车载行业目前国内规定的工作频段在77G，一方面芯片集成技术已经较为成熟，一些芯片供应商如德州仪器，NXP、英飞凌、加特兰半导体等，近年的出货量随着行业的发展急速上升。车载雷达主要工作方式有长距、中距、短距离检测；细分场景有盲区检测[blind-spot detection (BSD)], 变道辅助功能[lane-change assist (LCA)]，前/后向预警系统[front/rear cross-traffic alert (F/RCTA)], 自动紧急制动[autonomous emergency braking (AEB)]，和自适应巡航 [adaptive cruise control (ACC)]等；
雷达测距是通过测量回波时延来计算， 测速是根据多普勒效应所得的多普勒频移来计算，对于 FMCW 信号体制的汽车防撞雷达系统， 回波时延对应中频信号的差拍频率， 多普勒频移对应多周期脉冲间的多普勒频率， 则时域参数估计问题即转换成频域频率估计问题；在信号处理端，相关处理手段包括快速傅里叶变换Fast Fourier Transform， FFT，Multiple Input Multiple Output， MIMO体制，Digital Beam Forming， DBF自适应数字波束形成，恒虚警率(Constant False Alarm Rate， CFAR)检测，算法领域包括多重信号分类（Multiple Signal Classification， MUSIC） 算法及 Root-MUSIC 等扩展算法;
以TI1642处理框架为例，主要由射频前端、中央控制单元和DSP三部分构成，再外接控制电路（电源、CAN），感兴趣的朋友可以参考下面的链接：
AWR1642 Single-Chip 77- and 79-GHz FMCW Radar sensor datasheet (Rev. C) (ti.com.cn)
整个过程通常有5个步骤：
初始化系统，主要是上电，启动预处理模块；
开始芯片端的一些配置工作，比如天线通道使能，采数功能，chirp波形配置等（FMCW体制雷达）；
FPGA数据处理：此过程对回波信号处理；
DSP数据处理：分析数据过程，结合相应的算法、软件功能，得到衡量雷达的关键参数指标；
CAN总线通信：数据可视化过程；
TI官网毫米波专题培训；
电子科技大学魏青老师的雷达原理课程；
