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毫米波感測器設計考量一次揭曉(2)

2023-07-21
毫米波感測器常見於自駕車、物聯網、工業自動化等蓬勃發展的領域,使用需求增加使其成本逐漸下降,進一步帶動相關研發及應用,在各種科技趨勢扮演關鍵角色。若要徹底運用毫米波感測器,工程師必須深入瞭解所設計應用的特點及毫米波感測器的相對優缺點。
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整合及實作

大小、重量、功耗及成本

(承前文)與其他感測器進行比較時,應考慮毫米波感測器的大小及重量。就大小而言,天線通常是限制因素,可能需要一定大小的天線陣列才能滿足高性能應用對增益、旁波瓣或角解析度的要求。由於數個元件嚴重仰賴相對的波長,毫米波感測器的大小在未來不太可能改變。

毫米波感測器的功耗視應用而定。針對汽車應用,美國聯邦通訊委員會(FCC)對毫米波感測器的最大等效全向輻射功率(55dBm)設下嚴格規定。在需要高功率的其他應用中,毫米波感測器可依需求彈性擴展。如雷達距離方程式所示,高功率通常代表高性能。功耗(即發送功率)越大,成本、大小及重量也會隨之提高。

如前文所言,毫米波感測器在過去幾年大幅降價。對於特定的應用而言,採用毫米波感測器可能比其他選項更划算。不過,最終決定選擇哪種感測器,還是取決於對感測器的目標性能。

雜訊與偽影

降低毫米波感測器性能的雜訊或偽影來源包括熱雜訊及相位雜訊等典型因素。熱雜訊是感測器雜訊值的主要因子;另一方面,如果產生傳送波的時鐘的振盪器不完美或有雜訊,毫米波感測器就會產生相位雜訊。相位雜訊會導致邊帶或感測器反應全面降級,如果相位雜訊問題嚴重,目標可能會被邊帶掩蓋,降低感測器的旁波瓣位準。

即使是設計精良的毫米波感測器,工程師也必須考慮及減少其他雜訊或偽影的來源,例如經由其他毫米波感測器引起的雜波、多路徑效應或干擾。

訊號處理整合

將毫米波感測器整合及設計至應用時需要特別注意。毫米波感測器的輸出資料量(資料立方)可能相當大,視ADC樣本及中頻頻寬而定。為了妥善掌握並處理資料,工程師必須設計適當的訊號處理鏈。抑制偽影(如雜波、干擾)及優化追蹤性能是先決條件;因此,整合時需要適當的運算資源。這些運算資源可能包括現場可程式化邏輯閘陣列(FPGA)。如果訊號處理時序符合延遲要求,圖形處理器(GPU)也可成為替代運算資源。相較於FPGA,由於延遲及數位訊號處理鏈平行化方式等因素,GPU在追蹤應用可能面臨更嚴重的障礙。

通常透過提供SPI、I2C、除錯UART及其他介面的微控制器(MCU)與毫米波感測器進行通訊,由一塊DSP整合模組負責前端配置、控制及校準。一般而言,波形設計及波形控制需要妥善整合至毫米波感測器中,在某些情境下的時序考量及波形使用方式必須仔細斟酌。運作模式需要藉由DSP模組及微控制器加以定義,以影響感測器性能。

機械整合

在毫米波感測器的機械整合期間,工程師應注意天線前方的雜波並為感測器參考架構正確定向。不正確的定向將降低效能,造成不必要的偽影,並可能引發多路徑效應及虛警。外部及內部校準可消除及抑制感測器可能出現的偽影。

毫米波感測器應用多元

就功能而言,毫米波感測器具有三大運作類別:物體偵測、特性描述及追蹤。毫米波感測器可應用於工業、機器人技術、汽車及其他產業。

工業用途案例

毫米波感測器在各種工業任務扮演重要角色,例如藉由特徵來檢測物體缺陷、確保品質及追蹤生產線庫存。值得注意的是,毫米波感測器在運作頻率範圍內可藉由相對反射穿透細薄材料並描述材料的特性。在工業領域,毫米波感測器的可靠度及效能必須能夠信任;以低可靠性執行FOD偵測等任務可能產生不利影響。

機器人/汽車使用案例

汽車產業中,毫米波感測器被視為達成四級(L4)自駕車的關鍵要角。毫米波感測器在汽車產業的使用案例包括物體偵測、追蹤和特性描述。毫米波感測器能夠在不同類型的天氣下保持效能穩定,並可根據應用進行擴展,同時感測器本身也具備高可靠性,因此成為汽車自動駕駛領域的重要元素。

特殊用途案例

許多讀者應該接觸過機場掃描器裡的毫米波感測器,它們對全球影響甚遠。透過毫米波感測器,機場的安全小組可以辨識受到衣物遮蔽的物體,進而避免侵入式的搜身流程。毫米波掃描儀也具備代替X光系統的優點。

毫米波感測器的使用也可以擴及人體追蹤及偵測,使系統能夠偵測心跳並追蹤障礙物後的人體。

本文簡單介紹毫米波感測器及加以整合時需要考量的部分因素。毫米波感測器以成熟且豐富的技術為基礎,在充分掌握的環境採用精心設計的裝置,能夠建立可彈性擴展、低成本且有效的系統。

(本文作者為貿澤電子特約作家)

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