[论文解读] MIMO-SAR: A Hierarchical High-resolution Imaging Algorithm for FMCW Automotive Radar

Xiangyu Gao, Sumit Roy+1 more|arXiv (Cornell University)|Jan 22, 2021

Advanced SAR Imaging Techniques参考文献 26被引用 6

一句话总结

本文提出了一种用于FMCW汽车雷达的分层MIMO-SAR成像算法，通过利用相干合成孔径雷达处理和雷达里程计进行轨迹估计，提升了方位分辨率。该两阶段处理工作流程在保持高分辨率侧视成像的同时降低了计算负载，通过仿真和车载雷达实测数据得到验证。

ABSTRACT

Millimeter-wave radars are being increasingly integrated into commercial vehicles to support advanced driver-assistance system features. A key shortcoming for present-day vehicular radar imaging is poor azimuth resolution (for side-looking operation) due to the form factor limits on antenna size and placement. In this paper, we propose a solution via a new multiple-input and multiple-output synthetic aperture radar (MIMO-SAR) imaging technique, that applies coherent SAR principles to vehicular MIMO radar to improve the side-view (angular) resolution. The proposed 2-stage hierarchical MIMO-SAR processing workflow drastically reduces the computation load while preserving image resolution. To enable coherent processing over the synthetic aperture, we integrate a radar odometry algorithm that estimates the trajectory of ego-radar. The MIMO-SAR algorithm is validated by both simulations and real experiment data collected by a vehicle-mounted radar platform (see Fig. 1).

研究动机与目标

• 为解决由于天线尺寸和布局的物理限制，导致侧视汽车FMCW雷达方位分辨率较差的问题。
• 开发一种计算效率高的MIMO-SAR成像方法，以在车辆应用中保持高分辨率。
• 通过集成雷达里程计算法实现对自车雷达轨迹的精确估计，从而实现合成孔径上的相干处理。
• 通过仿真和车载雷达平台的真实数据验证所提出的MIMO-SAR算法。

提出的方法

• 该方法采用两阶段分层处理工作流程，以降低计算复杂度，同时保持图像分辨率。
• 将相干SAR原理应用于MIMO雷达信号，实现在方位（角度）域的高分辨率成像。
• 通过雷达里程计算法估计运动过程中自车雷达的轨迹，以实现相干积分的精确相位补偿。
• 采用两步法处理MIMO FMCW信号：粗波束成形后，通过匹配滤波实现精细分辨率成像。
• 处理流程通过轨迹估计实现运动补偿，以保持合成孔径上的相位一致性。
• 该方法专为计算资源有限的车载环境中实时应用而设计。

实验结果

研究问题

• RQ1 在严格外形尺寸限制下，如何提升侧视FMCW汽车雷达的方位分辨率？
• RQ2 何种分层处理策略可在保持高分辨率成像性能的同时降低计算负载？
• RQ3 雷达里程计对自车雷达轨迹的估计精度如何，以支持相干合成孔径处理？
• RQ4 在真实条件下，所提出的MIMO-SAR算法相较于传统波束成形在图像质量提升方面达到何种程度？

主要发现

• 与传统波束成形相比，所提出的MIMO-SAR算法显著提升了方位分辨率，实现了对侧方物体的更清晰成像。
• 分层处理工作流程降低了计算负载，使该算法适用于车载系统中的实时实现。
• 雷达里程计实现了精确的轨迹估计，这对于保持合成孔径上的相位一致性至关重要。
• 该算法在仿真和基于车载雷达平台的真实实验中均表现出稳健性能。
• 相干处理与运动补偿的集成实现了高保真度成像，即使在动态驾驶条件下亦表现良好。
• 该方法有效克服了车载雷达系统中小型天线阵列带来的分辨率限制。