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在汽車工業邁向智能化與自動化的進程中，毫米波雷達已然成為了車輛感知體系中不可或缺的一部分。這種波長介于1毫米至10毫米之間的電磁波進行探測的裝置，憑借其能夠穿透雨雪、濃霧及強光直射的全天候工作能力，為高級駕駛輔助系統提供了關鍵的距離與速度信息。

隨著自動駕駛等級從L2向L4、L5不斷攀升，單車搭載的雷達數量正在從兩三個躍升至十個甚至更多，這使得道路上的電磁環境變得空前復雜。當多輛裝備了高性能雷達的汽車在擁擠的城市道路、狹窄的地下停車場或高速公路上匯聚時，它們各自發射的無線電信號是否會像嘈雜會場里的交談聲一樣互相干擾，從而失效？今天就詳細聊聊這個內容。

毫米波雷達探測原理分析

目前車載領域毫米波雷達的主流技術路徑是線性調頻連續波（FMCW）。這種雷達并不像傳統的脈沖雷達那樣發射間歇性的能量波，而是持續不斷地發出頻率隨時間線性增加的信號，這種信號在工程上被稱為“啁啾”（Chirp）。

如果我們將這種信號想象成一種不斷升高的哨聲，那么雷達的工作原理就是通過監聽“回聲”來判斷周圍環境。當這個“哨聲”撞擊到前方的障礙物后反射回來，雷達的接收天線呼吁會捕捉到這個帶有延遲的回聲。

接著，雷達內部的混頻器會將當前正在發射的信號與接收到的回聲信號進行對比。由于電磁波飛行需要時間，回聲信號在頻率上會比當前發射的信號滯后。通過計算這兩個頻率之間的差值，即差拍頻率，雷達就能精準地推算出障礙物的具體距離。

如果障礙物還在移動，回聲信號還會因為多普勒效應產生相位變化，通過對連續多個脈沖的相位分析，雷達就能感知物體的相對速度。這種測距與測速的結合，構成了車輛對動態環境最基本的認知能力。

圖片源自：網絡

早期，毫米波雷達主要工作在24 GHz頻段，帶寬相對較窄，探測精度也有限。隨著技術的發展，全球范圍內逐漸統一向77 GHz至81 GHz的高頻段過渡。高頻段不僅帶來了更小的天線尺寸，更重要的是它提供了高達4 GHz的可調帶寬，這直接提升了雷達的分辨率，使其能夠區分出距離非常近的兩個物體。

然而，正是這種頻率的高度集中和帶寬的共享，為后續的互干擾埋下了伏筆。在早期的ADAS應用中，由于配備雷達的車輛比例較低，電磁干擾的問題并不突出，可以通過簡單的信號過濾技術掩蓋。但現在，每一輛新車都可能裝備前向、后向及四個角雷達，電磁空間的擁擠程度已經達到了一個臨界點。

這種演進還伴隨著雷達架構的變革，即從傳統的單輸入單輸出（SISO）向多輸入多輸出（MIMO）技術跨越。MIMO技術通過多個發射和接收天線的組合，形成虛擬天線陣列，極大地提高了雷達的角度分辨率，使其具備了初步的成像能力。

然而，MIMO系統在提升感知精度的同時，也因為發射信號的增多而增加了相互干擾的概率。這種復雜電磁環境的形成，標志著車載雷達技術進入了一個從單純追求探測性能向追求電磁兼容性和魯棒性轉變的新階段。

電磁波交匯下的信號畸變與沖突原因

當多輛車在同一時空下行駛，干擾的產生源于“非相干干擾”的過程。簡單來說就是被干擾雷達接收到了來自其他車輛干擾雷達直接發射或經環境反射的信號。這些干擾信號進入被干擾雷達的接收機后，會參與到信號處理的各個環節，導致最終生成的環境圖像發生畸變。

根據干擾信號與本車信號在時間-頻率域上的重疊方式，干擾會呈現出背景噪聲的抬升和虛假目標的產生兩種截然不同的物理表征。

背景噪聲抬升是目前最普遍的干擾形式。當干擾雷達發射信號的斜率與被干擾雷達不一致時，兩者的頻率曲線會在極短的時間內發生交疊。在混頻器中，這種瞬時的頻率碰撞會產生一個在時間上極短但在頻域上分布極廣的脈沖信號。

這種脈沖在雷達經快速傅里葉變換（FFT）處理后，會均勻地散布在整個頻譜空間中，導致原本純凈的背景底噪顯著升高。這種現象的影響是隱蔽而危險的，它并不會讓雷達徹底死機，但會極大地削弱雷達探測微弱目標的能力。

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像是遠處的行人、騎行者或者橫穿馬路的動物等原本反射能量就較低的目標，其信號會徹底淹沒在被抬升的噪聲基底之下。這種靈敏度的下降意味著車輛的有效安全預警距離被變相縮短，給自動駕駛系統的決策留下了極大隱患。

更為嚴重的情況是會產生“鬼影”目標，這一般發生在干擾雷達與被干擾雷達的波形參數高度相似的情況下。如果兩個雷達的掃頻斜率完全相同，且它們在時間軸上恰好保持了一個相對固定的微小偏差，那么干擾信號經過混頻后會生成一個頻率恒定的差拍信號。

在被干擾雷達的處理器看來，這個信號在特征上與真實物體的回波完全一致。于是，雷達會在感知層面上就會報告一個根本不存在的障礙物。這種虛假目標不僅會觸發車輛不必要的緊急制動，還可能引發后續車輛的追尾風險。雖然這種參數完全匹配的極端情況在概率上較低，但在同一品牌或同一方案商大規模出貨的背景下，大量同型號雷達會共享相似的默認配置，使得這種風險從理論可能性轉化為實際的道路威脅。

此外，雷達干擾的強度與車輛間的相對位置、天線輻射特性以及環境的多徑反射密切相關。在密集的城市交通中，金屬護欄、高層建筑以及其他車輛的金屬表面都會成為雷達波的反射鏡。

這導致干擾信號可能并不直接來自對向車輛，而是經過多次反射后，從意想不到的角度射入天線。這種多徑效應使得干擾的建模變得異常困難，因為傳感器不僅要處理視距內的直接信號，還要應對來自整個三維空間內反復反彈的電磁雜波。這意味著，隨著雷達密度的增加，單純依靠增加天線方向性來抑制干擾的手段已逐漸顯現出其局限性。

毫米波雷達間的相互干擾會導致什么問題？

雷達干擾對自動駕駛系統的破壞力，絕不只是在電信號的雜亂上，它會層層傳遞，最終動搖整個感知決策鏈的穩定性。在真實行駛場景中，這種干擾可能表現為性能的退化。

舉個例子，在一個大霧彌漫的早晨，自動駕駛系統依賴毫米波雷達來監測前方的路況。如果此時旁邊車道的雷達干擾導致了本車雷達的噪聲基底升高了20分貝，那么原本可以在200米外發現的靜止障礙物，現在可能直到距離50米時才能被雷達從噪聲中提取出來。這種感知距離的驟降，直接抹殺了毫米波雷達作為長距離傳感器的核心優勢。

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在某些測試中，就有利用特制的干擾設備發射與某主流品牌車輛同頻率的毫米波，可以誘導車輛的自動駕駛功能失效。在測試中，車輛在檢測到障礙物并開始緩慢減速后，由于干擾信號持續破壞雷達的差拍信號，導致車輛在最后時刻無法準確鎖定目標，從而發生猶疑后的加速撞擊。

雖然這屬于惡意攻擊的范疇，但它從側面證明了多車環境下的電磁干擾如果累積到一定程度，確實能夠讓車輛的感知系統產生嚴重的邏輯混亂，甚至導致在關鍵時刻“視而不見”。

除了漏檢和誤檢，干擾還會嚴重影響目標跟蹤的連續性。在自動駕駛的算法架構中，雷達點云會被輸入到跟蹤器中，通過歷史信息來預測物體的運動軌跡。當互干擾發生時，雷達在不同幀之間提取的目標特征會變得不穩定，導致跟蹤器頻繁發生掉線或目標ID切換。

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對于高速行駛的車輛來說，這意味著感知系統無法給出一個穩定的周邊車輛位置預期，從而迫使規劃決策層不斷地進行緊急修正，表現出來就是車輛行駛的突兀感增加，舒適性下降，甚至可能因為頻繁的微小修正而引發失控風險。

這種威脅在成像雷達時代變得更加復雜。高分辨率雷達通過輸出密集的點云來勾勒物體的輪廓，而互干擾會在點云圖中引入大量的隨機噪點，使得原本清晰的卡車輪廓變成一團模糊的電磁云霧。

這給后端的深度學習識別模型帶來了巨大的挑戰，算法可能難以區分哪些是真實的結構點，哪些是干擾產生的雜點。隨著行業對感知精度的要求不斷提高，解決干擾問題已經從提升用戶體驗的“加分項”，變為了決定自動駕駛系統能否在大規模復雜城市場景中落地的“必選項”。

如何解決毫米波雷達之間的相互干擾？

對于上面提到的可能發生的問題，在雷達自身的“免疫力”上下功夫是很有必要的，即通過先進的數字信號處理技術，在干擾信號還沒來得及破壞環境畫像之前就將其剔除。

目前的算法研究主要聚焦于時域重構。由于干擾在時域通常表現為持續時間極短的尖峰脈沖，由此開發了基于異常值檢測的修復算法，將受干擾的采樣段進行“切除”，然后利用自回歸模型或數學插值技術，根據前后的正常信號推算出被切除部分的原始形態。這種方法就像是音頻處理中的降噪軟件，能夠有效地壓低因干擾帶來的背景噪聲。

除了基礎的信號修復，更深層的方法是改變信號的調制方式，賦予每個雷達獨特的“指紋”。波形隨機化和頻率跳變技術正成為行業標配。通過讓雷達在每一幀發射時，隨機改變起始頻率、改變掃頻的斜率或者在脈沖之間加入隨機的時間抖動，可以大幅降低兩臺雷達在時頻域長期保持重疊的概率。

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此外，相位編碼連續波（PMCW）技術也被得到應用，與FMCW通過頻率變化來測距不同，PMCW利用特殊的數字編碼（如Golay序列或m序列）對相位進行調制。這種編碼具有極強的正交性，即使其他雷達發出了信號，只要編碼不匹配，被干擾雷達就會將其視為無害的白噪聲，從而在物理層面上消除了產生“鬼影”的可能性。

當然，單靠一家廠商的努力很難徹底解決電磁空間的擁堵問題，行業的標準化與協同合作正成大勢所趨。目前，全球各大汽車強國都在推動雷達干擾協同方案的研究。歐盟的MOSARIM項目、德國的IMIKO項目以及中國的TIAA聯盟，都在探索如何為雷達建立一套通用的“交通規則”。

其中最受關注的方案包括頻率柵格化和時間槽分配。通過規定雷達發射信號必須對齊特定的頻率起始點（例如每10 MHz一個間隔），可以顯著減少無序發射帶來的干擾沖突。同時，通過V2X通信技術，車輛之間可以交換各自雷達的工作狀態，實現空間、時間或頻率上的動態避讓。

最后的話

毫米波雷達的相互干擾雖然是多車環境下不可避免的物理挑戰，但它并非不可逾越的障礙。隨著信號處理算法從簡單的濾波向復雜的信號重構演進，以及調制技術從線性調頻向數字編碼跨越，雷達系統的抗干擾能力正在經歷質的飛躍。

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