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Diseño de radares FMCW para aplicaciones de seguridad activa

Los fabricantes de automóviles, los proveedores de componentes electrónicos para la automoción y las universidades trabajan con el objetivo de desarrollar nuevos sistemas electrónicos para sistemas de asistencia avanzada a la conducción (ADAS). Los radares de onda continua de frecuencia modulada (FMCW) se ajustan a los requisitos de los sistemas de seguridad activa en automoción debido a la precisión de sus mediciones de corto alcance, su baja sensibilidad a los ecos parásitos y su fácil integración. Los radares FMCW se utilizan ampliamente como componentes de sistemas ADAS en el sector de la automoción.

A continuación, mostramos una cadena exclusiva de herramientas para la modelización y simulación de un sistema de radar FMCW completo de 77 GHz, que incluye generación de formas de onda, caracterización de antena, ruido e interferencias de canal, además de algoritmos de procesamiento de señales digitales(DSP) para la determinación de velocidad y alcance. La simulación y modelización de deficiencias de RF como el ruido, la no linealidad y las dependencias de frecuencia nos permiten probar el comportamiento de componentes «listos para usar» descritos con parámetros de hojas de especificaciones, y proporcionan información sobre el rendimiento que puede conseguirse mediante la configuración de componentes específicos y los costes relacionados. Los radares de onda continua de frecuencia modulada (FMCW) están alcanzando una popularidad cada vez mayor, en especial en aplicaciones de automoción como el control de crucero adaptativo (ACC). El transmisor de un sistema FMCW envía una señal de barrido con alta frecuencia y amplio ancho de banda. La señal transmitida llega al objetivo y se refleja de vuelta hacia los receptores con un retardo temporal y un desplazamiento de frecuencia que depende de la distancia al objetivo y la velocidad relativa.

Si se mezclan la señal transmitida y la señal recibida, el retardo temporal corresponde a una diferencia de frecuencia que genera una frecuencia de interferencia. Esto permite estimar de forma muy precisa y fiable la distancia al objetivo. Con frecuencia, se emplean múltiples antenas para que el procesamiento espacial y la formación de haces aumenten la fiabilidad de la detección o para conseguir un sistema direccional, como se muestra en la Figura 1.

En el diseño, modelización y simulación de un radar FMCW, el diseñador no solo debe tener en cuenta el comportamiento nominal. Tras utilizar la ecuación de radar para determinar los parámetros de diseño fundamentales, el diseñador debe analizar el impacto de las imperfecciones introducidas por las funciones de RF.

La no linealidad, el ruido, la selectividad de frecuencia y las discrepancias entre componentes que funcionan a través de un ancho de banda ultragrande reducen el rango dinámico real de la señal detectable.

Al modelizar de forma precisa las funciones de RF, los diseñadores pueden efectuar análisis de complejidad entre la arquitectura de hardware y los algoritmos de señales digitales. Es más, pueden evaluar si es posible reutilizar las anteriores implementaciones a fin de adaptar el radar para especificaciones aumentadas, o si los componentes listos para usar pueden utilizarse directamente para la implementación funcional.

 

Determinación de forma de onda de FMCW

 

El primer problema con el que tenemos que lidiar cuando diseñamos un nuevo sistema de radar es determinar los parámetros de la forma de onda de barrido triangular para conseguir la resolución deseada con el rango especificado. Consideramos un radar de largo alcance para automoción utilizado para el control de crucero automático, que normalmente ocupa la banda alrededor de los 77 GHz.

Como se muestra en la Figura 2, la señal recibida es una copia atenuada y con retardo temporal de la señal transmitida, donde el valor ∆t de retardo está relacionado con la distancia del objetivo. Dado que la señal está barriendo siempre a través de una banda de frecuencia, en cualquier momento durante el barrido, el valor fb de diferencia de frecuencia, normalmente denominado frecuencia de interferencia, entre la señal transmitida y la señal recibida es constante.

Dado que el barrido es lineal, se puede derivar el retardo temporal a partir de la frecuencia de interferencia y después la distancia del objetivo a partir del retardo temporal.

Mediante MATLAB y la Phased Array System Toolbox, podemos determinar los parámetros de forma de onda fundamentales para un radar que funcione a 77 GHz, como la pendiente y el ancho de banda de barrido, la frecuencia de interferencia máxima y la frecuencia de muestreo, basándonos en una resolución de rango y una velocidad máxima especificadas por el usuario, como se muestra en la Figura 3.

 

Modelización de componentes de RF, ruido y no linealidad

 

Una vez determinados los parámetros de barrido, podemos continuar con la modelización del transceptor del sistema de radar.

Entre los componentes básicos del sistema de radar se incluyen el transmisor, el receptor y la antena. Estos modelos se proporcionan en la toolbox. Establecemos los parámetros de estos modelos con los valores deseados, como el ruido de fase y el ruido térmico. También podemos modelizar el transmisor y el receptor utilizando componentes de RF proporcionados en Simulink y empleando SimRF para modelizar el efecto del ruido a nivel de componente, la no linealidad y la selección de frecuencia. En la Figura 4 se muestra cómo hemos modelizado los componentes de RF mediante bloques de SimRF. Esta librería proporciona un solver de envolvente de circuito para la simulación rápida de sistemas y componentes de RF como amplificadores, mezcladores y bloques de parámetros S.

Podemos describir en detalle la arquitectura del transceptor y utilizar parámetros de hojas de especificaciones para cada elemento funcional. Tomando como ejemplo la conversión directa del mezclador de I/Q, lo hemos modelizado como se ilustra en la Figura 5. Este elemento demodula la señal recibida, multiplicándola por la forma de onda transmitida originalmente.

Los parámetros de los dos multiplicadores utilizados en el mezclador I/Q se han definido directamente sobre los bloques o utilizando variables de espacio de trabajo.

Con esta configuración, es fácil probar distintas configuraciones y explorar espacios de diseño utilizando distintos parámetros de hoja de especificaciones para la simulación de componentes listos para usar.

 

Simulación de sistema completo

 

Una vez parametrizados adecuadamente todos los componentes del sistema de radar, podemos continuar con una simulación de escritorio completa para probar si el sistema funcionará adecuadamente bajo distintas condiciones de prueba.

Al ejecutar esta simulación, el modelo no solo proporciona los valores estimados de velocidad relativa y distancia a objetos, sino que también visualiza el espectro de señales transmitidas y recibidas, como se muestra en la Figura 6.

Una primera simulación ejecutada bajo condiciones ideales (ausencia de ruido y distorsión) muestra que se puede detectar correctamente la velocidad y la posición para todos los objetivos en uso. Esta simulación valida el entorno de prueba y los algoritmos de DSP.

En simulaciones posteriores, en las que se añade ruido y no linealidad de transceptor, el radar se desvía del comportamiento ideal y es incapaz de detectar automóviles cuando están lejos. Tras aumentar el aislamiento del mezclador y la ganancia del amplificador de potencia, el sistema de radar amplía su rango de detección y la simulación vuelve a estimar correctamente la velocidad y el alcance del objetivo.

Es necesario analizar cuidadosamente la ganancia de las diferentes etapas para evitar que el receptor funcione saturado.

Este modelo nos permitió simular utilizando un conjunto de parámetros distinto. También nos ayudó a seleccionar los componentes adecuados para la implementación del radar y comprobar su impacto en el rendimiento del radar.

 

Conclusión

 

En este artículo se ha hablado de la modelización y simulación de un sistema de radar FMCW completo para aplicaciones de seguridad activa en automoción mediante una cadena de herramientas basada en MATLAB.El flujo de trabajo propuesto nos permite simular componentes de RF dentro de un modelo completo a nivel de sistema, incluidos algoritmos de procesamiento de señales digitales. Este enfoque disminuye tanto el tiempo necesario para el desarrollo del radar como la complejidad de las pruebas de sistema, reduciendo los costes del ciclo de desarrollo.

Para obtener más información, consulte Phased Array System Toolbox en es.mathworks.com/products/phased-array.



Etiquetas
aplicaciones de radares


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