微波雷达智能交通应用技术详细介绍

二、基于微波雷达的交通信息检测与超速抓拍触发技术
将微波雷达技术应用于交通信息采集时关键要解决从雷达回波信号中提取车辆信息问题。简单来说，就是如何利用微波雷达技术所具有的测速与测距功能来实现交通信息实时检测。

1、 速度检测

微波雷达对运动物体的精确速度检测基于微波多普勒（Doppler）效应。微波在行进过程中，碰到障碍物体时会反射，而且反射回来的波，其频率及振幅都会随着所碰到的物体的移动状态而改变。若微波所碰到的物体固定不动，那么所反射回来的波其频率不变。若物体朝着无线电波发射的方向前进，此时所反射回来的无线电波会被压缩，因此该电波的频率会随之增加；反之，若物体朝着远离无线电波方向行进，则反射回来的无线电波其频率会随之减小。这就是Doppler效应。

基于Doppler效应原理，可以对运动目标的速度进行精确测量。将相对运动所引起的接收频率与发射频率之间的差频称为Doppler频率，用fd表示，表达式为

fd = 2fo*V*cosΘ/c

其中fo表示雷达前端发射的微波信号频率（一般为24GHz或者35GHz）;V为被检车辆速度;c表示电磁振荡在空气中的传播速度，Θ表示微波波束方向与运动方向的夹角。

从上式可以看出，只要测得了Doppler频率fd ，就可以获得运动物体的速度，这就是Doppler测速原理。具体做法是，利用Doppler收发（T/R）组件产生单频高频微波，并接收目标的反射信号，由于反射信号的频率与发射信号的频率相比已经有了一个变化，经混频后输出的中频（IF）信号频率即为发射频率与接收频率之差，也就是fd。利用fd就可以测量出车辆的速度。

基于Doppler效应原理的测速精度极高。其测量误差主要来源于以下因素：T/R组件的发射频率fo的误差，Doppler频率的fd测量误差。由fo引起的误差可通过提高其输出稳定度来解决，比如使用低相位噪声的谐振腔，也可以采用锁相（PPL）的方式实现；由fd测量引起的误差则依据不同的检测方式而采用不同的检测方法。简单的检测方式是检测单位时间内IF信号的周期数，目前的测速雷达大多采用这种方式，其特点是结构简单、成本低，但是精度一般都不高，虽然可以在硬件和软件上下功夫，但难以有突破性的进展；另一种很精确的方法是利用数字信号处理芯片DSP对IF信号进行Fourier（傅立叶）变换以求得信号频率，这种方法的特点是测量精度足够高，缺点是结构复杂，成本相对较高。

2、 车辆流量检测

利用Doppler效应只能检测具有一定速度运动的物体，并且只能检测单一目标，因此在智能交通系统中，如果要利用Doppler效应对车辆进行存在性检测将会面临只能检测单一车道高速运行车辆的困境，因此不合适该应用。

除Doppler效应外，微波雷达还具有距离检测功能。利用测距功能通过测量车辆与雷达之间的距离就可以判别车辆处于哪一条车道；对于同一车道，有无车辆存在时回波信号强度相差很大，这样就可以判定车辆的存在，综合起来就可以同时获得多车道实时车辆存在信息而不用担心此时道路是否拥挤（低速甚至停止情形）。

采用调频连续波(FMCW)体制的雷达可以很好地实现上述雷达测距功能。

FMCW是受一定频率周期性线性连续波调制的微波，雷达通过天线向外发射一系列连续调频波，并接收目标的反射信号。发射波的频率随时间按调制电压的规律（一般为三角波或者锯齿波信号） 变化，发射信号与经过障碍物后的反射信号的频率差即为混频输出的中频信号频率IF，该频率正比于雷达到障碍物之间的距离，也就是说，目标距离与雷达前端输出的中频频率成正比。不同车道的车辆由于距雷达发射端口的距离不同，所产生的IF信号频率也不相同，因而可以同时检测多车道车辆的存在。

3、 其他交通信息参数检测

除了车流量和速度以外，另外几个主要交通信息参数是车型、占有率和车头时距。对于微波来说，虽然不同类型的车辆其微波反射截面不同，但是这一特点无法用于车辆分型应用之中，因为影响反射截面的因素异常复杂，形状、大小、反射面材料等等都会起作用。由于车辆通过检测区域所需时间是可以测量的，如果准确速度知道了，利用速度与通过时间相乘就可以推算出车辆的长度，因而基于简单微波技术的雷达只能提供基于长度的车辆分类（比如长车、中长车、短车等）。如果需要利用微波技术对车辆进行准确分型，则需要利用车辆轮廓诊断技术，成本将大幅度增加。一般的ITS应用不需要对车辆进行严格分型，按长度分类就可以了。

车道占有率以及车头时距通过检测车辆进入和离开微波雷达监测区域的时刻来计算。对于侧向安装微波雷达来说，这两个时刻难以准确测量，因为不同的检测灵敏度将对应不同的时刻，所以只能起到参考作用。而正向安装微波雷达却能非常准确的测量。