Radar 使用与应用手册
先检查场景几何、非视觉物性授权和安装外参，再选型号、频率、预算和输出，做最小采集验证。标定是可选步骤，不是采集前置条件。
阅读注意：以下 JSON 是嵌入完整 capture 文件的片段，不是独立配置。默认成像雷达密集格可能超预算，不要不检查内存直接照抄；JSON 不支持注释。新版天气/complex64 尚未通过运行时物理一致性验收，不作为 1.0 现有能力。
2. 四大架构原型与内置配表型号一览（Config/radar_presets.json）
严格校验说明：旧版非规范构型名（
imaging4d、77ghz、short_range、security_mti）已正式移除；配置文件若使用旧名称将在加载阶段直接报错拒绝。
配置值 (model) | 架构原型 (archetype) | 典型定位与芯片/型号 | 中心频率 | 视场角 $\text{H}\times\text{V}$ | 角分辨率 $\Delta\text{Az}\times\Delta\text{El}$ | 距离分辨率 | 最大量程 | MTI 阈值 (mti_notch_mps) | 俯仰测角 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
imaging_4d | imaging_4d | 4D 高密成像雷达（原型基准） | 77 GHz | 100° × 30° | 1.0° × 2.0° | 0.25 m | 300 m | -1.0 (关) | true (4D) |
mimo_4d | mimo_4d | 4D 单芯片稀疏 MIMO（原型基准） | 77 GHz | 120° × 30° | 4.0° × 15.0° | 0.05 m | 50 m | -1.0 (关) | true (4D) |
planar_3d | planar_3d | 3D 平面阵列雷达（原型基准） | 77 GHz | 120° × 14° | 1.5° × 14.0° | 0.40 m | 250 m | -1.0 (关) | false ($Z\equiv 0$) |
monopulse_mti | monopulse_mti | 单脉冲动目标雷达（原型基准） | 60 GHz | 120° × 120° | 120° × 120° ($1\times 1$) | 0.078 m | 20 m | 0.05 m/s | true (DOA) |
arbe_phoenix | imaging_4d | Arbe Phoenix 48×48 超高密 4D 成像雷达 | 77 GHz | 100° × 30° | 1.0° × 1.5° | 0.15 m | 350 m | -1.0 (关) | true (4D) |
ars548 | imaging_4d | Continental ARS548 RDI 4D 级联成像雷达 | 77 GHz | 120° × 28° | 1.2° × 2.3° | 0.22 m | 300 m | -1.0 (关) | true (4D) |
huawei_12t24r | imaging_4d | 华为 12T24R 高分辨 4D 成像雷达 | 77 GHz | 120° × 30° | 1.0° × 2.0° | 0.20 m | 300 m | -1.0 (关) | true (4D) |
ti_awr2944 | mimo_4d | TI AWR2944 4T4R 单芯片 4D 角雷达 | 77 GHz | 120° × 30° | 3.0° × 10.0° | 0.05 m | 80 m | -1.0 (关) | true (4D) |
ti_iwr6843_60ghz | mimo_4d | TI IWR6843ISK 3T4R 60GHz 工业/机器人雷达 | 60 GHz | 120° × 30° | 3.0° × 10.0° | 0.04 m | 50 m | -1.0 (关) | true (4D) |
ars408 | planar_3d | Continental ARS408-21 传统 3D 远距前向雷达 | 77 GHz | 120° × 14° | 1.6° × 14.0° | 0.39 m | 250 m | -1.0 (关) | false ($Z\equiv 0$) |
zhwx_6130_60ghz | monopulse_mti | 正和微芯 6130 2T2R 60GHz 单脉冲安防雷达 | 60 GHz | 120° × 120° | 120° × 120° ($1\times 1$) | 0.078 m | 20 m | 0.05 m/s | true (DOA) |
infineon_bgt60tr13c | monopulse_mti | Infineon XENSIV BGT60TR13C 1T3R 60GHz 雷达 | 60 GHz | 110° × 90° | 110° × 90° ($1\times 1$) | 0.03 m | 15 m | 0.05 m/s | true (DOA) |
hlk_ld2450_24ghz | monopulse_mti | 海凌科 HLK-LD2450 1T2R 24GHz 运动轨迹雷达 | 24 GHz | 120° × 70° | 120° × 70° ($1\times 1$) | 0.60 m | 8 m | 0.05 m/s | false ($Z\equiv 0$) |
custom | custom | 用户全自定义参数 | 可配置 | 可配置 | 可配置 | 可配置 | 可配置 | 可配置 | 可配置 |
3. JSON 配置示例与参数表
"sensors": {
"radar": {
"instances": [
{
"name": "radar",
"enabled": true,
"model": "ars548",
"cpi_rate_hz": 10,
"warmup_frames": 1,
"target_frames": 100,
"format": "pcd",
"rtx": true,
"use_cfar": true,
"min_range": 0.2,
"max_range": 300.0,
"fmcw_bandwidth_ghz": 0.68,
"mti_notch_mps": -1.0,
"min_snr": 10.0,
"link_budget_db": 102.0,
"output_point_cloud": true,
"output_target_list": true,
"output_datacube": false,
"range_noise_cm": 5.0,
"doppler_noise_sigma": 0.1,
"azimuth_noise_deg": 0.2,
"noise_seed": 42
}
]
}
}
| 字段名 | 类型 | 默认值 | 单位 | 作用与含义 |
|---|---|---|---|---|
enabled | bool | 必填 | — | 是否启用该雷达实例（必填项） |
name | string | "radar" | — | 实例名称，必须与关卡中 AIASDGRadarSensor 的 SensorName 一致 |
model | string | "imaging_4d" | — | 雷达架构原型或配表型号名（见上表，旧名称直接拒绝）。先加载配表默认值，再由显式字段覆盖 |
cpi_rate_hz | float | 跟随相机 | Hz | 雷达相干处理间隔（CPI）扫描频率（兼容 frame_rate_hz / fps） |
warmup_frames | int | 1 | 帧 | 该雷达实例专属尾对齐预热帧数 |
target_frames | int | 自动推导 | 帧 | 可选，显式指定采集扫描帧数 |
rtx | bool | false | — | true 启用 GPU 硬件光追路径；false 走 CPU 多跳射线追踪 |
max_bounces | int | 3 | 次 | 多跳反射最大深度（1..4，1 = 仅直接回波，2..4 = 含多径回波） |
center_frequency_ghz | float | 随 model | GHz | 载波中心频率（10.0..120.0 GHz），初始化时自动合成波长与 39 类频散材质表 |
fmcw_bandwidth_ghz | float | 随 model | GHz | FMCW 调频带宽（单位 GHz，如 1.875 代表 1.875 GHz） |
horizontal_fov / vertical_fov | float | 随 model | deg | 水平 / 垂直俯仰视场角，覆盖配表默认值 |
horizontal_resolution / vertical_resolution | float | 随 model | deg | 水平 / 垂直角度分格分辨率（<= 0 如 -1 或 >= FOV 表示无多目标角度分格，启用单脉冲主导射线 DOA） |
rays_per_deg | float | 0 | 根/度 | 几何采样射线密度（0 = 自动按角分辨率或 <=2.0° 步长发射；>0 加密采样，功率按立体角自动归一化） |
min_range / max_range | float | 随 model | m | 近距盲区与最大探测距离（单位为米 m：如 20.0 代表 20 米，300.0 代表 300 米） |
range_resolution | float | 随 model | m | 距离分辨单元宽度（米，如 0.078 代表 7.8 cm） |
velocity_resolution | float | 随 model | m/s | 多普勒速度分辨单元宽度（m/s） |
max_velocity_mps | float | 随 model | m/s | 最大不模糊径向速度 $V_{\max}$，定义对称测速区间 $[-V_{\max}, +V_{\max})$ |
mti_notch_mps | float | 随 model | m/s | MTI 动目标零多普勒凹口速度阈值：<= 0（如 -1.0）关闭；> 0（如 0.05）滤除 $ |
enable_velocity_folding | bool | true | — | true：超速目标按周期混叠折叠；false：直接剔除超速回波 |
elevation_measurement | bool | 随 model | — | true：输出真实俯仰角与高度 $Z$；false：输出 elevation_deg = 0, Z = 0 |
use_cfar / cfar | bool | true | — | 启用 4D 检测矩阵 + CA-CFAR 检测 + 局部峰值 NMS |
cfar_threshold | float | 12.0 | 倍数 | CFAR 线性信噪比门限因子 $\alpha$（12.0 ≈ 10.8 dB） |
cfar_guard_cells / cfar_training_cells | int | 2 / 8 | 格 | CFAR 保护单元半径（0..8）与训练单元半径（2..32） |
min_snr | float | 10.0 | dB | 关闭 CFAR（use_cfar: false）时的固定信噪比门限 |
link_budget_db | float | 随 model | dB | 雷达方程链路预算常数（典型 84..105 dB） |
antenna_pattern / antenna_exponent | string / float | "cosine_falloff" / 2.0 | — | 天线方向图（cosine_falloff 或 uniform）及余弦幂指数 |
datacube_mode | string | "detection" | — | "detection"（推荐默认）或 "waveform"（FMCW 相干复振幅谱合成模式） |
format | string | "pcd" | — | 点云文件格式："pcd" 或 "npy" |
output_point_cloud | bool | true | — | 是否输出 radar_points/radar_XXXXXX.{pcd,npy} |
output_target_list | bool | true | — | 是否输出 radar_targets/targets_XXXXXX.json（含 object_id、mat_id、radar_class、cos_incidence、normal） |
output_datacube | bool | false | — | 是否导出 4D 功率张量 radar_datacube/datacube_XXXXXX.npy |
material_overrides | object | {} | — | 按 UE 材质资产名（小写）指定雷达材质类别（如 {"mi_shelf_01": "metal"}） |
range_noise_cm / doppler_noise_sigma | float | 0.0 | cm / m/s | 检测级距离与多普勒速度高斯噪声标准差 |
azimuth_noise_deg / elevation_noise_deg | float | 0.0 | deg | 检测级方位角与俯仰角高斯噪声标准差 |
noise_seed | int | 42 | — | 测量噪声确定性随机种子 |
time_offset_ms / time_jitter_sigma_ms | float | 0.0 | ms | 写出时间戳的固定偏移量与高斯抖动标准差 |
state_source | string | "auto" | — | 运动状态源：auto | plant | physics | movement | differenced |
value | string | "sensor" | — | 固定为 "sensor" 单轨输出 |
坐标与速度符号约定：点云与角度遵循 ISO 8855 右手系（
+X正前、+Y正左、+Z正上）；径向速度doppler_velocity/doppler_mps以远离雷达为正（receding_positive）、接近雷达为负。
6130 双雷达示例的适用范围
uc_06_radar_60ghz_6130.json 包含一台 RGB 相机、左右两台 6130 雷达及两台 ARS548 对照雷达，不是双 RGB 镜头配置。它依赖 Cabin 示例关卡的 CameraActor_0 / humanobject；在自己的关卡中使用前必须更新载体与目标绑定。输出目录按项目根目录解析为 Saved/IACap_uc_06_cabin_dual_6130。
左右传感器的 UE yaw 为 -45° / +45°。两颗 120° 雷达原始覆盖合计 210°，中央重叠 30°；脚本输出的 180° 是前半球裁剪。合并脚本只接受固定支架、相同帧号/时间戳及完整目标列表，拒绝静默截短或错配。它进行坐标变换后拼接，不执行重叠去重、目标关联或轨迹跟踪；每点多普勒仍为来源雷达径向速度。
四类 archetype 是仿真参数构型，FAST 粗角 DOA 使用主散射射线方向，不能宣称已实现真实 2T2R 相位差测角。MTI 按径向速度过滤，静止人体、纯切向运动和速度混叠可能导致漏检；不等价于静态人体存在感知。型号预设不代替实机标定。
内存预算与安全启动
memory_budget_mb（整数1–65536，默认1024MiB）限制每实例密集CPU信号链常驻数组与并发CFAR积分图估算；不包含场景、射线、输出和实验GPU缓存。分配前检查维数、int32索引和预算，超限明确失败，不自动降低分辨率。启动还检查多实例总量不超过可用物理RAM的一半。
完整默认成像网格需数十GiB，不适合直接在普通客户机器上启动。UC-05当前配置会被预算检查拒绝；必须根据任务设计明确工作点并重新验证。UC-06中两颗25m ARS548分别声明8192MiB预算，6130分别64MiB，主机仍需足够RAM。
标准构型使用标准2D CFAR/NMS。专用零速桶隔离与移动目标距离单元保留只用于 monopulse_mti；MTI凹口取配置阈值，阈值边界保留。该专用FAST策略使用CPU信号处理，传播可继续RTX；实验GPU kernel不实现它。WAVEFORM不分配额外FAST矩阵，也不支持FAST scan profiles混用。
四雷达UC-06可能通过单实例配置lint却在场景加载后被总RAM门禁拒绝；这是预期安全行为。必要时先单独验证双6130，或为对照雷达明确设计经客户确认的工作点；不能视作原四雷达配置已验收。
基础概念与调参（2026-11-01）
Radar 基础：FAST、waveform 与 CFAR
FAST 是本项目对快速检测路径的称呼，不是雷达行业标准缩写，也不是某款芯片的算法名称。CFAR 则是标准的检测方法，两者不在同一层级。
| 名称 | 含义 | 本项目中的作用 |
|---|---|---|
FAST / datacube_mode: "detection" | 快速、检测级近似路径 | 从几何传播得到距离、回波功率和相对径向速度，累计到距离—速度—角度功率网格；不逐样本合成相干 FMCW IQ |
waveform / datacube_mode: "waveform" | FMCW 相干波形路径 | 根据 chirp、采样、阵列等参数合成相干复振幅并进行信号处理；分辨能力由波形/采样配置推导，仍不是已标定的真实固件复制品 |
| CFAR | Constant False Alarm Rate，恒虚警率检测 | 根据候选单元附近的噪声/杂波估计，自适应设置检测门限；FAST 和 waveform 都可以使用，不等于运动筛选或跟踪 |
| MTI | Moving Target Indication，动目标显示/检测 | 当前实现以径向速度凹口抑制近零速度检测；不能等同于完整真机背景消除或微动存在感知 |
rtx 控制传播/射线追踪路径，datacube_mode 控制信号处理路径，use_cfar 控制检测策略。RTX 不等于 waveform，FAST 不等于完全不考虑传播物理。 6130 专用 FAST 检测策略当前在 CPU 执行，传播可走 RTX。
典型 FAST 链路：
场景与电磁材质 → CPU/RTX 传播 → 距离、功率、径向速度
→ 功率网格累计 → CFAR 检测与聚合 → MTI 输出过滤 → 本帧点云
CFAR 如何决定“这一格是不是目标”
CFAR 将待检测单元称为 CUT（Cell Under Test）。周围的保护单元（guard cells）不参与背景估计，避免目标自身的能量污染估计；更外围的训练单元（training cells）用于估计噪声/杂波。当前 FAST 路径使用局部平均杂波加归一化热噪声底，再乘线性门限系数：
背景估计 = 训练单元平均杂波功率 + 热噪声底
检测门限 = 背景估计 × cfar_threshold
候选检测簇功率 > 检测门限 → 通过检测
例如背景估计为 2、cfar_threshold 为 12，则门限为 24，候选功率必须超过 24。实际实现还包含峰值筛选/聚合；普通构型使用 2D CFAR/NMS，6130 的 monopulse_mti 专用策略隔离静态与运动桶，并保留相邻运动距离单元，不应宣称所有构型策略相同。
cfar_threshold是线性倍数，不是 dB，也不是直接的虚警概率。增大通常减少弱检测，也可能增加漏检；减小通常保留更多弱检测，也可能增加虚警。cfar_guard_cells/cfar_training_cells以单元计数。保护区过小可能让目标泄漏进入背景估计；训练区过大可能混入其他目标或不同背景。当前 MTI 运动桶还会调整有效距离窗口，不能把配置值当作所有分支的精确窗口宽度。- “恒虚警率”是方法名称；在给定统计假设和门限设计下才有相应虚警控制能力。当前不能仅凭
cfar_threshold宣称达到某个实测虚警率。 - CFAR 判断显著回波，不判断是否在运动、不识别人体，也不负责跨帧跟踪。
三个常用 JSON 参数及调参效果
以下字段放在 sensors.radar.instances 的每个实例对象中，与 model 同级。实例显式字段覆盖型号预设，无需重新编译；修改后重新加载配置/启动采集，不是实时热更新。
| 字段 | 单位 | 当前 FAST 中的作用 | 增大 / 减小的影响 |
|---|---|---|---|
link_budget_db | dB | 综合链路系数，整体缩放回波功率；不是单独发射功率 | 增大提高回波与固定热噪声底的比值，但杂波也增强，CFAR 点数不保证增加；减小容易丢失弱/远目标 |
range_resolution | m | 距离网格宽度，不是测距误差 | 增大使网格更粗、邻近回波更易合并；减小细分网格并增加内存/处理量，不保证检测更好 |
velocity_resolution | m/s | 相对径向速度网格宽度，不是最小可检测速度 | 增大更易混合不同速度的回波；减小细分速度格并增加内存/处理量，不自动获得微动检测能力 |
当前直接回波基本关系为 P ∝ RCS × 天线增益 × 10^(link_budget_db/10) / R^4。增加 3 dB，功率约翻倍；固定目标、噪声门限及其他条件时，理想探测距离翻倍约需增加 12 dB，不是 4 dB。max_range 仍是截断边界，提升链路系数不会越过它，也不会解除 MTI 过滤。
真实 FMCW 理想距离分辨率约为 ΔR = c/(2B)，速度分辨率约为 Δv = λ/(2T_CPI)（受采样、窗函数、有效带宽和观测条件影响）。6130 预设的 1.875 GHz 带宽对应约 8 cm 理想距离分辨率；把 FAST 网格改成 1 cm，不能宣称真实硬件获得 1 cm 分辨能力。waveform 模式需检查实际带宽、chirp 重复周期、慢时间采样数等，而非仅修改这两个 FAST 网格字段；输出刷新率也不等于相干观测时长。
固定量程、测速区间与角度网格时，FAST 单元数近似为 ceil(max_range/ΔR) × ceil(2 max_velocity_mps/Δv) × 角度单元数。距离/速度格宽各减半，单元数约增至 4 倍；同时 CFAR 窗口对应的物理宽度改变，必须复验。功率加权输出可产生比格宽更细的数值，不代表真实精度或可分辨能力同样细。
6130 静态回波、MTI 与时序累计
{
"name": "radar_6130",
"enabled": true,
"model": "zhwx_6130_60ghz",
"datacube_mode": "detection",
"use_cfar": true,
"link_budget_db": 95.0,
"range_resolution": 0.078,
"velocity_resolution": 1.25,
"mti_notch_mps": 0.05
}
这是雷达实例参数片段，需放入完整采集配置；数值是当前参考工作点，不是已完成真机标定的整机规格。
- 墙壁、家具和静止人体有回波；固定雷达下主要落在近零多普勒区域。默认
mti_notch_mps = 0.05在输出阶段丢弃|v_r| < 0.05 m/s的检测，等于边界的不被这一条件过滤。 mti_notch_mps <= 0（如-1）关闭此过滤。静态检测仍需满足传播、CFAR、遮挡及聚合条件；关闭过滤不保证输出完整静态表面点云。- 切向运动目标可能有接近零的径向速度而被过滤；雷达自身运动时，世界坐标静止物体也可能有非零相对径向速度。
velocity_resolution = 1.25与mti_notch_mps = 0.05是两个不同参数。当前专用分桶策略可保留部分近零运动，不等于已经验证真实设备具有 0.05 m/s 测速精度。- 时序累计仅叠加已输出点，不会恢复每帧都被过滤的静态目标。双雷达合并是坐标变换后拼接，不自动完成去重、关联或跟踪。
- 真实静止人体存在感知可能使用呼吸/晃动产生的微小相位变化；当前没有完成相应微动模型，静止 Actor 不会自动生成真实呼吸信号。6130 的实际能力须按具体模块、固件、工作模式及 ADC/IQ/点云/轨迹/存在状态接口验证。
对照实验与记录
一次只改一个参数，固定场景、材质、随机种子、量程、速度和采集帧数，记录配置 diff、模式、检测点数/空帧率、距离/速度分布、RAM 和耗时。用固定雷达分别测试静态靶、径向运动靶和近切向运动靶。若目的是对齐真机，必须同时记录固件和真实输出接口；点数更多不是更真实，格式验证通过也不是物理精度验收。