4D 毫米波雷达（通常指具备距离、速度、水平角、俯仰角四维感知能力的雷达）能够有效识别静止目标，其核心原理在于结合高分辨率空间角度测量、多帧数据处理和信号特征分析，突破传统毫米波雷达对静止目标的检测局限。以下从技术原理和实际案例两方面详细说明：

一、实现原理：突破传统雷达瓶颈的关键技术

传统毫米波雷达（如 3D 雷达）检测目标时，主要依赖多普勒效应计算目标速度。对于静止目标（速度为 0），其多普勒频移为 0，信号易与固定杂波（如建筑物、植被）混淆，可能被雷达的杂波抑制算法滤除。而 4D 毫米波雷达通过以下技术实现静止目标识别：

1. 超分辨空间角度测量：利用 MIMO 天线阵列解析静止目标位置

• MIMO（多输入多输出）技术：
  4D 雷达配备密集的天线阵列（如数十个发射 / 接收通道），通过发射正交波形并接收回波，形成大量独立观测通道。每个通道接收信号的相位差可计算目标的水平角和俯仰角，实现超分辨角度估计（如波束成形、MUSIC 算法等）。

  • 关键作用：即使目标静止（无多普勒频移），也能通过角度 - 距离二维图谱中的独立峰值，将其与固定杂波（如同一距离但不同角度的墙体）区分开。

• 示例：
  假设停车场中静止车辆与墙面距离相同（如均为 20 米），传统雷达难以区分；但 4D 雷达通过角度分辨率（如 0.5°）可检测到车辆位于水平角 30°、俯仰角 5°，而墙面位于水平角 40°、俯仰角 10°，从而在空间上分离目标与杂波。

2. 多帧数据关联：利用时间维度确认静止目标的真实性

• 时序信号处理：
  4D 雷达对场景进行连续扫描（如每秒 20 帧），通过多帧数据关联算法跟踪目标的空间位置变化。对于静止目标，其在多帧中的角度 - 距离坐标保持不变，而噪声或临时干扰（如树叶晃动）的坐标会随机变化，从而通过时间连续性确认静止目标的存在。

• 关键技术：

  • 恒虚警率（CFAR）检测优化：针对静止目标调整检测阈值，避免因多普勒频移为 0 而被误判为杂波。
  • 卡尔曼滤波或神经网络跟踪：通过算法预测静止目标的位置，增强低信噪比下的检测稳定性。

3. 微多普勒特征与极化信息辅助识别

• 微多普勒效应：
  即使目标整体静止，其局部结构（如车辆轮胎、行人肢体）的微小运动仍会产生微弱多普勒频移，4D 雷达通过高灵敏度采样可捕捉这些信号，辅助区分静止目标的类型（如车辆、行人、静态障碍物）。
• 极化特征分析：
  部分 4D 雷达支持多极化发射（如水平 / 垂直极化），通过分析回波的极化特性，进一步区分静止目标与自然杂波（如金属车辆与植被的极化反射差异）。

4. 高分辨率距离 - 多普勒 - 角度联合处理

• 三维图谱构建：
  4D 雷达将回波信号处理为距离 - 多普勒 - 水平角 - 俯仰角的四维数据，但在检测静止目标时，重点利用距离 - 角度二维图谱（多普勒维为 0）。通过二维 FFT 和角度解算，直接在空间中定位静止目标，绕过传统多普勒检测的依赖。

二、实际应用案例

以下场景中，4D 毫米波雷达可有效识别传统雷达难以检测的静止目标：

1. 停车场静止车辆检测

• 场景描述：
  传统雷达在停车场中易将静止车辆与墙面、柱子等固定物体混淆，导致自动泊车系统误判。
• 4D 雷达处理流程：
  • 通过 MIMO 天线阵列计算目标的水平角（如车辆位于 30°）和俯仰角（如车辆高度对应俯仰角 5°），而墙面水平角为 45°、俯仰角 10°，实现空间分离。
  • 多帧扫描中，车辆位置保持不变，而临时干扰（如行人经过）的坐标变化，通过数据关联确认静止车辆。
• 效果：准确输出静止车辆的位置、尺寸，辅助自动驾驶车辆规划泊车路径。

2. 高速公路静止障碍物预警

• 场景描述：
  传统雷达可能因静止障碍物（如抛洒物、故障车辆）无多普勒频移而漏检，导致追尾事故。
• 4D 雷达处理流程：
  • 在距离 - 角度图谱中，障碍物表现为独立峰值（如距离 100 米、水平角 - 5°、俯仰角 2°），与路面杂波（低俯仰角）区分。
  • 结合微多普勒分析，排除静止障碍物为动态目标（如静止车辆的轮胎无转动，而缓慢行驶车辆的轮胎有微多普勒信号）。
• 效果：提前预警静止障碍物，触发自动紧急制动系统（AEB）。

3. 智能交通中的静态目标分类

• 场景描述：
  路口静止的行人、电动车与路边护栏、广告牌等固定物体需精准区分，避免误报。
• 4D 雷达处理流程：
  • 通过极化特征区分金属护栏（强极化反射）与人体（弱极化反射）。
  • 微多普勒分析显示行人手臂摆动的微弱频移，而静态护栏无此特征，辅助分类。
• 效果：提升交通场景中静止目标的检测准确率，减少虚警。

三、总结：4D 雷达的核心优势

4D 毫米波雷达通过高密度天线阵列带来的超分辨角度测量、多帧时序数据的稳定性分析以及多维信号特征融合，实现了对静止目标的精准检测与分类。相比传统雷达，其突破了 “依赖多普勒频移” 的局限，在自动驾驶、智能交通等场景中显著提升了复杂环境下的安全性与可靠性。