原标题：4D成像雷达软硬兼施，性能变本加厉

4D成像雷达作为一种先进的传感技术，在软硬件结合方面展现出了卓越的性能提升，其性能变本加厉主要体现在以下几个方面：

一、硬件层面的提升

1. 天线阵列的增强：

• 4D成像雷达采用多输入多输出（MIMO）天线阵列，这种阵列可能包含几十根天线，能够向周围环境中的目标发射信号并接收反射信号。通过增加天线数量和密度，4D成像雷达显著提升了角度和速度的分辨率，使得输出的点云图像更加致密，能够刻画更为真实的环境图像。

• 例如，一些厂商通过级联多颗MMIC（单片微波集成电路）芯片，如德州仪器的AWR2243，在射频PCB板上连接在一起，达到收发天线数量倍增的效果，从而提高了雷达的性能。

2. 芯片技术的创新：

• 专用芯片方案是提升4D成像雷达性能的重要途径之一。例如，恩智浦推出的S32R294雷达信号处理器，基于台积电16nm工艺，能够处理4D点云雷达信号，为主机厂提供扩展性解决方案。这种专用芯片在功耗、性能和成本之间取得了良好的平衡。

• 还有一些初创企业，如Uhnder，自研了数字成像雷达芯片，如S80，该芯片采用DCM（数字编码调制）技术，实现了更高的探测距离和分辨率。

二、软件层面的优化

1. 超分辨算法的应用：

• 单纯增加天线阵列并不足以实现高角分辨率，还需要利用超分辨算法来提高信号的分辨能力。超分辨算法利用信号之间的相干性和稀疏性来重构信号的细节和特征，可以在不增加硬件成本的情况下大幅提升雷达的性能。

• 例如，傲酷（Oculi）通过其专有的AI算法驱动的虚拟孔径成像软件，将角度分辨率提高了50-100倍，解决了传统雷达只能通过增加实体天线数量来提高角分辨率的难题。

2. 算法与硬件的深度融合：

• 4D成像雷达的软硬件结合不仅体现在硬件性能的提升上，还体现在算法与硬件的深度融合上。通过优化算法，可以更好地发挥硬件的性能，实现更高效的数据处理和更准确的目标检测。

• 例如，一些厂商提供的4D成像雷达解决方案包括参考硬件设计、软件驱动程序、示例配置、API指南和用户文档等，使得用户能够更方便地集成和使用雷达系统。

三、性能提升的具体表现

1. 探测能力的提升：

• 4D成像雷达的探测距离和角分辨率显著提升。例如，一些产品的探测距离可达300米以上，角分辨率可达1度方位角和2度俯仰角。这使得雷达能够更准确地探测到车辆周边的物体，包括静止物体和动态物体。

2. 环境感知能力的提升：

• 依靠测高能力和点云图像，4D成像雷达可以初步判定静止物体与车辆的位置关系，避免因简单过滤静止信号而造成的安全隐患。同时，它还可以提供更丰富和更准确的环境感知信息，如目标的形状、类型、运动状态和轨迹等。

3. 全天候工作能力：

• 4D成像雷达可以在任何天气和光照条件下稳定工作，不受雨雾、雪、灰尘等因素影响。这使得它在自动驾驶汽车等应用场景中具有更高的可靠性和实用性。

综上所述，4D成像雷达通过软硬件兼施的方式实现了性能的显著提升。在硬件层面，通过增强天线阵列和芯片技术创新来提升雷达的探测能力和分辨率；在软件层面，通过应用超分辨算法和优化算法与硬件的深度融合来提升雷达的环境感知能力和全天候工作能力。这些提升使得4D成像雷达在自动驾驶汽车等领域具有广阔的应用前景。