格芯技术在汽车雷达领域的优化方案

如果您觉得近来公路上的攻击性和危险驾驶行为一直在增加，那么您的感觉没错。自疫情爆发以来，超速、醉驾/酒后驾车、分心驾驶等交通违规行为呈上升趋势。例如，在加利福尼亚州高速公路上，速度超过100英里/小时的超速罚单几乎是疫情前的两倍，而在纽约州，最近因高速公路违规而开出的罚单数量也创下了历史纪录。这个问题并不仅局限于美国。

面对日益严重的交通安全问题，虽然解决方法最终取决于驾驶员，但技术也发挥着至关重要的作用，而更先进的汽车雷达则是一项关键要素。

汽车雷达已经能够实现自适应巡航控制、自动紧急刹车、盲区监控以及其他高级驾驶辅助系统(ADAS)功能。但雷达系统需要功能更强大并与车辆的电子控制系统更紧密地集成，车辆才能够更加自动化。这样的雷达系统将能够实现远比现在要强大的碰撞预测和避免碰撞能力。

格芯的22FDX、RF CMOS和SiGe BiCMOS技术平台能为汽车雷达及其他应用提供出色的射频/毫米波性能、卓越的数字处理/集成能力、超低功耗运行以及良好的热特性。

因此，世界上许多高频电子领域的顶尖研究人员都使用它们来打造新的汽车雷达解决方案，这些解决方案将在未来三到五年内出现在汽车之中。这项工作由格芯大学合作计划(UPP)提供支持，该计划使50多所顶级学府的选定研究团队能够使用格芯的半导体技术和相关组装/测试服务。

作为回报，这些研究人员会与格芯自己的研发团队合作，并分享研究成果。这有助于为格芯平台添加新的特性和功能，开启新的应用可能性，并在学生的职业生涯早期向他们介绍这些技术。

三位世界一流的汽车雷达研究人员

在之前的博客文章中，我们介绍了UPP如何支持多伦多大学教授Sorin Voinigescu的工作，帮助其构建基于22FDX的80/160 GHz双极化收发器。

在本博客文章中，我们将了解另外三位著名研究人员如何利用格芯技术在汽车雷达领域取得重大进展：

Frank Ellinger教授（科学技术博士）是德国顶级技术大学德累斯顿工业大学电路设计与网络理论系的系主任，这所大学位于格芯Fab1附近的Silicon Saxony”微电子产业集群中。他主要研究高效模拟和混合信号电路的设计和建模。他是德国政府研究计划“zwanzig20 cluster FAST”（快速致动器、传感器和收发器）的协调员，该计划拥有90个合作伙伴，大多数来自于工业领域。他还负责协调了几个欧盟资助的研究项目；他撰写了一本有关射频IC和技术的书，发表了500多篇科技论文，并斩获了多个奖项。他的学生也获得了40多个科技奖。

Vadim Issakov教授、博士是德国另一所顶级技术大学布伦瑞克工业大学(TU Braunschweig) CMOS设计研究所的负责人。他主要研究雷达和通信应用的模拟射频和毫米波(mmWave)电路，以及量子计算机和生物医学应用电路。他持有11项专利，撰写/合作撰写了120多篇同行评论文章，斩获了众多奖项（包括IEEE MTT-S杰出青年工程师奖），并撰写了一本有关雷达应用毫米波电路的书。他曾在欧洲顶级研究机构Imec、英特尔公司和英飞凌科技公司工作。他在英飞凌担任毫米波设计主管/首席工程师，负责车道变换辅助的24 GHz雷达技术（如今已广泛应用于ADAS系统）、手势感应的60 GHz雷达技术以及其他多个高于100 GHz的雷达预研课题。

Bogdan Staszewski教授、博士是爱尔兰其中一所最负盛名的大学都柏林大学(UCD)的正教授，也是荷兰代尔夫特理工大学(TU Delft)的客座教授。他于2014年加入UCD，成立了一个630万欧元的物联网(IoT)应用电路设计中心。他的研究包括用于频率合成器、发射器和接收器以及量子计算机的纳米级CMOS架构和电路。对于后者，他和他的学生致力于使用商用22FDX工艺技术中的量子阱结构制造量子比特，并将其与控制电子器件紧密地集成在芯片上。他还是初创公司Equall的联合创始人兼首席科学官，该公司旨在打造世界上第一台实用型单芯片CMOS量子计算机。他参与撰写了6本书、150多份期刊和210篇会议论文，拥有210项美国专利，是IEEE会士。

寻找优化解决方案

Frank Ellinger表示：“现在不存在理想的汽车雷达，未来也不会存在，因为设计汽车雷达时通常必须在许多不同的参数之间进行权衡，比如说：探测分辨率和精确度、效率、功耗和微型化。然而，22FDX等前沿半导体技术将使我们逐渐接近优化的解决方案。这些技术对于解决我称之为‘世纪挑战’的问题至关重要。在应对‘世纪挑战’过程中，我们不仅要提高系统性能，还必须改善系统的环境友好性，比如在能耗方面。” 

”22FDX技术的自适应体偏置(ABB)功能可为调整晶体管运行提供高灵活性，从而可以提高效率，降低能耗以及减少信号失真。他表示，格芯的22FDX平台为研究创新型电路开辟了独特的可能性，他的研究小组目前已有三名博士生在研究基于22FDX的77 GHz汽车雷达电路。”

“22FDX的另一个优点在于其n通道和p通道晶体管具有较高速度，即使在CMOS中，也可以在77 GHz频率下实现足够的信号电平。这一点至关重要，因为CMOS具有其他技术没有的优势，比如说更低的成本以及在紧凑的片上系统中更好地集成高频电路与低功耗数字电路。”

未来的一个有趣研究课题就是高频电路与封装的协同设计，以降低能耗；鉴于社会对环保技术的需求日益增长，这已经成为一个关键目标。它还可以降低热效应，从而提高可靠性，延长芯片（以及汽车）的使用寿命。

Ellinger的定位也有利于格芯。他表示：“我们在德累斯顿工业大学培养本科生、硕士生和博士生，他们不仅是格芯的重要技术人才储备，也是Silicon Saxony其他公司（格芯客户）的技术人才储备。”然而，与世界其他地方一样，激励年轻人学习电气工程是德国的一个关键问题。为此，Ellinger和他的两个博士生一起发起了备受赞誉的营销活动，以歌曲、视频和漫画的形式展示电气工程的魅力，并提供极具吸引力的就业机会。

“只要能在CMOS中实现的，

就会在CMOS中实现。”

Vadim Issakov的团队发展迅速。他表示：“我从2021年4月开始组建团队，现在已经有几个获批项目和14名研究助理，另外4名也很快就位。此外，我们的团队还有一名博士后，他是一名经验丰富的毫米波雷达电路设计专家。我们进行模拟/射频/CMOS电路设计，我们的工作主要集中在三大领域：毫米波雷达、低功耗生物医学电路和量子技术低温电路。” 

在汽车雷达领域，他的团队目前正在研究基于22FDX平台的汽车传感器，以及基于45RFSOI的140 GHz调相连续波(PMCW)雷达片上系统(SoC)，适用于大型可扩展的MIMO阵列。这些电路稍加修改还可以用于通信领域。因此，雷达通信芯片也是一种发展趋势，这种芯片能够同时支持雷达和通信功能。

Issakov认为，SOI技术是其雷达项目市场上最具前途的CMOS技术。他表示：“一般而言，使用CMOS FinFET时，如果您进入更小的节点，您就会迅速失去固有增益，从而会影响FMAX值 ‘晶体管速度的衡量指标’，而SOI技术拥有比较大的固有增益，让您能够整合毫米波性能与数字逻辑和低泄漏性能。” 

这种集成潜力至关重要，因为正如Issakov所说：“未来几年，只要能在CMOS中实现的，就会在CMOS中实现。”例如，他提到了整合各种调制技术的机遇。例如，脉冲雷达和连续波雷达之间的差异：脉冲雷达可在近距离提供高分辨率，而连续波雷达则可探测到更远距离的物体。他表示：“我们的其中一个目标就是使用CMOS设计将不同类型的雷达调制技术整合在单个芯片上。然后，单个芯片可以根据雷达场景来回切换调制技术。”

他表示，汽车雷达近期面临的主要技术挑战包括需要实现更高的分辨率和更短的成像时间；以及寻找更优方法来同步组成大型MIMO阵列的元件，以实现出色的角度分辨率。

从长远来看，使用神经形态计算技术的“智能”汽车雷达系统将需要更多数字化能力来探测物体并实时处理数据。他表示：“这只能在CMOS中实现。”

Issakov表示，他非常感谢格芯UPP提供的支持。他表示：“我总是能够获得所需的帮助和信息，在格芯多项目晶圆(MPW)上制造我们的电路比较简单，使我们能够有效地推进工作。”

“22FDX是自然而然的选择”

Bogdan Staszewski对高频电子和汽车安全领域的兴趣可以追溯到很久以前。在职业生涯早期，这位都柏林大学教授在德州仪器花了14年时间开发数字射频处理器技术，该技术现已广泛应用于许多TI产品中。2009年加入TU Delft之后，他带领自己的博士生参与了一个60 GHz雷达项目，一个6 GHz无线局域网芯片项目，以及其他一些在当时推进先进技术发展的项目。 

在此过程中，他与一位瑞士同事联合创办了一家公司，开发并提供激光雷达系统，以创建3D汽车环境图像。（激光雷达类似于雷达，但使用的是激光而不是无线电波。）这一经历也促使他认为，构建更优汽车雷达的最佳方法就是使用融合技术，包括毫米波雷达和激光雷达。

他表示：“我们需要使用数字技术作为模拟、混合信号和毫米波元件的补充，这样您就可以集成这些模拟功能和数字功能。雷达需要进行大量的高速数据处理来解析所探测到的内容，而太多的模拟互连装置可能会扼杀它的这一功能。”

他认为他的项目使用SOI技术就是因为这个原因。比如，面向150 GHz汽车雷达的全数字化PLL发射器很快就会被淘汰。早前的一个项目专注于77 GHz汽车雷达，但Staszewski的团队认为22FDX平台支持150 GHz运行，因此对该项目进行了扩展。通过与一家主要的汽车供应商合作，这个项目得以顺利进行。

Staszewski还在探索FD-SOI技术在量子计算领域的应用，未来这一技术可能应用于汽车领域。目前，他使用的是22FDX技术，而且他的公司已经制造了一个只有台式电脑大小的小型冷冻机。该冷冻机有可能安装在汽车或卡车上，用于进行“边缘”神经网络计算。他的团队正在研究其第三代量子处理器，并且已经制造出了具有1000万门级的工作设备。

Staszewski非常重视与格芯的合作，他表示：“格芯拥有非常出色的技术，使我们有机会频繁地进行流片。不像过去我们在TU Delft合作过的其他公司，这会是个问题，因为学生需要将其项目向前推进才能够毕业。此外，我们从格芯技术人员那里获得的信息也非常有用，他们解释了技术的来龙去脉，这样我们就可以对我们正在构建的功能进行微调；体偏置就是其中一个例子。”

他还高度评价了22FDX技术：“我喜欢22FDX技术，因为它结合了低功耗数字功能，并且能够出色地集成射频/毫米波功能。事实上，我咨询过许多公司，对它们来说，格芯就是 22FDX。这是一种自然而然的选择。”

【撰文】Gary DagasTIne