加特兰杯

一、杯赛题目：毫米波雷达目标检测方案及实现

二、参赛组别：仅限B组

三、赛题背景

毫米波雷达在智能驾驶中作为核心传感器部件具有全天候，全时段，全方位，全场景工作等特点，其中目标检测的准确性及实时性是毫米波雷达的关键性能指标，决定了毫米波雷达的产品竞争力。

四、赛题任务

1．根据提供的参考雷达目标检测算法（参考附件）完成芯片实现，符合毫米波雷达对于目标识别的实时性要求。

2．（附加题）也可以根据毫米波雷达技术特点，自行设计目标检测算法，并根据设计算法完成芯片工程实现。

3．赛题任务阶段的划分节点参考：

（1）阶段-报名截止后1月左右：完成各个技术指标的分析，完成基于参考算法的模型设计，输出设计方案图，定点化模型matlab/C modeling代码（如果参赛团队自行设计目标检测算法：在该阶段输出详细设计方案及相关原理图，模型代码等）。

（2）阶段-初赛：基于初始的定点化模型，完成模型参数调优，输出符合检测准确性指标的芯片方案，同时完成基于定点模型的工程实现架构及接口定义。（如果参赛团队自行设计目标检测算法：在该阶段输出基于自定义算法的目标检测技术指标评估，并输出基于该算法的工程实现架构及接口定义）

（3）阶段-分赛区决赛：基于工程实现架构及接口定义，完成RTL代码及仿真报告，完成工程技术指标的验证及闭环，输出相关仿真，综合面积和功耗等报告及相关展示材料。

（4）阶段-全国总决赛：整体要求同分赛区一致，但建议参赛团队在总决赛中可以有更丰富的结果呈现方式，包括但不限于对于已有结果的一些展望。

五、技术指标要求

1．根据目标检测参考算法，设计一套针对毫米波雷达目标检测硬件加速模块，设计作品需达到检测准确性，检测能力等核心性能指标要求。具体要求如下：

（1）基于毫米波雷达2D-FFT后的三维复数，完成天线-距离-速度的目标检测；

（2）支持天线-距离-速度分辨率最大目标检测点数的配置，最大天线-距离-速度分辨率此处最大cube尺寸不做限制，供参赛团队自由选择，建议考虑RX和TX维度的区分（RX*TX）-距离-速度，但是需要支持三维尺寸的独立可配置，最大目标检测点数为10000个目标；

（3）要求输出所有目标点的距离-速度值，能量和噪声值，并支持输出整个Rang-Velocity图中的检测目标数量。

2．设计指标：

（1）检测准确性：<10% 误检测率（包括目标未检出和检出非真实目标）；

（2）检测能力：30ms/Frame(一个Frame定义为检测一个Range-Velocity 2D Map)。

3．其他要求：

（1）要求使用尽可能小的芯片面积（GateCount）；

（2）要求尽可能小功耗（包括idle和工作状态）；

（3）要求尽可能友好的应用接口。

六、设计阶段提交内容

1．中期报告，报名截止后第一个月提交，旨在调研参赛团队项目进度，并根据实际情况提供指导或培训：汇报PPT和文档形式，要求包含以下方面内容：

（1）项目要求解读，技术指标分析，输出性能指标分析报告

（2）基于参考算法完成算法建模

（3）基于算法模型及项目指标完成目标检测芯片实现方案的设计，输出芯片架构及接口定义（参赛团队也可以自行设计检测算法）

（4）部分方案代码原型，包括但不限于matlab/C++代码

（5）附加题：如参赛团队选择自行设计检测算法，在此阶段需要针对设计的检测算法完成算法建模及芯片架构及接口定义

2．初赛提交，汇报PPT及设计文档形式，要求包含以下方面内容：

（1）完成初始模型的参数调优，参数包括但不限于数据结构，能量比较策略等细节并基于调优模型完成检测性能指标闭环

（2）基于设计方案的芯片实现架构及数据流，包括低功耗设计方案

（3）（附加题：如参赛团队选择自行设计检测算法，在此阶段需要完成检测算法的调优及芯片架构，数据流及低功耗设计）

3．分赛区决赛提交，汇报PPT及设计文档形式，要求包含以下方面内容：

（1）芯片实现RTL代码

（2）RTL仿真报告

（3）检测处理能力仿真报告

（4）分赛区赛项目展示海报

4．全国总决赛提交，汇报PPT及设计文档形式，要求包含以下方面内容：

（1）芯片实现RTL代码

（2）RTL仿真报告

（3）检测处理能力仿真报告

（4）全国总决赛项目展示海报

七、评分标准

为每个阶段任务评审打分制定明确的打分标准和表格。参考形式如下。

八、参赛资源说明

1．参赛团队自行准备设计所需的Matlab/C++ Compiler/EDA等商业化软件

2．赛题所需板卡和其他资源由参赛团队自行准备；

九、参考资料

1．Wenjie Shen et al.,   “Moving Target Detection Algorithm for Millimeter Wave Radar Based on Keystone-2DFFT” Electronics 2023, 12(23), 4776, Journal | [J] Electronics. Volume 12 , Issue 23 . 2023

2．Khawar   et al.,Awais “Target Detection Performance of Spectrum Sharing MIMO “Radars, Journal | [J] IEEE sensors journal. Volume 15 , Issue 9 . 2015. PP 4928-4940

3．[1]沈晓燕,张榕鑫.基于CFAR算法的FMCW毫米波雷达桥梁结构监测方法研究[J].佳木斯大学学报(自然科学版),2024,42(07):156-159.

十、其他说明

1．知识产权。此处约定参赛团队提交内容的知识产权事宜，若无特别要求，可参考如下约定：

（1）参加企业命题杯赛的作品，杯赛出题企业有权在同等条件下优先购买参加本企业杯赛及单项奖获奖团队作品的知识产权。

（2）大赛组委会和杯赛企业对参赛作品提交的材料，在大赛相关环节中有使用权和展示权。

（3）参赛项目可以参考现有公开发表的文献和论文内容，但应当在技术论文和答辩PPT中注明来源，且不能将参考的内容作为自己作品的创新部分。

2．其他需要补充说明的事宜。

十一、附件（参考算法）

本参考算法为通用的毫米波雷达R-V目标检测算法，具体步骤如下：

1．将输入的2D-FFT结果（3维复数，分别为RX-Range-Velocity）变换为实数（下图白框-灰框），变换的方式可以为将每个复数值求模方

2．将3维数据变换为2维数据，可以将第一步中的数据按照RX维度进行实数叠加

3．在2维数据中进行目标寻找，标准如下：

（1）每一个RV单元需要和本单元对应的噪声值进行比较，如果检测单元的能量大于等于噪声值，则该检测单元为检测目标，否则就为非检测目标

（2）每个检测单元的噪声是由它周围的参考单元的运算得到的，可以是所有参考单元的平均值，也可以是参考单元排序后某个rank参考单元的能量值

（3）上图中CUT为检测单元，REF为参考单元，参考单元一般以CUT为中心的一个二维空间内，此处示例为以5x5的范围内（注：参考单元的范围此处不做限定，参赛团队可以综合性能和工程实现难度进行最终范围的选择）

（4）当遇到RV边界时，需要将参考单元进行wrapper，可参考上图右上角的CUT和REF的位置关系

4．输出目标的行列值，能量和噪声信息

（请参赛团队务必有一名成员添加报名杯赛的答疑钉钉群中，以便及时获取杯赛最新通知及进展，避免遗漏重要信息，群号码及入群方式：点击查看）