汽车中的高级驾驶辅助系统利用摄像头、激光雷达和雷达等各种技术来确保安全舒适的驾驶体验。在这些技术中，雷达在探测和跟踪物体方面发挥着至关重要的作用。然而，当集成到车辆中时，雷达的性能会受到车身及其附近其他部件的影响，包括保险杠、底盘和电缆等。保险杠的材料、形状和厚度以及周围的散射部件传感器对雷达的性能影响很大。因此，研究传感器集成到车辆中时的性能下降提供了一个宝贵的机会。在虚拟环境中验证雷达，在实际原型准备好之前模拟现实条件，
将雷达集成到车辆中的模拟可以分为不同的阶段，每个阶段都会深入研究。初始阶段涉及优化天线和传感器组件。cst studio suite使我们能够仔细检查天线元件的辐射特性，从而减少在实验室环境中构建和测试大量原型的必要性。传感器开发的各个方面包括以下内容：
在多层射频板上设计馈电结构和辐射元件的布局。
建立匹配的天线罩，同时浏览复杂的综合传感器模型，其中包括射频板、天线罩、封装、数据连接器、外壳和其他组件。
cst 中的时域 – fit 技术是一种功能强大且多功能的求解器，可以在单次运行中模拟宽带应用，因此可以非常有效地解决传感器开发中的上述挑战。
下一阶段的重点是传感器前面的保险杠的优化。保险杠具有复杂的多层结构，以塑料为基础层，然后是底漆和油漆涂层。这些缓冲器的厚度为毫米级，与雷达传感器的工作波长相当，因此在影响传感器性能方面发挥着关键作用。保险杠的存在带来了挑战，因为无线电波会经历反射、折射和散射，从而导致雷达传感器性能下降。有效减轻保险杠对雷达传感器的影响是一项重大挑战。保险杠形状、材料和位置的优化是实现最佳安装性能的主要参数。
在后续阶段，注意力将集中在传感器周围的底盘部件上，旨在与保险杠一起识别它们对雷达性能的影响。下图表明，在更陡的角度下，传感器发射的电磁波与底盘之间的相互作用变得更加明显。
传感器、底盘和保险杠之间发生的多次反射会导致目标估计不准确，从而导致误报：
主要挑战在于建立一个工具链，用于在如此高的频率下对巨大的模型（传感器 底盘）进行仿真，并实现仿真精度和速度之间的最佳平衡。通过以下示例对此进行说明：
使用 cst 中的时域求解器对传感器和底盘模型进行离散化。虽然完整物理解算器精度很高，但网格单元达到约 30 亿个，导致计算需求过高。因此，模拟时间大幅延长，每个项目平均需要 14 天左右。cst 的混合功能通过合并各种求解器的优势，在时间限制内实现精度和计算资源之间的平衡，从而促进对此类挑战的有效分析。对于当前问题，最佳方法需要混合时域求解器和 a 求解器，如下所示：
在这种方法中，考虑到物理固有的谐振效应所需的高精度，使用完整物理解算器（时域）对传感器和相邻组件进行分析。步骤 3 涉及提取传感器和相邻设置的近场，然后将其用作步骤 4 中的源。底盘的其余部分使用 a 求解器求解，优先考虑速度而不是精度。这种混合方法有效地结合了两种方法的优点，提供了两全其美的效果。如下所示，这种方法显着减少了仿真资源和时间：
各种模拟方法与测量结果的准确性比较如下所示。显然，混合方法与全波方法和测量紧密结合，使其非常适合车辆集成应用：
车辆集成仿真的未来策略需要利用来无缝集成建模和仿真流程。统一平台集成了产品开发的各个方面，使用户能够协作开发和验证产品设计。在车辆集成仿真领域，cad 优化在工作流程中发挥着至关重要的作用。目前，用于 cad 优化，独立于雷达射频仿真进行。主要挑战在于优化 catia 的 cad 数据并将其转换为适合 cst studio 的兼容格式所需的时间和精力。
诸如3d experience 平台之类的统一建模和仿真平台可以将 catia 中的 cad 优化流程与 cst studio 中执行的雷达放置工作流程集成在一起，从而大幅减少仿真、建模工作量和时间，从而进一步优化雷达集成仿真流程。
