看射频硬件在环技术如何推动嵌入式系统设计的发展？

为仿真雷达目标执行实时信号处理例行程序。奥迪股份公司雷达组件负责人Neils Koch博士表示"PXI VST实现了宽带和低时延软件的结合，使得我们可以在雷达模块中发现原本无法检测到关键故障"。

图3、奥迪主动式目标仿真系统方块图

ADAS趋势

展望未来，结合多重传感技术，利用每个技术的比较优势是ADAS设计的大势所趋。例如，在测量物体距离（甚至是在夜间或多雾条件下）方面，雷达通常都是最精确的技术。然而，基于摄像头的图像识别在确定物体的准确位置方面则更为精准。通过将多种传感器的输入整合入"传感器融合"架构，能够提升ADAS 感测周围环境的能力（如图4所示）。

图4、自动驾驶汽车集成多重传感技术

传感器融合，加上对将诸如神经网络算法用于对象检测的依赖性的提升，将长期持续提升嵌入式软件测试的重要性。未来，工程师将更多地将雷达测试与高度同步且极其灵活的HIL测试系统内的其它嵌入式传感器技术相结合。

RF HIL测试的其它应用

虽然雷达目标仿真是一项短期来看很可能影响消费者的HIL应用，但这却只是RF HIL测试新兴应用的一个方面。例如，在国防工业，工程师采用相似的测试策略模拟先进电子环境。此外，在无线产业，工程师也将相似的HIL技术用于越来越复杂的实时信道测量。

如今的RF HIL测试系统与工程师在5G通信系统原型化方面所使用的高级软件无线电技术在架构上惊人地相似。与雷达目标仿真相似，实时对刺激信号进行解译和反应必须具备宽带RF前端和密集型信号处理元件。因此，诸如诺基亚、英特尔和三星等公司实现5G系统原型化的诸多相同技术创新与更广泛的RF HIL测试应用其实是相同的技术。

结论

诸如自动驾驶汽车等日益复杂的系统正快速改写测试和测量设备供应商设计仪器所必须遵循的规则。过去，仪器只是报告信号模拟特性的机制。如今，仪器还被用来报告系统的功能特征。今后，软件技术将成为工程师构建越来越复杂的测量系统，以报告从最简单的RF组件到全自动驾驶汽车特性的关键技术。对于测试设备供应商而言，软件仍是关键的投资领域，且通过软件区分产品的能力将最终定义行业内谁输谁赢。