毫米波雷達房間尺寸測量方法研究

崔雄文　劉傳銀　周楊　李劍鵬　馮冬陽

摘 要

毫米波雷達在工業(yè)界有著廣泛的應用，尤其在室內(nèi)態(tài)勢感知和人員目標跟蹤上有著精確度高、魯棒性強、全時段可用的特點。毫米波雷達室內(nèi)應用的基礎(chǔ)是房間大小的自動測量。本文針對毫米波雷達室內(nèi)大小測量的問題，對接收到的雷達數(shù)據(jù)立方進行數(shù)據(jù)重整、距離維脈沖壓縮、capon波束形成譜估計得到靜態(tài)熱度圖，然后對熱度圖數(shù)據(jù)做恒虛警率檢測得到點云數(shù)據(jù)，最后在點云數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上進行最小二乘得到房間尺寸。

關(guān)鍵詞

毫米波雷達;室內(nèi)測量;脈沖壓縮;恒虛警率檢測

中圖分類號： TM935.4 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文獻標識碼： A

DOI：10.19694/j.cnki.issn2095-2457.2020.11.021

0 引言

毫米波雷達是最近幾年迅速發(fā)展起來的感知設(shè)備，在工業(yè)界有著廣泛的應用[1-2]。毫米波雷達相對于傳統(tǒng)雷達，具有載頻高、穿透性能好、帶寬高的優(yōu)點。波長較小的特點使其相對于普通雷達，發(fā)射天線和接收天線的尺寸更小，發(fā)射功率和輻射功率更低，人體安全性更高，同時具有更易便攜的特點。除了在自動駕駛上的應用外，在智慧家庭、智慧城市中也有較好的應用。相對于光學測量設(shè)備，毫米波雷達在室內(nèi)態(tài)勢感知和人員定位上精度更高、部署更為方便、隱私性更好且不受光照和天氣變化的影響。

在毫米波雷達室內(nèi)應用中，房間邊界的計算和確定是重要的基礎(chǔ)，得到精確的房間尺寸后，可以對測量得到的噪聲目標、雜波目標進行可靠的篩選剔除，從而得到更為精確有效的測量結(jié)果。由于受噪聲、雜波、多徑效應的影響，房間尺寸的測量較為困難。本文針對基于毫米波雷達房間尺寸測量這一問題，結(jié)合高分辨率到達角估計算法capon-BF、恒虛警率檢測及最小二乘估計方法，得到一種實用魯棒的房間尺寸測量方法。工程應用表明，這種方法能較好地測量房間尺寸。本文提出的房間尺寸方法流程圖如圖1所示。

1 毫米波雷達房間尺寸測量方法

1.1 距離脈沖壓縮

本文采用的毫米波雷達為調(diào)頻連續(xù)波（FMCW，F(xiàn)requen cy-Modulated Continuous Wave）體制，在這種體制下，同一個發(fā)射陣元發(fā)射出去的信號，在經(jīng)過不同目標發(fā)射之后，不同距離上的被探測目標對應的回波信號被同一個接收單元接收，得到的回波因為距離不同會引起接受回波頻率上的不同調(diào)制，因此，將同一接收單元得到的不同啁啾周期對應的回波序列進行最優(yōu)匹配濾波后，所得到的中頻信號中包含的頻率信息即為目標對應的距離信息。由于在得到的回波數(shù)據(jù)立方體中，距離引起的頻率調(diào)制分量完全分散到不同的速度和角度單元中，因此需要采用脈沖壓縮的方法將分散的距離調(diào)制頻率分量集中到一起，這個過程從形式上與雷達波形脈沖壓縮一致[3]。

具體的做法為：對數(shù)據(jù)立方（Data Cube）根據(jù)發(fā)射單元、接收單元進行數(shù)據(jù)重整，提取同一個發(fā)射單元和同一個接收單元對應的回波序列，對該序列進行離散傅里葉變換（Discrete Fou rier Transform，DFT），得到變換后的序列，即可實現(xiàn)距離脈沖壓縮。為使方法計算更為快速，采用實時性更高的快速傅里葉變換（Fast Fourier transform）代替DFT來實現(xiàn)脈沖壓縮。

1.2 Capon-BF

對數(shù)據(jù)立方進行脈沖壓縮后，得到三維距離序列。為了獲得目標的位置，除了需要計算反映目標遠近的距離信息外，還需要計算反映目標方位的角度信息。

角度的測量主要通過多個接收單元之間的相位差來計算，因此雷達采用多發(fā)多收體制。不同方向的目標反射得到的雷達回波，在相同的接收單元序列上會有不同的相位差調(diào)制，對接受單元的相位差序列進行反解，即可得到目標的角度信息。

相位序列的反解和距離維脈沖壓縮的實現(xiàn)方法一樣，同樣可以通過對同一發(fā)射單元同一時刻不同接收單元得到的回波序列做FFT，從而得到不同方向目標的發(fā)射角度。但是FFT方法受限于物理角度分辨率的限制，無法精確地對角度進行測量，因此，本文采用可以實現(xiàn)超分辨率測角的capon波束形成（Capon Beamforming，capon-BF）算法[4]，從而得到關(guān)于目標距離和角度信息的熱度圖（heatmap）。

1.3 CFAR

熱度圖反映了不同距離單元上不同角度目標的回波反射強度，對熱度圖做頻率上的濾波操作，即可以實現(xiàn)動態(tài)目標的剔除，從而得到靜態(tài)目標的熱度圖，簡稱靜態(tài)熱度圖（static heatm ap）。靜態(tài)熱度圖包括了所有噪聲、雜波干擾以及感興趣目標的距離和角度信息，因此，采用恒虛警率檢測方法（constant false rate alarm，CFAR）即可以將真實的目標從器件噪聲、環(huán)境雜波及干擾等無用信息中提取出來，從而得到房間墻壁及房間內(nèi)各種目標的距離和方向[5]。

CFAR方法的核心是在保證虛假目標檢測的概率不大于某個值的情況下，最大可能地將真實目標完全檢測出來。在實現(xiàn)方法上，通過計算待檢測單元附近其他單元的熱度圖強度的平均值，以該平均值和允許的虛警率得到目標檢測的閾值。然后，比較待檢測單元的強度和該閾值，如果待檢測單元強度大于該閾值，認為待檢測單元存在目標;如果待檢測單元強度小于該閾值，則認為待檢測單元不存在目標。

1.4 最小二乘估計

完成CFAR檢測后，既可以得到房間墻壁在空間上的角度和距離分布，又可以得到房間內(nèi)人員及物體（桌子、椅子、風扇等）的角度和距離分布。計算房間的尺寸大小就是要保證在存在這些人員和物體目標的前提下，利用房間墻壁的反射回波信息，將房間的尺寸計算出來。

從CFAR得到的目標距離和角度分布信息上看，墻壁附近目標點數(shù)較多，且沿著強度分布比較均勻，而房間內(nèi)人員及物體點數(shù)相對較少，沒有明顯的方向或者距離上的均勻性，即非墻壁目標的空間位置分布比較零散雜亂，利用這一特性，本文采用最小二乘法，計算三面墻壁的位置。

以左面墻壁為例，首先我們假設(shè)左面墻壁在某一位置，然后計算毫米波雷達左邊陣面通過CFAR得到的所有的目標點離該墻壁的距離平方之和，由于真實墻壁附近目標點數(shù)目較多而且目標點沿著墻壁方向呈均勻稠密分布，因此墻壁真實位置對應的該距離平方之和應該最小，這種方法從原理上類似于數(shù)學上的最小二乘法[6]，通過這種方法即可以簡單準確地定位墻壁的位置。右邊的墻壁以及前方的墻壁位置可以通過同樣的方法計算得到。計算得到三面墻壁的位置，結(jié)合已經(jīng)知道的毫米波雷達安裝的位置，即可以將房間大小計算出來。

2 實驗結(jié)果及分析

在本文涉及的實驗中，選用的毫米波雷達為美國德州儀器公司（Texas Instruments，TI）制造的工業(yè)級毫米波雷達解決方案，如圖2所示。

IWR6843發(fā)射載頻為60GHz到64GHz，帶寬為4GHz，天線設(shè)計采用MIMO體制，有3個呈L狀排列的反射單元和4個呈田字型排列的接收單元，高分辨率的IWR6843傳感器是專為工業(yè)性能所設(shè)計，可提供高達4GHz的超寬寬帶，此解決方案能夠以高于24GHz窄頻達16倍的準確度來偵測物體及其動作。

為了驗證本文方法的有效性，在大小會議室及一個生產(chǎn)車間進行驗證，實驗相關(guān)代碼采用標準c語言和matlab語言混合編程，編譯平臺為gcc及matlab2018b。工程應用上認為計算精度在1m之內(nèi)即可認為計算準確。

表1為三個房間的計算結(jié)果和真實尺寸。其中，計算結(jié)果和真實尺寸中分別為左邊墻壁、右邊墻壁和前方墻壁的參數(shù)值，從表格中可以看出，所有場景的計算誤差都小于1m，即所提出的方法在三個房間內(nèi)都實現(xiàn)了準確的尺寸測量。

圖3 為小會議室單次測量結(jié)果為小會議室的一次測量結(jié)果，其中藍色的點表示經(jīng)過cfar檢測以后的目標點云，而紅色的線表示本文所提方法在最小二乘之后的結(jié)果，可以看出，在點云密集分布的前提下，本文所提方法仍能得到墻壁的位置。

3 總結(jié)

本文采用FMCW體制的毫米波雷達，提出了一種方法對房間的尺寸大小進行準確測量，實驗場景表明，本文所提出的方法是準確可行的。

參考文獻

[1]馬曉巖.現(xiàn)代雷達信號處理[M].國防工業(yè)出版社.

[2]孫美玲，熊毅.淺談智能網(wǎng)連系統(tǒng)中77GHz毫米波雷達的應用[J].科技視界，201 9，27（14）：31-32.

[3]鄭大青，陳偉民，陳麗等.基于幅度調(diào)制的連續(xù)微波雷達測距研究[J].電子與信息學報，2015，37（1）：43-39.

[4]劉振，孫超，劉雄厚等.一種加權(quán)稀疏約束穩(wěn)健Capon波束形成方法[J].物理學報，2016，65（10）：104343.

[5]李麗，王曉玲，桂杰等.恒虛警技術(shù)處理方法綜述. 激光雜志，2018，39（1）：8-13.

[6]龔循強，李志林.穩(wěn)健加權(quán)總體最小二乘法[J].測繪學報，2014（9）：888-901.