【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于雷达目标跟踪与识别，具体为一种毫米波雷达智能家居感知方法与装置。
技术介绍
1、随着智能技术的发展以及人们对高质量生活的追求，智能家居产业获得迅速发展，与此相适应，智能家电、全屋智能、健康监测等已成为行业的发展趋势。传统的接触式感知与控制已无法满足智能家居的要求，非接触式感知与人机交互成为发展的方向。
2、毫米波雷达作为一种重要的高精度感知手段，具有作用距离远、抗环境干扰能力强、不涉及个人隐私、实时性高等优势，可以规避语音、可见光等交互方式的缺点，具备作为一种新的智能家居传感器的能力，能够为非接触式感知与控制提供精确的信息，提高家电、厨卫、健康设备的智慧程度，适用于家庭、养老院、宿舍、办公室、社区等场所，改善用户体验，提升生活、学习、办公的便捷性、舒适性和安全性。
3、同传统感知方式相比，本专利技术提出的毫米波雷达具有以下优点：
4、感知距离远，范围广，既可以顶装，也可以侧装；
5、抗干扰能力强，环境适应性好，不涉及个人隐私；
6、不仅能够获得目标的位置、速度等参数，而且能够识别目标类型，判断目标姿态，检测体征信号，提供的信息更丰富，更有利于智能家居品质的提升；
7、支持有线或无线等多种接口，便于同家电、移动终端、物联网设备、计算机、嵌入式硬件等进行连接，信息利用方式更灵活；
8、采用软件化雷达架构进行设计，不仅便于进行功能升级和固件更新，而且能够更好的控制成本，有利于大范围推广使用。
9、本专利技术充分利用毫米波雷达的
技术实现思路
1、鉴于居家应用的代表性和广泛性，下面以居家应用(例如家电控制、健康监测)为例对本专利技术提出的毫米波雷达感知方法和装置进行说明。但本专利技术所提的方法和装置并不限于居家应用。
2、本专利技术提出一种基于软件化雷达架构的毫米波雷达智能家居感知装置，该装置包括雷达射频前端模块、信号处理模块、目标跟踪模块、生命信息处理模块、信息输出模块和人机交互模块，如图1所示。图1中虚线框部分的“智能控制”模块不属于本专利技术的范围，示于图中只是为了说明本专利技术提出的毫米波感知方法和装置可以为家居家电控制等应用提供信息。
3、雷达射频前端完成chirp信号(lfmcw)的发射和接收，并对接收的回波信号进行dechirp处理和低通滤波，得到中频模拟信号s(t)，经模数转换器(adc)采样后得到数字信号s(n)；信号处理模块对s(n)进行处理得到目标点云pi(r,α,β,v)，其中，r表示距离，α表示方位角，β表示俯仰角，v表示速度；目标跟踪模块对pi(r,α,β,v)进行处理，得到目标的位置locj(x,y,z)和运动vj(vx,vy,vz)数据，其中，x、y、z分别表示在x、y、z轴上的距离，vx、vy、vz分别表示在x、y、z轴上的速度；通过对locj(x,y,z)和vj(vx,vy,vz)数据的统计处理，生命信息处理模块可以滤除绿植、窗帘等干扰目标，识别出目标类别、估计出目标的姿态以及呼吸心率等参数；信息输出模块支持串口、网口、蓝牙等传输方式，用于输出目标信息数据；人机交互模块支持鸿蒙、windows等操作系统，可对射频参数、处理参数、接口参数等进行配置，并显示输出的结果。
4、为进一步明确本专利技术的技术方案，现提出一种毫米波雷达智能家居感知方法，处理流程如图2所示，该方法包括步骤如下：
5、步骤一：雷达上电启动后，首先进行室内边线和自身安装高度的估计。将窗户、墙面、地面、天花板反射的三维点云坐标pi(r,α,β)转换为直角坐标pi(x,y,z)，然后对每条边线处的点进行线性拟合，即可估计出室内墙左右边线的长度、宽度以及天花板高度和雷达高度
6、(lleft,lright,wleft,wright,hceil,hradar)。估计的(lleft,lright,wleft,wright,hceil,hradar)将作为参量进行保存。
7、由于窗户、墙面、地面、天花板等散射的不均性，点云强度差别较大，强散射点的旁瓣可能淹没弱散射点。为了减弱强散射点对弱散射点的影响，同时又避免分辨率和信噪比变差，我们采用空间变迹法滤除散射点的旁瓣，减小散射点之间的相互干扰。空间变迹法的计算过程如下：
8、最优权重值估计：
9、滤波结果：
10、其中，w(n)为权重值，g(n)为滤波前的值，g′(n)为滤波后的值。
11、步骤二：进入正常检测流程后，信号处理模块首先滤除静止杂波，保留运动目标(例如行走的人)信号和微动目标(例如呼吸、心跳)信号，滤波方法如下式：
12、
13、
14、其中，为滤除静止杂波后的信号，为n时刻之前m个慢时间周期时刻对环境回波的统计值，表示前一时刻的环境回波统计值，η为[0,1]之间的权重值，只有当环境中没有活体目标时才进行更新。
15、步骤三：距离-多普勒-角度(rda)处理。分别进行快时间fft、慢时间fft、俯仰向fft以及方位向mvdr处理，得到目标的距离r、速度v、俯仰角α和方位角β；经过目标检测获得感兴趣的目标点pi(r,α,β,v)。在进行俯仰角处理时，应用clean算法减小目标点之间的相互干扰，以提高角估计精度，并可能获得更密集的目标点云。clean过程如下：
16、(1)设俯仰向fft结果为sa[k]；
17、(2)搜索得到俯仰向fft频谱|sa[k]|的最大值max[k]；
18、(3)从sa[k]中减去最大值对应的频域响应，得到新的sa[k]：
19、sa[k]＝sa[k]-max[k]×sin c[k]
20、其中，sinc[k]为系统的频域响应；
21、(4)重复(2)-(3)，直至满足预设的clean次数n。
22、步骤四：目标跟踪模块首先依据(lleft,lright,wleft,wright,hceil,hradar)筛选点云数据，剔除房屋范围外的点，这样就滤除部分多径点。然后对点云进行聚类处理。我们采用基于密度的聚类思想进行点云的聚类处理。由于雷达点云密度的非均匀性，传统基于密度的聚类方法性能下降，因此我们对聚类方法进行了改进。具体过程如下：
23、(1)选定一个起始点pi(r,α,β,v)，根据距离门限rthr进行粗聚类，当rij＜rthr时，i和j两点属于一类点集cluster(m)。rij为点pi和pj之间的距离；
24、(2)根据速度v和方位角β对每一类cluster(m)中备选点进行筛选，cluster(m)中的点必须同时满足下式：
25、
26、δβi＝|βi-βmedian|≤δβ
27、其中，为cluster(m)中所有点的平均速度，σv为预设的速度偏差门限，βmedian为clust本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种毫米波雷达智能家居感知方法，其特征在于，该方法包括步骤如下：
2.根据权利要求1所述的一种毫米波雷达智能家居感知方法，其特征在于：在步骤一中，采用空间变迹法滤除散射点的旁瓣，减小散射点之间的相互干扰；空间变迹法的计算过程如下：
3.根据权利要求1所述的一种毫米波雷达智能家居感知方法，其特征在于：在步骤三中，Clean过程如下：
4.根据权利要求1所述的一种毫米波雷达智能家居感知方法，其特征在于：在步骤四中，对聚类方法进行改进；具体过程如下：
5.根据权利要求1所述的一种毫米波雷达智能家居感知方法，其特征在于：在步骤五中，在进行多目标跟踪处理时，做如下设置：
6.根据权利要求1所述的一种毫米波雷达智能家居感知方法，其特征在于：在步骤七中，设定成人高度判断阈值Hadult和宠物高度判断阈值Hpet，当目标高度Htarget>Hadult时为成人，当Htarget<Hpet时，为宠物，当Hpet<Htarget<Hadult时，为儿童。
7.根据权利要求1所述的一种毫米波雷达智能家居
8.根据权利要求1所述的一种毫米波雷达智能家居感知方法，其特征在于：在步骤九中，当
9.根据权利要求1所述的一种毫米波雷达智能家居感知方法，其特征在于：在步骤十中，在Tbh时长内提取目标的相位信号，对相位信号进行线性回归处理，通过[0.05,2.5]Hz带通滤波器滤除杂波信号，然后通过经验模态分解+FFT的方法得到各信号分量频谱，选取[0.2，0.6]Hz之间的分量估计呼吸频率，选取[0.8，2.0]Hz之间的分量估计心跳频率；对于呼吸、心跳检测过程中发生的明显身体动作，采用窗长为Tslid的滑窗进行剔除，当发现身体异动后，舍弃本次处理，信号滑动Tslid时长后继续处理。
10.一种毫米波雷达智能家居感知装置，其特征在于：该装置包括：雷达射频前端模块、信号处理模块、目标跟踪模块、生命信息处理模块、信息输出模块和人机交互模块；其中，
...【技术特征摘要】
1.一种毫米波雷达智能家居感知方法，其特征在于，该方法包括步骤如下：
2.根据权利要求1所述的一种毫米波雷达智能家居感知方法，其特征在于：在步骤一中，采用空间变迹法滤除散射点的旁瓣，减小散射点之间的相互干扰；空间变迹法的计算过程如下：
3.根据权利要求1所述的一种毫米波雷达智能家居感知方法，其特征在于：在步骤三中，clean过程如下：
4.根据权利要求1所述的一种毫米波雷达智能家居感知方法，其特征在于：在步骤四中，对聚类方法进行改进；具体过程如下：
5.根据权利要求1所述的一种毫米波雷达智能家居感知方法，其特征在于：在步骤五中，在进行多目标跟踪处理时，做如下设置：
6.根据权利要求1所述的一种毫米波雷达智能家居感知方法，其特征在于：在步骤七中，设定成人高度判断阈值hadult和宠物高度判断阈值hpet，当目标高度htarget>hadult时为成人，当htarget<hpet时，为宠物，当hpet<htarget<hadult时，为儿童。
7.根据权利要求1所述的一种毫米波雷达智能家居感知方法，其特征在于：在步骤八中，设定高度变化比阈值hsitratio和hlieratio，当hdow...
【专利技术属性】
技术研发人员：孙忠胜，罗雨泉，袁常顺，王俊，刘子明，向洪，
申请(专利权)人：北京航空航天大学杭州创新研究院，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。