[發明專利]一種基于毫米波雷達的人員定位方法

有效

• 申請號: 202011034661.8
• 申請日: 2020-09-27
• 公開（公告）號: CN111999726B
• 公開（公告）日: 2022-05-17
• 發明（設計）人: 梁慶真;劉傳銀;劉賢洪
• 申請（專利權）人: 四川長虹電器股份有限公司
• 主分類號: G01S13/46
• 分類號: G01S13/46;G01S13/88
• 代理公司: 成都虹橋專利事務所(普通合伙) 51124
• 代理人: 吳中偉

本發明涉及毫米波雷達信號處理領域，在不增加算法復雜度的情況下對目標點進行篩選，提高室內人員定位的準確性，具體是一種基于毫米波雷達的人員定位方法，包括：步驟1、將收到的雷達回波進行傅里葉變換；步驟2、對步驟1中變換后的數據取靜態分量及動態分量；步驟3、計算各點分量的模的和得到staticM，所有點的staticM組成staticMap；步驟4、采用距離維CFAR算法和歸一化SNR確定目標點；步驟5、計算目標點的到達角；步驟6、通過角度信息篩選目標點，得到目標點云數據；步驟7、根據目標點云數據計算目標位置。采用上述方式可以實現對動態目標與靜態目標的分別處理，通過層層篩除干擾點提高定位的準確性。

技術領域

本發明涉及毫米波雷達信號處理領域，具體是一種基于毫米波雷達的人員定位方法。

背景技術

毫米波雷達具備全天候的特性，在環境穩健性方面比其他傳感器優異很多，因此廣泛用于室內人員檢測與定位。在統計室內人員個數，穩定輸出人員的距離、速度和角度等信息時，傳統的CFAR通過二維搜索找到相關的峰值點，但在室內定位密集人群時，參考單元和保護單元很難確定，目標識別存在很多問題，比如距離維CFAR方面，存在以下問題：由于目標和目標之間的間隔很近，經常出現CFAR參考單元剛好也是目標，導致正確目標無法識別；目標附近遮擋下的目標，返回值較低，很難通過CFAR識別。在角度維CFAR方面，由于角度的分辨率比較低，通過傳統CFAR基本可以發現目標，但是存在CFAR的點比較多，無法比較精確的確定目標的位置。通過距離-角度二維CFAR后，經常出現目標點比較多，目標和目標之間很難分開，增加了定位算法的復雜度。

發明內容

為了在不增加算法復雜度的情況下對目標點進行篩選，提高室內人員定位的準確性，本發明提供了一種基于毫米波雷達的人員定位方法。

本發明解決上述問題所采用的技術方案是：

一種基于毫米波雷達的人員定位方法，包括：

步驟1、將收到的雷達回波進行傅里葉變換；

步驟2、對步驟1中變換后的數據取靜態分量及動態分量；

步驟3、計算各點分量的模的和得到staticM，所有點的staticM組成staticMap；

步驟4、采用距離維CFAR算法和歸一化SNR確定目標點；

步驟5、計算目標點的到達角；

步驟6、通過角度信息篩選目標點，得到目標點云數據；

步驟7、根據目標點云數據計算目標位置。

進一步地，所述步驟4中歸一化SNR的計算公式為SNRrange＝Np×256/Nmax，其中SNRrange表示歸一化SNR，Np為該點的staticM，Nmax為staticMap中的最大值。

進一步地，所述步驟4中距離維CFAR算法的步驟為：

步驟41、前30個點中幅值最低的點設置為基礎白噪聲minHeatmap；

步驟42、計算所有點幅值的均值meanMap；

步驟43、取某點前后3個谷值點的均值設為該點的噪音minMeanVec；

步驟44、設置峰值閾值系數peakThre；

步驟45、設置最小噪聲閾值系數minNoiseThre；

步驟46、設置影響噪聲閾值系數effectNoiseThre；

步驟47、舍棄干擾點得到目標點，具體步驟為：