[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 |
| 地址: | 621000 四*** | 國省代碼: | 四川;51 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 基于 毫米波 雷達 人員 定位 方法 | ||
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:
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