CN111999726A - 一种基于毫米波雷达的人员定位方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及毫米波雷达信号处理领域，在不增加算法复杂度的情况下对目标点进行筛选，提高室内人员定位的准确性，具体是一种基于毫米波雷达的人员定位方法，包括：步骤1、将收到的雷达回波进行傅里叶变换；步骤2、对步骤1中变换后的数据取静态分量及动态分量；步骤3、计算各点分量的模的和得到staticM，所有点的staticM组成staticMap；步骤4、采用距离维CFAR算法和归一化SNR确定目标点；步骤5、计算目标点的到达角；步骤6、通过角度信息筛选目标点，得到目标点云数据；步骤7、根据目标点云数据计算目标位置。采用上述方式可以实现对动态目标与静态目标的分别处理，通过层层筛除干扰点提高定位的准确性。

Description

一种基于毫米波雷达的人员定位方法
技术领域
本发明涉及毫米波雷达信号处理领域，具体是一种基于毫米波雷达的人员定位方法。
背景技术
毫米波雷达具备全天候的特性，在环境稳健性方面比其他传感器优异很多，因此广泛用于室内人员检测与定位。在统计室内人员个数，稳定输出人员的距离、速度和角度等信息时，传统的CFAR通过二维搜索找到相关的峰值点，但在室内定位密集人群时，参考单元和保护单元很难确定，目标识别存在很多问题，比如距离维CFAR方面，存在以下问题：由于目标和目标之间的间隔很近，经常出现CFAR参考单元刚好也是目标，导致正确目标无法识别；目标附近遮挡下的目标，返回值较低，很难通过CFAR识别。在角度维CFAR方面，由于角度的分辨率比较低，通过传统CFAR基本可以发现目标，但是存在CFAR的点比较多，无法比较精确的确定目标的位置。通过距离-角度二维CFAR后，经常出现目标点比较多，目标和目标之间很难分开，增加了定位算法的复杂度。
发明内容
为了在不增加算法复杂度的情况下对目标点进行筛选，提高室内人员定位的准确性，本发明提供了一种基于毫米波雷达的人员定位方法。
本发明解决上述问题所采用的技术方案是：
一种基于毫米波雷达的人员定位方法，包括：
步骤1、将收到的雷达回波进行傅里叶变换；
步骤2、对步骤1中变换后的数据取静态分量及动态分量；
步骤3、计算各点分量的模的和得到staticM，所有点的staticM组成staticMap；
步骤4、采用距离维CFAR算法和归一化SNR确定目标点；
步骤5、计算目标点的到达角；
步骤6、通过角度信息筛选目标点，得到目标点云数据；
步骤7、根据目标点云数据计算目标位置。
进一步地，所述步骤4中归一化SNR的计算公式为SNRrange＝Np×256/Nmax，其中SNRrange表示归一化SNR，Np为该点的staticM，Nmax为staticMap中的最大值。
进一步地，所述步骤4中距离维CFAR算法的步骤为：
步骤41、前30个点中幅值最低的点设置为基础白噪声minHeatmap；
步骤42、计算所有点幅值的均值meanMap；
步骤43、取某点前后3个谷值点的均值设为该点的噪音minMeanVec；
步骤44、设置峰值阈值系数peakThre；
步骤45、设置最小噪声阈值系数minNoiseThre；
步骤46、设置影响噪声阈值系数effectNoiseThre；
步骤47、舍弃干扰点得到目标点，具体步骤为：
步骤471、舍弃staticMap中小于peakThre倍的上一个点或大于peakThre倍的下一个点或小于minNoiseThre倍的minMeanVec的值的点；
步骤472、舍弃剩余点中小于上一个点且大于下一个点且小于2倍的minMeanVec的值的点；
步骤473、舍弃剩余点中小于或等于effectNoiseThre倍的minMeanVec的点；
步骤474、舍弃剩余点中某点及其前后两点均小于minNoiseThre倍的minMeanVec的点得到目标点。
进一步地，所述步骤42中首先去除干扰点再对剩余点求幅值的均值meanMap，去除干扰点的方式为前端除去的数据长度leftSkip为8，后端除去的数据长度rightSkip为：rightSkip＝staticMap的长度-floor(前方边界的距离/距离分辨率)+1，其中floor为向下取整函数。
进一步地，所述步骤43中求取每个点前后3个谷值点的均值minMeanVec时，如果均值大于meanMap，则将meanMap作为该点的均值minMeanVec，否则，取meanMap和minMeanVec两者的平均值作为该点的均值minMeanVec；若新得到的均值minMeanVec小于2.5倍的基础白噪声minHeatmap则舍弃该点。
进一步地，所述步骤44中peakThre取0.95，步骤45中minNoiseThre取2.5，步骤46中effectNoiseThre取1。
进一步地，所述步骤4与步骤5间还包括：
步骤415、采用矩形窗对步骤4筛选出的目标点进行傅里叶变换；
步骤425、对步骤415中变换后的数据通过多普勒CFAR算法和重新构建的SNR对目标点再次筛选，多普勒CFAR算法为:计算Doppler幅值的均值作为CFAR的阈值,取所有在阈值以上的峰值点作为目标点；重新构建的SNR计算公式为SNRdoppler＝SNRrange×Np×2/Nmax，SNRdoppler为重新构建的SNR，SNRrange为距离维求得的SNR的值，Np为该点的staticM，Nmax为staticMap中的最大值。
进一步地，所述步骤6通过角度CFAR算法和再次重新构建的SNR筛选目标，得到目标点云数据；再次重新构建的SNR的计算公式为：SNR＝SNRdoppler×Np/Nmax，SNRdoppler为多普勒维求得的SNR的值，Np为该点的staticM，Nmax为staticMap中的最大值。
进一步地，所述步骤6中角度CFAR算法步骤为：
步骤61、找出角度谱中的最大值maxVal和次大值secondMax作为角度CFAR的阈值；
步骤62、取两头边界点的较大者作为噪声azimuthNoise；
步骤63、统计角度谱中大于0.5倍最大值maxVal的点的个数peakCnt；
步骤64、若peakCnt大于3则不进行峰值筛选；若peakCnt等于3，则保存第二个峰值；若peakCnt等于2，则判定最大值是否小于2.1倍的噪声azimuthNoise和2倍的次大值secondMax，若是，则两个峰值均保留，否则，判定第二个峰值的绝对值是否小于第一个峰值，若是，则保留第二个峰值；获取筛选出的峰值对应的坐标；
步骤65、将多普勒维得到的峰值点与步骤64中得到的目标峰值点做对比，将与目标峰值点对应的目标点相差3个点的所有点合并到一起作为新的目标点,重新计算目标的位置，得到目标点云数据。
本发明相比于现有技术具有的有益效果是：
1、采用距离维对目标进行区分，采用角度维对目标定位取精度，实现在不增加算法复杂度的情况下提高室内人员定位的准确性；同时，对距离维的CFAR做出了细致的改进，主要为通过对大量数据的分析，选取了前30个点中幅值最低的点作为基础白噪声，对整个数据进行初步降噪，其次将所有点幅值的均值作为一个重要的阈值指标，其中该均值的计算又将数据前端和末端一些对整个数据影响比较大的干扰点去除，这样计算出来的均值更为精确的表达出真正意义上的均值，再次取当前点前后3个谷值点的均值设定为该点的噪音阈值，小于或者大于该阈值则有相应的处理，如此环环相扣的滤除干扰点，使得到的目标点更为准确。
2、SNR作为目标起航迹的重要指标，对SNR进行了重新构建，主要是通过距离维、多普勒维和角度维三个递进的层面环环相扣的构建，距离维的构建是以最高幅值为基准，进行归一化处理，多普勒维则在距离维的基础上叠加，角度维则在前面两者的基础上取峰值，通过这种方法构造的SNR，最大值为512，方便存储，同时能有效的表明目标的反射强度，使识别的目标点更准确。
附图说明
图1为实施例1与实施例2的整体结构框图；
图2实施例1的流程图；
图3为距离维CFAR算法的流程图；
图4为实施例2的流程图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步的详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
实施例1
如图2所示，一种基于毫米波雷达的人员定位方法，包括：
步骤1、将收到的雷达回波进行傅里叶变换；
步骤2、对步骤1中变换后的数据取静态分量及动态分量；
步骤3、计算各点分量的模的和得到staticM，所有点的staticM组成staticMap，staticM值越大代表该点的能量越强，物体反射的回波信号越大，在本实施例中分量为静态分量；
步骤4、采用距离维CFAR算法和归一化SNR确定目标点；
步骤5、计算目标点的到达角；
步骤6、通过角度信息筛选目标点，得到目标点云数据；
步骤7、根据目标点云数据计算目标位置。
本发明将回波数据分为静态分量及动态分量，然后对静态分量与动态分量分开处理以降低算法复杂度，根据动态分量与静态分量的数据特点制定不同的筛选算法，可以更加精准的去除干扰点，本发明中静态分量是指雷达回波原始数据的均值，动态分量是指雷达回波原始数据减去静态分量后的数据，静态分量用于静态目标定位，动态分量用于动态目标定位。通过距离维CFAR算法和归一化SNR对目标点进行筛选，然后根据目标点的到达角实现目标定位。
具体的，所述步骤4中归一化SNR的计算公式为SNRrange＝Np×256/Nmax，其中SNRrange表示归一化SNR，Np为该点的staticM，Nmax为staticMap中的最大值。如图3所示，所述步骤4中距离维CFAR算法的步骤为：
步骤41、前30个点中幅值最低的点设置为基础白噪声minHeatmap；
步骤42、计算所有点幅值的均值meanMap；
步骤43、取某点前后3个谷值点的均值设为该点的噪音minMeanVec；
步骤44、设置峰值阈值系数peakThre；
步骤45、设置最小噪声阈值系数minNoiseThre；
步骤46、设置影响噪声阈值系数effectNoiseThre；
步骤47、舍弃干扰点得到目标点，具体步骤为：
步骤471、舍弃staticMap中小于peakThre倍的上一个点或大于peakThre倍的下一个点或小于minNoiseThre倍的minMeanVec的值的点；
步骤472、舍弃剩余点中小于上一个点且大于下一个点且小于2倍的minMeanVec的值的点；
步骤473、舍弃剩余点中小于或等于effectNoiseThre倍的minMeanVec的点；
步骤474、舍弃剩余点中某点及其前后两点均小于minNoiseThre倍的minMeanVec的点得到目标点。
通过设置不同的筛选条件对干扰点进行层层筛除，使得得到的目标点更加准确。
在本实施例中，所述步骤42中首先去除干扰点再对剩余点求幅值的均值meanMap，去除干扰点的方式为前端除去的数据长度leftSkip为8，后端除去的数据长度rightSkip为：rightSkip＝staticMap的长度-floor(前方边界的距离/距离分辨率)+1，其中floor为向下取整函数。将数据前端和末端一些对整个数据影响比较大的干扰点去除，这样计算出来的均值更为精确的表达出真正意义上的均值，可以使后续筛选的目标点更加精确。
进一步地，所述步骤43中求取每个点前后3个谷值点的均值minMeanVec时，如果均值大于meanMap，则将meanMap作为该点的均值minMeanVec，否则，取meanMap和minMeanVec两者的平均值作为该点的均值minMeanVec；若新得到的均值minMeanVec小于2.5倍的基础白噪声minHeatmap则舍弃该点。
发明人经过多次试验得出步骤44中peakThre取0.95，步骤45中minNoiseThre取2.5，步骤46中effectNoiseThre取1时筛选效果最好。
实施例2
如图4所示，在处理动态分量时，所述步骤4与步骤5间还包括：
步骤415、采用矩形窗对步骤4筛选出的目标点进行傅里叶变换，因为矩形窗对信号的频率影响最小，可以提高目标测角精度；
步骤425、对步骤415中变换后的数据通过多普勒CFAR算法和重新构建的SNR对目标点再次筛选，多普勒CFAR算法为:计算Doppler幅值的均值作为CFAR的阈值,取所有在阈值以上的峰值点作为目标点；重新构建的SNR计算公式为SNRdoppler＝SNRrange×Np×2/Nmax，SNRdoppler为重新构建的SNR，SNRrange为距离维求得的SNR的值，Np为该点的staticM，Nmax为staticMap中的最大值。
进一步地，所述步骤6通过角度CFAR算法和再次重新构建的SNR筛选目标，得到目标点云数据；再次重新构建的SNR的计算公式为：SNR＝SNRdoppler×Np/Nmax，SNRdoppler为多普勒维求得的SNR的值，Np为该点的staticM，Nmax为staticMap中的最大值。使用角度CFAR算法是为了合并一些目标点，使得点云聚集，得到精确目标点。
具体的，所述步骤6中角度CFAR算法步骤为：
步骤61、找出角度谱中的最大值maxVal和次大值secondMax作为角度CFAR的阈值；
步骤62、取两头边界点的较大者作为噪声azimuthNoise；
步骤63、统计角度谱中大于0.5倍最大值maxVal的点的个数peakCnt；
步骤64、若peakCnt大于3则不进行峰值筛选；若peakCnt等于3，则保存第二个峰值；若peakCnt等于2，则判定最大值是否小于2.1倍的噪声azimuthNoise和2倍的次大值secondMax，若是，则两个峰值均保留，否则，判定第二个峰值的绝对值是否小于第一个峰值，若是，则保留第二个峰值；获取筛选出的峰值对应的坐标；
步骤65、将多普勒维得到的峰值点与步骤64中得到的目标峰值点做对比，将与目标峰值点对应的目标点相差3个点的所有点合并到一起作为新的目标点,重新计算目标的位置，得到目标点云数据。

Claims (9)

1.一种基于毫米波雷达的人员定位方法，其特征在于，包括：
步骤1、将收到的雷达回波进行傅里叶变换；
步骤2、对步骤1中变换后的数据取静态分量及动态分量；
步骤3、计算各点分量的模的和得到staticM，所有点的staticM组成staticMap；
步骤4、采用距离维CFAR算法和归一化SNR确定目标点；
步骤5、计算目标点的到达角；
步骤6、通过角度信息筛选目标点，得到目标点云数据；
步骤7、根据目标点云数据计算目标位置。
2.根据权利要求1所述的一种基于毫米波雷达的人员定位方法，其特征在于，所述步骤4中归一化SNR的计算公式为SNRrange＝Np×256/Nmax，其中SNRrange表示归一化SNR，Np为该点的staticM，Nmax为staticMap中的最大值。
3.根据权利要求1所述的一种基于毫米波雷达的人员定位方法，其特征在于，所述步骤4中距离维CFAR算法的步骤为：
步骤41、前30个点中幅值最低的点设置为基础白噪声minHeatmap；
步骤42、计算所有点幅值的均值meanMap；
步骤43、取某点前后3个谷值点的均值设为该点的噪音minMeanVec；
步骤44、设置峰值阈值系数peakThre；
步骤45、设置最小噪声阈值系数minNoiseThre；
步骤46、设置影响噪声阈值系数effectNoiseThre；
步骤47、舍弃干扰点得到目标点，具体步骤为：
步骤471、舍弃staticMap中小于peakThre倍的上一个点或大于peakThre倍的下一个点或小于minNoiseThre倍的minMeanVec的值的点；
步骤472、舍弃剩余点中小于上一个点且大于下一个点且小于2倍的minMeanVec的值的点；
步骤473、舍弃剩余点中小于或等于effectNoiseThre倍的minMeanVec的点；
步骤474、舍弃剩余点中某点及其前后两点均小于minNoiseThre倍的minMeanVec的点得到目标点。
4.根据权利要求3所述的一种基于毫米波雷达的人员定位方法，其特征在于，所述步骤42中首先去除干扰点再对剩余点求幅值的均值meanMap，去除干扰点的方式为前端除去的数据长度leftSkip为8，后端除去的数据长度rightSkip为：rightSkip＝staticMap的长度-floor(前方边界的距离/距离分辨率)+1，其中floor为向下取整函数。
5.根据权利要求4所述的一种基于毫米波雷达的人员定位方法，其特征在于，所述步骤43中求取每个点前后3个谷值点的均值minMeanVec时，如果均值大于meanMap，则将meanMap作为该点的均值minMeanVec，否则，取meanMap和minMeanVec两者的平均值作为该点的均值minMeanVec；若新得到的均值minMeanVec小于2.5倍的基础白噪声minHeatmap则舍弃该点。
6.根据权利要求5所述的一种基于毫米波雷达的人员定位方法，其特征在于，所述步骤44中peakThre取0.95，步骤45中minNoiseThre取2.5，步骤46中effectNoiseThre取1。
7.根据权利要求1所述的一种基于毫米波雷达的人员定位方法，其特征在于，所述步骤4与步骤5间还包括：
步骤415、矩形窗对步骤4筛选出的目标点进行傅里叶变换；
步骤425、对步骤415中变换后的数据通过多普勒CFAR算法和重新构建的SNR对目标点再次筛选，多普勒CFAR算法为:计算Doppler幅值的均值作为CFAR的阈值,取所有在阈值以上的峰值点作为目标点；重新构建的SNR计算公式为SNRdoppler＝SNRrange×Np×2/Nmax，SNRdoppler为重新构建的SNR，SNRrange为距离维求得的SNR的值，Np为该点的staticM，Nmax为staticMap中的最大值。
8.根据权利要求7所述的一种基于毫米波雷达的人员定位方法，其特征在于，所述步骤6通过角度CFAR算法和再次重新构建的SNR筛选目标，得到目标点云数据；再次重新构建的SNR的计算公式为：SNR＝SNRdoppler×Np/Nmax，SNRdoppler为多普勒维求得的SNR的值，Np为该点的staticM，Nmax为staticMap中的最大值。
9.根据权利要求8所述的一种基于毫米波雷达的人员定位方法，其特征在于，所述步骤6中角度CFAR算法步骤为：
步骤61、找出角度谱中的最大值maxVal和次大值secondMax作为角度CFAR的阈值；
步骤62、取两头边界点的较大者作为噪声azimuthNoise；
步骤63、统计角度谱中大于0.5倍最大值maxVal的点的个数peakCnt；
步骤64、若peakCnt大于3则不进行峰值筛选；若peakCnt等于3，则保存第二个峰值；若peakCnt等于2，则判定最大值是否小于2.1倍的噪声azimuthNoise和2倍的次大值secondMax，若是，则两个峰值均保留，否则，判定第二个峰值的绝对值是否小于第一个峰值，若是，则保留第二个峰值；获取筛选出的峰值对应的坐标。
步骤65、将多普勒维得到的峰值点与步骤64中得到的目标峰值点做对比，将与目标峰值点对应的目标点相差3个点的所有点合并到一起作为新的目标点,重新计算目标的位置，得到目标点云数据。
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