基于毫米波雷达的动态目标生命体征检测研究

毫米波雷达测量生命体征技术具有重大医用价值,然而呼吸谐波和人体随机移动信号作为噪声信号的一种,严重影响了心跳频率的提取。针对上述问题,根据不同呼吸方式的特点提出了一种多检测点信号分离技术与自适应噪声抵消算法相结合的方法测量动态目标心率,完成实验测试。该方法先通过77 GHz调频毫米波雷达同时测量待测者胸部和腹部微动信号,再利用新提出的基于胸部和腹部的多检测点信号分离技术分离胸部和腹部基带信号,之后通过自适应噪声抵消算法消除噪声信号,最后对心跳信号进行频谱分析得到心跳频率。实验表明,在人体随机移动状态下,该方法可以有效消除噪声信号干扰,且单一目标多次测量实验中测量心率的误差率仅为1.19%,较多通道卡尔曼平滑器方法降低了0.97%。

基于曲线拟合的毫米波雷达安装角度校准方法

毫米波雷达的安装角度校准是雷达正常使用并与摄像头进行数据融合的重要前提,雷达安装角度偏转过大会导致雷达数据与摄像头数据融合失败,影响高级驾驶辅助系统(Advanced Driving Assistance System,ADAS)的正常使用。文中提出一种基于曲线拟合的毫米波雷达安装角度校准方法,当车辆在道路上行驶时辅以车辆输入的车速和偏航角信息,通过2000个静止点进行曲线拟合得到雷达需要补偿的角度。相较于选择有护栏的道路进行绕行和在标定场地部署角反射器进行安装角度校准的方法,这种方法适用的场景种类更多并且校准时间从15分钟以上缩短为5分钟以下。经过实验验证,在花费更短时间完成校准后,校准精度与其它自校准方法相同为±5°。