面向6G通信感知一体化的40~50 GHz毫米波信道反射和透射特性研究

为解决毫米波信道反射和透射特性测量数据不足、多层材料传播系数计算不准确和传播特性表征不明的问题,该文开展面向6G通信感知一体化(ISAC)的40~50 GHz毫米波信道反射和透射特性研究。首先,基于菲涅尔理论和射线弹跳追踪原理,提出一种室内多层建筑材料传播系数计算方法;然后,利用基于矢量网络分析仪的毫米波信道测量平台,开展40~50 GHz频率范围内多层木板和多层玻璃的反射和透射系数测量活动。结果表明,该方法与测量值间高度吻合,传播系数误差低于0.1,能够准确地刻画毫米波信道反射和透射特性变化规律。此外,研究还发现反射系数谐振特性和有效布儒斯特角特性依赖于电波极化、入射角和材料厚度。

融合毫米波与激光雷达的障碍物检测与跟踪方法

在园区环境中,无人车装载单一毫米波雷达或激光雷达传感器进行障碍物检测跟踪时存在探测范围有限、准确率低及稳定性差等问题。为此,提出一种基于毫米波雷达与激光雷达融合的多障碍物检测跟踪方法。利用改进欧氏聚类算法对道路内激光点云目标进行提取,基于信息筛选策略获得毫米波雷达数据中的有效目标;基于目标检测交并比与可靠性分析,对2种目标进行自适应融合,并利用跟踪门与联合概率数据关联(JPDA)算法完成前后帧数据匹配;应用多运动模型交互与无迹卡尔曼滤波实现障碍物跟踪。实车实验表明:相比单一毫米波雷达与激光雷达障碍物检测跟踪,所提方法有更好的准确性与稳定性。

基于毫米波雷达的生命体征信号检测实验教学设计

为了提高学生嵌入式系统的软硬件设计能力,设计基于毫米波雷达的非接触式生命体征信号测量实验。一方面,基于调频连续波(FMCW)雷达机制,采用MATLAB进行生命体征信号建模及呼吸率与心率时频信号提取的仿真实验;另一方面,采用60 GHz毫米波雷达模块,基于STM32单片机进行系统电路设计、PCB设计与实物制作,完成参试者呼吸率及心率的数据采集与OLED显示。上位机采用Qt Creator进行软件界面与功能设计,通过蓝牙模块与单片机进行无线数据通信,以30 s为周期执行呼吸率和心率数据的读取与显示。最后,搭建测试环境,对系统功能进行验证及其设计指标的测试与评估。该实验项目与生活实际紧密相关,注重理论与实践相结合,在系统整体设计与跨平台设计中培养学生的综合实践能力与协作能力。

高精度毫米波柱面孔径全息成像算法研究

近年来,国际恐怖袭击事件时有发生,使得安全形势变得极为严峻,因此迫切需要引入新型的安全检查手段,防范和应对重大安全事故的发生。在此背景下,毫米波全息三维成像凭借其安全性、穿透性和高分辨率成像等优势,被广泛地应用在安检领域。由于人体安检需要在短时间内对目标进行精确的检测,具有实时性的特点,即需要在实时情况下快速做出判断和决策,因此对成像精度有着更高的要求。本文提出了一种高精度毫米波柱面孔径全息成像算法,给出了柱面孔径三维成像所需要满足的采样准则;首先,将成像区域划分为序列不同半径的成像柱面,依据成像精度和相位误差控制范围设置成像参考柱面,简化重复计算匹配滤波函数的过程;然后,将回波信号变换至三维波数域中,并与匹配滤波函数相乘;接着,沿距离向对匹配滤波的结果进行积分,聚焦获得相应半径柱面上目标的散射信息;最后,对不同半径柱面上的目标进行聚焦,获取目标的全部散射信息,进而完成对整个观测区域的三维图像重建。本文给出了参考面最佳分配策略和算法成像复杂度分析,并通过点目标仿真详细地分析了相位误差对成像质量的影响,并与现有的方法进行了比较,以及在同样的系统参数下对人体模特进行成像实验,仿真和实验的结果表明本文方法的有效性、精确性和正确性。

激光毫米波共孔径干扰仿真及试验研究

对合束镜材料、厚度、尺寸等特征参数进行了仿真优化设计和试验验证,确定石英为合束镜优选基底材料,实现905 nm/1064 nm超高重频激光与8 mm毫米波波束共孔径发射。905 nm激光重频22.4 MHz,合束效率优于87.1%。针对905 nm激光引信模拟器实测干扰距离178.5 m,针对RCS=100 m^(2)目标毫米波等效最小干扰距离202 m。结果表明,研究为对抗复合探测威胁目标提供了一种新的技术途径,实现了激光毫米波波束共孔径高效发射,在装备研制中具有较高应用价值。

基于平行因子分解的IRS辅助毫米波信道估计

提出了一种基于平行因子分解的信道估计算法。首先,根据毫米波信道固有的稀疏特性对信道进行建模,利用块衰落信道的特点将信号矩阵构建成一个3维张量,并且利用平行因子分解算法对张量进行分解。然后利用压缩感知理论将分解后的矩阵转化为稀疏信号的恢复问题。最后,利用改进的双线性交替最小二乘算法对信道进行求解。仿真结果表明,与现有的BALS算法、wBALS算法和LSKRF算法相比,本文算法估计精度较高。

AF-CenterNet:基于交叉注意力机制的毫米波雷达和相机融合的目标检测

对于自动驾驶领域而言,确保在各种天气和光照条件下精确检测其他车辆目标是至关重要的。针对单个传感器获取信息的局限性,提出一种基于cross-attention注意力机制的融合方法(AF),用于在特征层面上融合毫米波雷达和相机信息。首先,将毫米波雷达和相机进行空间对齐,并将对齐后的点云信息投影成点云图像。然后,将点云图像在高度和宽度方向上进行扩展,以提高相机图像和点云图像之间的匹配度。最后,将点云图像和相机图像送入包含AF结构的CenterNet目标检测网络中进行训练,并生成一个空间注意力权重,以增强相机中的关键特征。实验结果表明,AF结构可以提高原网络检测各种大小目标的性能,特别是对小目标的检测提升更为明显,且对系统的实时性影响不大,是提高车辆在多种场景下检测精度的理想选择。

光斑密度峰值的毫米波雷达目标检测

毫米波雷达目标检测任务是车辆环境感知的重要组成部分,对恶劣天气条件下的智能驾驶具有重要意义.虽然现有雷达目标检测方法已取得不错的研究成果,但雷达数据仍存在手工设计的特征信息量不足、特征提取不充分以及时序特征未充分利用的问题.为解决这些问题,本文提出光斑密度峰值与神经网络相融合的两阶段目标检测方法.第一个阶段光斑密度峰值聚类算法,对射频图像中的目标进行粗略估计,并生成聚类簇对应的目标候选.将聚类生成的候选目标特征融合到原始射频图像.第二阶段基于通道融合的3D自编码器目标检测网络进一步提取目标多普勒速度和时序特征并分类.实验表明,所提出的两阶段方法与基准实验RODNet(CDC)相比,平均精度指标提升4.3%,平均召回率提升2.3%.

基于毫米波深度传感的抗伴生干扰的眨眼检测

眨眼检测在多种实际应用场景中起着关键作用,如眼病检测、人机交互、疲劳驾驶预防等。针对来自人体的伴生干扰会严重影响眨眼信号的特征提取问题,本文提出一种非线性独立分量分析框架的自监督深度对比学习方法来分离眨眼和伴生干扰。本文设计一个基于时间相关性的分离网络ES-Net1,该网络将具有时间相关和时间不相关的两个正负样本序列作为网络的输入,通过ES-Net1内部的特征提取器恢复眨眼和伴生干扰信号的时间结构,从而实现非线性混合信号的分离。本文基于TI公司的AWR1642毫米波雷达平台实现mmBlinkSEN原型系统,通过14 000组数据验证mmBlinkSEN的有效性。实验结果表明,在存在人体伴生干扰情况下,mmBlinkSEN对眨眼频率的检测精度高达88%。

机器学习的高精度毫米波雷达测距信号误差补偿方法

毫米波雷达是一种常用的非接触式测距技术,受环境因素以及测量过程中存在的各种误差影响,测距结果可能存在一定的误差。研究误差补偿方法可以有效提高毫米波雷达的测距精度,从而更准确地获取目标物体的距离信息。为此,提出了机器学习的高精度毫米波雷达测距信号误差补偿方法。通过高斯滤波器去除雷达测距信号中的噪声,完成信号的去噪处理。利用模拟插入脉冲计数法和四象限光斑定位法,测量目标物体的距离和角度信息,通过自适应惯性权重与收敛因子优化粒子群算法,并利用优化后的粒子群算法改进BP神经网络,将测量的距离和角度信息输入到改进的BP神经网络中展开训练,即可得到补偿后的雷达测距信号。实验结果表明,该方法的信号处理效果好,补偿后的毫米波雷达测距信号方位角和俯仰角误差接近于0,且信号平滑度较高。

基于毫米波雷达的非视距目标探测和定位方法研究

隐蔽非直视目标探测和定位技术在城市巷战、安防、防暴等领域具有广泛的应用。本文针对L形非视距区域内单目标的探测与定位问题进行研究。首先,对雷达布设位置及可探测区域进行了分析;其次,针对共同可探测区域,设计了多路径联合检测器;最后,基于设计的多径雷达应用系统,利用所提检测定位方法进行实验验证。与现有研究相比,本文的创新点在于:在L形非视距场景下,对宽波束毫米波雷达布设位置及可探测区域进行分析并给出合理建议;其次利用所提多路径联合检测器将不同反射面的多条路径联合使用,提高了检测性能。本文通过实验验证了系统的可靠性及雷达位置对可探测区域的影响,通过仿真与实验探究了所提检测器的性能改善。

煤矿巷道空间毫米波雷达测量特性与重建方法

【目的】煤矿井下空间测量是煤矿透明地质建模的重要组成,然而煤矿巷道环境复杂、信息获取不全、感知数据精度不足等难题亟待解决。【方法】首先,深入研究粉尘、水雾、围岩结构等复杂环境因素下毫米波雷达信号特性,建立煤矿巷道围岩毫米波信号衰减模型,对比分析复杂环境因素毫米波雷达的影响机理。其次,针对煤矿复杂环境下毫米波雷达的巷道数字建模问题,提出巷道空间毫米波雷达点云泊松表面重建方法。通过实验测试与模拟巷道环境验证,在揭示煤矿复杂环境条件下的毫米波雷达感知机理基础上,实现了煤矿巷道空间测量与数字建模重构。【结果和结论】结果表明:(1)毫米波雷达能够适应煤矿井下多粉尘、多水雾、围岩粗糙的巷道环境,为煤矿巷道空间重建提供有效数据。(2)泊松表面重建方法能够充分展示真实巷道围岩信息,重建巷道整体宽度的平均绝对误差百分比为0.59%,巷道整体高度的平均绝对误差百分比为0.78%。煤矿复杂环境下毫米波雷达空间测量特性与重建方法的研究,为煤矿井下透明地质建模提供巷道空间测量数据,对推动煤矿智能开采具有重要意义。

基于纯自注意力机制的毫米波雷达手势识别

在构建智慧控制,万物互联的背景下,通过手势远程控制设备,进行人机交互逐渐成为研究热点。对此,提出了一种以毫米波雷达为传感器,采用基于纯自注意力机制模型实现手势识别的方法。首先,采集正面视角的13类手势的时序回波数据。接着,对数据进行三维快速傅里叶变换(three-dimension fast Fourier transform,3D-FFT)、动目标显示(moving target indication,MTI)、恒虚警率(constant false alarm rate,CFAR)检测操作并进行固定种类特征提取,将这些特征传入基于纯自注意力机制网络的雷达特征变换(radar feature transformer,RFT)网络。最后,基于实测数据完成了数据特征提取、网络训练、手势识别等步骤。实验结果表明,所提方法在测试集上准确率达到95.38%,网络训练时间短,模型复杂度低,泛化性好,为现有研究提供了新的研究思路。

智能反射面辅助的毫米波系统混合波束赋形设计

将智能反射面(IRS)技术引入毫米波大规模多输入多输出(MIMO)系统,在保留各自优势的同时可以提高系统频谱效率.但现有研究主要是基于全数字波束赋形,每根天线需要连接一根专属的射频链,随着天线数增多会带来极大的硬件成本和功耗.针对这一问题,在IRS辅助的毫米波混合波束赋形MIMO系统,考虑功率约束和恒模约束,以频谱效率最大化为目标,提出了一种联合收发端和IRS波束赋形设计的低复杂度算法.首先通过数学变换得到系统频谱效率的近似表达式;然后,提出了一种迭代优化的方法对IRS相移矩阵进行设计;最后利用奇异值分解和流形优化技术优化混合预编码/合并矩阵.仿真了系统频谱效率随功率、IRS反射单元数及发射天线数变化的关系,结果表明,与交替方向乘子法方案和随机相位方案相比,本文方案在降低成本和功耗的同时,具有更高的频谱效率.

基于毫米波雷达点云数据的室内人员信息检测

在使用毫米波雷达进行室内人员信息检测时,其信号处理阶段采用的静态杂波滤除算法有效地滤除了检测区域中包括墙壁、地面、桌椅等在内的静止目标,实现了对运动人员的检测,但同时会导致静止人员被漏检.为此提出按照径向速度把点云数据划分为动态数据和静态数据,先剔除动态数据,然后累积剩余的静态数据.在达到指定的累积帧数时,进行密度聚类,以簇的数量作为人员的数量,簇的中心坐标作为人员的位置.通过实验,验证了所提出方法的有效性,在室内办公场景下,人员数量统计平均绝对误差为0.81,人员位置估计均方根误差为0.1 m.

基片集成波导馈电的毫米波雷达阵列天线

为了满足毫米波雷达的应用需求,本文设计了一款工作于24 GHz的毫米波雷达阵列天线。该天线由八个1×8单元的微带串馈直线阵列组成平面阵列,每一个线阵采用中心馈电的形式,解决了传统串馈阵列波束偏离阵列法线的问题。同时,利用基片集成波导设计了低损耗的馈电网络,且将馈电网络和辐射贴片排布为两层,大大减小了天线的平面尺寸。此外,本设计中还利用泰勒综合法优化设计了阵列单元的宽度和功分器的分配比例,从而同时优化了天线E面和H面的旁瓣电平。测试结果表明,天线在23.7 GHz~24.2 GHz的频带内|S11|<-10 dB,相对带宽约为2.1%,最大增益为21.1 dB。天线在电场面旁瓣电平小于-20 dB,磁场面小于-23 dB,整体效率约为69%。

基于毫米波通信技术的超高清视频传输方法研究

为了提高对超高清视频传输能力,提出基于毫米波通信的超高清视频传输方法。采用多频调制通信组网技术构建超高清视频传输的信道模型,建立超高清视频毫米波通信传输的自适应图像信息交互和采集模型;结合Lyapunov指数谱密度特征分析,实现谱特征分解和信道均衡模型构建;建立视频传输的视景转换和高阶谱特征提取模型;采用毫米波通信技术,实现滤波补偿和反馈增益调节;采用联合自相关的统计特征分析方法,得到动态均衡迭代函数,通过复杂信道环境下的抗干扰抑制和均衡调度,实现对超高清视频的无损传输和编码解码。实验结果表明,该方法进行超高清视频传输的误码率较低,平均为0.058 2,传输时延较低,平均为248.4 ms,峰值信噪比为49 dB。

车载毫米波手势识别系统安全性与可靠性分析

车载毫米波手势识别系统具有巨大的潜力,能够为驾驶员和乘客提供更自然、便捷的操作方式,然而,其广泛应用的关键因素之一是确保系统的安全性和可靠性。文章致力于深入探讨车载毫米波手势识别系统的安全性与可靠性问题,以促进其实际应用。首先,对车载毫米波手势识别系统进行了综合介绍。其次,强调了安全性和可靠性在这一领域的重要性,并分析了可能存在的安全漏洞和潜在的风险因素。文章还提供了一系列安全性措施,这些措施有助于降低潜在威胁的影响。同时,介绍了可靠性分析方法,以提高系统的可靠性。文章的研究和建议将有助于促进车载毫米波手势识别系统的发展,为未来的汽车人机交互提供更加安全可靠的选择。

基于平稳交错正交调制辅助的抗衰落低分辨毫米波定时恢复算法

信号衰落严重时,现有的低分辨毫米波定时恢复算法估计精度不足。针对上述问题,文中提出一种基于平稳交错正交调制辅助的抗衰落低分辨毫米波定时恢复算法。该算法设计了独特的二次重采样数据平稳器以及交错正交调制辅助的抗衰落估计器。二次重采样数据平稳器模块对信号二次重采样,实现对数据的非有理过采样。通过非有理过采样,该模块获得了具有均匀采样抖动的平稳基带信号。交错正交调制辅助的抗衰落估计器推导了平稳低位宽量化信号的定时误差估计公式,通过对平稳的基带信号低通滤波与延迟相关,最终导出定时误差估计值。仿真结果表明,所提算法的均方误差性能优于现有的其他算法,具有较高的定时恢复精度。

基于CNN的毫米波无蜂窝大规模MIMO信道估计

针对小区间干扰导致蜂窝边缘无法满足不断增长的数据速率需求问题,毫米波无蜂窝大规模多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)系统被认为是一种很有前途的解决方案。然而,毫米波的高频率、大带宽以及接入点配置的大量天线给信道估计带来了较大挑战。将毫米波大规模MIMO信道矩阵视为二维图像,结合图像去噪方法提出一种基于改进去噪卷积神经网络(Improved-Denoising Convolutional Neural Network,I-DnCNN)的信道估计算法。通过具有注意力机制的压缩与激励(Squeeze-and-Excitation,SE)模块,自适应调整提取的全局特征以增强对信道噪声特征的学习,根据接收信号估计出噪声等级图且增添为输入,提升对噪声的鲁棒性。最后,采用残差学习的方式获得估计信道矩阵。利用理论信道模型和基于波束追踪的信道数据集进行的仿真实验结果表明,与去噪卷积神经网络(Denoising Convolutional Neural Network,DnCNN)算法相比,所提算法在两个数据集下的信道估计精度可分别平均提升2.27 dB和2.60 dB。