多普勒雷达的运动目标检测方法与流程

本发明涉及多普勒雷达测量领域，具体涉及一种多普勒雷达的运动目标检测方法。

背景技术：

随着科学技术的发展，多普勒雷达运动检测原理也被应用到越来越多的技术中。多普勒雷达运动检测原理是，由多普勒雷达发射一个固定频率的微波信号，电磁波信号在空中遇到运动物体会反射回来，其反射回来的回波信号与固定频率脉冲信号会产生一定的频率差即多普勒频移，根据该多普勒频移，获取目标物体的运动速度、大小、距离和运动轨迹等信息。回波信号通常由多普勒雷达接收。在根据多普勒频移获取目标物体的运动速度、大小、距离和运动轨迹等信息时，首先由所述多普勒雷达对回波信号和固定频率脉冲信号进行混频，得到相应的中频信号，再由滤波器滤除所述中频信号中的干扰信号，最后再通过特定的算法分析得出目标物体的运动速度、大小、距离和运动轨迹等信息。

多普勒雷达运动检测原理可以在节能灯、智能家居和安防监控等领域使用。通常使用多普勒雷达传感器来应用多普勒雷达运动检测原理，现有技术中存在多普勒雷达传感器在进行运动物体检测时，存在检测精度有限的问题。

技术实现要素：

本发明的目的在于提供一种多普勒雷达的运动目标检测方法，能够优化检测精度有限的问题。

为了解决上述技术问题，以下提供了一种多普勒雷达的运动目标检测方法，包括：向所述多普勒雷达前方发送一固定频率脉冲信号；接收回波信号，所述回波信号由所述雷达周围物体反射形成；对所述固定频率脉冲信号和所述回波信号进行混频，获取中频信号；对所述中频信号进行采样，获取多个采样点，实现所述中频信号的模数转换；对所述采样点构成的采样数据进行滤波处理，获取处理信号；对所述处理信号进行分析运算，进行运动物体检测。

可选的，所述采样点的数目为2的整次幂。

可选的，使用滤波算法对所述采样点构成的采样数据进行滤波处理，所述滤波算法包括cic滤波算法、iir滤波算法中的至少一种。

可选的，使用滤波算法对所述采样点构成的采样数据进行滤波处理，所述滤波算法包括陷波滤波算法，且所述陷波滤波算法包括50hz陷波滤波算法和60hz陷波滤波算法中的至少一种。

可选的，对所述处理信号进行分析运算，进行运动物体检测时，包括以下步骤：判断所述处理信号的波动是否大于第一预设值，并在大于时判定所述中频信号对应的时间段内有运动物体。

可选的，判断所述处理信号的波动是否大于第一预设值时，包括以下步骤：将所述处理信号划分为n段，每段包括m个采样点，获取n个分段信号，所述n、m均大于0，并为整数；判断所述分段信号的波动是否大于所述第一预设值，并对所述分段信号的波动大于所述第一预设值的进行计数；判断计数值是否大于第二预设值，并在所述数值大于所述第二预设值时判定所述中频信号对应的时间段内有运动物体。

可选的，判断所述分段信号的波动是否大于第一预设值时，包括以下步骤：判断所述分段信号内最大幅值与最小幅值的差值是否大于所述第一预设值，并在大于时判定所述分段信号的波动大于所述第一预设值。

可选的，所述分段信号中的采样点数目大于等于3，且任意两个相邻的采样点时间间隔相等。

可选的，设置检测周期，对每一周期内的处理信号分别进行分析运算，进行运动物体检测。

可选的，将所述采样点保存至fifo队列，为先入先出队列。

本发明中的多普勒雷达的运动目标检测方法可以在不改变现有硬件情况下，通过软件实现数字滤波器来滤除干扰信号，通过分窗平移的机制检测运动物体能有效区分偶然的干扰信号和实际的物体运动，提高运动物体检测的准确率。并且，本发明运算量小，占用的资源少，不需要将时域信号使用复杂的fft运算转为频域信号再分析，可以在8051等低成本的单片机上实现运动物体检测。

附图说明

图1为本发明的一种具体实施方式中多普勒雷达的运动目标检测方法的步骤流程示意图。

图2为本发明的一种实施例中多普勒雷达的运动目标检测方法的流程示意图。

具体实施方式

研究发现，多普勒雷达传感器检测精度有限的原因在于，多普勒雷达传感器的供电通常是通过一个直流电源将市电转换为特定电压值的直流电来供电，通常会存在工频等信号的干扰，这些干扰会影响所述多普勒雷达传感器检测精度，因此，在进行信号分析之前，通常需要将这些干扰信号滤除干净。

现有技术中通过硬件电路如提高电路的共模抑制比、电磁屏蔽和模拟滤波器等来滤除干扰信号，通过硬件电路设计的方法滤除干扰信号需要增加硬件成本，并且运动物体的检测通常只是简单判断时域差值或一段时间内取平均判断差值等方法，这种方式不能滤除偶尔出现的突变信号。

现有技术中还通过fft快速傅里叶变换将时域信号转为频域信号，提取特定的频域信号和能量来滤除干扰信号和判断物体运动。这种方式需要选用处理能力比较强、ram和rom资源比较丰富的mcu来实现，这会大大增加硬件成本。

以下结合附图和具体实施方式对本发明提出的一种多普勒雷达的运动目标检测方法作进一步详细说明。

请参阅图1，为本发明的一种具体实施方式中多普勒雷达的运动目标检测方法的步骤流程示意图。

在该具体实施方式中，提供了一种多普勒雷达的运动目标检测方法，包括：s11向所述多普勒雷达雷达前方发送一固定频率脉冲信号；s12接收回波信号，所述回波信号由所述雷达周围物体反射形成；s13对所述固定频率脉冲信号和所述回波信号进行混频，获取中频信号；s14对所述中频信号进行采样，获取多个采样点，实现所述中频信号的模数转换；s15对所述采样点构成的采样数据进行滤波处理，获取处理信号；s16对所述处理信号进行分析运算，进行运动物体检测。

在一种具体实施方式中，所述采样点的数目为2的整次幂。在实际处理过程中，对所述中频信号进行采样时，采样点的数目越多，进行运动物体检测时获得的结果就更准确，但随之而来的，是采样点数过多造成的运算量增加。

在该具体实施方式中，采用2的整次幂个采样点，有利于降低后续滤波算法的难度。

在一种具体实施方式中，使用滤波算法对所述采样点构成的采样数据进行滤波处理，所述滤波算法包括cic滤波算法、iir滤波算法中的至少一种。所述cic滤波器由一对或多对积分-梳状滤波器组成，在抽取cic中，输入信号依次经过积分，降采样，以及与积分环节数目相同的梳状滤波器。iir滤波器为数字滤波器，采用递归型结构，即结构上带有反馈环路。iir滤波器运算结构通常由延时、乘以系数和相加等基本运算组成，可以组合成直接型、正准型、级联型、并联型四种结构形式，都具有反馈回路。由于运算中的舍入处理，使误差不断累积，有时会产生微弱的寄生振荡。

进行滤波处理主要有两个目的，一个是滤除干扰信号，另一个是降低采样率。

通常，原始的中频信号会有很多干扰信号，如电力系统中的50hz或者60hz工频信号，即使进行了采样，进行了模数转换，这些干扰信号也会影响运动物体检测的精度。为了提高运动物体检测的精度，需要设置滤波器将这些干扰信号滤除。设置一定的起始/截止频率和多级的iir滤波器可滤除包括工频干扰等信号

另外，由于采样率与采样点数直接相关，也受数据处理器的性能限制。在所述数据处理器进行运动物体检测的数据分析时，越高的采样率、越多的采样点数，往往意味着越高的数据处理器性能要求。为了使算法能够在8051单片机等处理能力较弱的单片机上能够运行，需要将原始的采样频率通过滤波算法抽样处理后下变频到较低的频率。

在图2所示的实施例中，同时在所述测试算法中使用了两种滤波算法，以实现上述两个功能，实际上，若对采样率没有要求，也可以只设置一个cic滤波算法。

在一种具体实施方式中，使用滤波算法对所述采样点构成的采样数据进行滤波处理，所述滤波算法包括陷波滤波算法，所述陷波滤波算法可以在某一个频率点迅速衰减输入信号，以达到阻碍此频率信号通过的滤波效果的滤波器。陷波滤波器属于带阻滤波器的一种，只是它的阻带非常狭窄，起阶数必须是二阶以上。在一种具体实施方式中，所述陷波滤波算法包括50hz陷波滤波算法和60hz陷波滤波算法中的至少一种。这是为了滤除电力系统中的50hz或者60hz工频信号噪声。

在一种具体实施方式中，对所述处理信号进行分析运算，进行运动物体检测时，包括以下步骤：判断所述处理信号的波动是否大于第一预设值，并在大于时判定所述中频信号对应的时间段内有运动物体。

在一种具体实施方式中，判断所述处理信号的波动是否大于第一预设值时，包括以下步骤：将所述处理信号划分为n段，每段包括m个采样点，获取n个分段信号，所述n、m均大于0，并为整数；判断所述分段信号的波动是否大于所述第一预设值，并对所述分段信号的波动大于所述第一预设值的进行计数；判断计数值是否大于第二预设值，并在所述数值大于所述第二预设值时判定所述中频信号对应的时间段内有运动物体。

在一种具体实施方式中，n段分段信号是相互连续的，每一段分段信号内都有同样个采样点。在一种具体方式中，可以设置较小的n值，来防止一些噪声、突变等造成的分段信号的大幅度波动。在一种具体实施方式中，设置检测周期，对每一周期内的处理信号分别进行分析运算，进行运动物体检测。在该检测周期内，包括l个分段信号，l小于n大于0，为整数。这样，若某一段分段信号中存在不被期望的突变，这段分段信号很有可能不被计入该l个分段信号，减小了误判的可能性。

在一种具体实施方式中，判断所述分段信号的波动是否大于第一预设值时，包括以下步骤：判断所述分段信号内最大幅值与最小幅值的差值是否大于所述第一预设值，并在大于时判定所述分段信号的波动大于所述第一预设值。

在一种具体实施方式中，每完成对一段分段信号的检测，就丢弃掉该段分段信号。

在一种具体实施方式中，所述分段信号中的采样点数目大于等于3，且任意两个相邻的采样点时间间隔相等。

设置检测周期，对每一周期内的处理信号分别进行分析运算，进行运动物体检测。设定一次检测周期内包括l个窗口，一个窗口内有x个采样点，当一个窗口的采样点最大值和最小值的差值大于设定的第一预设值时，认为这个窗口内有运动物体。l个窗口内检测到k个窗口有信号才真正认为是有运动物体，其中x和k均为大于0的整数。

在一些具体实施方式中，所述l、x、k都可以由用户根据实际需要进行设定。

在一种具体实施方式中，将所述采样点保存至fifo队列，为先入先出队列。这样可以保证在处理速度有限的情况下采样点也不会丢失，以便在如8051单片机等处理能力较弱的处理器上实现所述运动物体检测。

以下结合实施例进行进一步的说明：

请看图2，在图2中绘制出了所述运动目标检测方法的流程。在该流程图中，包括三个步骤，分别为定时器定时采样中频数据、信号滤波算法处理、运动物体检测算法处理。

在该实施例中，在通过定时器定时采样中频数据时，所述中频数据是通过固定频率脉冲信号和回波信号混频处理后形成的。

在该实施例中，将所述采样点保存至fifo队列，即firstinfirstout队列，特征是先存进去的数据，在被取用时也会被先取用。

在进行滤波处理时，进行了两次滤波处理，分别采用cic滤波器，以及其iir滤波器进行处理，以分别实现对采样频率的降低，以及对干扰信号的滤波。

在该实施例中，通过cic滤波处理后将原始较高采样率的信号下变频到较低的频率，同时滤除一部分带外的无效信号，如625hz的原始采样信号经过5阶的cic滤波算法处理后变为125hz，而后通过iir滤波处理，将带外的无效信号包括50hz/60hz的工频干扰信号滤除干净以便于后续的运动物体检测的处理更加准确。

在该实施例中，经过cic滤波处理后，可将较高频率的采样信号下变频到低频率的信号，简化后续的算法处理，使后续的算法可以在8051等单片机上执行，同时cic滤波器可滤除一部分带外无效信号。经过iir滤波处理，可以将50hz/60hz的工频干扰信号滤除干净。

在进行运动物体检测时，包括以下步骤：(1)采集n个点的中频信号作为一个窗口，获取这个窗口内的最大值和最小值的差值，n大于0，并为整数，并进入步骤(2)；(2)判断所述差值是否大于设定的第一预设值，如果大于，则进入步骤(3)，否则进入步骤(4)；(3)记录运动物体次数的标记量加1，并判断运动物体次数的标记量是否大于第二预设值，如果大于，则返回有物体运动的信号，并进入步骤(5)，如果小于，则进入步骤(4)；(4)统计的窗口数目加1，并在加1后判断统计的窗口数目是否大于预设的最大统计窗口数目，如果大于，进入步骤(5)，如果小于，则进入步骤(1)；(5)清空窗口统计的所有标记量，重新开始一个新周期的检测，并进入步骤(1)。

在该实施例中，利用分窗平移检测的算法判断是否有物体运动，可准确的检测运动物体，同时设置检测周期，一定时间内将重新设置窗口，能够避免长时间内有多次的突变信号误认为是有物体运动。

该实施例通过软件实现数字滤波，可以在现有的硬件平台上增加软件算法的方式实现。传统方法只统计一段时间内的信号来判断运动物体，没办法过滤偶发的干扰信号，而采用分窗平移机制检测运动物体，单个窗内的突变不会影响最终有效信号的判断，可以过滤一些偶发的突变信号，提高运动物体检测的准确率

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。