林佳慧， 尹輝斌， 熊榮鵬

(福州大學(xué) 物理與信息工程學(xué)院，福建 福州 350108)

0 引 言

室內(nèi)人員定位是智能健康監(jiān)護(hù)和智能家居等許多以人為中心的智能應(yīng)用的關(guān)鍵技術(shù)。然而，由于建筑墻體阻擋，目前廣泛使用的衛(wèi)星定位技術(shù)無法在室內(nèi)使用。人體定位的“最后一米”室內(nèi)定位成為近年來的研究熱點(diǎn)。目前室內(nèi)人員定位主要有基于計(jì)算機(jī)視覺[1]、WiFi[2,3]、紅外[4]、超寬帶[5](ultra wide band，UWB)等技術(shù)。然而，采用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)運(yùn)算量大且存在隱私泄露的風(fēng)險(xiǎn)；利用基于WiFi的接收信號(hào)強(qiáng)度指示(received signal strength indication,RSSI)指紋定位方法容易受多徑干擾的影響，且需要定期更新指紋庫(kù)，維護(hù)難度較大；基于紅外的室內(nèi)定位系統(tǒng)易受熱源干擾，且無非視距傳輸性，需要密集部署傳感器；而基于UWB技術(shù)的定位系統(tǒng)，雖然抗多徑效應(yīng)能力強(qiáng)，具有一定穿透性，然而會(huì)與現(xiàn)在已授權(quán)的頻帶業(yè)務(wù)沖突，且設(shè)備價(jià)格昂貴。

調(diào)頻連續(xù)波(frequency modulated continuous wave，F(xiàn)MCW)雷達(dá)在高精度目標(biāo)探測(cè)領(lǐng)域具有的技術(shù)優(yōu)勢(shì)，使其在室內(nèi)人員精準(zhǔn)定位中的應(yīng)用得到了廣泛關(guān)注。Adib F等人基于FMCW信號(hào)研發(fā)出了能夠?qū)崿F(xiàn)穿墻定位的室內(nèi)人員跟蹤系統(tǒng)WiTrack[6,7]，但該系統(tǒng)基于通用軟件無線電平臺(tái)，設(shè)備價(jià)格昂貴，且工作頻率為5.56～7.25 GHz，測(cè)試精度較低。近年來，隨著自動(dòng)駕駛技術(shù)[8]的普及，英飛凌、德州儀器(Texas Instruments，TI)等公司相繼推出了針對(duì)自動(dòng)駕駛的毫米波雷達(dá)解決方案。相對(duì)于Fadel提出的方案，這些汽車?yán)走_(dá)傳感器的使用，可以顯著降低系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)的復(fù)雜度和成本，同時(shí)采用了毫米波段的發(fā)射信號(hào)也使其具備了更高的檢測(cè)精度。為此，如何將這些商用的汽車?yán)走_(dá)傳感器芯片應(yīng)用到室內(nèi)人員定位值得進(jìn)一步深入研究和探討。

針對(duì)上述問題，本文基于TI公司研發(fā)的IWR1443毫米波雷達(dá)傳感器研究了一種用于實(shí)現(xiàn)室內(nèi)人員定位的方法。

通過TI公司的DCA1000數(shù)據(jù)采集板，將雷達(dá)射頻前端處理后的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成數(shù)字信號(hào)并輸入計(jì)算機(jī)，利用MATLAB實(shí)現(xiàn)了雷達(dá)的信號(hào)處理，提出了一種基于最大選擇單元平均恒虛警率(greatest of cell average constant false alarm rate,GO-CA-CFAR)檢測(cè)的室內(nèi)人員定位算法，解決了室內(nèi)環(huán)境中FMCW回波信號(hào)存在的動(dòng)態(tài)多徑問題，實(shí)現(xiàn)了人體在二維平面的定位及軌跡重現(xiàn)。

1 FMCW雷達(dá)相關(guān)檢測(cè)原理

IWR1443器件是能夠在76～81 GHz 頻帶中運(yùn)行且基于FMCW雷達(dá)技術(shù)的集成式單芯片毫米波傳感器。

1.1 目標(biāo)與雷達(dá)間距離的計(jì)算

雷達(dá)發(fā)射如圖1所示的鋸齒波調(diào)制的線性調(diào)頻波，圖中實(shí)線為發(fā)射信號(hào)，虛線為遇到目標(biāo)后反射回雷達(dá)并由接收(RX)天線接收的信號(hào)，通過混頻器和低通濾波器得出收發(fā)信號(hào)之間的差頻Δf，即可由式(1)計(jì)算出收發(fā)信號(hào)的延遲時(shí)間τ[9]，根據(jù)雷達(dá)原理，利用式(2)可得檢測(cè)目標(biāo)與雷達(dá)的距離R

圖1 FMCW雷達(dá)發(fā)射和接收信號(hào)

τ=Δf/S

(1)

R=cτ/2=cΔf/2S

(2)

式中S為調(diào)頻斜率，c為電磁波傳播速度。

1.2 檢測(cè)目標(biāo)坐標(biāo)的計(jì)算

為了實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的定位，雷達(dá)需要至少2個(gè)以上的RX天線才能計(jì)算出目標(biāo)的坐標(biāo)。當(dāng)RX天線的位置如圖2所示時(shí)，即相鄰兩根RX天線間距d=λ/2，檢測(cè)目標(biāo)的回波信號(hào)在相鄰兩根RX天線之間存在波程差dsinθ，其中，θ為檢測(cè)目標(biāo)相對(duì)于雷達(dá)的水平方位角。波程差引起相鄰兩根RX天線間的相位差ω可用式(3)表示，通過公式變換，由式(4)可計(jì)算出目標(biāo)的方位角θ，再由式(5)和式(6)即可計(jì)算出目標(biāo)所在坐標(biāo)(x，y)。IWR1443毫米波雷達(dá)傳感器支持二發(fā)四收的工作模式，可以實(shí)現(xiàn)8根虛擬的RX天線，天線陣列之間的相位延遲可表示為具有線性變化關(guān)系的向量[0ω2ω3ω4ω5ω6ω7ω]，通過快速傅里葉變換(FFT)可提取出相位差ω，進(jìn)而由式(4)～式(6)求出目標(biāo)的坐標(biāo)

圖2 接收天線角度估計(jì)

x=Rsinθ

(5)

2 雷達(dá)信號(hào)處理算法

2.1 信號(hào)處理流程

本文研究的室內(nèi)雷達(dá)定位系統(tǒng)如圖3所示。IWR1443Boost和數(shù)據(jù)采集板DCA1000構(gòu)成雷達(dá)的射頻前端，采集到的數(shù)據(jù)在個(gè)人電腦(PC)中通過MATLAB完成背景消除、距離和速度的提取以及二維坐標(biāo)的確定。

圖3 室內(nèi)人員定位系統(tǒng)及雷達(dá)信號(hào)處理流程

2.2 背景消除及距離—速度FFT

在室內(nèi)環(huán)境中，由于墻壁、地板和家具等許多物體都會(huì)反射信號(hào)，回波信號(hào)中包含許多來自環(huán)境中靜態(tài)物體的反射信號(hào)，其強(qiáng)度甚至?xí)^目標(biāo)的反射信號(hào)。為此，室內(nèi)人員定位雷達(dá)的信號(hào)處理需要采用背景消除技術(shù)?？紤]到待測(cè)目標(biāo)是活動(dòng)的人體，其反射回雷達(dá)的信號(hào)隨時(shí)間變化，因此，可以通過將采集到的每一幀有人活動(dòng)的雷達(dá)反射信號(hào)與環(huán)境背景幀進(jìn)行相減，靜態(tài)物體的反射會(huì)被消除。對(duì)靜態(tài)消除后的回波信號(hào)進(jìn)行距離FFT和多普勒FFT，提取反射目標(biāo)的距離和速度信息，可得到如圖4(b)所示的距離—多普勒?qǐng)D(range Doppler map，RDM)。從圖中可以看出，與圖4(a)相比，采用背景消除法后，速度為0處的靜態(tài)反射信號(hào)得到有效的抑制。

圖4 距離—多普勒?qǐng)D

2.3 二維最大恒虛警

從圖4可以看出，經(jīng)過背景消除后，從回波信號(hào)中提取出的目標(biāo)不是一個(gè)單一的峰值。這是因?yàn)榛夭ㄐ盘?hào)中不僅包括從人體直接反射回雷達(dá)的信號(hào)，還包含了從人體經(jīng)由墻壁、地板等靜態(tài)物體間接反射到雷達(dá)接收端的動(dòng)態(tài)多徑信號(hào)，為了準(zhǔn)確地檢測(cè)出人體目標(biāo)的距離，必須從多徑中找出直接由人體目標(biāo)反射回雷達(dá)的信號(hào)?？紤]到間接反射回雷達(dá)的動(dòng)態(tài)多徑信號(hào)相對(duì)于直接由人體反射回的信號(hào)的傳播路徑更長(zhǎng)[10]。本文采用了二維最大恒虛警(GO-CFAR)，在保持虛警概率Pfa恒定不變的情況下檢測(cè)出活動(dòng)人體目標(biāo)，其算法流程如圖5所示。

圖5 GO-CFAR算法流程框圖

信號(hào)通過平方律檢測(cè)器輸入，由于人體具有一定寬度，為防止目標(biāo)信號(hào)泄露到參考單元中，故將被測(cè)單元四周緊鄰的單元設(shè)置為保護(hù)單元，分別計(jì)算測(cè)試單元左右兩側(cè)的參考單元的樣本平均值，取其中較大的一個(gè)來估計(jì)背景噪聲功率Z，與閾值系數(shù)σ相乘得到門限T。當(dāng)測(cè)試單元中的輸入信號(hào)電平超過門限電平時(shí)，將該測(cè)試單元判為目標(biāo)。本文設(shè)置虛警概率Pfa=5×105，保護(hù)單元二維窗口長(zhǎng)度為[1，1]，參考單元二維窗口長(zhǎng)度為[2，2]，如圖6所示。

圖6 二維GO-CFAR窗口示意

2.4 回波角度的檢測(cè)和坐標(biāo)的計(jì)算

為了進(jìn)一步求出人體目標(biāo)的坐標(biāo)，需要檢測(cè)出攜帶方位角信息的相位差ω。首先對(duì)8根虛擬RX天線上檢測(cè)到的目標(biāo)點(diǎn)作角度FFT，提取相位峰值點(diǎn)在距離—多普勒—方位角矩陣中的索引peak_idx=[row，col，pag]，其中row，col，pag分別表示目標(biāo)點(diǎn)的距離索引，多普勒索引以及角度索引，接著應(yīng)用式(7)、式(8)即可得到目標(biāo)的差頻Δf和相位差ω，式(7)、式(8)如下

式中 距離維采樣點(diǎn)數(shù)M為256，角度FFT點(diǎn)數(shù)Q為180，采樣頻率fs為1 MHz。將Δf和ω分別代入式(2)～式(6)即可求得檢測(cè)目標(biāo)的坐標(biāo)(x，y)。

3 實(shí)驗(yàn)設(shè)置與結(jié)果分析

實(shí)驗(yàn)在一間9 m×6 m的空曠會(huì)議室進(jìn)行，雷達(dá)傳感器采用了IWR1443Boost開發(fā)版，板載3發(fā)4收的天線，考慮到僅需要檢測(cè)二維平面的坐標(biāo)，將其配置為2發(fā)4收的模式，天線高度設(shè)置為1.1 m，環(huán)境背景數(shù)據(jù)為事先采集的一組無人在場(chǎng)的數(shù)據(jù)。

首先對(duì)幾種不同CFAR算法對(duì)定位精度的影響進(jìn)行測(cè)試。以一名測(cè)試者為檢測(cè)目標(biāo)，測(cè)試者在監(jiān)測(cè)區(qū)域中靜止不動(dòng)，共采集250幀，采集時(shí)間約為10 s。分別以3種均值類恒虛警檢測(cè)器最小選擇(smallest of,SO)-CFAR,單元平均(cell average,CA)-CFAR,GO-CFAR進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)，定位誤差累計(jì)分布函數(shù)如圖7所示。其中，SO-CFAR在檢測(cè)性能上不如CA-CFAR和GO-CFAR，CA-CFAR與GO-CFAR的曲線重合，對(duì)兩者求平均定位誤差發(fā)現(xiàn)GO-CFAR的平均定位誤差較小，為0.123 m，故采用GO-CFAR作為本文的恒虛警檢測(cè)器。

圖7 定位誤差累計(jì)分布函數(shù)

表1對(duì)比了本文采用的方法與其他定位系統(tǒng)的定位精度，從表中可以看出，相比于文獻(xiàn)[3]提出的基于WiFi和文獻(xiàn)[4]提出的基于紅外的系統(tǒng)，本文系統(tǒng)的定位誤差更小，精度更高，且本文采用的方法定位精度略高于同樣使用FMCW技術(shù)的WiTrack[6]。

表1 本文系統(tǒng)與其他系統(tǒng)的精度比較

考慮到合理地選擇參考單元的窗口長(zhǎng)度會(huì)提高CFAR 檢測(cè)器的檢測(cè)效果[11]。本文就參考單元的窗口長(zhǎng)度對(duì)定位精度的影響進(jìn)行進(jìn)一步的測(cè)試。測(cè)試環(huán)境設(shè)置為測(cè)試者沿縱向2.4 m，橫向1.6 m的U型軌跡行走。圖8中U型實(shí)線為基底圖形，散點(diǎn)為檢測(cè)軌跡，可以看出，二維窗口長(zhǎng)度為[2，2]時(shí)得到的軌跡能夠較好地覆蓋基底圖形，而采用其他幾種窗口長(zhǎng)度處理得到的軌跡則存在較多離群點(diǎn)，當(dāng)窗口長(zhǎng)度為[5，5]時(shí)，已經(jīng)無法識(shí)別當(dāng)人沿x軸方向運(yùn)動(dòng)時(shí)的目標(biāo)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在本文的系統(tǒng)環(huán)境下，采用參考單元窗口長(zhǎng)度為[2，2]的GO-CFAR能夠更準(zhǔn)確地檢測(cè)出可能的目標(biāo)點(diǎn)。

圖8 不同參考單元窗口長(zhǎng)度的效果比較

4 結(jié) 論

本文基于IWR1443毫米波雷達(dá)傳感器設(shè)計(jì)了一種實(shí)現(xiàn)室內(nèi)人體定位的方法，給出了雷達(dá)信號(hào)處理的實(shí)現(xiàn)方案，提出了一種基于二維GO-CFAR的算法，解決了FMCW回波信號(hào)存在的動(dòng)態(tài)多徑問題。通過實(shí)驗(yàn)分析，得出了CFAR的參考單元窗口長(zhǎng)度。經(jīng)過測(cè)試，系統(tǒng)平均定位誤差為0.123 m，能夠有效地對(duì)室內(nèi)人體進(jìn)行定位且能夠較好地重現(xiàn)目標(biāo)的真實(shí)運(yùn)動(dòng)軌跡。