毫米波雷达具有纵向目标探测距离与速度探测能力强,可实现远距离感知与探测,对于静态和动态目标均能作出高精度测量等优点,是实现人体传感器应用的理想技术。


毫米波雷达,是工作在毫米波波段探测的雷达。通常毫米波是指30~300GHz频域(波长为1~10mm)。毫米波的波长介于厘米波和光波之间,因此毫米波兼有微波制导和光电制导的优点。


与光波相比,毫米波雷达利用大气窗口(毫米波与亚毫米波在大气中传播时,由于气体分子谐振吸收所致的某些衰减为极小值的频率)传播时的衰减小,受自然光和热辐射源影响小。


毫米波雷达技术可探测人体呼吸心跳


因此毫米波雷达在通信、雷达、制导、遥感技术、射电天文学和波谱学方面都有重大的意义。利用毫米波天线的窄波束和低旁瓣性能可实现低仰角精密跟踪雷达和成像雷达。


1、在天线口径相同的情况下,毫米波雷达有更窄的波束(一般为毫弧度量级),可提高雷达的角分辨能力和测角精度,并且有利于抗电子干扰、杂波干扰和多径反射干扰等。


2、由于工作频率高,可能得到大的信号带宽(如吉赫量级)和多普勒频移,有利于提高距离和速度的测量精度和分辨能力并能分析目标特征。


雷达测量人体呼吸心跳的原理为:呼吸和心跳等人体活动会引起胸腔的起伏,进而引起雷达与被测人体之间的径向距离的变化。通过测量该径向距离的变化,可提取人体呼吸心跳信号。


毫米波雷达技术可探测人体呼吸心跳


雷达的人体呼吸心跳检测对于医疗监护、火灾和地震等灾后救援、家居健康监测具有重要意义。相比于单目标呼吸心跳检测,多目标呼吸心跳检测的难点在于多目标的区分。


根据多目标区分域的不同,当前研究可分为三类:距离维区分方法、方位向区分方法、信号域区分方法。


距离维多目标区分方法是根据目标径向距离不同进行区分,是最直接最常见的方法,该方法的优势为多目标信号分离结果好,信号处理流程较为简单。


劣势在于为了获得较高的距离分辨率,对雷达系统带宽要求较高;当多目标位于同一距离单元时,无法进行区分。


方位向多目标区分方法是根据目标相对雷达方位角不同进行区分。该方法的优势是可区分同一距离单元的多目标,但要求雷达使用阵列天线,并且需要研究相应的波达方向(DOA)估计方法和数字波束形成(DBF)方法。


信号域多目标区分方法是根据多目标呼吸心跳信号的差异性进行区分。该方法的优势是可区分同一距离单元同一方位角的多目标,但要求多目标呼吸心跳信号具有较为明显的差异,且要求多目标在同一距离单元处。


毫米波雷达技术可探测人体呼吸心跳


毫米波雷达工作频率在30GHz到300GHz之间;带宽较宽,可达数GHz,因而具有更高的距离分辨率。以雷达带宽为3GHz为例,则其距离分辨率为5cm。高距离分辨率使得在距离维对多目标进行区分成为一种可行的方案。


以家居环境为例,多人呼吸监测的两个难点是:


1)当两/多个人体目标与雷达处在同一直线时,雷达只能测得距离最近的人体目标的胸腔起伏信息;


2)背景杂3波干扰。在家居环境中,存在诸多体积较大的物体,掩盖了人体胸腔回波信号。


这就可应用到飞睿科技5.8G存在感应雷达模组了,该系列是工作在5.8GHz±75MHz频段,集成高性能32位MCU,单芯片直接输出感应控制信号,真正的SoC。性能强大,可做丰富算法,拓展性强,适合高性能要求的场景。


毫米波雷达技术可探测人体呼吸心跳


支持标准UART接口,可与其他主控或传感器互联互通,也可作为主控使用,可基于人体呼吸的探测,实现存在感应。


产品特点


FR58L4M32-2020S


➢ 工作频率:5.8Ghz±75MHz


➢ 供电电压:4.5~5.5V


➢ 正向极限距离可达30米


➢ 搭载32位MCU


➢ 抗干扰能力强,支持密集分布


➢ 基于探测人体呼吸,实现存在感应


➢ 符合FCC/CE/SRRC等无线认证标准


➢ 工业级,支持高低温(-40°-85°)可靠性测试


➢ 集成中频处理与滤波


➢ 灵活多样的管角接口


➢ 针对性核心算法协议


➢ 支持距离调节


➢ 支持光敏(可选)。


根据毫米波雷达的特点,它容易满足以下的应用需求:


1、高精度多维搜索测量:进行高精度距离、方位、频率和空间位置的测量定位;


2、雷达安装平台有体积、重量、振动和其它环境的严格要求:毫米波雷达天线尺寸小、重量轻,容易满足便携、弹载、车载、机载和星载等不同平台的特殊环境要求;


3、目标特征提取和分类识别:毫米波雷达高分辨力、宽工作频带、大数值的多普勒频率响应、短的波长易获得目标细节特征和清晰轮廓成像等特点,适于目标分类和识别的重要战术要求;


4、小目标和近距离探测:毫米波短波长对应的光学区尺寸较小,相对微波雷达更适于小目标探测。除特殊的空间目标观测等远程毫米波雷达外,一般毫米波雷达适用于30km以下的近距离探测。


文章来源: 飞睿科技,CSDN博客

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