伍衍亮赵宇龚梁
珠海格力电器股份有限公司广东珠海 519070
摘要：针对目前市场对室内人员动态的检测需求，设计了一款基于60 GHz毫米波雷达的人感检测系统，该系统以IWR6843作为数据信号处理及算法实现的处理器，以PMICLP87524作为多路可编程高精度电源供电系统，结合板载三发四收天线设计，运用高频6层板PCB实现设 计方案，可以精准的检测室内活动人员的距离、角度、速度、加速度等信息。该系统不涉及隐私问题、不受光线影响、响应速度快、定位精度高、检测范围广。经试验证明：该系统水平检测范围可达到±75°，上下检测范围±40°，检测最远可达到8 m，距离输出精度可达0.1 m，角度
输出精度可达1°，部分场景综合检测准确率可达90%以上。
关键词：60 GHz；毫米波；人体动态检测
Human sensory detection system based on 60GHz millimeter-wave
radar
WU Yanliang ZHAO Yu GONG Liang
Gree Electric Appliances, Inc. of Zhuhai Zhuhai 519070
Abstract: In response to the current demand of market for indoor personnel dynamic detection, a 60 GHz millimeter-wave radar-based human sensory detection system is designed. The system uses IWR6843 as a processor for data signal processing and algorithm implementation, and PMICLP87524 as a multi-channel programmable The high-precision power supply system, combined with the on-board three-transmit and four-receive antenna design, uses a high-frequency 6-layer PCB to realize the design plan, which can accurately detect the distance, angle, speed, acceleration and other information of indoor activities. The system does not involve privacy issues, is not affected by light, has fast response speed, high positioning accuracy, and wide detection range. The test proves that the horizontal detection range of the system can reach ±75°, the upper and lower detection range is ±40°, the detection distance can reach 8 m, the distance output accuracy can reach 0.1 m, the angle output accuracy can reach 1°, and the comprehensive detection of some scenes is accurate The rate can reach more than 90%.
Keywords: 60GHz; Millimeter-wave radar; Personnel dynamic detection
中图分类号：TP311
DOI:10.19784/jki.issn1672-0172.2020.99.008
药物枕头>最大功率点跟踪
1 引言
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现阶段毫米波雷达检测系统广泛应用于汽车领域，24 G毫米波雷达目前比较成熟，主要用于汽车的后方，如BSD盲点探测、LCA 辅助变道、EAF开门辅助、RCTA后方穿越车辆报警，成本较低技术较成熟，但频段较低、带宽较窄，检测距离较近、分辨率较低、所需天线较大。而60 GHz毫米波雷达是专门针对工业用途，应用于工厂建筑物、机器人和自动化系统，可以高精度地检测人员的位置及运动方向等[1-3]。故60 GHz毫米波雷达是做室内人感功能的最佳选择，体积可以做得更小，检测精度更高，后续扩展能力强。相较于传统的红外人感检测系统，毫米波雷达检测方案不易受烟雾影响，响应速度更快，检测范围更广，与摄像头方案对比，该方案成本更低，不涉及个人隐私问题。采用新型毫米波雷达人感检测方案，具有不需面板开孔，无隐私问题、定位精度高，反应速度快，实时追踪能力强的特点，大幅度提高了用户的人感智能化体验[4-7]。
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33
2 系统框图
如图1所示，整个系统主要分为四部分，即电源部分、主芯片部分、天线部分、其他外围电路部分。电源部分采用PMICLP87524芯片为整个系统提供3.3 V 、1.8 V 、1.3 V 、1.2 V 等多路电源。天线部分采用三发四收的天线布局，利用雷达系统发射的电磁波信号被其发射路径上的物体阻挡继而会发生反射的原理，通过对雷达发射电磁波与反射回的电磁波进行对比分析，进而检测物体的距离、速度和角度[7]，主芯片部分采用TI 的IWR6843芯片，内部集成了雷达波系统（BSS ）、DSP 系统（DSS ）、主子系统（MSS ），雷达波系统主要进行射频信号处理，DSP 系统主要进行信号处理，主子系统主要进行跟踪、分类等算法实现及上层应用[8-9]。外围电路包括JTAG 仿真、FLASH 、晶振及复位电路及USB 接口、UART 串口
电平转换等。
图1 毫米波雷达系统框图 3 硬件设计
3.1 天线设计与仿真
菊花链逻辑天线设计方案采用的串馈级联微带线阵，如图2所示，微带线
和辐射单元交叉放置，优势是各个振子的发射频率与相位一致，减少算法复杂度。
图2 串馈级联微带线阵
微带传输线的特征阻抗Z 0计算如下：
（1）
其中Z 0指特征阻抗。Εγ是绝缘材料的介电常数，h 为迹线与基准面之间的绝缘材料厚度，W 是走线的宽度。T 是走线的厚度，微带线的特性阻抗和介电常数、天线的线宽、厚度以及介质层的厚度设计
有关；
如图3所示天线整体采用三发四收设计，检测范围：左右角度为±75°，上下角度为±40°，天线仿真增益效果图如图4所示。
图3 天线设计图
图4
天线增益仿真图
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3.2 PCB硬件设计
PCB 整体采用六层板设计，天线在顶层，需使用高频特殊板材
（RO4835 LOPRO 等），以保证在各温度条件下的DK 值的稳定性，保证天线信号的一致性, 其余各层为FR-4板材的混压设计[10-11]，共6层叠层设计，1到6层分别为TOP 、GND02、POWER03、POWER04、GND05、BOTTOM 。第一层（顶层）为走线层，包括60 GHz 高频天线和BGA 芯片等，第二层铺地减小第一层关键元器件的回路。此电路主芯片为3.3 V 供电；三层铺3.3 V 的电源层；第四层铺5 V 、1.8 V 等电源层。第五层铺地，减小底层的元器件的回路，第六层为底层信号走线层，如图5为雷达板六层混压结构示意图，PCB 设计如图6
所示。
图5
六层板混压结构示意图
图6 PCB 设计图
4 软件设计
软件的整体设计主要包含以下三部分：
4.1 主子系统（MSS）
由ARM® Cortex®-R4F 内核和相应外设及用户应用程序构
成，主要进行获取点云数据后的聚类跟踪、分类等算法及上层应用程序[12]。
4.2 DSP子系统（DSS）由TI C674x 和相应外设计及用户应用程序构成，主要进行数字
信号处理[13-15]。
4.3 雷达波系统（BSS）
射频前端，调用TI 提供的参考函数，主要进行射频信号的处理。雷达程序工作流程图如图7
所示。
图7 雷达程序工作流程图
5 实验验证
（1）PCB 设计3D 图如图8所示。
（2）特征信息数据显示如图9所示。①为人站着特征信息，②为风扇特征信息。
说明：
第一行分别为目标的不同时间的（x 轴位置、y 轴位置、x 、y 轴的位置）
第二行分别为目标的不同时间的（x 方向的速度、y 方向的速度，x 、y 方向的速度）
第三行分别为目标不同时间（目标动态点的个数、静态点的个数，不同时间x ，y 的加速度）
downlinker
（3）上位机界面显示如图10所示，每一个圈圈代表检测到的人，每次检测到一个目标都分配一个ID 号，ID 号后面的数字代表置信度，可通过置信度来判别真假目标。
（4）在室内不同场景下准确率测试报告如表1所示，部分场景综合准确率可达90%
以上。
图8 PCB 设计3D 正面图
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6 结论
本文提出了一种基于60 GHz 毫米波雷达人体检测系统的设计方案，该方案以IWR6843作为核心波形信号处理及算法实现的处理
器，结合软件对应的滤波、分类、追踪等算法，实现了对室内人员运动状态信息的检测，该系统可以有效区分人和非人（运动的植物、风扇、家具等），判断人所在的位置，经实验验证，
网络墓地
该系统水平检测
②风扇特征信息输出图①人站着特征信息输出图
图9 特征信息数据
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范围可达到±75°，上下检测范围±40°，检测最远可达到8 m ，精度可达0.1 m ，角度输出精度可达1°，
部分场景综合检测准确率可达90%以上，与以往人物追踪系统相比，检测范围更广，精度更高，抗干扰能力更强，不受光线、烟雾等外界影响，在智能家居领域，具有一定的参考研究价值。
参考文献
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图10 检测结果图
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表1 准确率测试
测试场景总时间（s ）
场景描述动作描述
正确率（目标识别正确帧数/总帧数）
1
30
空旷场景单人进入房间，行驶路径先走“8”，走“0”，然后离开房间99.732100空旷场景单人从侧面进入房间，相切地接近，在3 m 距离处停止，不离开99.72340空旷场景两人分开进入，自由行走，分开离开97.28430空旷场景两人从一个门一个进入，自由行走，分开离开89.565150空旷场景两人分开进入，相距约2 m ，静止不动2分钟，一人离开99.266150空旷场景两人分开进入，来到约2 m 的距离，一个站着，一个坐着，静置2分钟，站着的人离开68.657120空旷场景三人从附近进入，在约1 m 处停
下来，静止不动100秒，然后离开94.74890空旷场景三人分开进入，自由行走，然后离开84.87990空旷场景三人从并行进入，自由行走，然后离开89.8910383复杂场景两个人在两个位置静止不动约6分钟98.6511785复杂场景三个人分别进入，然后在不同的位置坐12分钟97.491285复杂场景
三个人进入，自由行走，分开离开77.83平均
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