TI单芯片毫米波雷达代码走读：目标检测与数据处理算法

最新推荐文章于 2024-12-16 00:57:28 发布
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文章标签： 目标检测 算法 人工智能
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版权
本文深入解析TI单芯片毫米波雷达的代码，关注目标标记和数据流控制算法。目标标记算法结合波束形成和跟踪实现目标识别与跟踪，数据流控制算法确保数据实时准确。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

介绍
毫米波雷达技术在目标检测和跟踪领域中具有广泛应用。TI（德州仪器）的单芯片毫米波雷达解决方案提供了高精度的目标检测和数据处理功能。本文将深入了解TI单芯片毫米波雷达的相关代码，重点关注目标标记与数据流控制算法。

目标标记算法
目标标记算法用于识别和跟踪雷达探测到的目标。TI单芯片毫米波雷达通过使用波束形成和目标跟踪算法来实现目标标记。以下是一个示例代码片段，展示了目标标记算法的实现：

// 初始化目标跟踪器
Tracker tracker;
tracker.init();

// 接收雷达扫描数据
RadarScan scanData = receiveRadarScan
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TI单芯片毫米波雷达代码走读（二十一）—— 目标标记与数据流
lightninghenry的博客
01-11 2985
我们回到C代码，现在我们走读到了这里： /* CFAR-detecton on current range line: search doppler peak among numDopplerBins samples */ numDetObjPerCfar = mmwavelib_cfarCadBwrap( obj->sumAbs, obj->cfarDetObjIndexBuf,
TI单芯片毫米波雷达代码走读（十一）—— 距离维（1D）处理之直流去除
lightninghenry的博客
09-09 5043
chirp内处理void MmwDemo_interChirpProcessing()函数最后有这样两行代码： if(obj->cliCfg->calibDcRangeSigCfg.enabled) { MmwDemo_dcRangeSignatureCompensation(obj, chirpPingPongId); } 我们首先抓了下cliCfg结构体内的数据，数据可通过关注公众号“雷达导论”下载（右下角有下载按钮），然后我们关注的结构体cal
TI毫米波雷达ADC原始数据采集
04-23
MmwaveRadarDeviceADCRawDataCapture，介绍了如何利用SDK中的Capture Demo和相关的GUI及硬件实现原始数据的采集，并解释了采集到的数据格式，同事配有相应的MATLAB解析代码
TI IWR1642毫米波雷达使用串口原始数据采集与分析
【调皮连续波】雷达技术领域知识博主
11-02 7375
本文编辑：调皮哥的小助理如果文章能够给你带来价值，希望能够关注我。好了下面开始今天的学习内容吧。今天给大家分享的是 《TI 的IWR1642毫米波雷达使用串口原始数据采集与分析》。通常TI的系列雷达如IWR1642、IWR6843采集长时间的数据都是需要使用DCA1000的，不过我们用于学习毫米波雷达传感器的基础知识，其实可以不需要使用DCA1000，使用串口就可以采集到一帧的数据了。因为串口采集的数据首先是存储在IWR1642的内存里的，经过我对内存的资源估计，发现最多也就只能存储一帧的数据。
毫米波雷达图解算法原理（基于TI雷达）
weixin_45830602的博客
09-21 1万+
图解讲解了TI雷达原始数据到准备数据再到数据处理的过程。
TI单芯片毫米波雷达代码解析与多普勒维CA-CFAR检测之数据分析与控制算法
LiJavascript的博客
09-17 613
本文将详细解析TI（德州仪器）单芯片毫米波雷达的代码，并介绍其中的多普勒维CA-CFAR检测算法以及数据分析与控制算法。多普勒维CA-CFAR检测算法的基本思想是通过对训练窗口内的速度进行统计分析，建立背景噪声模拟，然后通过计算标准差来确定检测阈值。以上是对TI单芯片毫米波雷达代码的解析，以及多普勒维CA-CFAR检测算法和数据分析与控制算法的介绍。然后，我们生成了模拟雷达数据，并调用。在实际应用中，可以根据具体需求对参数进行调整，例如调整保护窗口大小、训练窗口大小和阈值，以适应不同的场景和目标。
基于毫米波雷达数据目标检测
shuai_shuai_yuan的博客
03-23 1864
利用高频电路产生特定调制频率（FMCW）的电磁波，并通过天线发送电磁波和接收从目标反射回来的电磁波，通过发送和接收电磁波的参数来计算目标的各个参数。FMCW波形频率随时间线性变化。MLP对单个点云特征编码-> 节点特征更新->预测->后处理NMS。工作频率：76~81GHz（长距离探测和高距离分辨率）：绝对坐标+T-Net偏移值+相对中心偏移值）RD数据：UNet分割用于点目标检测。：分类任务，每类有尺寸模板;：预测bins+回归修正值；预测每个类别置信度分布图。
【TI毫米波雷达】IWR6843AOPEVM-G+DCA1000EVM的mmWave Studio数据读取、配置及避坑
Mike Zhou的博客
05-26 8070
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TI单芯片毫米波雷达代码走读：距离维处理之断点调试数据抓取控制算法
CfProgram的博客
09-23 165
通过合理的代码设计和实现，我们可以有效地处理雷达数据，并进行相应的控制操作，以满足不同应用场景的需求。通过距离维处理，我们可以对接收到的毫米波信号进行处理，从而得到目标物体的距离信息。通过以上的代码实现，我们可以实现距离维处理的断点调试数据抓取和控制算法。在本文中，我们将详细探讨TI（德州仪器）单芯片毫米波雷达的代码实现，特别是关于距离维处理的断点调试数据抓取和控制算法。我们将介绍相关的源代码，并解释其功能和实现细节。需要注意的是，上述代码只是一个简化的示例，实际的实现可能涉及更多的细节和复杂性。
TI单芯片毫米波雷达1642代码走读（〇）——总纲
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前言 近年来，自动驾驶行业发展如火如荼，雷达技术也逐渐从军工封闭圈走向了开放的市场。 毫米波雷达具有全天候探测能力，特别是在雨雪雾天气以及夜间都能可靠工作，并且探测距离相对其他车载传感器非常远，对运动目标非常敏感，价格还低廉，这些特性都使其成为自动驾驶感知层面不可或缺的一环。 现如今的雷达已经不仅仅局限于测距测速测角等传统的功能，雷达技术正在从感知走向认知、从宽带走向超宽带、从二维走向三维四维、从相控阵走向数字阵列、从单通道走向MIMO、从独立工作走向分布式协同、从分立组件走向射频数字一体化。MIMO
毫米波雷达多目标检测与参数估计算法研究.caj
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本文以车载防撞雷达为研究背景,针对毫米波雷达多目标检测和参数估计算法中的一些关键技术展开研究,并设计了一种低复杂度的毫米波车载雷达信号处理模块,应用于24GHz汽车前防撞雷达系统。首先,阐述了毫米波雷达的研究背景及意义,介绍国内外研究现状,主要包括产品级研究进展和毫米波雷达关键技术研究进展,对不同体制连续波雷达测距测速原理进行了详细推导,为后续研究和仿真提供了理论基础。其次,研究了毫米波线性调频连续波(Linear Frequency Modulated Continuous Wave,LFMCW)雷达中的多目标配对和速度解模糊算法。首先,针对现有变周期三角波LFMCW雷达利用容差函数进行多目标配对方法在目标数较多时算法复杂度较高的缺点,提出一种利用先验信息压缩频率配对空间的多步配对算法,降低配对复杂度。然后,针对现有锯齿波LFMCW雷达多重脉冲重复频率(Pulse Recurrence Frequency,PRF)解速度模糊算法复杂度高、鲁棒性差等缺点,提出一种改进算法,该算法根据模糊速度计算可能的速度值,得到对应的慢时间维离散傅里叶变换(Discrete Fourier Transform,DFT)因子及其频谱幅度值,最大频谱幅度值对应的速度值即为不模糊速度,极大降低了解模糊算法复杂度。然后,研究了恒虚警概率(Constant False Alarm Rate,CFAR)检测算法。在分析恒虚警概率检测目标遮蔽和自遮蔽效应形成原因的基础上,提出了一种能够自适应改变噪声电平估计样本的改进CFAR算法,该算法在CFAR检测过程中加入一个反馈操作,当某一频谱单元存在目标时,用估计得到的噪声功率电平代替该频谱单元值,减小对后续频谱单元噪声功率电平估计的影响,从而减小目标遮蔽与自遮蔽效应。针对二维CFAR算法,根据雷达速度计算不同距离单元的静止杂波所处的速度单元,将二维平面划分为噪声区与杂波区,对不同区域采用不同的CFAR准则进行检测,在保证虚警概率的前提下提高目标检测概率。最后,针对变周期三角波车载防撞雷达帧结构层次不清,实用性差的问题,提出一种多层次、低复杂度的帧结构及其设计方法,以采样间隔为最小时间单位更有利于系统同步,采用固定长度的子时隙和时隙时间使帧结构更加简单,降低硬件实现成本。利用现有系统硬件结构进行虚拟阵列的设计,通过调整发射天线间距并采用时间分集方式形成具有更大孔径的虚拟接收阵列,获得更高的波束成形增益。在此基础上,设计一种低复杂度的信号处理模块,该模块由信号预处理、波束成形、CFAR检测和多目标配对等子模块组成,并在ADSP-BF707平台上进行实现,应用于24GHz汽车前防撞雷达系统。实测结果显示,该模块算法能够实现目标检测与参数估计功能。
毫米波雷达之CFAR 目标检测
m0_56120826的博客
01-31 3923
恒虚警率（CFAR）算法是一种广泛应用于雷达目标检测的算法，其主要目 标是减少由于杂波与回波之间强度不对称而引起的误报，以确保相对恒定的虚警 率。如图 3.4(a)所示，表示由距离单元组成的一维数据。在待测单元 D 周围选 择若干个背景杂波功率的蓝色单元构成参考滑窗，称为参考单元；而待测单元 D 相邻的若干个不用于背景估计的单元则称为保护单元。当参考单元和保护单元的 维度从一维扩展到二维时，相应的 CFAR 检测由一维 CFAR 演变为二维 CFAR 以处理参考窗口，如图 3.4 (b)所示。
毫米波雷达模块的目标检测与跟踪
MinewSemi2022的博客
11-14 1426
未来，随着毫米波技术的不断创新，目标检测与跟踪领域将迎来更多的机遇与挑战。毫米波雷达模块在目标检测与跟踪方面的研究与应用为多个领域的智能化和自动化注入了新的活力。毫米波雷达技术在目标检测与跟踪方面具有独特的优势，其高精度、不受光照影响等特点使其在汽车、军事、工业等领域广泛应用。自动驾驶技术： 毫米波雷达模块在汽车自动驾驶中可实现对周围环境的实时目标检测与跟踪，提高车辆的安全性。运动估计算法： 基于毫米波雷达返回信号的运动信息，开发高效的目标运动估计算法，实现目标的实时跟踪。
毫米波雷达利用卡尔曼滤波算法和最近邻数据关联算法实现多目标跟踪
weixin_46663011的博客
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毫米波雷达最近在多目标识别上取得了很多成果，可以应用在自动驾驶和一些隐私场景中的人员检测(例如厕所、卧室等私密环境中的人员检测)，因此本文将分享利用毫米波雷达对多目标进行识别跟踪的一个小demo，算法流程涉及基础的测速，测距测角以及静态目标滤除和CFAR，卡尔曼滤波，最近邻数据关联算法。本文将重点介绍卡尔曼滤波和最近邻数据关联算法。文章后面将展示demo效果。
【TI毫米波雷达】用于识别进出门的生物并拍照研究(Python代码实现）
weixin_66436111的博客
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TI毫米波雷达采用毫米波作为电磁波发送信号，能够捕捉并处理电磁波经过路径障碍物的反射信号，从而获取目标物体的速度、距离、方位角和高度等信息。其工作原理主要是计算发射电磁波与接收反射电磁波之间的时间差，并通过电磁波传播速度来估算目标物体的距离。此外，TI毫米波雷达还具备高分辨率、小体积、低功耗以及能在恶劣天气条件下稳定工作等优势。
自动驾驶毫米波雷达物体检测技术-算法
williamhyin的博客
04-09 1万+
Radar target generation and detection - Software 本文的代码均在MATLAB上运行, MATLAB在传统辅助驾驶系统的验证和模拟上相对于其他编程语言具有很强的优势. Github: https://github.com/williamhyin/SFND_Radar_Target_Detection Email: williamhyin@outloo...
毫米波雷达障碍物检测算法介绍
zqshust的博客
05-21 9976
上一章我们讲到可以通过混频器（Mixer）的中频信号（beat frequency）解算出速度和距离信息。 混频器出来的差频信号，首先需要进行ADC模数转换，转换成数字信号，再给到DSP处理。首先进行的是FFT频谱分析，将时域信号转换为频域信号，再提取有效信息，下面将介绍这一过程。 FFT and FMCW 混频器回波后的差频信号，首先截取中间段的有效信号进行FFT频谱分析，每段采样N次，每次采样得到一个距离单元，从而得到一下Range FFT map图，获得N*(Number of chirps)单
目标检测篇——Faster R-CNN
weixin_43872060的博客
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目录1. Faster R-CNN理论1.1 R-CNN(Region with CNN feature)1.1.1 R-CNN概述1.1.2 R-CNN流程1.1.3 R-CNN框架1.1.4 R-CNN存在的问题1.2 Fast R-CNN1.2.1 Fast R-CNN概述1.2.2 Fast R-CNN流程1.2.3 Fast R-CNN损失函数1.2.4 Fast RCNN框架1.2.5 Fast RCNN存在的问题1.3 Faster R-CNN1.3.1 Faster R-CNN概述1.3.2
毫米波雷达：信号处理
2402_83466544的博客
12-16 1361
毫米波雷达信号处理是一个比较复杂的过程，这篇文章的目的只是进行一个入门级的介绍，关注的也只是自动驾驶中常用的调频连续波（Frequency Modulated Continuous Wave，FMCW）雷达。只要具备基本的数字信号处理的知识，了解离散傅里叶变换，应该都可以很好的理解本文所介绍的毫米波雷达信号处理的基本原理。
TI毫米波雷达数据处理流程
最新发布
01-08
### TI 毫米波雷达数据处理流程 #### 1. 配置与初始化阶段 在启动数据采集之前，需先配置并初始化TI毫米波雷达设备。这一步骤涉及设置工作参数以及发送必要的配置命令(CFG指令)，以确保雷达按照预期的方式运行[^1]。 #### 2. 实时数据采集过程 一旦完成上述准备工作，则可通过MATLAB界面中的相应控件触发实际的数据获取操作。具体而言，此过程中会利用到开发板内置的串口通信机制来持续不断地接收来自传感器端传回的信息流，并将其暂存于本地缓冲区内等待进一步分析处理。 #### 3. 数据解析环节 接收到原始信号之后，接下来的任务是对这些未经加工过的数值序列执行解码动作。鉴于TI官方规定了特定的数据格式——即采用16位二进制补码表示法保存测量结果，在读取时应当遵循相应的规则进行转换计算；此外还需注意区分两种不同的排列方式(交错模式vs非交错模式)[^2]。 #### 4. 后期数据分析及应用 经过初步解释后的有用信息可被用于后续更深层次的研究当中去，比如目标检测、速度估计或是距离测定等功能模块的设计实现。此时可以根据项目需求选取合适的算法模型来进行特征提取和识别分类等工作。 ```matlab % 假设已获得一组经由串口传输过来的原始字节数组rawData function processedData = processData(rawData, mode) % 将byte数组转化为int16类型的向量 intValues = typecast(uint8([flipud(reshape(rawData', [], 2))]), 'int16'); if strcmp(mode,'interleaved') % 对于交错模式下的特殊处理逻辑... elseif strcmp(mode,'non-interleaved') % 处理非交错模式下得到的结果... end processedData = intValues; end ```
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