【雷达定位】毫米波雷达点云生成人体定位Matlab仿真

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🔥 内容介绍

在智能安防、智能家居、智能交通等领域，精准的人体定位技术是实现智能化交互与管理的关键。毫米波雷达凭借其不受光照条件影响、穿透性强、分辨率高等优势，成为人体定位研究的重要方向。通过毫米波雷达生成点云数据，并基于点云实现人体定位，为高精度、实时性的人体定位提供了新途径。本文将围绕毫米波雷达点云生成人体定位技术，深入探讨其原理、实现方法及应用效果。

一、毫米波雷达工作原理

1.1 毫米波雷达基础概念

毫米波是指波长介于 1 - 10 毫米的电磁波，对应的频段为 30 - 300GHz。毫米波雷达通过发射毫米波信号，并接收目标反射回来的回波信号，依据回波信号与发射信号在时间、频率、相位等方面的差异，获取目标的距离、速度、角度等信息。相较于微波雷达，毫米波雷达具有更高的分辨率；与激光雷达相比，其受天气和环境因素影响较小，在雨、雾、沙尘等恶劣条件下仍能稳定工作。

1.2 毫米波雷达测距、测速与测角原理

二、毫米波雷达点云生成方法

2.1 点云数据概念

点云数据是由大量离散的三维空间点组成的数据集，每个点包含空间位置坐标（

x,y,z

）以及可能的反射强度等信息。在毫米波雷达应用中，点云数据能够直观地呈现目标的空间分布和形态特征，为后续的目标检测与定位提供丰富的数据基础。

2.2 毫米波雷达点云生成流程

1. 信号采集：毫米波雷达发射毫米波信号并接收目标反射的回波信号，采集到包含距离、速度、角度等信息的原始数据。

1. 数据处理：对原始数据进行预处理，包括滤波去除噪声、信号增强等操作。然后通过傅里叶变换等算法，从回波信号中提取目标的距离、速度和角度信息，将其转换为三维空间中的点坐标。

1. 点云生成：将处理后的点坐标按照一定的规则进行组织和存储，生成点云数据。为了更清晰地展示目标形态，还可以根据目标反射信号的强度，为每个点赋予相应的颜色或灰度值。

三、基于点云的人体定位算法

3.1 点云预处理

由于毫米波雷达采集的点云数据可能存在噪声点、离群点以及数据冗余等问题，需要进行预处理。采用统计滤波、体素滤波等方法去除噪声点和离群点，减少数据量；利用直通滤波等方法，根据人体在空间中的大致位置范围，筛选出感兴趣区域内的点云数据，提高后续处理效率。

3.2 人体目标检测

从预处理后的点云数据中检测人体目标，常用的方法有基于几何特征的方法和基于深度学习的方法。基于几何特征的方法通过分析点云数据的形状、大小、密度等几何特性，识别出人体目标。例如，利用人体的高度、宽度等先验知识，设置阈值对符合人体几何特征的点云区域进行提取。基于深度学习的方法则通过训练神经网络模型（如 PointNet、PointNet++ 等），学习人体点云数据的特征模式，实现对人体目标的自动检测，该方法在复杂场景下具有更高的检测准确率。

3.3 人体定位计算

在检测到人体目标后，计算人体的位置信息。可以通过计算人体点云数据的质心坐标来确定人体的大致位置；也可以结合人体的姿态信息，利用关键点检测算法，获取人体关键部位（如头部、躯干中心等）的坐标，实现更精确的定位。此外，还可以通过跟踪人体点云在连续帧中的变化，预测人体的运动轨迹，进一步提高定位的实时性和准确性。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

%% 生成混频信号

                    %%连续帧 目标设置，如果不需要连续帧，令Parameter.frame=0，即可。

                    if targetId==1

                        targetRange = target(targetId,1)-Parameter.frame; 

                        targetSpeed = target(targetId,2); 

                        targetAngle = target(targetId,3);

                    elseif targetId==2

                        targetRange = target(targetId,1)+0.5*Parameter.frame; 

                        targetSpeed = target(targetId,2); 

                        targetAngle = target(targetId,3);

                    elseif targetId==3

                        targetRange = target(targetId,1)+Parameter.frame; 

                        targetSpeed = target(targetId,2); 

                        targetAngle = target(targetId,3);

                    end

                    tau = 2 * (targetRange + targetSpeed * (txId - 1) * Tr) / c;

                    fd = 2 * targetSpeed / lambda;

                    wx = ((txId-1) * rxNum + rxId) / lambda * dx * sind(targetAngle);

                    Sr = 10*exp((1i*2*pi)*((centerFreq-fd)*(t-tau+(chirpId-1) * Tr)+slope/2*(t-tau).^2 -wx));  %回波信号

                    Sif = Sif + St .* conj(Sr);

                    %叠加20dB高斯白噪声

                    Sif = awgn(Sif,20);

                end

                rawData((txId-1) * rxNum + rxId,:,chirpId) = Sif;

            end

        end

    end

end

🔗 参考文献

[1] 靳标,孙康圣,吴昊,等.基于毫米波雷达三维点云的人体动作识别数据集与方法[J].雷达学报, 2025, 14(1):73-89.DOI:10.12000/JR24195.

[2] 魏军,韩君龙,王巍,等.基于毫米波雷达的铁路隧道人员定位技术研究[J].隧道建设（中英文）, 2023, 43(S02):223-229.

[3] 蔚成然,刘康,张远辉,等.基于BA优化的多毫米波雷达定位方法[J].激光杂志, 2023, 44(11):37-42.

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