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基于雷达的近距智能感知

白玉兰开源
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近年来,基于雷达的近距智能感知的得到广泛关注。主要应用领域有:手势交互、室内定位、呼吸心跳监测、血压监测等。与传统的长距军、民用雷达以及中距的车载雷达不同,近距雷达工作距离通常小于十米,探测环境也更为复杂,面临着严重的收发泄露和环境杂波干扰。针对这一干扰问题,我们提出了两种解决方案。第一种是模拟和数字混合补偿技术,通过预存的抗干扰信号在模拟域和数字域中对干扰进行两次补偿,实现对干扰的深度补偿。补偿过程中提出了一种新颖的基于调制信号的同步 (MBS) 技术,用于在补偿过程中将实时 IF 信号与抗干扰信号同步。通过显著抑制收发泄漏和环境杂波,该技术大大提高了中频信号的信干比(SIR),并使得检测具有弱反射的目标成为可能。此外,模拟补偿能够充分利用模数转换器 (ADC)的动态范围,这将减少量化噪声的影响,从而提高信噪比(SNR)。第二种是抗杂波的生命体征提取算法。用于稳定的生命体征探测。通过将调频连续波(FMCW)雷达的距离-时间图中目标列的实部虚部结合起来,组成了单频连续波(CW)雷达信号,再进一步利用CW雷达的圆拟合算法,去掉了环境杂波的影响。上面两项工作分别发表于TMTT,TbioCas期刊。

刘劲涛, 上海交通大学人工智能研究院博士生, ,指导老师是顾昌展副教授。主要研究兴趣集中于微波/毫米波电路和系统、近程雷达传感器和传感系统。目前以一作身份于TMTT, TbioCas, IEEE sensors journal, MWCL,IMS等会议或期刊发表论文9篇。

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