基于毫米波雷达的“数字信号处理”综合实验

刘 涛 许 可 宋晓骥 李德鑫 万建伟

(国防科技大学 电子科学学院， 长沙 410073)

“数字信号处理”是本科电子信息类专业的一门核心课程，具有很强的工程实践特色[1-2]，课程知识点如离散傅里叶变换、数字滤波器等直接应用于工程实际，因此，实验教学在“数字信号处理”课程教学中发挥着重要作用。

以教学实验箱为代表的实验器材简单易用、便于演示，广泛用于实验教学。然而，这类器材往往以验证性实验为主，并且许多细节往往隐藏于面板后，只留出接线柱、按钮等[3]，与实际应用相差较大，学生在实验时直观认识不足，面对实际问题往往不知如何入手。

为此，提出以工程项目的组织方式、按照“需求发布、方案评审、现场测试、项目验收”等环节，开展了课程综合实验。以工业和产品开发中实际使用的毫米波雷达传感器和DSP芯片为基本器件，设计了“基于毫米波雷达的手势感应控制”这一综合实验，通过完整的工程项目流程，综合锻炼了学生对信号采样与插值重构、离散傅里叶变换、数字滤波器的设计与实现等知识点的掌握和应用。

1 实验设计思想

案例总体思路是以工程需求为牵引设计综合实验，覆盖信号的产生、采集、处理和使用等各个环节，使数字信号处理的各个知识点都得以运用。在教学实践中，将实际的雷达器件引入教学[4]，把雷达测距的基本功能与手势动作检测问题结合在一起，具有实用性和趣味性，同时也将雷达回波与频谱分析这一工具结合，巩固知识点。

2 实验案例设计

2.1 实验原理

实验基于连续波雷达探测基本原理[5]。雷达发射的电磁波，被目标反射形成后向散射回波，通过数字信号处理方法可获取目标的距离、方位等信息。雷达系统基本组成如图1(a)所示，图1(b)显示了回波的解调流程，解调后的雷达回波与距离的关系可表述为：

(1)

其中d为目标的距离，c为自由空间中的电磁波速，f为发射频率，σ为回波幅度，j表示虚数单位。

(a)雷达系统组成

(b)雷达回波解调过程图1 雷达原理

根据式(1)，回波的相位部分表征了目标与相对距离，由于式中的f、c均为已知量，则距离可以通过简单的运算得到，即：

(2)

其中unwrap是相位解缠操作。

实验的难点是找到雷达的测距能力与手势识别的结合点。考虑手与雷达间的相对位置会随手掌的挥动而变化[6]，若能设计一种动作模式使手掌与雷达间距离按“远离-接近-远离”的模式进行周期变化，则由式(2)解算的距离会随着手掌的远离或接近而增大或减小，形成周期振荡的信号，进而可以应用离散傅里叶变换这一工具对信号进行频谱分析，得到信号变化周期。

2.2 实验条件与要求

实验采用的雷达传感器为毫米波雷达芯片[7](Innosent 334，见图2(a))，工作频率为24 GHz，尺寸仅硬币大小，在汽车雷达、电子产品中使用广泛。DSP基于00IC POP28335开发板，搭载了TMS320F28335型DSP芯片，开发软件为CCS 6.0及Matlab。实验所采用的器件均为5 V电压工作，可由电脑USB口直接供电，无需专用实验场地。

(a)毫米波雷达传感器外观与尺寸对比

(b)DSP开发板图2 实验器件

该实验安排课内学时6学时，要求学生基于以上器件自行设计方案，搭建手势感应雷达系统，实现非接触式感应操作控制开关，具体实现功能包括：

(1) 利用毫米波雷达模块及DSP芯片，搭建手势感应雷达的硬件电路；

(2) 使用示波器观察雷达芯片的输出信号，辅助调试硬件电路；

(3) 完成信号采样，将雷达模块输出的模拟回波信号转换成数字信号；

(4) 设计合理的参数，对数字回波信号进行处理，对手势做出判决并执行控制动作。

2.3 问题引导

该案例覆盖数字信号处理多个知识点，实施过程按“从问题需求入手，逐层分解功能”的思路进行引导，把每个功能点对应到具体的知识内容，然后才是结合器件设计方案。

首先，雷达模块的输出信号是模拟信号，要进行数字处理分析，第一步要完成模拟到数字信号的转换(ADC)，这就涉及到采样率、量化位数等参数的设置，需要对“模拟信号采样与插值重构”这一知识点有深入的理解并能灵活运用。

第二，雷达本质上是对目标距离的测量，根据2.1节实验原理分析，设计动作模式使手掌与雷达间距离按“远离-接近-远离”的模式进行周期变化时，可得周期振荡的信号，进而引出离散傅里叶变换这一工具对信号进行频谱分析，提取周期规律。

最后，还要考虑到实际信号受到噪声的干扰，因而考虑使用滤波器滤除干扰噪声，这就自然引出“数字滤波器”相关的知识点。

2.4 实现方案

通过前述问题引导，从挥手导致手掌与到距离发生变化这一效果入手设计手势动作，图3(a)显示了对应的场景想定。当挥手速度发生变化时，所测量信号的振荡周期也随之变化，通过对信号频率的分析可实现挥手速度的判别。据此，设计使用前后挥动手掌为有效手势动作，以挥手快慢为依据判定控制类型。处理算法方面，使用FFT算法对信号进行快速频谱分析，检测最大频率分量判断当前挥手频次。

设定频率的阈值，将挥手速度的快、慢划分为两种控制模式，总体设计方案如图3(b)所示。信号处理过程既可在DSP上编程实现，也可以将数据传输到计算机由Matlab编程实现。为了便于演示，本实验要求数字信号先传输到计算机，在计算机上进行处理和演示。图3(c)给出了系统的整体效果。

(a)手势感应的场景与信号机理

(b)系统总体方案

(c)搭建完成的电路图3 手势识别雷达系统方案及组成

2.5 效果演示

首先用示波器观察雷达的输出的响应信号，用来确定电路搭建是否正常，见图4，可以看到手在雷达前挥动时得到周期性信号波动。

图4 示波器观察挥手动作的雷达信号模式

图5(a)显示了以每秒4～6次的频率在雷达前挥动手掌的效果，可见频谱分析检测到信号的周期变化是每秒6次左右。以每秒3次为判决阈值，图5(a)的结果可判定为快速挥手。当手掌在雷达前以每秒2次左右的节奏挥动时，响应如图5(b)所示，通过频谱分析检测到信号的周期变化是每秒2次，判定为慢速挥手。可见，雷达回波的频谱分析可以有效判别挥手模式。

(a)快速挥手

(b)慢速挥手图5 实验结果演示

2.5 知识延伸

该案例综合运用“数字信号处理”课程中的A/D采样、FFT和数字滤波器等主要知识点。由于数据采集是源源不断的，为了实现实时处理，在设计数字信号处理算法时，还需学生对输入信号进行分段处理。

考虑到手势动作完成的时间及刷新速度需求，以每次截取0.5 s时间长度的信号为宜，一是基本保证可以完成一次手势控制动作，二是确保响应足够要及时，达到每秒2次输出的效果。

同时也提醒学生注意到，当没有任何手势动作时，依然存在微弱的回波，这是因为该实验采用的雷达传感器有效作用距离可达3 m，附近物体的运动也反射雷达波，进而形成一定的随机干扰。这在实际系统中是不可避免的，建议学生可查阅随机信号处理、模式识别等课程相关知识点，提升系统的识别效果。

3 结语

提出了以工程项目的方式组织数字信号处理综合实验，设计了一个“基于毫米波雷达的手势感应实验”。以毫米波雷达为平台，贯穿“数字信号处理”课程中的A/D采样、离散傅里叶变换、FFT、数字滤波器的设计与实现等教学内容。

实验系统集成度高、体积小、计算机供电，可直接用于课堂教学案例演示，加强教学效果，同时也让学生接触到实际器件的使用和实际系统的调试等，紧扣工程实践，极大地锻炼了学生的综合实验能力。