微波雷达（精选四篇）
微波雷达 篇1
交通车辆检测与分类系统是智能交通系统 (ITS) 的重要组成部分, 现有的车辆分类与检测技术按照传感器工作方式可以分为超声波检测、声音检测、红外检测、磁感应检测、激光检测、视频检测以及微波雷达检测等。
常用的检测与分类方法中磁感应线圈造价便宜, 易于安装, 可灵活部署, 它一般被放置在路面以下, 当车辆从感应线圈上方经过时, 车辆的运动会使线圈内产生一个时变的电磁信号。感应线圈主要就是通过分析这个电磁信号的特性来进行车辆分类, 但是这种检测方式精度较低, 如果地面发生沉降, 感应线圈的形状发生变化, 会对其工作有很大的影响[1]。激光传感器可以比较有效地进行车辆计数, 但其缺点仍非常明显, 除了对天气的严重依赖以外, 对安装方式, 安装工艺和工程精度也有较高的要求, 不适合大规模工程推广[2]。视频检测是现在的主流检测方法, 具有信息量大, 信息处理方式灵活等特点, 能得到车辆全面的信息, 但是受光照, 阴影, 天气的影响比较大, 车辆检测准确率不高[3]。微波雷达传感器通过检测车辆的回波强度和车辆的多普勒特征来识别车辆, 具有稳定性高, 受环境影响小, 抗干扰能力强, 安装方便等特点, 不足在于获取的信息较为单一, 车辆分类错误率高[4,5]。因此, 采用单一模式的交通流检测器难以达到现代智能交通系统对交通流检测器的全面要求, 将若干种检测技术融合起来, 取长补短, 开发出兼具各类传感器优点的车辆检测与分类系统是提高车辆检测与分类准确率的有效途径。
本文提出了一种采用微波雷达辅助视频车辆检测与分类系统, 采用雷达进行车辆检测, 然后通过视频传感器获取车辆信息对车辆进行分类, 结合了雷达检测的稳定性和视频检测的信息量大的特点, 提高了车辆的检测率和分类准确率。
2 车辆检测与分类系统
2.1 系统流程描述
车辆经过检测区域, 首先由微波雷达进行车辆检测, 通过处理雷达回波信息确定是否有车辆经过。确定有车辆经过后, 雷达检测模块会触发视频检测模块对采集到的车辆视频信息做处理, 并且根据提取到的车辆特征结合雷达回波信息对车辆类型做分类。
2.2 微波雷达车辆检测模块
雷达车辆检测模块由脉冲微波雷达, 雷达控制和数据采集模块, 计算机三个相对独立的部分组成。如图1所示。
脉冲微波雷达一共有三条信号线。输入控制线一条, 输出数据线两条 (同相输出和正交输出) 。雷达控制和数据采集模块负责控制雷达的工作方式和接受雷达反馈的数据, 然后将原始数据传给计算机。
系统采用高距离分辨率脉冲雷达, 发射频率为24GHz。它的最大特点是极短的脉冲宽度 (400ps) , 这一点保证了该雷达极高的距离分辨力 (6cm) 。
该雷达工作的时候, 以4MHz的脉冲重复频率, 不断地发射400ps的极短脉冲。雷达接收遇到障碍物反射回来的脉冲, 接收脉冲与发射脉冲之间的延时能够反映障碍物到雷达的距离。通过外部控制信号, 可以将发射脉冲延迟一段时间。由发射脉冲经过内部延时得到的脉冲, 在雷达内部与接收脉冲做混频, 依靠混频器I路 (同相输出路) 和Q路 (正交输出路) 的幅值大小, 就可以判断在由控制信号决定的距离门范围内, 有没有障碍物存在。
在检测模块中, 雷达被放置在单车道正上方距离地面6米处。在车辆的行进方向上, 雷达的波束宽度为13°, 这样窄的波束宽度保证了测到的反射物位于雷达的正下方, 而不是车辆行进方向上的其它位置。在垂直于车道的平面方向上, 雷达的波束宽度比较宽, 这样可以保证车辆无论是在车道的正中, 还是在靠近分道线的位置, 都能够被雷达探测到。如果有一辆5米长的车辆以50公里/小时的速度从雷达正下方通过, 该车会被扫描36次, 足以稳定地完成车辆的检测任务。
在实际检测中, 雷达采集得到的数据一共有三路, 分别是控制输入信号SC=[SC1 SC2 LSCk]T, I路数据输出信号SI=[SI1 SI2 LSIk]T, Q路数据输出信号SQ=[SQ1 SQ2 LSQk]T。根据式 (1)
可得到雷达的回波强度
然后假设控制输入信号的周期为t。然后将回波强度重组为一个二维数组。
将各元素归一化, 再乘以256, 就可以用一幅256级的灰度图将此二维数组表示出来。这样就组成了雷达回波图, 横坐标表示时间轴, 每帧图的间隔为10个扫描周期, 纵坐标表示检测高度, 范围为地面上6米到地下1米, 如图2所示。对雷达回波采用设定虚拟检测区域的方法, 累加检测区域内的雷达回波强度值并且设置门限, 如果计算所得的雷达回波强度和超过设定门限即可认为检测到车辆经过, 然后根据设定的阈值沿高度轴统计雷达回波强度较强的区域, 可以得到车辆的高度特征[6]。
2.3 视频车辆检测模块
视频车辆检测模块采用U S B摄像头, 工作在车道上方6米, 和雷达安置在同一高度, 垂直向下拍摄通过的车辆。模块采集得到的视频为avi格式, 采集速率为30帧/秒, 每帧图像大小为240×320, 包括76800个像素点。对模块得到的车辆视频采取分帧处理, 每帧图像包括一个三维的数组, 分别表示像素阵列的长度, 宽度和每个像素的RGB颜色值, 通过图像边缘处理可以得到车辆的平面轮廓。
首先将图像进行灰度处理, 图像信息降维成一个二维矩阵, 矩阵中每个值代表像素的灰度值, 范围为0～255。然后对图像进行边缘处理, 边缘检测是视频检测中一个关键环节, 目的是得到车辆的平面轮廓, 便于提取车辆特征。边缘检测算子的种类有很多种, 本检测环境的特点是目标突出, 背景环境相对简单, 所关心的车辆平面轮廓主要处于垂直方向和水平方向, 故此采用Roberts算子。
Robert边缘检测算子具有两个分量, 如式 (3)
Roberts算子根据任意一对互相垂直方向上的差分可用来计算梯度的原理, 计算对角线方向相邻两像素之差, 如式 (4)
M (i, j) 即为算得的权值, 适当设置门限, 判断, 符合条件的即为边缘点.最后处理得到的图像就是图像的边缘。Roberts边缘检测算子具有算法复杂度小, 对垂直和水平方向灰度变化敏感, 边缘处理图像清晰的优点。经过了灰度和边缘处理后的车辆图像信息如图3所示。根据车辆平面轮廓特征, 可以对边缘图像像素点的强度进行横向和纵向的累加, 通过设定门限对累加后的图像强度进行扫描, 判断超过门限的强度所覆盖的区域为车辆存在的区域, 计算区域的大小即可获得车辆的宽度特征和长度特征。
3检测与分类结果
在实验中对100辆经过检测区域的车做车辆检测和分类, 车辆检测由雷达模块完成, 然后根据雷达模块提供的车辆高度做辅助特征, 结合视频检测出的车辆长度和宽度, 组成一个车辆特征的三维空间, 对这些特征做聚类后, 确定不同类型车辆特征模板的中心点位置, 通过计算车辆特征点距离模板点的距离来对车辆进行分类。实验将车辆分为五类, A表示两厢小车和三厢小车, B表示面包车, C表示轻型卡车和货车, D表示重型卡车, E表示公交车, 检测和分类结果如表1所示。
从表1可以看出, 雷达辅助视频车辆检测率达到了98%, 对车辆分类的准确率也达到了84%, 说明该系统具有较高的车辆检测率, 并且能对车辆进行较为细致的分类, 不足在于对A和D车型的分类准确度有待提高。
4结语
本文提出的雷达辅助视频车辆检测与分类系统, 结合了两种传感器的优点, 能准确的检测车辆的经过, 并且能对车辆进行较为细致的分类。和单一传感器车辆检测与分类系统相比, 雷达辅助视频车辆检测与分类系统在系统工作稳定性, 车辆检测率和车辆分类准确率上有很大优势。从实验结果来看, 该系统能提供高的车辆检测率和较高的车辆分类准确率, 在某些车型的分类准确率上有提高的空间。
参考文献
[1]林凌, 韩晓斌, 丁茹等.微型感应线圈车辆传感器[J].传感技术学报, 2006, 19 (4) :994~1000.
[2] Abdelbaki H M, Hussain K, Gelenbe E.A laser intensity image based automatic vehicle classification system[C]//2001IEEE Intelligent Transportation Systems Conference Proceedings.Oakland, CA:IEEE Press, 2001:460~465.
[3]吴爱华.基于视频的运动车辆检测技术研究[J].电脑与信息技术, 2008, 16 (5) :14~16.
[4] XUAN Yiguang, MENG Huadong, WANG Xiqin, et al.A high-range-resolution microwave radar system for traffic flow rate measurement[C]//Proceedings of the 8th International IEEE Conference on Intelligent Transportation Systems.Vienna, Austria:IEEE Press, 2005:880~885.
[5] FANG Jianxin, MENG Huadong, ZHANG Hao, et al.A Low-Cost Vehicle Detection and Classification System based on Unmodulated Continuous-Wave Radar[C]//Proceedings of the 2007 IEEE Intelligent Transportation Systems Conference.Seattle, WA:IEEE Press, 2007:715~720.
微波雷达 篇2
一、原理简介：
1.主要功能与原理：如上图所示，上图是雷达感应开关模块的感应板的电路原理图，由集电极外PCB两层铜箔间的电容、三极管内阻、寄生电容等构成RC震荡电路，该震荡电路震荡产生高频信号，经过三极管放大，再经过围绕PCB三边的天线发射出去。发射的2.4-3.2GHz的微波信号如果遇到移动物体，则反射波相对发射波就会有相位变化，回型天线接收到反射信号，反射波与发射信号的相位移频就会以3-20MHz左右的低频输出（P4）,该信号再由后级运放放大，驱动继电器，从而由继电器控制灯光。另外，中间也可以加上光敏二极管检测昼夜光线，作为夜间条件下控制输出的前提条件。
2.发射频率：RC振荡电路的频率f=1/2πRC，公式中的R是原理图中三极管的输入阻抗，C是PCB上三极管集电极基极引线正反面铜箔之间的电容以及三极管寄生电容组成的总电容。该电容量公式为C=εS/d，式中ε为介质（在这里就是指的PCB板材的介电常数），S为PCB极板面积，d为极板间距也就是PCB厚度。
3.接收：通过回型天线接收反射回来的雷达波，如果发射与接收波之间有相位移频，则输出低频信号P4。
4.发射避开公共频段又不能过高：因为3G和4G手机信号和WIFI信号的频率范围在1.8-2.4GHz，模块的工作频率尽可能避开这个频段，避免相互干扰。一般的发射频率2.5GHz左右最佳，频率过高，则高频三极管增益降低，感应距离近。发射频率同天线部分PCB线路板尺寸大小、厚度、布线、三极管输入阻抗与电容等有关。
5.发射频率与发射信号强度：如果有频谱仪测试发射天线端的发射信号，可以测试到发射频点及其发射信号幅度。发射信号强度越大，感应距离越远。但是，高频三极管来说，随着频率的增加，其增益逐渐降低，发射的信号强度也就降低。另外，同一个频率，三极管的特征频率fT越大，其高频增益就越高，感应距离也就越远，所以，最好设计调整PCB，将频点做到2.4GHz。6.接收灵敏度：同样频率，高频三极管对高频信号的fT越大，高频增益越高，接收的移频信号输出幅度越大，感应灵敏度就越高，感应距离就越远。适当调整后级运放的放大倍数也可以调整感应距离，但是，如果单纯的提高后级运放的倍数，虽然感应较远距离，但会将小幅度的其它干扰信号也放大输出，造成误报。
影响感应距离的几个因素：A.发射天线板的尺寸，该尺寸越大，天线越长，则感应距离越远。B.高频三极管的特征频率越高，其高频增益越大，感应距离也就越远。C.后级运放的放大倍数适当的高，其对输出的移频信号放大的幅度大。D.发射频率最好在标准规范的2.4GHz。高频三极管的增益会随着频率的增大而降低降低，频点太高，发射信号功率降低、接收灵敏度也降低。
如果调试得当，使用9GHz的高频三极管的，天线板尺寸在20*30mm左右时，感应距离会在3-5米。天线尺寸在30*40mm左右，感应距离会到8-10米。天线尺寸到40*50mm最远感应距离会达到20米左右。如果你想在此基础上降低感应距离，可以调整降低后面放大板上的运算放大器的增益，或者改变输入的驱动电平，来满足不同感应距离的要求。
7.发射天线：围绕天线板3边，用于将本振频率信号发射出去，天线板尺寸越大，该天线越长，则发射信号越强，发射距离越远，感应距离也就越远，但是，这个发射天线又不能形成四边闭环。天线对电源之间的4个电容主要是对与发射频率相同、从电源串扰进来的其它模块的信号与WIFI信号屏蔽滤波,如果出现串扰，请调整电容容量或者数量，使得滤波频点同本板发射频率相同。8.感应信号放大灯光控制：原理图中，通过P4输出感应信号SING OUT到后面的放大电路，将该信号通过运放放大，再去控制光源。为了避免被干扰误报，建议在后级放大电路中采用带有运放功能的CPU，植入信号判断程序，从而将其它非感应信号滤除并加入不同状态的灯光控制，提高抗干扰能力。
9.回型天线：发射极外的回型天线接收反射信号，为了使反射信号有效穿过回型天线，回型天线后面不敷设覆铜板。另外，回型天线只需要一个正弦波形就可以。还可以通过适当加宽回型天线线宽、加大波形幅度，并且在线上密布过孔来提高感应信号强度和灵敏度（注意：PCB三边和回型天线上的过孔一定要满镀锡或者镀化学金，以加强发射接收信号的强度）。
10.基极外去耦合铜箔天线：基极B外那个长方形天线（基极与R3之间的矩形铜箔天线）用作与其背面的PCB覆铜板形成的电容退耦合。该去耦尺寸太小，则退耦没做好，感应距离很差并不稳定，如果尺寸过大，又会持续输出感应信号，一般24*33mm的天线板的去耦合天线尺寸在3*8mm，如果天线尺寸大于或者小于24*33mm，则该去耦天线同比例增加或者缩小面积。这个去耦天线的形状还与感应方向性（水平还是垂直）有关系，设计成长条形状，则是垂直于PCB板的感应距离近，水平于PCB方向的感应距离远。如果想水平与垂直的感应距离相等，则可以设计成方形的，但是面积不要变。
11.发射极引出的线条要适当宽长一些，这个线条以及基极外去耦合铜箔与背面铜箔之间的电容，是发射振荡电路的电容，电容大小调整，也会调整发射频点。
12.高频三极管：最好采用特征频率f T为9GHz以上的高频三极管，f T越高，其在高频微波频段的高频增益就越高，具体到使用中，f T越高，其发射信号幅度就越强、接收感应微弱微波信号越灵敏，感应的距离就越远BFS520-SOT323-N2t与PRF947-SOT323-7N是9GHz的高频三极管，BFR370F、BFR360F、BFG340F是f T为12GHz的高频三极管。另外，尽可能的采用SOT323封装的芯片。因为SOT323同SOT23相比较，SOT323封装的芯片固定在引线框架的背面（见右图），可以屏蔽正面过来的干扰波。并且，在PCB布线时，在高频三极管的背面要敷设覆铜板，挡住背面进来的反射波，提高三极管的抗干扰能力。
13.下雨受潮报警：该产品发射的是厘米波，波长较短，任何微波雷达在下雨时都容易被雨折射反射，所以，下雨时，检测信号有可能有输出。另外，PCB受潮也会造成板材的介电常数变化，板间电容变化，发射频点变化，因而PCB正反面要涂油防潮。
14.PCB板材：最好采用高频板材的介电常数适当稳定的普通板材（高频板材成本价格太高），开始做实验投板时，最好多选用厚度1.2mm、1.0mm的板材，从而可能得到不同分布电容的PCB，也会得到不同的发射频率和感应距离，最终从中选用最佳的。另外，PCB板材要用品质因数高，并且一定要稳定（否则频率漂移并逐渐感应距离近）。
二、调试建议： 1.发射频率过低（低于2.4GHz以下的话，抗干扰能力就差，反射能力差，感应距离会时远时近，产生误报。请调节发射信号震荡电路集电极与基极外铜箔面积和接收信号电路或者PCB的板材厚度，改变发射频率。（用3GHz以上的频谱仪可以直观的测试发射接收信号的频谱与幅度）。2.感应距离近：发射天线太短、线宽太窄、过孔没有金属化，接收天线尺寸小，其相应的发射信号强度和接收灵敏度就低，感应距离就近。
3.振荡电路中的阻容器件的均匀性、一致性、温度稳定性要好一些，建议使用优质温飘小的精密电阻、电容。
4.一点也不感应：A.可能是你的振荡电路没有起振，调整发射频率震荡电路，满足起振条件。B.可能是高频三极管的f T太低，对高频信号的放大增益太小，至少要使用f T大于9GHz的高频三极管。C.天线板尺寸太小，天线太短，发射信号太弱。D.三极管的偏置电路有问题，进入截止区或者饱和区。
5.相互串扰：直流的电源对微波波段的滤波不好，造成其它信号源以及间隔近的模块之间的微波信号通过电源串进来，产生周围杂波的干扰，会误感应而持续亮灯、感应距离近。不要用整流二极管简单整流供电，而要采用电源稳压器芯片稳压后供电，并且要调整四个滤波电容对外来同本板发射频点相同的高频信号滤波。
6.后级运放放大：大家大多使用的之前红外声光控开关上的运放BISS0001。最好使用带有运放的单片机，并在单片机里面植入对感应信号判断的程序，这样，就会判断去除串扰杂波信号和非感应信号，还能通过感应信号幅度变化来判断人体与汽车是由远及近再由近到远，还是由远及近到灯下不走，这样可以更人性化的延时控制灯光。7.3.3V供电：使用3.3V供电，就要将高频三极管的偏置做调整，提高基极与集电极的偏置压降，以尽可能提高高频三极管的工作点，避免因为电压降低而造成的发射功率降低。
大家使用的原理图都一样，做出来的产品的感应距离却不同，原因就是：PCB的布线产生的分布参数、元器件板材的采用、电源滤波、PCB尺寸、厚度等因素对产品的影响非常大。
五、设计经验总结
1、天线长度
理论和实践证明，当天线的长度为无线电波长的1/4时，无线的发射和接收转换效率最高。因此，天线的长度将根据所发射和接收的频率即波长来决定。只要知道对应发射和接收的中心频率就可以用下面的公式算出对应的无线电信号的波长，再将算出的波长除以4就是对应的最佳天线长度。
频率余波长的换算公式为：波长=300000000/频率
2、PCB注意事项 天线版背面不能铺铜 天线中增加过孔增加阻抗
注意器件布局，应当原理高频三极管和天线。
3、距离调节电阻选择
从武器中获得灵感,雷达变身微波炉 篇3
源于武器瞄准器的万能胶
万能胶的发明还要追溯到1942年。发明者哈里·库弗博士当时供职于伊斯曼柯达公司，这是一家享誉全球的照相机及相关产品的知名企业。库弗博士的工作是隔离一种透明塑料，使武器瞄准器的精度更高。二战期间，这种材料的用途很大。因为这种称为氰基丙烯酸酯的材料粘性太强了，有一次，库弗一气之下将氰基丙烯酸酯扔到了窗外的垃圾桶。之后的偶然机会，库弗注意到过去盛放氰基丙烯酸酯的容器仍旧粘在垃圾桶底部，他想尽一切办法也不能将其取下来。于是，他发现了这种材料的神奇之处。1958年，库弗终于说服老板相信氰基丙烯酸酯蕴含的市场潜力，不久后柯达公司推出了一种名为“伊斯曼910”(Eastman 910)的胶水。柯达绞尽脑汁去宣传这款产品：用吊车将一辆轿车吊在街道上空，让人们误以为是使用“伊斯曼910”的结果。这一招果然收到奇效，最终使这种万能胶成为畅销产品。“伊斯曼910”早期的广告宣传语是，“记住，在它完全在管子上凝固前，你只能用一次！”
雷达的衍生品
和军用雷达有关的副产品还真不少，诸如微波炉的发明、医院使用的B超检查仪器，乃至隐身飞机的涂料用在风力发电机上。
2009年，丹麦风力涡轮机公司维斯塔斯和英国国防承包商奎奈蒂克推出了一款“隐身”的风力涡轮机叶片。他们通过在风力涡轮机叶片上增加一层雷达波吸收涂层，使叶片获得了“隐身”功能。因为，如果没有这项“隐身”功能，风力发电机的叶片会反射雷达信号造成雷达难以识别有效目标，甚至误报。
1946年的一天，正在实验室工作的美国雷神公司雷达工程师珀西·斯潘塞肚子饿了，准备吃点东西时，他惊奇地发现放在口袋里的巧克力融化了，弄脏了裤子。为什么会这样呢？当时实验室温度并不高，难道是微波产生了热？好奇的他把一把玉米放到雷达的磁控管旁边，结果实验室里很快到处都是爆米花了。雷神公司受斯班瑟实验的启发，决定与他一同研制能用微波热量烹饪的炉子。几个星期后，一台简易的炉子制成了。斯班瑟用姜饼做试验，他先把姜饼切成片，然后放在炉内烹饪。在烹饪时他屡次变化磁控管的功率以选择最适宜的温度。经过若干次试验，食品的香味飘满了整个房间。1947年，雷神公司推出了第一台家用微波炉。最早上市的微波炉大约有6英尺(约合1.8米)高,重达750磅(约合340千克)，必须用冷水冷却，耗能3000瓦。而且这种微波炉成本太高，寿命太短，从而影响了微波炉的推广。在之后的岁月里，技术人员不断缩小微波炉的尺寸，1967年，微波炉新闻发布会兼展销会在芝加哥举行，获得了巨大成功。从此，微波炉逐渐走入了千家万户。
事实上，现在医院里使用的B超设备便是使用了二战中发明的探测潜艇的声纳技术。只不过作为“雷达”的B超设备是利用人体内部物质密度差异，使用超声波“看到”人体内的情况而已。
目光跟踪仪认路又认人
微波雷达 篇4
随着社会经济的不断发展,交通运输问题日益成为制约经济社会更快发展的瓶颈,仅仅依靠加大交通基础设施建设的投入已经不能有效解决由交通量的迅速增长所引起的一系列经济社会问题,在现有交通设施基础上如何来提高通行效率便成为人们研究的重点,于是智能交通系统(Intelligent Transportation Systems, 简称ITS)应运而生。所谓智能交通系统,它是将先进的信息技术、数据通信传输技术、电子传感技术、电子控制技术及计算机处理技术等有效地集成运用于整个交通管理而建立的一种大范围、全方位发挥作用的、实时、准确、高效的综合交通运输管理系统[1]。
交通信息检测是智能交通系统中的重要环节,其主要任务是获取道路上车辆的状况,这些信息主要包括车流量、平均车速、车道占有率、车型等。交通信息的实时准确获取是整个智能交通系统的基础,现有的交通信息探测技术手段主要有环形线圈检测、红外线检测、视频检测、超声波检测、微波检测等[1]。环形线圈检测精度高、使用范围广,但是其安装维修时需封闭部分路段并对道路进行破坏,时间和经济成本较高。
红外检测器和超声检测器虽然安装维护方便,但其受周围环境和气象条件的影响较大,检测精度低。视频检测器受道路上的能见度影响很大,晚上和阴雨雾天气时检测精度低。而微波检测技术则不受上述缺点限制,具有安装维护方便、检测精度高、抗干扰能力强、受环境影响小、全天候、体积小等诸多优点,发展前景广阔,具有重要研究价值。
本文根据交通信息采集系统对检测器的高效性、准确性、实时性和易调试性等要求,利用DSP处理数据量大、速度高、易编程等特点,设计了一种新型微波交通信息检测雷达信号处理系统。
2 系统总体方案
微波交通信息检测雷达系统前端工作频率为24GHz,采用标准的零差型线性调频连续波(frequency modulated continuous wave, FMCW)体制[2]。系统主要由天线、收发组件、中频信号处理、数字信号处理单元及上位机等几大部分组成,如图1所示。收发组件包括压控振荡器(VCO)、耦合器、环形器和混频器四部分。VCO的调制信号为2KHz的三角波,由数字信号处理单元产生。系统工作原理为:耦合器接收VCO产生的三角波调制信号,然后分成两路,一路送给环形器,然后经由天线发射出去,反射回来的信号通过天线经由环形器送给混频器,与耦合器送出的另一路原始信号在混频器中混频,得到发射与接收信号的差拍频率(中频)信号,中频信号经过滤波放大后送给数字信号处理单元进行处理,最后把得到的交通信息传给上位机并通过界面显示给用户。
交通信息检测雷达实际使用时采用侧向安装方式,即在路边竖一个高杆,把雷达放在高杆上面,侧向下对准道路的横断面,其安装示意图如图2所示。系统主要依据FMCW的测距原理对交通信息进行检测,其距离可用如下公式计算:
式(1)中:R为目标离雷达的距离;Tm为三角波周期;Δf为发射频率的最大频偏;fb为发射和接收信号间的差拍频率,c为光速。
3 数字信号处理单元硬件设计
3.1 电路结构
数字信号处理单元以TI公司的TMS320VC5416(简称VC5416)高速定点数字信号处理(DSP)芯片为核心处理器,辅以CPLD、Flash存储器、ADC、DAC、实时时钟芯片(RTC)和外扩UART串行通信芯片等组成。其原理结构框图如图3所示,其中CPLD几乎收集了VC5416的所有控制逻辑,用于对外围电路进行。
逻辑控制,Flash的页选和读写控制、程序空间和数据空间大的切换、ADC和UART芯片的片选等完全由DSP通过CPLD控制。DAC模块在这里是通过数字的方法产生前端所需的三角波调制信号;ADC模块是用于把前端送来的中频信号转化为DSP可以处理的数字信号;Flash模块用于存储DSP的主程序和数据,设计时采用数据Flash和程序Flash分开的方法实现;由于VC5416本身没有UART接口,为便于系统调试和测试结果上传给上位机,设计时外扩了一个双通道的UART芯片,并提供标准的RS232(近程传输)和RS485(远程传输)接口与计算机连接;RTC芯片为系统提供标准的时间基准。
3.2 采样电路
考虑系统对采样分辨率的要求,选用12位串行AD芯片THS1206用于模数转换。中频信号接入AD前需要经过一段由基本运放及电阻组成的信号调理电路,把幅度处于-1V～+1V之间的原始中频信号电压范围提升到THS1206所要求的1.5～3.5V。THS1206有4个模拟输入通道,内置FIFO,中频信号接入输入通道CH1,其他输入通道接地,采用内部参考电压,工作在连续采样模式。采样频率由DSP直接提供,以便需要时可通过DSP来调节。采样频率选为500KHz,前端输入的中频信号频率最大只有150kHz左右,符合Nyquist采样定理的要求。THS1206内置的FIFO大小为16字(12位),采样转换后的值被自动写入FIFO,这样可以减少向DSP请求中断服务的次数;将触发电平设置为8,当FIFO中的采样值达到8个时,THS1206通过将DATA_AV引脚拉低来触发DSP中断,DSP执行中断服务子程序来把FIFO中的数据读出,存放在DSP的片内RAM中。
3.3 三角波发生电路
三角波发生电路(DAC模块)主要是用来为前端提供三角波调制信号的。调制三角波的产生通常有两种方法:一种是模拟的方法,就是通过运放和电阻电容等构成一个幅度、偏置和频率等参数可调的信号发生器;另一种就是数字的方法,利用DSP向数模转换芯片每周期发送一组离散的数字信号,经DAC转换后输出三角波信号。模拟的方法产生的三角波的参数调试起来不便,需要更换芯片,且线形度不好,易受干扰,不适合雷达前端对三角波的高线形度和参数随时可调的要求;而数字的方法则可以通过对DSP编程来实现,更适合系统需要,其原理为:DSP通过McBSP口在每个周期内向DAC发送200条电压信号指令,通过转换后就形成一个前端所需的2KHz的三角波。
3.4 串口通信电路
串口通信电路用于提供与外界通信的接口,外扩UART芯片型号为TL16C752B,其内部集成了控制和中断电路,DSP在任何时候都可以读取UART的状态信号。该UART芯片有两个通道,一路接标准的RS232接口芯片,可短距离(一般不超过50m)传输数据,用于系统的现场调试和联机工作;另一路接标准的RS485接口芯片,最大传输距离达3000m,可用于较长距离的数据传输;必要时还可以外接无线模块,进行远距离无线数据传输。
4 软件设计
4.1 信号处理程序流程
交通信息检测信号处理的核心思想是利用高速DSP芯片的定时器产生一定时间间隔的中断,同时DSP对由ADC采样的信号进行频谱分析。由于检测器安装在固定的位置,其覆盖区域及周围的环境比较固定,因而,可以在频域上完成杂波的消除算法,将有车辆通过时的频谱与无车辆通过时的频谱进行频域消干[3],再根据车辆通过雷达照射区域的时间和频谱位置等参数计算出车道、车流量、车道占有率和平均车速等交通信息。
整个系统的信号处理程序流程如图4所示,程序开始运行时,首先对DSP内的各寄存器及外围设备进行初始化,然后从片外闪存及实时钟芯片中读取系统参数,这些前期工作做完后就进入一个主循环。主循环中首先是数据采样,当采样得到的数据达到1024个时,程序就对这1024个点进行FFT,然后再对获取的频域信号进行分析,根据频谱幅度所在位置及大小来分别判断车辆所属车道和车辆的有无,根据车辆通过照射区域时间的长短及信号波形的变化来计算车道占有率和平均车速等信息,然后把得到的交通信息发送给上位机,计数器是用来设定检测周期的,一个检测周期通常设定为20ms～30ms,计数器值若不为零则自减一,然后继续执行小循环判断,为零时(一个检测周期结束),接着执行下一个判定,查询串口是否有上位机发送来的命令,若有就执行命令,执行完后继续查询串口,若没有则本次检测周期结束,跳转到数据采样处接着执行下一个检测周期[3]。
4.2 引导装载的实现
软件设计的另一个难点就是系统上电引导装载(自举)的实现。系统自举的主要任务就是完成数据从外部存储到内部存储的搬移及程序的重定位等工作。采用自举加载的好处是:一方面对DSP片内有限而宝贵的存储资源进行了扩展,另一方面还可以充分发挥DSP片内RAM速度快的优势。
本系统采用最为常用的16位并行自举引导方式,整个引导装载过程为:VC5416上电复位后,MP/MC脚为低电平,DSP工作在微计算机模式,程序指针指向片内ROM区的地址FF80H处,此处存有一条跳转指令,该指令使程序跳转到地址F800H处,F800H即为BootLoader程序的起始地址,自举程序依次检查INT2和INT3标志位(此处均为高电平),判断采用并行加载模式,读取数据空间地址FFFFH处的内容8000H,然后从8000H处开始读取内容。BootLoader根据所读内容初始化相应寄存器,把第一段程序搬移到片内RAM中从28100H开始的地址中,把第二段程序复制到片内RAM中从28200H开始的地址单元中,将第三段程序搬移到片内RAM中从200H开始的地址单元中,最后程序指针跳转到RAM的28200H地址处开始执行数字信号处理主程序,完成整个系统自举任务。
5 测试结果
系统是根据汽车行驶过雷达照射区域的时间和波形变化及数字信号处理机内部定时器记录的数值等参数来计算出各种交通信息的。本系统可检测的交通信息参数主要有车流量、平均车速和车道占有率等几种。这几个交通信息参数定义是根据交通部的标准定义进行实现的,具体定义如下[4]:
平均车速——多指时间平均车速,在单位时间内通过道路某断面所有车辆点车速的算术平均值。
车道占有率是密度参数的分布特性,车道占有率越高,车流密度越大。一般计算时间占有率——在某一测定时间段内测量通过某一断面的累计时间占测定时间之比。
车流量——是交通量的俗称,交通量是指在选定时间段内,通过道路某一地点、某一断面或某一车道的交通实体数。
现在市场上的交通信息检测器检测精度一般不超过90%,而且大多数检测器的检测信息参数比较单一。表1是我们于2008年12月17日9:00至13:00时在上海浦东五洲大道对车流量信息的检测结果。从测试数据可以看出,本系统各个车道的车流量检测准确率均达到了95%左右。表2给出了上海市浦东五洲大道2009年12月17日10:00至14:00时的平均车速和车道占有率的现场实测结果。从这些测试结果可以看出,系统的性能指标不仅达到了实用化的要求,而且与其他检测手段相比,除了引言部分所述优势外,还有着检测精度高和检测参数多的优点。
5 结束语
随着数字信号处理器集成技术的不断发展,DSP的高速实时数据处理和控制能力越来越强,这非常适合雷达系统对数据处理的实时性和高速度化要求,因而DSP在雷达系统中应用也将更加广泛。本文所介绍的微波雷达交通信息检测系统是DSP在雷达系统中的典型应用,实践证明本文所介绍的设计方案简单、可靠、准确率高,达到了实用的要求,应用前景广阔。
摘要：给出一种基于DSP芯片TMS320VC5416的微波雷达交通信息检测系统总体设计方案;详细阐述了系统后端数字信号处理单元的软硬件的设计与实现,指出了电路设计中的难点并提供了解决方案;给出了信号处理程序流程并重点说明了自举的实现。现场测试结果表明,本系统的性能指标达到了实用化要求。
关键词：智能交通系统,交通信息检测,数字信号处理,自举
参考文献
[1]刘晓斌,张惠玲.智能交通检测设备及道路探测研究[J].交通标准化,2008,(02):201-203
[2]盛怀茂,李玉芳,夏冠群等.FMCW毫米波雷达中频滤波器的研究[J].红外与毫米波学报,2001,20(6):472-476
[3]陈良章,余稳,孙晓伟.微波车流量检测雷达中数字信号处理机的设计[J].微计算机应用,2008,29(5):88-92