TI毫米波雷达mmwave-industrial-toolbox-4-11-0是一款由德州仪器（Texas Instruments，简称TI）推出的工业级毫米波雷达软件工具箱，主要用于处理和分析毫米波雷达传感器的数据。这款工具箱是TI毫米波雷达产品线的重要组成部分，它提供了强大的功能，帮助工程师在工业应用中有效地开发、测试和优化毫米波雷达系统。 让我们深入了解一下毫米波雷达技术。毫米波雷达工作在毫米波频段，通常在30GHz至300GHz之间，具有较短的波长，这使得它能够在几厘米的范围内进行精确的距离、速度和角度测量。在工业领域，毫米波雷达广泛应用于自动化、机器人、安全监控、物体检测、工业物联网等多种应用场景。 TI的mmwave_industrial_toolbox_4_11_0版本是针对工业应用设计的，包含了丰富的算法和功能，如目标检测、分类、跟踪等。这些算法能够处理从毫米波雷达传感器获取的原始数据，将复杂的信号处理过程简化，使得用户可以更专注于系统的设计和优化，而不需要深入了解底层的信号处理细节。 该工具箱包含以下几个核心部分： 1. **数据采集与预处理**：工具箱提供接口与TI的毫米波雷达芯片（如AWR系列）进行通信，采集实时数据，并对原始I/Q数据进行去噪、滤波等预处理操作。 2. **目标检测**：通过使用算法如FFT（快速傅里叶变换）和CFAR（恒虚警检测）来识别和定位目标，能够在复杂的环境背景中准确检测到物体。 3. **目标分类**：工具箱可能包括多种分类算法，如基于大小、速度或回波特征的目标区分，有助于区分不同类型的物体或行为。 4. **目标跟踪**：对于动态场景，工具箱可以实现多目标跟踪，保持对目标位置和运动状态的持续估计，即使在目标移动或出现遮挡时也能保持追踪。 5. **可视化与调试**：工具箱提供了图形化界面，使用户能够直观地查看雷达数据和处理结果，便于理解和调试系统性能。 6. **应用示例与教程**：TI通常会提供详细的使用指南和实例代码，帮助用户快速上手并了解如何在实际项目中应用这些工具。 7. **API和库函数**：工具箱包含一组API和库函数，允许用户自定义算法或集成到自己的软件平台中，实现更高级别的应用开发。 在实际应用中，TI的毫米波雷达工业工具箱可以帮助工程师快速评估硬件性能，优化算法，缩短产品开发周期。通过对数据的深度分析，工程师可以调整雷达参数，改善检测性能，以满足特定工业环境下的需求。 TI的mmwave-industrial-toolbox-4-11-0是一个强大的软件工具，它集成了毫米波雷达信号处理的关键功能，为工业领域的毫米波雷达应用提供了全面的解决方案。使用这款工具箱，开发者可以更加高效地设计和实现毫米波雷达系统，推动工业4.0时代的智能化进程。

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对从IWR1843boost+DCA1000EVM组合获取到的原始数据进行分析，包含1D-FFT、2DFFT和3D-FFT处理及CFAR算法的实现，同时有多普勒补偿部分。最终可以实现目标检测，可以获得range-droppler bin的图像及Angle-range bin的图像。本代码基于matlab实现，2发4收天线，具体配置见代码。鉴于目前网上没有很多完整可运行的代码，本代码对于初步接触IWR1843boost+DCA1000EVM组合意欲对原始数据分析处理进行学习的朋友极具参考意义！由于采集到的原始数据bin文件过大所以此处不进行上传，可根据代码中的配置自行数据采集。

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TI studio软件使用教程

3.1 匹配滤波 3.1.1 时域匹配滤波 雷达的距离分辨力与发射脉冲的宽度有关 [25] ，窄的脉冲宽度带来的优势是距 离分辨力高。但同时也带来问题，发射脉冲越窄，雷达发射平均功率也就越低， 从而直接影响了雷达的作用距离。如何在获得高距离分辨力的同时增大雷达的作 用距离？脉冲压缩处理较好地解决了作用距离和距离分辨能力的矛盾。而用作脉 冲压缩的网络实际上就是白噪声背景假设下的匹配滤波器。匹配滤波既可以在时 域进行，也可以在频域进行。由于FFT算法固有的快速特点，通常采用频域的数字 匹配滤波实现。 对于一个大时宽带宽积的信号  is t ，其脉冲压缩滤波器的脉冲响应可根据匹 配滤波原理求得     c 0i d h t Ks t t  (3-1) 式中， 0d t 表示脉冲压缩滤波器的延迟，可令其为零，K 为增益常数，可令其为1，   c  表示共轭。这时脉冲压缩滤波器输出表示如下      o is t s t h t  (3-2) 式中，符号表示卷积操作。 由傅里叶变换的性质可知，时域卷积相当于频域相乘。下面将时域运算转移 到频域进行讨论。  is n 的离散傅里叶变换(DFT)为其频谱  iS k ，即     1 2 / 0 , 0,1, , 1 N j nk N i i n S k s n e k N        (3-3) 脉冲响应  h n 的离散傅里叶变换(DFT)为滤波器传递函数  H k ，即     1 2 / 0 , 0,1, , 1 N j nk N n H k h n e k N        (3-4) 这时，输出信号  os n 为  iS k 和  H k 乘积的逆离散傅里叶变换的结果，即       1 2 / 0 1 , 0,1, , 1 N j nk N o i k s n S k H k e n N N       (3-5) 式中 N 表示在信号脉宽 pT 内的采样数。 为了减少运算量，上述离散傅里叶变换一般用快速傅里叶变换来执行。频域 脉冲压缩方法可用图3.2来表示。

图3.9 恒虚警检测器原理框图 实际工作时，为了减少虚警点，选择二维恒虚警检测，先在距离维做滑窗处 理，完成距离维的恒虚警检测，如果检测单元超过门限，然后对这个检测单元再 做一次多普勒维的恒虚警检测。因为杂点有可能距离维过了门限，但是不满足多 普勒维的检测门限，经过两维检测之后可以减少杂点。又因为同一个目标信号有 可能在相邻的多普勒滤波器中都有输出，所以可以在每个距离单元上进行简单的 选大，如此，在一个距离单元上只对应一个多普勒频率值，使目标多普勒频率更 加精确。

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TI官方指南 DriverVitalSigns_DevelopersGuide，毫米波雷达心率、呼吸检测原理。介绍了毫米波雷达心率、呼吸频率检测的基本原理和算法流程，并通过TI的AWR1642 实现了其功能。