计算 Doppler-FFT 之前的 静态物体点云去除步骤 ：

静态物体的位置不变，因此它们的反射信号在所有啁啾中基本都是一致的，而动态物体的反射信号则会因物体的移动而发生变化。

（一）去除原理：

$1$ 帧中会包含 $n$ 个 $chirp$ 信号，此帧发射出去时，每个 $chirp$ 信号触碰到 $m$ 个不同的物体部位（ $m$ 个不同的距离单元）时，会返回 $m$ 个不同的反射信号。系统会先用复杂的算法区分出动态物体与静态物体（这里暂不说明），将每个距离单元反射回去的 $n$ 个信号，都减去这 $n$ 个信号的平均强度值（平均 $RSS$ ），即可较大程度上去除静态物体的点云。

（二）具体举例如下（雷达监测房间内的移动）：

假设有一个毫米波雷达，它被用来监测一个房间内的人员移动。房间里有两张桌子（静态障碍物）和一个正在走动的人（动态物体）。雷达发射一系列的啁啾信号，并接收来自桌子和人的反射信号。

1）信号收集

假设雷达在每个啁啾周期内都记录了来自不同距离单元（比如房间的不同部分，也可以是一个物体上的不同点）的反射信号强度。假设场景里只有三个距离单元：一个对应桌子1，一个对应桌子2，一个对应人所在的位置。

距离单元	啁啾1	啁啾2	啁啾3	…	啁啾N
桌子1	50	51	50	…	50
桌子2	30	30	31	…	30
人	20	22	25	…	28

在这个表格中，数字表示反射信号的强度（假设为任意单位）。可以看到，桌子1和桌子2的反射信号强度在各个啁啾之间基本保持不变（有一些微小的波动可能是由于噪声或测量误差），而人的反射信号强度则随着他的移动而变化。

2）计算平均值

接下来，计算每个距离单元上所有啁啾信号强度的平均值。

• 桌子1的平均值 = (50 + 51 + 50 + … + 50) / N = 50
• 桌子2的平均值 = (30 + 30 + 31 + … + 30) / N ≈ 30
• 人的平均值：对于动态物体（人），系统在识别出之后，不会真的计算一个平均值来减去

3）信号相减（去除静态信号）

现在从每个啁啾信号中减去相应距离单元的平均值（仅对静态物体所在的距离单元）。

• 对于桌子1所在的距离单元：新信号 = 原信号 - 50
  • 啁啾1：50 - 50 = 0
  • 啁啾2：51 - 50 = 1
  • …
  • 啁啾N：50 - 50 = 0
• 对于桌子2所在的距离单元：新信号 = 原信号 - 30
  • 啁啾1：30 - 30 = 0
  • 啁啾2：30 - 30 = 0
  • …
  • 啁啾N：30 - 30 = 0

【Tips】：在实际处理中，由于存在噪声和测量误差，静态物体的反射信号强度可能不会完全为零，但会接近一个很小的值。对于人所在的距离单元，我们不做这样的减法，因为人的位置在变化，我们想要保留这些信息。

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