PCR毫米波雷达A111芯片envelope包络服务函数说明
概述
Acconeer雷达芯片A111是一款60GHz的毫米波雷达芯片,该芯片采用AIP封装技术,将雷达天线集成在芯片表面,同时具备超低功耗、高精度测距、超小封装等优势,现在介绍该芯片软件服务中envelope函数的说明。
Envelope其实就是接收信号的幅度(可理解为信号强度)作为距离的函数,每一个距离点都有对应的信号强度值,做测距应用简单来说就是根据信号强度最大的值,找到对应的距离点计算出距离。
1.数据形式
图1、2是研究时可能会遇到的两种envelope数据形式。
图1的数据就是envelope data,当使用芯片开发时,调用acc_example_service_envelope();函数,将printf映射到UART,即可获得。如图所示,这组envelope data有很多个数字。将每个数字看做一个点,找到数值最大的点,即红框标出的点,再得到此点的位置,即第129个点。计算一下即可获得此次测量中目标的位置。已知此次测量距离参数设置为:start=100MM(起始位置),length=150MM(检测长度),那么目标物的距离D=100mm+129x0.484=162mm。(注:0.484是默认步长,即两个点之间的间距,不可自定义更改为特定数字)

图1
图2中的曲线其实就是由类似图1中的点描绘而成,此界面在购买A111开发套件,安装好the exploration tool后即可使用,暂不支持PCR102或者客户自行设计的PCB(获得图1中的数据后,复制到excel表中绘制成曲线也可获得类似效果)。如下图2所示,曲线图的横坐标代表距离,纵坐标代表信号强度。当某一处的信号强度明显大于其它部分时,即可认为此处存在一个目标。如图,曲线最高峰的信号强度接近 7000,对应横坐标的距离为 0.437m,即可认为在距离雷达 0.437m处存在一个信号强度约为 7000 的目标。

图2
2.调用方式(以Truestudio为例)
接下来以Trustudio例程为例,简要说明一下如何获取envelope data及设置各参数。
如图3红框中所示,examples文件夹包含的是各services、detectors的源文件,源文件中的代码举例说明了调用各services、detectors的并获得数据的详细步骤;rss/include中包含的各services、detectors的头文件,内有各services、detectors的参数设置函数。

图3
调试第一步,获得envelope数据,在主函数中调用acc_example_service_envelope();即可,如下图4。

图4
如果需要更改参数,则进入acc_example_service_envelope();函数,找到void update_configuration(acc_service_configuration_t envelope_configuration)函数,在此函数内再调用具体的设置参数函数即可,如下图5。其余参数函数可以在acc_service.h(service通用的参数函数,比如设置start起始范围,length检测长度等参数)和acc_service_envelope.h(envelope独用的参数,比如获取envelope data的函数)中找到,且每个函数上方都有详细注释。如下图6.

图5

图6
3.常用参数
| 参数 | 说明 |
|---|---|
| Start | 检测起始值;比如start=0.2m时,获得的数据就是从0.2m开始,0.2m以内的数据是不输出的 |
| Length | 检测长度;比如start=0.2m,length=1.0m时,雷达检测的长度是0.2-1.2m。而不是0.2~1m |
| Gain | 接收增益;调大gain值可以提高雷达信号的信噪比 |
| Profile | 脉冲长度;脉冲长度越小,雷达对目标的分辨率越高,越容易区分出相近距离的两个目标;脉冲长度越大,雷达信号的信噪比越高。但在测距应用中,一般只建议设置为1和2,且1只适合1米内的测量。 |
| Mur | 最大无歧义范围;目前A111默认只能检测到7米,如果需要检测到12米,必须要将Mur设置为9. |
| Noise level normalization | 归一化;目前A111默认设置了归一化,如果要去掉归一化需要将此参数设置为false。但是取消归一化可能会在不同传感器之间看到一些信号差异。 |
| Downsampling factor | 向下采样;A111默认的分辨率是0.484mm,如果不需要这么高的分辨率,或者为了节省内存和时间,可以设置向下采样。比如设置为2时,分辨率将变为0.484x2mm。 |
| Running average | 平均因子;此参数会影响envelope data连续输出的稳定性。平均因子越大,每次envelope data参考之前数据的部分就越多,稳定性越高;平均因子越小,每次envelope data 参考之前数据的部分就越少,及时性越强。但是也要注意,envelope data是经过库预处理的,就算平均因子设为0,数据也不会从10000骤降到0。 |
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