1. 课程导入与工程全景

在智能建筑、消费电子与工业自动化领域，“有人/无人”这一看似简单的判断，长期依赖被动红外（PIR）传感器。PIR 通过检测人体红外辐射的变化来触发，因此当人静坐、阅读或睡眠时，红外辐射几乎不变，传感器就会误判为“无人”，导致灯光熄灭、空调停机。XENSIV 毫米波雷达存在检测正是为解决这一痛点而生：它主动发射调频连续波（FMCW），利用微多普勒效应捕捉呼吸、心跳等引起的亚毫米级胸廓起伏，从而在人体完全静止时仍能稳定判定“存在”。

本课程围绕英飞凌 XENSIV 系列 60 GHz 与 24 GHz 雷达传感器展开，从物理原理、硬件系统、信号处理到工程落地，构建一条完整的开发链路。本章作为导入，先建立工程全景认知：雷达存在检测用在哪些场景、系统由哪些部分组成、开发流程如何推进、学习路线怎样安排。

一、典型应用场景：从“动才亮”到“静也在”

毫米波雷达存在检测的核心价值，是把“运动检测”升级为“生命体征级存在检测”。典型场景包括：

• 智能照明与 HVAC 节能：办公室、会议室、卫生间、地下车库。人静坐办公时灯光不灭，人离开后延时关闭，兼顾体验与节能。
• 智慧座舱与儿童遗留检测（CPD）：车辆熄火后检测后排是否有儿童或宠物遗留，通过呼吸微动识别，避免高温窒息事故。
• 居家养老与跌倒辅助：卫生间、卧室非接触监测老人活动与静止状态，无摄像头隐私顾虑。
• 笔记本与显示器“在场唤醒”：用户离开自动锁屏，返回靠近自动唤醒，替代摄像头方案。
• 工业与仓储：危险区域人员滞留检测、AGV 周边人员存在判断。

这些场景的共同需求是：非接触、不受温度/光照/烟雾影响、可穿透非金属遮挡、能检测静止人体。这正是毫米波雷达相对 PIR、超声波、摄像头的差异化优势。

二、系统组成：从天线到决策的完整链路

一套 XENSIV 毫米波雷达存在检测系统，可拆解为五个层次：天线与射频前端（发射/接收 FMCW chirp）、雷达 MMIC（如 BGT60TR13C，含压控振荡器、混频器、ADC）、信号处理链（距离 FFT、多普勒 FFT、波束形成、微动提取）、检测算法（存在判定、距离门、灵敏度阈值、状态机）、应用接口（UART/SPI/I²C 输出“有人/无人”或距离信息）。

下图给出从射频发射到应用决策的信号链全景，帮助建立“信号在哪里、处理在哪一步、结果如何产生”的空间感。

三、开发流程：从评估板到产品固件

工程落地通常按以下阶段推进，每一步都有明确的输入与验收依据：

1. 需求定义：确定检测距离（如 0.3–5 m）、视场角（如水平 120°）、安装方式（顶装/侧装）、输出接口与功耗预算。
2. 硬件选型与评估：选用 XENSIV 评估套件（如 DEMO BGT60TR13C），通过 USB 连接上位机，先用 Radar GUI 观察原始距离-多普勒谱，确认目标回波可见。
3. 参数配置：设置 chirp 周期、带宽、采样率、帧率。例如带宽 5 GHz 对应距离分辨率约 3 cm；帧率 20 Hz 可覆盖呼吸频段（0.2–0.5 Hz）且留足余量。
4. 算法开发与调参：在 PC 端用 Python/MATLAB 处理录制的原始数据，验证距离门选择、微动提取与阈值设定，再移植到 MCU。
5. 嵌入式集成：将处理链部署到目标 MCU（如 PSoC 6），优化 FFT 点数与内存占用，输出最终存在状态。
6. 现场测试与迭代：在不同房间、不同人体姿态、不同干扰源（风扇、窗帘）下测试，记录误报/漏报，调整灵敏度与延时。

四、学习路线图：四周建立完整能力

为帮助学习者有序推进，建议按以下路线安排：