【TI毫米波雷达测评】XWR14XX 数据路径

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一、总体

            顶层数据路径处理链

 

                                            顶层数据路径时序

 

如上图所示，数据路径处理包括：

• 如时序图中所示，在线性调频期间进行处理：
  • 这包括一维（范围）FFT处理，该处理针对每个线性调频（对应于发射天线的线性调频模式）从ADC缓冲区的多个接收天线接收输入，并对其执行FFT，并将转置后的输出生成到L3 RAM中。这是使用HWA和EDMA完成的。
• 在线性调频结束到下一个线性调频周期开始之间的时间中的处理，在时序图中显示为“帧间周期”。该处理包括：
  • 2D（速度）FFT处理，该处理从L3 RAM中的1D输出获取输入并执行FFT，以在L3 RAM中给出（范围，速度）矩阵。这是使用HWA和EDMA完成的。
  • 使用HWA进行CFAR检测。
  • 使用R4F进行后期处理。
  • 到达估算方向（方位、仰角）。

二、天线配置

下图显示了从EVM xWR14xx板的正面与x，y，z坐标约定一起看到的天线布局。

                                xWR14xx天线布局

 

毫米波演示支持两种天线配置：

• 两个发射天线和四个接收天线。发射天线Tx1和Tx3在d = 2 Lambda处水平间隔，其发射交错在一个帧中。该配置允许方位角估计。
• 三个发射和四个接收天线。第三个Tx天线Tx2位于其他两个Tx天线之间，高度为半λ。该配置允许方位角和仰角估计。

三、一维FFT处理

                                                                        数据路径1D

                                                                数据路径1D时序图

上面的图片说明了一种情况，即每帧3 * 16 = 48个片，每个线性调频脉冲每个接收天线有225个采样，如天线配置中提到的那样，在帧内以重复模式（Tx1，Tx3，Tx2）线性调频。这就是3D轮廓（速度和x，y，z）情况。有4个rx天线，其样本被颜色编码并标记为1,2,3,4，每个each具有独特的颜色，以乒乓方式处理以并行化加速器和EDMA处理，并从ADC采集样本。硬件加速器的参数RAM设置为执行256点FFT，该FFT在输入ADC ping和pong缓冲区上运行，以在HWA的M2和M3存储器中产生输出。最初，软件触发（MmwDemo_dataPathTrigger1D）通过激活HWA的伪参数PARAM_0（ping）和PARAM_2（pong）进行处理，而伪参数PARAM_0（ping）和PARAM_3（pong）又激​​活等待ADC满信号的处理PARAM_1（ping）和PARAM_3（pong）。当ADC有采样要在ADC缓冲区Ping或Pong存储器中处理时，相应的处理PARAM将触发FFT计算并将FFT输出传输到M2或M3存储器中。在将ADC样本发送到FFT引擎之前，在HWA中将Blackman窗口应用于它们。FFT的完成还会触发EDMA，该EDMA已设置为执行从M2 / M3存储器到L3 RAM的转置复制（Radar Cube Matrix，MmwDemo_DataPathObj :: radarCube），如图所示。进行此HWA-EDMA乒乓处理48/2（ping / pong）= 24次，以便处理帧的所有chi。设置EDMA，以便在处理每个线性调频脉冲后，从EDMA A和EDMA C通道链接的EDMA B或EDMA D将触发HWA的虚拟PARAM。图片中的EDMA C被设置为在最后一次调频后发出完成中断，该中断通知软件1D处理已完成，并且当该时间到来时，软件可以在下一个调频周期再次触发1D处理。EDMA的影子（链接）PaRAM用于重新加载PaRAM，因此避免了重新编程。EDMA块之间的蓝色箭头表示链接，红色箭头表示链接。

在上面的图片中：

• A是MMW_EDMA_1D_PING_CH_ID
• B是MMW_EDMA_1D_PING_CHAIN_CH_ID
• A_shadow是MMW_EDMA_1D_PING_SHADOW_LINK_CH_ID
• B_shadow是MMW_EDMA_1D_PING_ONE_HOT_SHADOW_LINK_CH_ID
• C是MMW_EDMA_1D_PONG_CH_ID，
• D是MMW_EDMA_1D_PONG_CHAIN_CH_ID
• C_shadow是MMW_EDMA_1D_PONG_SHADOW_LINK_CH_ID
• D_shadow是MMW_EDMA_1D_PONG_ONE_HOT_SHADOW_LINK_CH_ID

四、较低精度的二维处理

                                                            数据路径2D FFT高级图

 

                                                                                数据路径2D FFT时序图

 

如上面的高级图中所示，2D处理对来自1D输出的范围数据执行二维（Doppler）FFT，该处理以乒乓方式进行。它包括以下步骤：

1. 如果启用，则可以消除静态杂波。对于每个测距箱，每个天线，计算样本平均值并从样本中减去。该操作由R4F直接对L3中的数据执行。
2. 来自L3 RAM（MmwDemo_DataPathObj :: radarCube）的数据通过EDMA传输到HWA的M0（偶数对或ping）和M1（奇数对或pong）存储器中，然后执行2D-FFT并在M2中产生输出和M3记忆。在进行FFT操作之前，将输入样本乘以窗口函数。
3. HWA从上述步骤对M2和M3存储器执行对数幅度运算，并在M0和M1中产生结果。对数幅度输出为Q11格式。
4. HWA对上述步骤中的M0和M1存储器执行求和运算，并在步骤2的结果之后的M2和M3存储器中生成结果。该和是使用HWA中的FFT完成的，其和是在DC（0th）中获得的斌 该FFT编程的srcScale为2，这意味着将2个冗余位（符号扩展，在这种情况下为无符号）添加到MSB中，并用0填充6个LSB，因此在计算前输入为Q17格式。dstScale设置为8，因此求和输出将被丢弃8位，从而得出Q [17-8] = Q9格式的结果。FFT大小是虚拟天线数量2的下一个幂，并且FFT被编程为启用所有蝶形缩放级，因此FFT输出将为1 / N'* sum（。），其中N'= 2 ^ ceil（ log2（numVirtualAntennas））真实平均值为1 / numVirtualAntennas * sum（。）。因此，当设置CFAR阈值时，
5. EDMA将步骤1的结果复制到MmwDemo_DataPathObj :: radarCube的L3 RAM中（与步骤1中的输入相同），然后EDMA将先前步骤的结果复制到MmwDemo_DataPathObj :: rangeDopplerLogMagMatrix的L3 RAM中。

数据以MMW_NUM_RANGE_BINS_PER_TRANSFER行的大块形式传输和处理。上面的时序图中显示了乒乓并行的时序。有关数据流的更多详细信息，例如级之间的存储器中的数据格式，EDMA和HWA资源等，请参阅下面的详细图表。

                                                                                            数据路径2D FFT详细图

在详细图中：

• A是MMW_EDMA_2D_PING_CHAIN_CH_ID2，
• B是MMW_EDMA_2D_PING_CHAIN_CH_ID3
• A_shadow是MMW_EDMA_2D_PING_SHADOW_LINK_CH_ID3
• B_shadow是MMW_EDMA_2D_PING_SHADOW_LINK_CH_ID4
• C是MMW_EDMA_2D_PONG_CHAIN_CH_ID2，
• D是MMW_EDMA_2D_PONG_CHAIN_CH_ID3
• C_shadow是MMW_EDMA_2D_PONG_SHADOW_LINK_CH_ID3
• D_shadow是MMW_EDMA_2D_PONG_SHADOW_LINK_CH_ID4
• E是MMW_EDMA_2D_PING_CH_ID，
• F是MMW_EDMA_2D_PING_CHAIN_CH_ID1（链接到A）
• E_shadow是MMW_EDMA_2D_PING_SHADOW_LINK_CH_ID1
• F_shadow是MMW_EDMA_2D_PING_SHADOW_LINK_CH_ID2
• G是MMW_EDMA_2D_PONG_CH_ID，
• H是MMW_EDMA_2D_PONG_CHAIN_CH_ID1（链接到C）
• G_shadow是MMW_EDMA_2D_PONG_SHADOW_LINK_CH_ID1
• H_shadow是MMW_EDMA_2D_PONG_SHADOW_LINK_CH_ID2

通过启动EDMA A和EDMA C（MmwDemo_dataPathTrigger2D），由软件触发2D处理。

五、高精度的二维处理

在上述数据路径处理中（较低精度的二维处理），FFT输出具有24位精度，但转换为16位以存储在雷达多维数据集中，并且该16位还用于log2处理。该方案的原因是雷达立方体中的存储空间有限。然而，这种精度的损失导致尖峰的噪声分布，这增加了CFAR中的错误检测。解决此问题的一种方法是在log2操作之前将FFT的输出存储为32位而不是16位在M存储器中。但是，这需要存储（以字节为单位）= 3（数量为tx的天线）* 4（数量为rx的天线）* 8（复杂的32位）*多普勒FFT大小。这必须适合四个M存储器中每个存储器的16 KB大小，这将多普勒FFT大小限制为512，但我们最多支持1024。因此，我们必须选择HWA中的选项以直接链接FFT和对数幅度而无需转到M存储器，这保留了24位精度。但是，这是以在DOA计算期间重新计算2D FFT为代价的。因此，这是精度和MIPS之间的权衡。默认情况下，已选择此较高精度方案，但用户可以通过更改以下代码行来更改为较低精度方案main.c将左侧变量设置为DATA_PATH_CHAIN_SEPARATE_LOGMAG。

    gMmwMCB.dataPathObj.datapathChainSel = DATA_PATH_CHAIN_COMBINED_LOGMAG;

下图显示了修改后的数据路径2D FFT。由于2D FFT输出未存储在Radar Cube中，因此Radar Cube仍包含1D FFT数据。

                                    数据路径2D FFT详细图-结合了2D FFT和对数幅度

在详细图中：

• A是MMW_EDMA_2D_PING_CHAIN_CH_ID2，
• B是MMW_EDMA_2D_PING_CHAIN_CH_ID3
• A_shadow是MMW_EDMA_2D_PING_SHADOW_LINK_CH_ID3
• B_shadow是MMW_EDMA_2D_PING_SHADOW_LINK_CH_ID4
• C是MMW_EDMA_2D_PONG_CHAIN_CH_ID2，
• D是MMW_EDMA_2D_PONG_CHAIN_CH_ID3
• C_shadow是MMW_EDMA_2D_PONG_SHADOW_LINK_CH_ID3
• D_shadow是MMW_EDMA_2D_PONG_SHADOW_LINK_CH_ID4
• E是MMW_EDMA_2D_PING_CH_ID（链接到A），
• E_shadow是MMW_EDMA_2D_PING_SHADOW_LINK_CH_ID1
• G是MMW_EDMA_2D_PONG_CH_ID（链接到C），
• G_shadow是MMW_EDMA_2D_PONG_SHADOW_LINK_CH_ID1

通过启动EDMA A和EDMA C（MmwDemo_dataPathTrigger2D），由软件触发2D处理。

 

六、CFAR检测

                                                                    数据路径CFAR检测图

如上图所示，CFAR处理包括：

1. 该软件触发（MmwDemo_dataPathTriggerCFAR）EDMA，该EDMA将范围多普勒对数幅度矩阵从L3 RAM MmwDemo_DataPathObj :: rangeDopplerLogMagMatrix（二维处理的输出）传输到M0存储器。
2. HWA在M0中执行CFAR计算，并在M2存储器中产生输出，并且将来自HWA的CFAR完成中断生成到R4F CPU。

在上图中：

• 一个是MMW_EDMA_CFAR_INP_CH_ID
• B是MMW_EDMA_CFAR_INP_CHAIN_CH_ID
• A_Shadow是MMW_EDMA_CFAR_INP_SHADOW_LINK_CH_ID1
• B_Shadow是MMW_EDMA_CFAR_INP_SHADOW_LINK_CH_ID2

以下是默认的CFAR配置参数：

• MMW_HWA_NOISE_AVG_MODE
• MMW_HWA_CFAR_THRESHOLD_SCALE
• MMW_HWA_CFAR_WINDOW_LEN
• MMW_HWA_CFAR_GUARD_LEN
• MMW_HWA_CFAR_NOISE_DIVISION_RIGHT_SHIFT
• MMW_HWA_CFAR_PEAK_GROUPING

可以使用cli配置命令cfarCfg更改这些参数。带有参数的命令如下所述：

cfarCfg <averageMode> <winLen> <guardLen> <noiseDiv> <cyclicMode> <peakGrouping> <thresholdScale>

 

• <averageMode>-0-CFAR_CA，1-CFAR_CAGO，2-CFAR_CASO
• <winLen>-CFAR噪声平均窗口长度
• <guardLen>-CFAR保护长度
• <noiseDiv>-CFAR噪声平均除数（右移值）
• <cyclicMode>-禁用0循环模式，启用1循环模式
• <peakGrouping>-禁用0峰值分组，启用1峰值分组
• <thresholdScale>-检测比例因子

注意：如“ 较低精度的二维处理”一节所述（这也适用于“ 较高精度的二维处理”中的较高精度的处理链），输入到CFAR的总和为Q9格式，因此上面的CFAR thresholdScale也需要采用Q9格式。另外，如果CFAR阈值最初打算以dB表示（例如，为了用户友好），那么我们需要在馈送给HWA CFAR之前进行一些转换。这可以如下得出：
令N为虚拟天线的数量，并且N'= 2 ^ ceil（log2（N）），以dB为单位的用户友好CFAR阈值为TdB（= 20 * log10（|。|））。CFAR通常需要做的事情：
CUT = 1 / N * sum（log10（|。|））> TdB / 20 +噪声项的平均值[类似于LHS上的CUT] 
给定log10（|。|）= log2（|。|）/ log2（10 ），然后进一步调整各项以进行类似的计算，以匹配低精度第维处理中描述的总和输出：
2 ^ 9 * 1 / N'* sum（log2（|。|））> TdB / 20 * log2（10）* 2 ^ 9 +噪声项的平均值[类似于LHS上的CUT] 
因此，要提供给HWA（来自CLI）的
阈值为Tcli = 512 * TdB / 6 * N / N'

七、后处理

后处理包括峰分组和多普勒相移补偿。

峰值分组功能（MmwDemo_peakGrouping）由CFAR处理后的R4F CPU完成。它的输入是：

• 从M2中的2D输出通过CFAR检测检测到的对象列表。如cfarDetOutput_t所示，每个检测到的对象都由三个参数来描述：范围索引，多普勒索引和CFAR单元中的噪声能量。
• 雷达立方矩阵，位于L3内存中（MmwDemo_DataPathObj :: radarCube）。
• 在L3内存中记录幅度范围多普勒矩阵（MmwDemo_DataPathObj :: rangeDopplerLogMagMatrix）。

该函数执行以下操作：

1. 丢弃范围索引超出peakGrouping CLI命令指定的范围的检测到的对象。
2. 丢弃检测到的对象，这些对象的FFT峰在距离多普勒矩阵（MmwDemo_DataPathObj :: rangeDopplerLogMagMatrix）中小于其邻居。
3. 对于每个选定对象，将位于MmwDemo_DataPathObj :: radarCube中的已接收虚拟天线的2维FFT复数值复制到M0（方位角天线）和M1（仰角天线），以进一步进行方位角和仰角FFT计算。
4. 对于每个选定对象，将其（范围，多普勒）索引复制到R4F CPU的本地内存MmwDemo_DataPathObj :: objOut，将在完成方位角和x，y，z计算后最终将其发出。

多普勒补偿功能（MmwDemo_dopplerCompensation）由CFAR和峰值分组处理之后的R4F CPU完成。

它的输入是单独的方位角和海拔符号阵列。

它在与虚拟Rx天线相对应的符号上对多普勒相移进行补偿。在2Tx MIMO方案的情况下，第二组Rx符号被旋转对应于相同Tx天线的后续线性调频脉冲之间的估计多普勒相移的一半。在3Tx MIMO高程方案的情况下，第二组Rx符号旋转了估计的多普勒相移的三分之一，而与第三Tx天线相对应的第三组Rx符号旋转了估计的多普勒相移的2/3 。请参考下面的图片。

                                                                多普勒补偿

最后，该函数返回所选对象的数量。

八、与较低精度的2D处理相对应的FFT计算到达方向

如果后处理阶段之后检测到的峰值数大于零，则由软件（MmwDemo_dataPathTriggerAngleEstimation）触发方位角/高程FFT计算。对于M0（方位角天线）和M1（仰角天线）中的每个检测到的物体，它执行以下步骤：

1. 从M1到M3的仰角天线阵列的复数FFT。
2. 从M0到M2的方位角天线阵列的复数FFT。
3. 从M0到M1的阵列方位角天线的对数FFT（覆盖步骤1的输入）。执行此步骤是为了找到峰值。峰的位置用于查找以上两个步骤中的计算输出，以获得方位角和仰角峰点，分别在“ 到达估计的方向（x，y，z）”中分别称为P1和P2。

当前，FFT的大小由MMW_NUM_ANGLE_BINS进行硬编码和定义。如果Tx高程天线的数量等于零（无高程），则仅执行上面的步骤2。

九、高精度2D处理对应的到达FFT计算方向

要进行更高精度的2D处理，请记住在2D FFT阶段， 

• HWA无需输出格式化为16位数据即可计算对数幅度和2D FFT，以保留CFAR检测的分辨率。
• 它仅保存rangeDoppler矩阵，而雷达立方体却被一维FFT数据填充。

在CFAR和峰分组阶段之后， 

• 将针对检测到的对象重新计算2D FFT。
• 其余角度估计和高程估计与对应于低精度2D处理的到达FFT计算的数据路径方向相同。

在图中：

• A是MMW_EDMA_2DFFT_SINGLERBIN_CH_ID，
• B是MMW_EDMA_2DFFT_SINGLERBIN_CHAIN_CH_ID
• A_shadow是MMW_EDMA_2DFFT_SINGLERBIN_SHADOW_LINK_CH_ID
• B_shadow是MMW_EDMA_2DFFT_SINGLERBIN_SHADOW_LINK_CH_ID2

十、到达估算方向（x，y，z）

                                        图A：坐标几何

                                    图wz

                                                图wx

几何图显示x，y，z轴相对于传感器/天线位置的方向。目的是估计每个检测到的对象的（x，y，z）坐标。wx是2D FFT的连续接收方位角天线wz之间的相位差，是方位角和该方位角天线上方相应仰角天线之间的相位差。每个天线的相位在多普勒图中显示。图_wz显示，距离AB代表相交连续高程天线的波阵面之间的相对距离

因此

因此

注意，与上天线相比，下天线的相位提前了，这就是图片X在上天线中显示-Wz项的原因。图_wx显示其表示波阵面相交的连续方位天线之间的相对距离的距离CD

因此 因此 对于单个障碍物，在8个方位角天线处的信号将为（A1并且ψ是在第一个天线处的任意起始振幅/相位）：

上述信号的FFT将产生的峰P1在wx与该峰是的相位ψ即

如果 是表示为范围签署指数数幅度FFT峰的指数 ，然后wx将

4个仰角天线处的信号将为：

上述信号的FFT将产生的峰

在 与该峰存在的相

从上面，

因此，

计算范围（以米为单位）为：

其中，c是光速（m / sec），

是范围索引， 是采样频率（Hz），S是线性调频斜率（Hz / sec）， 是1D FFT大小。基于对上述计算R， 并且 将（x，y，z）可作为看到计算出的物体的位置几何图， （x，y，z）每个对象的计算出的峰峰值和方位角分别填充在MmwDemo_DataPathObj :: objOut中的相应位置，然后将其运送到UART端口（MmwDemo_transmitProcessedOutput）上。为了能够检测到具有相同距离多普勒指数但角度不同的两个对象，请在方位角FFT中搜索第二个峰，并将其高度与第一个峰高进行比较，如果检测到，则在列表中创建新的对象相同的范围/多普勒指数，并重复上述步骤以计算（x，y，z）坐标。要启用/禁用两个峰值检测或更改检测阈值，请参考MMWDEMO_AZIMUTH_TWO_PEAK_DETECTION_ENABLE和MMWDEMO_AZIMUTH_TWO_PEAK_THRESHOLD_SCALE。

 

 

橙色凯

强

siucaan