Signalverarbeitung mit 60-GHz-Radar: Bewegungs- und Azimutdaten in Echtzeit erfassen

05.11.2025 Radar Resources

Erkennen Sie Bewegungen, Entfernungen und Winkel in Echtzeit mit den Evaluierungskits von Rutronik System Solutions. Der Demonstrator visualisiert menschliche Bewegungen innerhalb von 10 Metern und liefert Azimutdaten über eine Windows-GUI.

Der Demonstrator umfasst das Adapter Board RAB3 – Radar und das Base Board RDK2 von Rutronik System Solutions. Der Demonstrator ist dafür ausgelegt, Bewegungen in einem Bereich von 10 Metern vor dem Radarsensor zu erkennen (z. B. eine gehende Person). Wenn eine Bewegung erkannt wird, liefert der Sensor die Entfernung und den Azimut (Winkel) der Bewegung. Der Demonstrator verwendet greift auf den BGT60TR13C-Sensor auf dem Adapter Board RAB3 – Radar und das Base Board RDK2 für die digitale Signalverarbeitung zurück. Da die Antennen 1 und 3 zur Erkennung des Azimuts verwendet werden, sollte der Demonstrator horizontal montiert werden.  

Das RDK2 kommuniziert über USB mit einer Windows-GUI und zeigt die Position der erkannten Bewegung in Echtzeit an. Die folgenden Herausforderungen müssen angegangen werden:  

  • Wenn sich eine Person zwischen dem Sensor und einem festen Objekt (z. B. einer Wand) bewegt und dann das Sichtfeld verlässt, wird die Wand als bewegliches Ziel erkannt. Dieses Problem kann in der nächsten Phase durch die Verfolgung fester Ziele mit einem Tiefpassfilter gelöst werden.
  • Der Winkel der erkannten Bewegung kann bei größeren Entfernungen (ca. 10 Meter) ungenau sein. Eine Lösung könnte die Filterung des Wertes sein. Die Verwendung der Phasenabweichung innerhalb eines Frames als Qualitätsindikator ist ebenfalls eine  Option.
  • Die Geschwindigkeit der erkannten Bewegung kann in der GUI angezeigt werden. Da die Doppler-FFT berechnet wird, ist auch die Geschwindigkeit bekannt. 

Um die Leistung und Zuverlässigkeit des Demonstrators zu verbessern, empfehlen wir, die nächste Entwicklungsphase mit folgenden Schwerpunkten zu beginnen:  

  • Implementierung einer Tiefpassfilterung zur Unterscheidung zwischen statischen und dynamischen Zielen.
  • Verbesserung der Winkelnauigkeit durch Phasenvariationsanalyse und Wertfilterung.
  • Integration der Geschwindigkeitsvisualisierung in die GUI unter Verwendung vorhandener Doppler-FFT-Daten.  

Laden Sie die umfassende Anwendungsbeschreibung zur Signalverarbeitung von Rutronik System Solutions herunter. Ganz gleich, ob Sie Ihr eigenes Design optimieren möchten oder mehr über die Radarverarbeitung erfahren möchten, die App Note bietet Ihnen wertvolle Einblicke.

FAQ – Radar Processing terms

Im Feld angewendet, werden mit Radar mehrere reflektierte Signale als Antwort auf ein gesendetes Signal empfangen, da sich andere Objekte um das Ziel herum befinden. Diese zusätzlichen Signale werden als Echos bezeichnet.  

Ein zurückkehrendes Echo ist eine verzögerte Version des gesendeten Signals. Der Mischer führt aufgrund der Zeitverzögerung des Echosignals eine Frequenzdifferenz ein. Die Entfernung kann durch Messung der vom Mischer erzeugten Signalfrequenz bestimmt werden.  

Drei zurückkehrende Signale erreichen den Mischerausgang des Radars.  

Die FFT analysiert den Beitrag jedes zurückkommenden Signals zum untersuchten Signal. Sie identifiziert Beiträge von Sinuskurven unterschiedlicher Frequenzen oberhalb eines bestimmten Schwellenwerts. 

Hier sind die Amplituden der Rx-Signale für eine bestimmte Entfernung dargestellt. Spitzen zeigen an, dass ein Signal in einer bestimmten Entfernung reflektiert wurde. Die FFT ermittelt die Mischausgangsbereiche durch Erkennen der Spitzenfrequenzen. Dadurch erhält man die Schwebungsfrequenzen aller drei Echos und somit die Zielentfernungen. 

Wenn sich das Zielobjekt mit der Geschwindigkeit v bewegt, hat es sich nach einer Chirp-Wiederholungszeit (T_c), also dem Intervall zwischen zwei Chirps, um eine Strecke Δd bewegt. 

Dadurch verschiebt sich auch die Phase der reflektierten Signale. In diesem Fall bleibt die Amplitude praktisch unverändert. Die Geschwindigkeit eines einzelnen Ziels kann durch Beobachtung der Phasenentwicklung im Zeitverlauf berechnet werden. 

Der Winkel des Zielobjekts relativ zum Radar wird mithilfe mehrerer Empfangsantennen (in diesem Fall zwei) berechnet. 

d ist der Abstand zwischen den Antennen. Eine der Antennen, Rx1, wird als Referenzpunkt (0) gewählt. Der Winkel α ist der „Einfallswinkel” der vom Zielobjekt kommenden ebenen Wellenfront. Dieser Winkel wird relativ zur imaginären horizontalen Achse der Antennen bestimmt. Um die zweite Antenne (Rx3) zu erreichen, muss die Welle eine zusätzliche Strecke (∆d) zurücklegen, die gleich d·sin α ist und eine Phasendifferenz impliziert. Diese Phasendifferenz kann zur Berechnung des Winkels α verwendet werden. Bei zwei Antennen kann die Genauigkeit aufgrund von Rauschen gering sein. Bei Verwendung von mehr als vier Antennen kann eine Winkel-Fourier-Transformation (FFT) angewendet werden, um die Phasenentwicklung über die Zeit zu extrahieren und einen genaueren Ankunftswinkel zu berechnen. Zur Winkeleinschätzung wird digitales Beamforming verwendet. Diese Methode ermöglicht es einem Radarsender oder -empfänger, sich auf eine bestimmte Richtung im dreidimensionalen Raum zu konzentrieren. Das „Scannen” von links nach rechts wird gemeinhin als Azimut bezeichnet.