代码收藏家技术教程 2024-12-01

毫米波雷达||网口接收雷达原始数据

1、采集雷达原始数据

像TI或加特兰雷达都有相应的采集板可以用于雷达原始数据获取，一般通过LVDS高速接口和网口传输数据，需要比如256*128*12*4*20 $\approx$ 31.5Mbps（即采样点*啁啾数*天线数*复采样*20Hz）即>31.5Mbps的高速接口才可以实时采集20Hz刷新率的数据。当然通过雷达UART串口也可以获取一点ADC数据，不过受限于串口最大传输速率3.125Mbps，无法实时的获取ADC数据，只能获得单个frame的ADC原始数据。

采用官方自带的软件采集雷达ADC原始数据很方便，但是不够灵活，也不便于实时处理。所以考虑跳过官方软件通过python实时采集ADC原始数据并处理。

以TI雷达为例，官方文档中介绍了配置DCA1000EVM并通过以太网将ADC数据从毫米波传感器捕获到PC的方法。雷达板和采集板之间通过LVDS高速接口连接，采集板通过网口传输数据到PC。

注：LVDS（Low Voltage Differential Signaling，低压差分信号）是一种高速串行数据传输技术，LVDS接口具有以下特点：高速传输能力、低噪声、低功耗、抗电磁干扰和传输距离远。

LVDS 到以太网流：–原始模式：在此模式下，所有 LVDS 数据均按原样捕获并通过以太网接口流式传输。DCA1000EVM遵循 UDP 协议，支持14个预定义命令。DCA1000EVM的配置和状态通过配置端口进行通信。数据端口用于传输原始模式/数据分离模式数据。

原始模式下UDP数据格式如下图，包括三个部分：数据包序号、字节大小和雷达原始数据部分。以太网（Ethernet）数据帧长度必须在46~1500字节之间，这是以太网的物理特性决定的。这个1500字节为链路层的最大传输单元MTU，实际是网络层IP数据报的长度限制。因为IP数据报首部20字节，UDP数据报首部8字节，所以UDP数据报的数据区最大长度为1472字节。下图中UDP数据报数据区的最大长度即为1472字节，当然一帧雷达原始数据远比这大，所以会分为若干个传输。由于UDP特性，某一个数据传送中丢失时，无法重传，不过由于数据中包含序号信息可以将该部分数据置0。

2、通过网口传输数据

使用DCA 1000，数据以UDP数据包的形式通过以太网传输。DCA 1000上的FPGA已使用目的地址192.168.33.30进行编程（该IP地址即为静态ip地址，用于采集板发送数据，而采集板接收配置命令的为FPGA绑定的地址192.168.33.180）。因此，我们必须将目标PC配置为与FPGA的预期目的地址匹配的静态IP地址，以便从EVM接收数据。

网口接收雷达ADC原始数据的流程如下：

重置雷达板和采集板；

通过UART向雷达发送配置，初始化雷达并配置相应参数：

def serialConfig(configFileName):

    # Open the serial ports for the configuration and the data ports
    # Windows
    CLIport = serial.Serial('COM9', 115200)
    Dataport = serial.Serial('COM10', 921600)

    # Read the configuration file and send it to the board
    config = [line.rstrip('\r\n') for line in open(configFileName)]
    for i in config:
        CLIport.write((i+'\n').encode())
        print(i)
        time.sleep(0.01)

    return CLIport, Dataport

TI雷达需要一个发送配置的串口CLIport和一个接收数据的串口Dataport，CLIport读取cfg配置文件逐行发送配置参数。

通过网口UDP向采集板发送配置指令：
```
def __init__(self, static_ip='192.168.33.30', adc_ip='192.168.33.180',
                 data_port=4098, config_port=4096):    

        # Create configuration and data destinations
        self.cfg_dest = (adc_ip, config_port)
        self.cfg_recv = (static_ip, config_port)
        self.data_recv = (static_ip, data_port)

        # Create sockets
        self.config_socket = socket.socket(socket.AF_INET,
                                           socket.SOCK_DGRAM,
                                           socket.IPPROTO_UDP)
        self.data_socket = socket.socket(socket.AF_INET,
                                         socket.SOCK_DGRAM,
                                         socket.IPPROTO_UDP)

        # Bind data socket to fpga
        self.data_socket.bind(self.data_recv)

        # Bind config socket to fpga
        self.config_socket.bind(self.cfg_recv)
```
UDP因其简单性和低延迟性，在需要快速传输且对可靠性要求不高的场景中非常有用，当然也要注意数据丢失等问题。首先，基于UDP协议的网口通信通过UDP套接字完成，套接字（socket）可以看作是两个程序在网络中进行通信的接口，它允许程序通过网络发送和接收数据，就好像是在不同计算机或不同进程之间直接通信一样。在python中使用socket模块创建UDP套接字，socket.AF_INET 表示套接字使用IPv4地址族，socket.SOCK_DGRAM 表示套接字类型为UDP数据报，socket.IPPROTO_UDP 是UDP协议的协议号。然后是绑定套接字，将套接字和IP与端口关联起来，这样套接字就可以接收发送到该地址的数据包。注意：这里adc_ip对应采集板上FPGA的地址，static_ip是将计算机配置为与采集板目的地址匹配的静态IP地址，还有config_port接收配置的端口号和data_port发送数据的端口号。也就是说，cfg_dest指向发送配置的ip端口，cfg_recv则指向接收数据的ip和配置端口，data_recv则指向接收数据的ip端口。
通过网口UDP向采集板发送开始采集指令；
通过UART向雷达发送启动雷达命令即“sensorStart”；

通过网口UDP循环接收数据包+解析出原始数据+后续数据实时处理：

def _read_data_packet(self):
        """Helper function to read in a single ADC packet via UDP

        Returns:
            int: Current packet number, byte count of data that has already been read, raw ADC data in current packet

        """
        data, addr = self.data_socket.recvfrom(MAX_PACKET_SIZE)
        packet_num = struct.unpack('<1l', data[:4])[0]
        byte_count = struct.unpack('>Q', b'\x00\x00' + data[4:10][::-1])[0]
        packet_data = np.frombuffer(data[10:], dtype=np.uint16)
        return packet_num, byte_count, packet_data

def read(self, timeout=1):
        """ Read in a single packet via UDP
        """
        # Configure
        self.data_socket.settimeout(timeout)

        # Frame buffer
        ret_frame = np.zeros(UINT16_IN_FRAME, dtype=np.uint16)

        # Wait for start of next frame
        while True:
            packet_num, byte_count, packet_data = self._read_data_packet()
            if byte_count % BYTES_IN_FRAME_CLIPPED == 0:
                packets_read = 1
                ret_frame[0:UINT16_IN_PACKET] = packet_data
                break

        # Read in the rest of the frame            
        while True:
            packet_num, byte_count, packet_data = self._read_data_packet()
            packets_read += 1

            if byte_count % BYTES_IN_FRAME_CLIPPED == 0:
                self.lost_packets = PACKETS_IN_FRAME_CLIPPED - packets_read
                return ret_frame

            curr_idx = ((packet_num - 1) % PACKETS_IN_FRAME_CLIPPED)
            try:
                ret_frame[curr_idx * UINT16_IN_PACKET:(curr_idx + 1) * UINT16_IN_PACKET] = packet_data
            except:
                pass

            if packets_read > PACKETS_IN_FRAME_CLIPPED:
                packets_read = 0

_read_data_packet(): 通过UDP读取单个ADC数据包，返回当前数据包编号、已读取的字节数和当前数据包中的原始ADC数据。recvfrom(MAX_PACKET_SIZE)，MAX_PACKET_SIZE即单个UDP数据包的最大大小。上面图中，一个UDP数据包包含三个部分，即函数_read_data_packet返回的解析数据包编号、解析字节计数、解析ADC数据。不过一帧ADC原始数据可能有几M大小，需要多个UDP数据包才能传输完。所以通过read函数 通过循环读取单个UDP数据包，返回一个完整的数据帧。它会先读取一帧的开始部分，在第二个循环中读取帧的剩余部分，有数据包编号packet_num，可以知道当前UDP数据包在一帧中的位置，所以对于数据包丢失的情况，一帧数据对应位置的数据即为0。

@staticmethod
def organize(raw_frame, num_chirps, num_rx, num_samples):
"""Reorganizes raw ADC data into a full frame
   Returns:
     ndarray: Reformatted frame of raw data of shape (num_chirps, num_rx, num_samples)
"""
   ret = np.zeros(len(raw_frame) // 2, dtype=complex)

   # Separate IQ data
   ret[0::2] = raw_frame[0::4] + 1j * raw_frame[2::4]
   ret[1::2] = raw_frame[1::4] + 1j * raw_frame[3::4]
   return ret.reshape((num_chirps, num_rx, num_samples))

organize函数将解析出的一帧数据组织为一帧完整的原始ADC数据，包括实部和虚部。（IQ数据的排列因雷达型号而异，这里是2I2Q+2I2Q，而有的是4I4Q。）