摘要：本文主要补充上一篇博客1.毫米波雷达心率、呼吸原理实现（一）实例，由于平时较忙，没来得及更新。本项目实时处理主要用到两个工具：1.CCS开发平台 ；2.Matlab 2020版本以上（本人使用的2021b）。项目基本思路：通过CCS平台控制AWR1843获取串口实时数据，然后使用Matlab的AppDesign功能设计上位机处理实时获得的串口数据。值得注意的是，在TI的工具箱中有AWR1642运行的生命体征demo，可以在不做任何修改的情况下烧录到AWR1843中运行。

一、CCS串口数据获取

  1. CCS项目创建

打开CCS软件，点击菜单栏中的File，点击New，点击CCS Project，出现如下界面：

Target中选择mmWaveSensor，这里博主用的是AWR1843型号的毫米波雷达，所以选择AWR1843，也可以根据自己的雷达型号进行选择。Project name可以自己命名，我这里命名为adcdata_mss，Project templates and examples中选择SYS/BIOS下的TITarget Examples下的Typical，如下图:

上面的设置对Cortex R[ARM]中设置的，同时在C67XX[C6000]进行相同的设置，只是工程名称不一样为adcdata_dss,如下图：

点击Next，此时在Cortex R[ARM]下面有错误，这是因为没有对Platform进行设置。需要对Platform进行设置

在Cortex R[ARM]中的platform设置为ti.platforms.cortexR:AWR18XX:false:200，C67XX[C6000]中的Platform设置为ti.platforms.c6x:AWR18XX:false:600,分别如下图：

点击Finish后，完成新建工程这时在Project Explorer中会有adcdata_mss和adcdata_dss两个工程。值得说明的是其中前者是用于AWR1843中AWM核控制芯片，后者用于DSP数据处理。再本demo中只用到一个工程即可，数据处理部分我将内嵌上位机中完成。如下图：

2.项目环境搭建

在上一步骤中完成项目创建之后，接下来将是项目环境搭建。再次强调，本demo使用串口数据以达到实时处理的效果。首先从mmwave_sdk_version\packages\ti\platform\xwr18xx目录下复制r4f_linker.cmd文件到工程目录adcdata_mss目录下。同时还需要再创建一个cmd文件，在这里，我命名为mss_adcdata_linker.cmd,如下图所示：

此时mss_adcdata_linker.cmd中的内容为：

/*----------------------------------------------------------------------------*//* Linker Settings*/--retain="*(.intvecs)"/*----------------------------------------------------------------------------*//* Section Configuration*/SECTIONS{systemHeap : {}> DATA_RAM}/*----------------------------------------------------------------------------*/

同时，要在adcdata_mss工程中的Properties(属性)中的General设置linker command file设置为mss_adcdata_linker.cmd,点击Apply and Close。

接下来在adcdata_mss工程中创建一个app.cfg配置文件（如果已经存在该文件就不用再创建），并将其命名为mss_adcdata.cfg(也可以根据自己随意命名)。并将其内容修改为如下：

/* *Copyright 2016 by Texas Instruments Incorporated. * *All rights reserved. Property of Texas Instruments Incorporated. *Restricted rights to use, duplicate or disclose this code are *granted through contract. * */environment['xdc.cfg.check.fatal'] = 'false';/******************************************************************** ************************** BIOS Modules **************************** ********************************************************************/var Memory= xdc.useModule('xdc.runtime.Memory');var BIOS= xdc.useModule('ti.sysbios.BIOS');var HeapMem = xdc.useModule('ti.sysbios.heaps.HeapMem');var HeapBuf = xdc.useModule('ti.sysbios.heaps.HeapBuf');var Task= xdc.useModule('ti.sysbios.knl.Task');var Idle= xdc.useModule('ti.sysbios.knl.Idle');var SEM = xdc.useModule('ti.sysbios.knl.Semaphore');var Event = xdc.useModule('ti.sysbios.knl.Event');var Hwi = xdc.useModule('ti.sysbios.family.arm.v7r.vim.Hwi');var System= xdc.useModule('xdc.runtime.System');var SysStd= xdc.useModule('xdc.runtime.SysStd');var clock = xdc.useModule('ti.sysbios.knl.Clock');System.SupportProxy = SysStd;/* FIQ Stack Usage: */Hwi.fiqStackSize= 2048;Hwi.fiqStackSection= ".myFiqStack"Program.sectMap[".myFiqStack"] = "DATA_RAM";/* Default Heap Creation: Local L2 memory */var heapMemParams = new HeapMem.Params();heapMemParams.size= 32*1024;heapMemParams.sectionName = "systemHeap";Program.global.heap0= HeapMem.create(heapMemParams);Memory.defaultHeapInstance= Program.global.heap0;/* Enable BIOS Task Scheduler */BIOS.taskEnabled= true;Program.sectMap[".vecs"]= "VECTORS";/* Make sure libraries are built with 32-bit enum types to be compatible with DSP enum types*/BIOS.includeXdcRuntime= true; BIOS.libType= BIOS.LibType_Custom;BIOS.customCCOpts+= " --enum_type=int ";

修改完成后，编译工程会出现如下图所示的错误信息，如下图：

提示的是用到的符号没有定义，对Properties(属性)中的Build中的ARM Linker中的Advanced Options中的Command FilePreproces中添加预先定义添加如下内容:

MMWAVE_L3RAM_NUM_BANK=6MMWAVE_SHMEM_BANK_SIZE=0x20000MMWAVE_SHMEM_TCMA_NUM_BANK=0MMWAVE_SHMEM_TCMB_NUM_BANK=0

如下图所示：

点击Apply and Colse,再次进行编译，仍然会有一个警告，如下图：

接下来，需要修改两处地方就可以消除警告了。

1.对Properties(属性)中的Build中的XDCtools中的Advanced

Options中的Additional complier options(-compileOptions)中修改为”-enum_type=int”, 如下图

2.对Propeties(属性)中的Build中的ARM Compiler中的Advanced Options中的Runtime Model

Options中的Desinate enum type(-enum_type)选为int,如下图

做完以上两步，再次进行编译，就不会有警告了，如下图所示：

接着就是SDK的导入，为后续程序编写做准备。

  1. 基本的环境配置好后，接下来要导入mmWave_sdk的路径，在Properties(属性)中的Build中的ARM Compiler中的Include Options中导入mmWave_sdk的路径，导入后如下图:

  1. 此外，还需要在Properties(属性)中的Build中的ARM Compiler中的Predefined Symbols中增加SUBSYS_MSS和SOC_XWR18XX,如下图

3.接下来要对Properties(属性)中的Build中的ARM Linker中的File Search Path中的Include library file or command file as input(-library,-l)和Addto library search path(-search_path,-i)添加相应的内容:

Include library file or command file as input(-library,-l)添加的内容如下：

Addto library search path(-search_path,-i)添加的内容如下：

注意：上述添加内容皆为mmwave_sdk中库的路径地址。添加后的效果图为：

最后就是文件后缀的修改。对Properties(属性)中的Build中的ARM Linker中的Basic Options中的Specify output file name(-output file,-o)中的文件后缀名修改为”xer4f”,如下图

3.程序结构分析

adcdata_mss项目程序基本流程图如下图所示：

接下来就是对上述程序结构进行简要描述

  • main函数：

首先，程序进入main函数，进行SOC驱动初始化，创建InitDriver_Task线程来初始化所需要的一些驱动程序，最后调用BIOS_start。

  • InitDriver Task函数：

首先，进行Pin引脚复用，接下来对串口、GPIO、邮箱等驱动进行初始化，初始化串口参数以及打开串口，调用InitAdcBufDriver函数初始化驱动程序，注册frame、 chirp开始的监听函数，mmWave初始化、同步，创建uartSendSemHandle信号量， 该信号显用于协调串口发送数据的线程，创建Adcdata MSS_mssWaveCtrITask线程， 该线程调用MMWave_execute()函数，创建Adcdata_MSS_UartSendTask(线程，该线程用于发送原始数据，调用Adcdata_MSS_Start函数，该函数用于配置雷达发射信号参数以及启动雷达。

  • InitAdcBufDriver函数：

该函数用于初始化ADCbuf中的一些配置，对ADCBuf进行初始化、参数配置以及打开ADCBuf,调用Adcdata_ADCbufConfig函数。

  • Adcdata_ADCbufConfig函数：

配置ADCBuf存储数据的格式以及接收到数据的存储位置。

  • AdcdataMSS_mssWaveCtrITask函数：

调用MMWave_execute函数。

  • Adcdata_MSS_UartSendTask函数：

该函数用于将雷达采集到的原始数据发送到上位机。

  • Adcdata_MSS_Start函数：

该函数用于配置雷达发射信号的参数以及启动雷达。

该项目文件放已经在文章末尾。

小结：在上面的部分中，我们初步通过CCS平台控制AWR1843雷达获得原始的未经过处理的串口数据，接下来下一部分内容中我将通过matlab编写一个上位机来处理从串口传回来的原始数据（另外，在AWR1843中有内置的DSP芯片进行数据处理，可以直接输出处理结果，但是由于工程量以及时间问题，博主就不做这部分内容了，读者可以自行完成或者可以看TI给出的1642demo，这个demo可以直接在1843里运行）。

二、上位机数据处理

1.简介

这部分内容将是我使用Matlab的AppDesigner制作的上位机软件,关于该上位机的制作的详细过程，由于篇幅问题在这里就不详细讲解了。上位机的界面如下图所示：

2.软件使用指南

首先连接PC与AWR1843设备并通电，使用AWR1843的debug模式与CCS平台进行调试，并加载在上文中项目编译后产生的.xer4f文件并运行，这时候可以通过串口助手检测是否有数据传回到PC端。我相信大家都知道TI毫米波雷达CCS的debug模式，如果实在不知道如何操作可以去顺便看看TI的开源demo，上面有详细的指导步骤。如下图：

可以看到此时我的PC和毫米波雷达已经可以正常通信了，这时打开上位机就可以正常处理了。

另外需要说明的是，界面中一些按钮以及功能的介绍：

1.端口方面

  • 关于端口方面有两个按钮和两个下拉选择框，端口号是自己识别电脑中的端口，到时候根据自己电脑端口选择即可。波特率选择跟我上图界面一致。

2.抖动消除

  • 该功能用于消除身体抖动，有效值为0和1，0表示不执行，1表示执行。该部分算法借鉴TI的demo。

3.静态杂波消除

  • 该功能用于消除背景噪声，采用基于指数平均对消算法，有效值为0和1，0表示不执行，1表示执行。

4.加权因子

  • 该因子是静态杂波消除算法中用的因子，有效值在0到1之间。

5.呼吸时域窗长和心跳时域窗长

  • 该窗长之间关系傅里叶长度的大小，为2的幂次方。

6.搜索范围

  • 表示此时目标距离雷达前端的有效距离，一般不超过1m为最佳。

结束语

这期内容到这里就结束了，制作不易，希望各位读者可以毫不吝啬的加个点赞和关注，感谢支持。

有关上述的所用到的代码取件地址：

链接：https://pan.baidu.com/s/1UR9PQEtbzm6jFX7D07gs2A

提取码：rrdy