雷达基础

雷达的动作很简单：发出电磁波，等待它碰到目标后反射回来，再分析回波。听起来像回声定位，但工程上处理的是电磁波信号，不是声音。

一次雷达测量到底发生了什么

把雷达放在电脑旁边，用户坐在桌前。雷达发出一段信号，这段信号会碰到用户的胸口、手臂、椅子、桌面和墙。接收天线收到的是这些反射叠在一起的结果。

雷达并不知道“这是胸口”“这是椅子”。它只知道：某些反射大概来自近处，某些反射大概来自远处；某些反射在靠近，某些反射在远离；某些反射来自左边，某些来自右边。

所以雷达处理的第一步，不是识别人，而是把回波拆成三个更基本的问题：

这个反射离我多远？
这个反射在靠近还是远离？
这个反射来自哪个方向？

后面所有 FFT、点云和模型，本质上都是围绕这三个问题展开。

它能测距离，是因为信号传播需要时间。电磁波从雷达到目标，再从目标回到雷达，走的是往返路程。知道传播速度，也就能把延迟换算成距离。

它能测速度，是因为目标在动时，回波相位和频率会发生变化。静止的人、靠近的人、远离的人，对连续多次采样形成的变化模式不一样。

它能测角度，是因为多个接收天线不是放在同一个点上。同一束反射波到达不同天线时会有相位差，这个相位差里带着方向信息。

用户离开时，雷达会看到什么变化

用户从座位离开时，雷达数据一般会经历几个变化：

• 坐着时，人体反射集中在设备前方的一个相对稳定区域。
• 起身时，反射高度和分布会改变，点云从“坐姿形态”变成“站立/移动形态”。
• 走开时，人体相关反射的距离、角度和速度会连续变化。
• 离开视野后，人体反射减少，剩下更多是桌面、墙面和固定物体反射。

mmLock 关心的不是某一帧里有没有一个点，而是这一串变化是否符合“用户离开设备”的过程。

雷达看到的不是照片

摄像头给出的是可见光图像，像素直接对应画面。雷达数据更像一组反射测量：

• 距离：反射点离雷达多远。
• 速度：反射点是靠近还是远离。
• 角度：反射点大概来自哪个方向。
• 强度：这个点的反射有多明显。

所以雷达成像不是“拍照”。它是把一堆回波信号通过信号处理变成空间结构。人的身体、椅子、桌面、墙面都会反射，算法要从这些反射里找出和目标行为相关的部分。

毫米波雷达在这个项目里的位置

毫米波雷达适合近距离人体感知。它能在室内短距离内提供距离、速度和角度信息，也不直接采集可见光画面。对 mmLock 这样的设备安全场景来说，这个取舍很自然：系统关心的是“用户是否离开”和“人体位置如何变化”，不是采集人的脸或屏幕画面。

不过雷达不是万能传感器。它会受到人体姿态、遮挡、环境反射、多目标干扰和安装位置影响。后面的 FFT、点云和模型处理，都是为了把原始回波里有用的部分提出来。

雷达和 WiFi 感知的关系

雷达感知和 WiFi 感知都属于无线感知。它们都不是直接拍图，而是看无线信号经过人体和环境后发生了什么变化。

区别在于，FMCW 雷达的信号是为测距、测速和测角专门设计的。WiFi 信号首先是为了通信，CSI 只是通信链路状态的测量。用 WiFi 做感知时，系统需要从 CSI 的幅度和相位扰动中学习人体动作；用 FMCW 雷达时，系统可以更直接地把 FFT bin 映射到距离、速度和角度。

所以讲 mmLock 时，不需要把雷达看成完全陌生的东西。它和 WiFi sensing 的直觉相通：人动了，信号就变了。只是毫米波 FMCW 雷达把“变化”组织成更适合空间感知的数据。