智能家居毫米波雷达模组厂家毫米波雷达轨迹跟踪人员探测，毫米波雷达在室内人员探测和跟踪中的应用是近年来新出现的技术，其原理是通过雷达天线向外发射并在其发射路径上对目标进行阻隔而产生反射。又由雷达接收机接收，通过对接收到的信号进行一系列处理，可以确定目标的距离、速度、角度等信息。
当前用于室内人员探测与跟踪的传感器除毫米波雷达外，还包括超声波、被动红外、主动红外、激光雷达、TOF以及光学摄像机等传感器，但这些传感器容易受到外界环境(如光照、温度等)的影响而出现虚警现象。智能家居毫米波雷达模组厂家模组具有全天候特性，在环境稳健性上优于其它其它传感器，能满足室内人员检测在准确性、稳定性等方面的要求，毫米波雷达模组在安防监控、智能家居、自动门禁等方面的应用日益广泛。特别是对于保护个人隐私权等方面，毫米波雷达有着不可替代的天然优势。
利用FMCW、MIMO等技术，研制了毫米波雷达室内人员探测和跟踪应用。MIMO等技术具有测距精度高、速度精度高、角分辨率高、虚警率低等优点，能够在室内正确地检测人员。对目标进行准确定位和稳定跟踪，对人员和非人类目标进行有效分类，统计出出发者的距离、速度、角度等信息。智能家居毫米波雷达模组在室内环境中对人的探测和跟踪效果，该模组消除了桌椅、墙壁等静止物体，可同时对三人进行准确的探测，正确定位和稳定跟踪。
利用FMCW、MIMO等技术，利用无目标消噪算法、消除多径干扰算法群靶跟踪算法、人形分类与非人形目标算法等关键算法解决了室内多路径造成的假目标问题，并对人与物进行有效分类。在室内环境中实现多目标跟踪和定位。
静物消除算法主要应用于室内环境中的静止物体(如墙、桌椅等)，在信号处理和数据处理两个模块都有涉及，通过消除零多普勒通道目标，可达到过滤静止物体、防止静止物体对运动目标的干扰。
该算法主要用于消除室内场景中目标运动带来的虚假检测点，避免这些错误检测点被毫米波雷达模组误认为目标跟踪输出而引起虚警，它将根据室内环境面积和从毫米波雷达传感器获得的原始探测点信息(例如：距离、速度、角度、信噪比等)。对得到的原始检测点进行综合判别，过滤掉这些检测点，从而有效地减少了室内环境中多路径引起的虚警点。
群体目标跟踪算法主要应用于智能家居室内环境中的多个运动目标的正确定位与稳定跟踪。该算法先对原始检测点进行有效聚类，得到不同的目标类簇，再利用扩展卡尔曼滤波器对不同的分簇进行跟踪滤波处理，终获得稳定的运动目标轨迹。
人形分类算法主要是用来区分人和有微小物体(如旋转电扇、窗帘等)的物体。微运动目标具有一定的多普勒速度，易造成智能家居毫米波雷达模组厂家的误判，并将其跟踪输出。分类人-非人目标算法将统计人体和微动物体的特性，提取有效特征，对目标进行分类，只输出对人员的跟踪结果。