? ? ? ?作為互聯網的延伸，物聯網(IoT)利用通信技術把傳感器、控制器、機器、人員和物等通過新的方式聯在一起，形成人與物、物與物相聯。根據Gartner的數據統計估計，2017年物聯網覆蓋的設備數量已達80億。隨著連接到云端的傳感器數量的日益增加，它對網絡帶寬、遠程存儲和數據處理的系統要求也迅速提高。

　　“邊緣”處的智能處理可以減少發送到中央服務器的數據量，增加傳感器本身的決策量，這可以在提升系統可靠性的同時，減少決策延遲和網絡成本。如果服務器關閉，用戶最不愿意看到的就是傳感器本身無法檢測物體和做出決策，這會影響問題的及時解決。

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? ? ? ?毫米波傳感器能提供亞毫米的距離精度

　　毫米波（mmWave）傳感器的出現，可以幫助物聯網實現邊緣智能。

　　毫米波傳感器是一項可用于檢測物體并提供物體的距離、速度和角度信息的傳感器。它使用毫米波，通常毫米波是指?30GHz?至?300GHz頻域(波長為1～10mm)，由于毫米波的波長介于厘米波和光波之間，因此毫米波兼有微波制導和光電制導的優點。又因為毫米波傳感器使用較小的波長，因此可以提供亞毫米的距離精度。

　　此外，毫米波傳感器也具有以下特殊優點：

　　1.能穿透材料：穿透塑料、墻板和衣服。

　　2.高度定向：形成具有?1°?精度的緊湊波束。

　　3.與光類似：可以使用標準光學技術進行聚焦和轉向。

　　4.較大的絕對帶寬：能夠區分兩個靠近的物體。

? ? ? ?因此，在汽車、工廠自動化、樓宇自動化和醫療等領域的應用中，毫米波傳感器通常被用于形成精確的物體圖像，主動傳輸一個或多個波流，并智能地將反射轉換成圖像。

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使用毫米波傳感器的作為交通交叉口監控

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毫米波傳感器依賴于復雜的互補計算方式，應用范圍頗廣。想象一下，一個靈敏的傳感器即使在充滿灰塵、黑暗、霧氣或下雨等惡劣條件下也能避開障礙；一個安全系統，可以透過墻壁看到入侵者；一架無人機可以檢測到肉眼看不到的高架電纜；一個安裝在手術工具尖端的微型雷達可以檢測到生物質；又或者一個微型傳感器可以監測動脈壁和聲帶運動。

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? ? ? ?實現邊緣智能和連接、減少錯誤檢測

? ? ? ?而具有集成處理功能的毫米波傳感器，在物聯網對信息端的云計算和實體段的相關傳感設備的應用過程中，能夠在邊緣實現智能，通過對對象進行過濾和分類，更智能地識別場景中發生的事情并實時做出決策，從而解決錯誤檢測問題。

? ? ? ?具體來說，毫米波傳感器以兩種方式實現邊緣智能。

　　一是毫米波可提供距離、速度和角度等獨特的數據信息，同時具有反射不同目標的能力，這使傳感器能夠檢測探測范圍內不同物體的特定特征。例如，速度數據可使傳感器看到微多普勒效應、來自微小運動的調制效應，其包含目標對象的典型特征，例如自行車車輪的旋轉輻條、行走的人搖擺的手臂，或者動物奔跑的四肢（如圖1所示）。系統可以使用該數據分類和識別傳感器視角中的對象類型。

?資料圖??兩張圖顯示了行走的人和擺頭風扇隨時間推移的微多普勒信息

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?資料圖?用于長距離室外入侵探測器的片上過濾示例

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? ? ? ?上圖顯示了安全應用中50米室外入侵探測器使用片上智能的一項實驗結果。入侵探測器用于確定人員是否已進入受保護區域，例如貨運場、停車場或后院。一些依賴光學或紅外傳感的傳感器可能會檢測到附近樹木和灌木的錯誤運動，而毫米波傳感器使用處理和算法來濾除和防止錯誤檢測，僅在人體運動時觸發探測器。安全攝像頭和可視門鈴可以通過連接網絡服務器處理圖像，執行相同的錯誤檢測過濾，這些基于服務器的系統所提供的功能通常需要用戶付費，而毫米波技術可實現在傳感器本身進行決策無需聯網服務器。

　　二是毫米波傳感器通過片上處理實現邊緣智能。包含微控制器和數字信號處理器（DSP）的傳感器能夠執行初級雷達處理，以及特征檢測和分類。

使用毫米波傳感器執行分類的示例：中間圖上所有移動目標都分配了一個軌道，彩色區域表示人

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　　邊緣處理和智能可以成為強大的工具，有助于提高物聯網傳感器、網絡的質量和穩健性。