基于FMCW雷达传感器的雷达模组室内人员定位方法，在智能健康监护、智能家庭等诸多以人为本的智能应用中，室内人员定位是关键技术。但是，由于建筑物墙壁的阻隔，目前普遍采用的卫星定位技术不能用于室内。人体定位“一米”的室内定位已成为近年来的研究热点。
现有的室内人员定位技术主要有计算机视觉、WiFi、红外、超宽带(UWB)等。但是，由于使用了计算机视觉技术，运算量很大，因此会有隐私泄漏的危险；利用基于WiFi的接收信号强度指示(receivedsignalstrengthindica-tion)RSSI)指纹定位方法易受多路径干扰，指纹库经常进行更新，维护困难；红外室内定位系统易受到热源的干扰，只要只要具有视距传输性，就需要密集布置传感器；而基于UWB技术的定位系统，虽然抗多径效应强，但穿透性强，但是，将会与目前授权的频带业务发生冲突，而且设备价格昂贵。
调频连续波雷达(frequencymodulatedcontinuouswave,FM-CW)雷达在高精度目标探测方面所具有的技术优势，使得它在室内人员正确定位方面受到广泛关注。AdibF等人基于FMCW信号研制了可实现穿墙定位的室内人员跟踪系统WiTrack，但该系统以通用的软件无线电平台为基础，设备价格昂贵，工作频率为5.56~7.25GHz，测试精度较低。
近几年来，随着自动驾驶技术的普及，飞睿科技、英飞凌、德州仪器等公司相继推出了针对自动驾驶的毫米波雷达传感器解决方案。与已提出的方案相比，利用这些汽车雷达传感器，可以显著降低系统实现的复杂性和成本，同时，采用毫米波段发射信号也使之具有更高的探测精度。因此，如何将这些商用汽车雷达传感器雷达模组应用于室内人员定位，值得进一步深入研究和探讨。
为了解决以上问题，基于飞睿公司研制的FR24毫米波雷达传感器，研究了一种实现室内人员定位的方法。采用飞睿雷达模组FR24数据采集板，将雷达射频前端处理数据转化为数字信号，并用MATLAB软件实现雷达信号处理，基于大选择单元的平均恒虚警率(greatestofcellaverageconstantfalsealarmrate)，采用GO-CA-CFAR检测的室内人员定位算法，解决了室内FMCW信号存在的动态多径问题，在2D平面实现人体定位和轨迹再现。
对于室内环境，由于墙面、地板、家具等多种物体都能反射信号，回波信号中含有大量静止物体的反射信号，其强度将超过目标反射信号。针对这种情况，在雷达传感器中进行信号处理时，必须使用背景消除技术。由于待测目标为活动人体，反射回雷达信号随时间发生变化，可通过将雷达反射信号与环境背景帧相减，从而消除了每一帧采集的雷达反射信号。
在FR24毫米波雷达传感器基础上，设计了一种室内人体定位方法，给出了雷达模组信号处理的实现方案，并提出了一种基于二维GO-CFAR的算法来解决FMCW回波信号中的动态多径问题。经过试验分析，得到了CFAR的参考窗口长度。经检测，平均定位误差为0.123m，能有效地对室内人体进行定位，并能很好地再现物体的真实运动轨迹。