一种毫米波雷达多人手势识别方法.pdf

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN115840504A(43)申请公布日2023.03.24(21)申请号202211548131.4(22)申请日2022.12.05(71)申请人电子科技大学地址611731四川省成都市高新区（西区）西源大道2006号(72)发明人武俊杰江涵安洪阳李皓予李中余杨建宇(74)专利代理机构成都虹盛汇泉专利代理有限公司51268专利代理师王伟(51)Int.Cl.G06F3/01(2006.01)G01S13/88(2006.01)权利要求书3页说明书9页附图7页(54)发明名称一种毫米波雷达多人手势识别方法(57)摘要本发明公开了一种毫米波雷达多人手势识别方法，首先根据潜在应用场景设计手势动作，确定雷达系统参数，然后进行手势数据采集以及信号预处理，包括滤波、手势信号提取处理，再使用盲源数目估计方法估计手势数目，使用盲源分离方法对多个手势数据进行分离，最后设计分类模型，输入手势信号数据或人工提取的特征，得到手势识别结果。本发明的方法解决了现有毫米波雷达传感器手势识别技术只能识别单个手势动作而无法识别探测范围内同时存在的多个手势动作的问题，实现了多人手势识别，增强雷达手势识别技术的实用性，可以完成多人场景中同时存在的多个手势的识别任务。CN115840504ACN115840504A权利要求书1/3页1.一种毫米波雷达多人手势识别方法，具体步骤如下：S1、根据潜在应用场景设计手势动作，确定毫米波雷达系统参数；S2、雷达传感器发射探测信号并接收手势回波数据，对回波数据进行滤波处理；S3、使用盲源数目估计方法估计手势的数目；S4、使用盲源分离方法对多个手势数据进行分离；S5、设计分类模型，输入手势信号数据或人工提取的特征，得到手势识别结果。2.根据权利要求1所述的一种毫米波雷达多人手势识别方法，其特征在于，所述步骤S1具体如下：S11、设计手势动作；考虑两种典型的多人手势识别应用场景，即智能座舱、智能家居，设计手势动作如下：(1)上抬：在雷达探测范围内，手掌自然上抬(远离雷达方向)，位移10cm以上；(2)下压：在雷达探测范围内，手掌自然下压(靠近雷达方向)，位移10cm以上；(3)左挥：在雷达探测范围内，手掌及小臂自然从右向左挥动，位移10cm以上；(4)右挥：在雷达探测范围内，手掌及小臂自然从左向右挥动，位移10cm以上；(5)双击：在雷达探测范围内，手臂静止，手掌或手指上下点击两次；(6)拇指拨动：在雷达探测范围内，手掌静止且四指弯曲，大拇指沿食指上下拨动；S12、确定毫米波雷达系统参数；使用FMCW毫米波雷达完成雷达手势识别，设置的参数包括：收发天线数，雷达载频fc，信号扫频带宽B，信号时宽Tc，脉冲重复频率PRF，chirp信号采样点数nchirp。3.根据权利要求1所述的一种毫米波雷达多人手势识别方法，其特征在于，所述步骤S2具体如下：S21、雷达信号收发；雷达发射端发射锯齿波线性调频信号sT(t)：其中，t为时间变量，信号由手势反射后，经过时延τ由接收天线接收，FMCW雷达接收端使用混频器将发射信号与接收信号差频后得到sIF(t)，表示为：用K代替B/Tc，同时时延τ等于其中，R表示目标与雷达的相对距离，vr表示运动与雷达的径向速度，c表示光速，经过近似后，中频信号表示为：所有接收通道接收到的上述中频信号依次通过滤波器以及ADC转换器；S22、动目标显示滤波预处理；使用一种指数加权平均MTI滤波方法：2CN115840504A权利要求书2/3页其中，s(n)表示接收到的第n个中频回波信号，表示滤波后的信号，α表示平滑因子，通过上式，可得非递归形式的背景杂波公式：其中，该动目标显示滤波器，平滑因子α越小，杂波抑制能力越强。4.根据权利要求1所述的一种毫米波雷达多人手势识别方法，其特征在于，所述步骤S3具体如下：S31、对接收信号协方差矩阵进行酉变换；设接收传感器数目为N，则对于N×N维接收信号协方差矩阵RX，设(i，j)处元素表示为aij，则定义盖尔圆圆心ci＝aii，而盖尔圆半径为：为使信源与噪声所对应盖尔圆半径差异化更大，先对接收数据协方差矩阵RX进行酉变换；S32、由判决阈值确定信源数目；对酉变换后求盖尔圆半径，假设现有M个不相关源，设定基于盖尔圆准则盲源数目估计的判断阈值GDE(k)为：其中，k的取值范围为1，2，...，N‑1；D(L)表示取值0～1的校正因子；rk表示第k个盖尔圆半径；从k＝1开始计算GDE(k)，当GDE(k)第一次取负值时停止，估计源信号源数为k‑1。5.根据权利要求1所述的一种毫米波雷达多人手势识别方法，其特征在于，所述步骤S4中，采用特征矩阵联合近似对角化算法进行盲源分离，具体如下：S41、建立信号模型；雷达阵列接收信号模型为