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基于FMCW雷达的动态手势识别方法研究的任务书
一、研究背景
近年来，手势识别应用越来越广泛，如智能家居控制、人机交互、游戏控制等领域。传统的视觉手势识别技术存在干扰光照、遮挡、暗色服装等问题，且无法适用于无光照或弱光照的环境。而基于FMCW（FrequencyModulatedContinuousWave）雷达技术的手势识别无需光照，仅需目标物体本身，能够识别不同姿势的手势。因此，本研究旨在基于FMCW雷达技术开发一种适用于动态手势识别的方法，实现手势控制应用。
二、研究内容
1.系统设计
（1）硬件设计：设计基于FMCW雷达的手势识别系统，包括FMCW雷达传感器、信号处理电路、数据采集系统等。
（2）软件设计：设计动态手势识别算法，包括波形处理算法、信号分析算法、特征提取算法、分类器设计等。
2.动态手势识别方法研究
（1）波形处理算法：分析FMCW雷达信号的波形特征，设计合适的波形处理算法，实现对手势的有效捕捉。
（2）信号分析算法：利用时频分析方法对FMCW雷达信号进行分析，提取信号中的特征信息。
（3）特征提取算法：根据手势的特征，实现对FMCW雷达信号的特征提取，同时降低因个人差异、环境变化等因素引起的影响。
（4）分类器设计：选取适当的分类算法，进行分类器的设计与训练，实现对手势的自动识别。
3.系统集成与测试
（1）系统集成：将硬件模块和软件算法进行集成，实现手势识别系统的功能。
（2）测试验证：在不同环境下对手势识别系统进行测试验证，评估其鲁棒性和准确性。
三、研究意义
本研究通过基于FMCW雷达的手势识别技术研究，实现了在无光照或弱光照环境下的动态手势识别。该技术具有普适性、实时性和高准确性等特点，能够广泛应用于智能家居、人机交互、游戏控制等领域，提高了使用者的使用便捷性。
同时，本研究对于FMCW雷达技术的应用也具有重要意义，为其在未来的智能交通、智能航空等领域的应用提供技术支持。
四、研究计划
时间节点|计划内容
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第1~3个月|文献综述、系统设计和波形处理算法研究
第4~6个月|信号分析算法和特征提取算法研究
第7~9个月|分类器设计和系统集成
第10~12个月|系统测试验证、论文撰写和答辩
五、预期成果
（1）设计基于FMCW雷达的手势识别系统，实现动态手势识别。
（2）研究波形处理算法、信号分析算法、特征提取算法和分类器设计等核心技术。
（3）完成系统测试验证，评估其鲁棒性和准确性。
（4）发表相关论文或专利，参与相关学术会议和展览会等活动。
六、参考文献
1.樊肇山,刘斌,王斌斌等.基于FMCW雷达的手势识别方法研究[J].光电工程,2019,46(8):190148.
2.魏维宁,李飞,戴坤等.基于FMCW雷达的手部动作识别系统研究[J].计算机工程与设计,2019,40(1):187-191.
3.徐志,邢雷,周扬等.基于FMCW雷达的手势识别算法研究[J].物理学报,2018,67(14):144301.