预览加载中,请您耐心等待几秒...
1/10
2/10
3/10
4/10
5/10
6/10
7/10
8/10
9/10
10/10

亲,该文档总共17页,到这已经超出免费预览范围,如果喜欢就直接下载吧~

如果您无法下载资料,请参考说明:

1、部分资料下载需要金币,请确保您的账户上有足够的金币

2、已购买过的文档,再次下载不重复扣费

3、资料包下载后请先用软件解压,在使用对应软件打开

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN113341392A(43)申请公布日2021.09.03(21)申请号202110609841.2G06N3/04(2006.01)(22)申请日2021.06.01(71)申请人北京理工大学地址100081北京市海淀区中关村南大街5号(72)发明人陶然乔幸帅单涛白霞赵娟(74)专利代理机构北京正阳理工知识产权代理事务所(普通合伙)11639代理人邬晓楠(51)Int.Cl.G01S7/41(2006.01)G01S13/87(2006.01)G01S13/88(2006.01)G06K9/00(2006.01)G06K9/62(2006.01)权利要求书4页说明书7页附图5页(54)发明名称一种基于多站雷达微多普勒运动测向的人体行为分类方法(57)摘要本发明公开的一种基于多站雷达微多普勒运动测向的人体行为分类方法,属于雷达目标探测信号处理领域。本发明实现方法为:通过利用基于多站雷达多普勒频率的人体运动方向估计方法,实时测量人体运动相对于不同雷达接收机的方位角。根据测量的角度值和不同方位角对分类性能影响的不同对多站数据进行区间划分,并依据划分的区间进行数据级融合,利用双通道的卷积主成分分析网络CPCAN对不同区间的数据进行特征提取与分类,将两个通道的分类结果进行自适应加权的决策级融合得到最终的行为类别结果。本发明通过充分考虑运动方位变化带来的微多普勒数据的影响,能够简化多站分类网络结构,具有更佳的分类性能和更稳健的分类效果。CN113341392ACN113341392A权利要求书1/4页1.一种基于多站雷达微多普勒运动测向的人体行为分类方法,其特征在于:包括如下步骤:步骤一、对采集到的多站雷达回波信号r(n)进行预处理操作,得到预处理后的回波信号x(n);所述信号预处理包括滤波、去直流、镜像频率抑制;步骤二、对预处理后的信号x(n)执行微多普勒信号分离操作,分别提取躯体的多普勒信号xtorso(n)和肢体的微多普勒信号xlimbs(n);步骤三、利用经步骤二中微多普勒信号分离算法产生的躯体多普勒信号xtorso(n),估计目标相对于多站雷达系统各个接收机的运动方位角;步骤四、利用经步骤二中微多普勒信号分离算法产生的肢体运动时频谱图,根据步骤三中测量的目标相对于各个接收机的运动方位角,构建多站雷达人体行为分类数据集;步骤五、将步骤四中构建好的两个数据集输入到双通道的卷积主成分分析网络CPCAN中,每个网络通道分别处理对应数据区间1和数据区间2的数据集;两个通道分类后的结果进行自适应加权的决策级融合,最终输出人体行为分类结果。2.如权利要求1所述的一种基于多站雷达微多普勒运动测向的人体行为分类方法,其特征在于:还包括步骤六,利用步骤一至步骤五基于多站雷达微多普勒运动测向的人体行为分类方法,实现更为准确,更为稳健的人体行为分类。3.如权利要求1或2所述的一种基于多站雷达微多普勒运动测向的人体行为分类方法,其特征在于:步骤二实现方法为,步骤2.1:执行短时分数域滤波提取慢变的躯体多普勒信号xtorso(n);计算回波信号x(n)的p1阶短时分数傅里叶变换STFrFT(short‑timefractionalFouriertransform)p1为躯体多普勒信号的合适阶次;设计时频滤波函数H(n,k)如下所示式中,Th为依据经验选取的阈值;对短时分数域滤波后的信号进行逆短时分数傅里叶变换ISTFrFT得到慢变的躯体多普勒信号xtorso(n),其表达式如下步骤2.2:利用CLEAN技术从信号x(n)中消除步骤2.1中提取到的信号xtorso(n),得到的残留信号为xrem(n);步骤2.3:对信号xrem(n)执行基于短时分数傅里叶变换的形态形量分析MCA(morphologicalcomponentanalysis)优化求解,提取快变的肢体微多普勒信号xlimbs(n);对于残留信号xrem(n),xrem=x′torso+xlimbs+w,x′torso是信号xtorso的残留成分,保持与xtorso一样的时频变化特性,xlimbs是待提取的肢体微多普勒信号,w表示噪声;利用p1阶的宽窗STFrFT和p2阶的窄窗STFrFT分别稀疏表征xtorso和xlimbs,建立如下优化问题通过求解式(3)得到肢体的微多普勒信号xlimbs。2CN113341392A权利要求书2/4页4.如权利要求3所述的一种基于多站雷达微多普勒运动测向的人体行为分类方法,其特征在于:步骤三实现方法为,步骤3.1:利用基于Viterbi算法的瞬时频率估计方法提取步骤二中分离后的躯体多普勒信号xtorso的瞬时多普勒值;步骤3.2:利用步骤3.1中得到的躯体多普勒信号xtorso的