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[發(fā)明專利]一種基于毫米波雷達的手勢運動探測方法在審

專利信息
申請?zhí)枺?/td> 201811064646.0 申請日: 2018-09-12
公開(公告)號: CN109188414A 公開(公告)日: 2019-01-11
發(fā)明(設計)人: 賽景波;方文斗 申請(專利權(quán))人: 北京工業(yè)大學
主分類號: G01S13/00 分類號: G01S13/00;G01S7/41
代理公司: 北京思海天達知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11203 代理人: 沈波
地址: 100124 *** 國省代碼: 北京;11
權(quán)利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關(guān)鍵詞: 毫米波雷達 手勢 差頻信號 手勢運動 小波分析 時頻域 傳感器 分辨率 回波 時頻 探測 采集回波信號 手勢特征信息 線性調(diào)頻信號 抗干擾能力 發(fā)射信號 方法使用 回波信號 雷達接收 雷達信號 時間變換 實時性好 手勢識別 特征提取 中值濾波 混頻 去噪 拼接 采集 圖像 輸出 發(fā)射 檢測
【說明書】:

發(fā)明公開了一種基于毫米波雷達的手勢運動探測方法,該方法使用毫米波雷達作為手勢傳感器發(fā)射線性調(diào)頻信號,然后在雷達接收端采集回波信號;對采集的雷達信號與本地發(fā)射信號進行混頻、然后中值濾波得到回波差頻信號;對得到的回波差頻信號進行小波分析,得到頻率隨著時間變換的圖像;對目標動檢測后,得到10幅時頻特性圖;然后對得到的10幅時頻特性圖在時頻域內(nèi)拼接后進行去噪和特征提取,得到與手勢有關(guān)的特征;然后將手勢特征信息輸入BP神經(jīng)網(wǎng)絡對手勢進行識別,最后輸出手勢識別的結(jié)果。本發(fā)明采用毫米波雷達作為手勢傳感器具有分辨率高、抗干擾能力強的優(yōu)點,采用小波分析對回波信號進行處理,具有實時性好,時頻域分辨率都比較高優(yōu)點。

技術(shù)領域

本發(fā)明提供一種基于毫米波雷達的手勢運動探測方法,屬于雷達技術(shù)領域和人機交互領域

背景技術(shù)

人機交互指的是人與計算機這兩者之間通過使用某種指定的交互方式,去完成指定任務而產(chǎn)生信息交換的過程。人機交互技術(shù)的目的是更好實現(xiàn)人與計算機之間的交流,幫助人們提高生活質(zhì)量。近幾年來,手勢識別技術(shù)得到了飛速的發(fā)展,目前常用的手勢識別方法主要是基于視覺的和基于傳感器的方法。基于視覺的手勢識別技術(shù)容易受視距有限、光線強度影響;基于傳感器的手勢識別技術(shù)使用著必須佩帶專門的設備,使用不方便。

采用雷達技術(shù)進行手勢識別可以很好的避免基于視覺和傳感器手勢識別技術(shù)的局限性。雷達發(fā)射的電磁波能夠不受光線影響,抗干擾能力強的優(yōu)點;毫米波雷達采用更高的頻段,具有天線體積更小,物理分辨率更高、抗干擾能力更強。此外毫米波雷達還具有功耗低、實時性好、集成度高等優(yōu)點。

毫米波雷達信號是具有局部細微特性的多散射中心的信號形成的;而小波變換的突出特征就是可以既可以對信號的整體進行分析,又可以提取信號的細微特征部分。

對雷達回波信號進行小波變換能更好的刻畫信號的特性。對信號的時頻特性分析,傅里葉變換不能反映頻率與時間的關(guān)系;短時傅里葉變換是一種常用的時頻分析方法,短時傅里葉變換受窗函數(shù)限制不能敏感地反映信號的突變,不能很好的刻畫信息;小波變換是一種窗口固定不變但是其形狀可改變的時頻局部分析方法,小波變換具有多分辨率,對信號的時頻域都有較高的刻畫。

BP(back propagation)神經(jīng)網(wǎng)絡網(wǎng)絡是20世紀80年代中期提出的一種按照誤差逆向傳播算法訓練多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡。BP神經(jīng)網(wǎng)絡能學習和存貯大量的輸入-輸出模式映射關(guān)系,而無需事前揭示描述這種映射關(guān)系的數(shù)學方程。它的學習規(guī)則是使用梯度下降法,通過反向傳播來不斷調(diào)整網(wǎng)絡的權(quán)值和閾值,使網(wǎng)絡的誤差平方和最小。BP神經(jīng)網(wǎng)絡廣泛應用于圖像識別、語音分析等眾多領域,是目前應用最廣泛的神經(jīng)網(wǎng)絡模型之一。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明針對當前基于視覺的手勢識別方法容易受環(huán)境、光線影響和基于傳感器的手勢識別方法使用不方便的問題,提出了一種基于毫米波雷達的手勢運動探測方法。

本發(fā)明采用的技術(shù)方案為一種基于毫米波雷達的手勢運動探測方法,該方法使用毫米波雷達作為手勢傳感器發(fā)射線性調(diào)頻信號,然后在雷達接收端采集回波信號;對采集的雷達信號與本地發(fā)射信號進行混頻、然后中值濾波得到回波差頻信號;對得到的回波差頻信號進行小波分析,得到頻率隨著時間變換的圖像,即時頻特性圖;對目標動檢測后,得到10幅時頻特性圖;然后對得到的10幅時頻特性圖在時頻域內(nèi)拼接后進行去噪和特征提取,得到與手勢有關(guān)的特征;然后將手勢特征信息輸入BP神經(jīng)網(wǎng)絡對手勢進行識別,最后輸出手勢識別的結(jié)果。

該方法具體包括以下部分:

步驟1)使用調(diào)頻連續(xù)波雷達作為手勢傳感器,采用兩根發(fā)射天線和四根接收天線,多發(fā)多收天線可以提高雷達的空間分辨率減小天線體積。首先發(fā)射端發(fā)射鋸齒波調(diào)制的FMCW波,啟始頻率為77GH,上升斜率為17.386MHZ/us,斜率持續(xù)時間為474us,每幀時間為100ms。接收端采集回波信號。

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