[發明專利]一種針對微弱生命體的測距和呼吸頻率估計方法

有效

• 申請號: 201910572482.0
• 申請日: 2019-06-28
• 公開（公告）號: CN110161491B
• 公開（公告）日: 2021-01-12
• 發明（設計）人: 楊曉波;吳若凡;柴雷;鄧艷紅;崔國龍;郭世盛;孔令講
• 申請（專利權）人: 電子科技大學
• 主分類號: G01S13/08
• 分類號: G01S13/08;G01S13/88
• 代理公司: 成都虹盛匯泉專利代理有限公司 51268
• 代理人: 王偉

1.一種針對微弱生命體的測距和呼吸頻率估計方法，其特征在于，包括：

S1、對回波信號進行預處理；

S2、對經預處理后的數據利用多幀非相干積累，得到目標可能出現的距離單元及對應的幅度；

S3、根據目標可能出現的距離單元對應的幅度，自適應地調節不同距離單元上相關熵的參數；

S4、對每個距離單元上不同周期的數據進行相關熵處理；具體的：

對每個距離單元的數據進行相關熵處理：

其中，V[δ,k]表示對第k個距離單元周期間隔為δ的兩個數據進行相關熵處理的結果，δ＝1,2,…,M-1，M表示總的周期數，N表示總的距離單元數，d'[m,k]表示經步驟S1預處理后的數據，m為周期數，m＝1,2,…,M，σ(k)為第k個距離單元上的相關熵參數，其表達式為：

其中，L_acc為目標可能出現的距離單元的位置，K為距離單元數，σ_target為出現目標的距離單元對應的最適相關熵參數，H取值為5×10⁵；ε為過渡單元數；

S5、在經相關熵處理后的距離-多普勒平面，計算得到人數判決與目標測距。

2.根據權利要求1所述的一種針對微弱生命體的測距和呼吸頻率估計方法，其特征在于，步驟S2具體為：

首先對經步驟S1預處理后的多周期的數據進行非相干積累，得到各距離單元非相干積累后的幅值；

將這些幅值按照降序排列，取前λ個值作為疑似目標的幅值，則得到目標可能出現的距離單元及對應的幅值，λ為一個經驗取值，取值范圍為5-10。

3.根據權利要求2所述的一種針對微弱生命體的測距和呼吸頻率估計方法，其特征在于，步驟S3所述自適應地調節不同距離單元上相關熵的參數的計算式為：

σ_target＝βA

其中，β為比例系數，A為該距離單元對應的積累幅值。

4.根據權利要求2所述的一種針對微弱生命體的測距和呼吸頻率估計方法，其特征在于，步驟S5所述經相關熵處理后的距離-多普勒平面具體通過以下過程得到：

A1、對經步驟S4相關熵處理后的數據沿慢時間域進行去均值處理；

A2、對去均值后的數據沿慢時間域進行低通濾波，然后進行FFT得到距離-多普勒平面。

5.根據權利要求4所述的一種針對微弱生命體的測距和呼吸頻率估計方法，其特征在于，步驟S5具體包括以下分步驟：

S51、通過門限檢測對距離-多普勒平面的點進行二值化處理；

S52、對步驟S51二值化的結果進行基于密度的帶有噪聲的空間聚類算法處理，得到目標的人數和目標在RD平面的坐標；

S53、將聚類得出的目標距離和目標預檢測的結果進行對比與匹配，以得出與真實值偏差最小的目標距離。