[發明專利]一種基于調頻連續波雷達的步態識別方法

在審

• 申請號: 202110251625.5
• 申請日: 2021-03-08
• 公開（公告）號: CN113009466A
• 公開（公告）日: 2021-06-22
• 發明（設計）人: 吳浩源;年曉紅
• 申請（專利權）人: 中南大學
• 主分類號: G01S13/50
• 分類號: G01S13/50;G01S13/58;G01S7/41
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種基于調頻連續波的步態識別方法，其特征在于，首先通過調頻連續波(FMCW)雷達采集行人回波數據集，接著對原始數據集進行預處理，然后基于1-D算法，估計出人體軀干和雙腳運動的時間-速度曲線；通過估計出的兩條時間-速度曲線，分別提取具有物理意義的步態特征；基于支持向量機(SVM)訓練出行人分類器，對輸入數據進行判決輸出其歸屬類。

2.根據權利要求1所述的基于調頻連續波的步態識別方法，其特征在于：

1)通過ZCA白化+Kmeans算法首先對行人回波進行預處理，將單通道的行人回波粗分為3類：軀干，雙腳及其他部位；

2)通過1-D算法分別估計出軀干和雙腳的速度-時間曲線；

3)基于估計出的兩條曲線，提取4個具有物理意義的步態特征；

4)訓練基于SVM的分類器。

3.根據權利要求2所述的預處理方法，其特征在ZCA白化+kmeans的有機結合，具體包括：

1)考慮行人回波是單通道的一維信號，首先采用滑窗操作，將一維信號轉換為N通道的輸入信號以滿足PCA使用要求；

2)將ZCA白化處理過之后的N個分量使用Kmans重新聚類，并采用距離聚類中心最近的兩類作為軀干和雙腳信號的估計值。

4.根據權利要求2所述的1-D算法，其特征在于：

1)采用滑窗構造Hankel矩陣，通過SVD進行降噪；

2)通過能觀能控分解，解算出狀態轉移矩陣A的極點，通過極點的相角求出瞬時頻率，重復步驟1)解算出整個頻率序列。

5.根據權利要求2所述的步態特征提起算法，特征包括：

1)通過雙腳曲線的兩個極點的時間間隔，估計出步態周期；

2)通過對軀干曲線進行積分，估計步幅特征；

3)提取兩條曲線的最大值作為另外兩個特征。

6.根據權利要求2所述的分類器，特征包括：

1)考慮樣本的均衡性，采用ovo的思想，為每兩個類分別訓練一個SVM；

2)每次分類，待判決目標需要在所有SVM中進行分類，并記錄每次分類結果，對分類結果加一分，最終得分最高的類為判決類。