[發明專利]一種基于多站雷達微多普勒運動測向的人體行為分類方法有效
| 申請號： | 202110609841.2 | 申請日： | 2021-06-01 |
| 公開（公告）號： | CN113341392B | 公開（公告）日： | 2023-06-16 |
| 發明（設計）人： | 陶然;喬幸帥;單濤;白霞;趙娟 | 申請（專利權）人： | 北京理工大學 |
| 主分類號： | G01S7/41 | 分類號： | G01S7/41;G01S13/87;G01S13/88;G06F18/25;G06F18/2135;G06F18/2411;G06N3/0464 |
| 代理公司： | 北京正陽理工知識產權代理事務所(普通合伙) 11639 | 代理人： | 鄔曉楠 |
| 地址： | 100081 *** | 國省代碼： | 北京;11 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 基于 雷達 多普勒 運動 測向 人體 行為 分類 方法 | ||
1.一種基于多站雷達微多普勒運動測向的人體行為分類方法，其特征在于：包括如下步驟：
步驟一、對采集到的多站雷達回波信號r(n)進行預處理操作，得到預處理后的回波信號x(n)；所述預處理包括濾波、去直流、鏡像頻率抑制；
步驟二、對預處理后的信號x(n)執行微多普勒信號分離操作，分別提取軀體的多普勒信號xtorso(n)和肢體的微多普勒信號xlimbs(n)；
步驟三、利用經步驟二中微多普勒信號分離操作產生的軀體多普勒信號xtorso(n)，估計目標相對于多站雷達系統各個接收機的運動方位角；
步驟三實現方法為，
步驟3.1：利用基于Viterbi算法的瞬時頻率估計方法提取步驟二中分離后的軀體多普勒信號xtorso的瞬時多普勒值；
步驟3.2：利用步驟3.1中得到的軀體多普勒信號xtorso的瞬時多普勒值估計目標相對于雷達發射天線的運動方位角；
利用多站雷達系統結構實時測量目標的運動方向；接收天線1與發射天線構成單站雷達系統，而接收天線2和接收天線3分別與發射天線構成雙基地雷達系統，雙基地角分別為和根據單站和雙基地多普勒頻移方程可知，當目標以速度v(t)沿著特定方向運動時，每個接收機測得的多普勒頻移為
式中，分別為目標運動方向與兩個雙基地角等分線的夾角，θ表示目標速度矢量相對于雷達發射天線的角度；fd1，fd2，fd3為利用Viterbi算法提取到的三個接收天線軀體多普勒信號xtorso的瞬時多普勒值；
定義一個新的參數如下
式中將fd1、fd2、fd3分別代入，并用θ替換δ1和δ2后得
利用三角函數倍角公式和半角公式化簡后得到目標速度矢量相對于雷達發射天線的角度
步驟3.3：利用步驟3.2中得到的目標相對于雷達發射天線的運動方位角θ，根據多站幾何關系，計算目標相對于接收天線2和接收天線3的運動方位角，
步驟四、利用經步驟二中微多普勒信號分離操作產生的肢體運動時頻譜圖，根據步驟三中估計的目標相對于各個接收機的運動方位角，構建多站雷達人體行為分類數據集；
步驟五、將步驟四中構建好的兩個數據集輸入到雙通道的卷積主成分分析網絡CPCAN中，每個網絡通道分別處理對應數據區間1和數據區間2的數據集；兩個通道分類后的結果進行自適應加權的決策級融合，最終輸出人體行為分類結果。
2.如權利要求1所述的一種基于多站雷達微多普勒運動測向的人體行為分類方法，其特征在于：還包括步驟六，利用步驟五輸出的人體行為分類結果，實現更為準確，更為穩健的人體行為分類。
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