申请/专利权人：浙江大学

申请日：2023-12-13

公开（公告）日：2024-03-29

公开（公告）号：CN117793778A

主分类号：H04W24/08

分类号：H04W24/08;G06N3/0464;G06N3/045;G06N3/08

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.16#实质审查的生效;2024.03.29#公开

摘要：本发明公开了一种基于UWB数字钥匙的CIR信号的脚踢感知方法及装置，属于车辆脚踢感知技术领域，该发明根据发射UWB与接收UWB的设备信息，通过滤波、背景减法等算法解出环境的变化，感知估计出脚踢的动作。本发明使用基站在通讯时感知信道的功能，实现对于脚踢动作的识别，本发明解决了目前的车辆一脚踢电尾门设备主要是基于电容传感技术制造，该技术在灵敏度上有较大的缺陷，存在识别率低，误报率高，并且安装电容传感器需要在车上另外开模，有非常大的生产成本的问题。

主权项：1.基于UWB数字钥匙的CIR信号的脚踢感知方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1，对CIR进行一时间内的测量，通过傅里叶变换及其逆变换对复数信号进行上采样和插值，通过对幅度最大点进行相位对齐实现CIR信号整体数据的对齐，并对对齐后的CIR点计算平均CIR测量值；步骤S2，先将采集到的CIR信号通过复数减法执行背景相消，再减去所述步骤S1中的平均CIR测量值后取绝对值为方差信号变化；步骤S3，对所述步骤S2中得到的方差信号变化进行累积平均，利用快慢两种更新速率更新方差；步骤S4，将所述步骤S3中的方差执行背景相消，获取最近信号所导致的方差变化，将其按照慢时间叠加，得到二维数组；步骤S5，采集训练数据，在采集时通过标签记录动作的开始与结束，通过采集时得到的标签找到动作的中间点，以该点为中心生成十组二维数组格式的样本；步骤S6，根据所述步骤S5中的标签生成的样本，组建训练集、验证集和测试集，训练神经网络，生成权值文件，把权值文件部署到嵌入式Linux平台，根据采集的CIR数据得出分类结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 浙江大学 基于UWB数字钥匙的CIR信号的脚踢感知方法及装置

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