申请/专利权人：北京航空航天大学

申请日：2023-12-25

公开（公告）日：2024-05-03

公开（公告）号：CN117970319A

主分类号：G01S13/88

分类号：G01S13/88;G01S13/04;G01S7/41

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.05.21#实质审查的生效;2024.05.03#公开

摘要：本发明公开了一种基于生命信号指纹特征的多径回波鉴别与人员探测方法，该方法包括从雷达接收信号中分离每个目标的回波信号，使用逐次变分模态分解算法将回波中频相位信号分解成若干个IMF模态，并从中重构出呼吸信号和心跳信号。进而基于毫米波雷达的多目标呼吸与心跳信号指纹特征提取，根据多径虚假目标与对应真实目标的指纹特征相似性进行多目标人员的区分探测以及多径虚假目标的鉴别。本发明不需要环境的先验信息，也不需要对环境尺寸进行后期测量，场景限制小；可适用于复杂的室内场景，实用性强；在多人生命体征检测中是有效的，只需要单个雷达就可以实现对多径的移除，简化了整个检测系统；该方法不需要对雷达阵列等系统层面上的配置进行改变。

主权项：1.一种基于生命信号指纹特征的多径回波鉴别与人员探测方法，其特征在于：该方法的具体步骤如下：步骤一、获取空间内多目标人员静息状态下的雷达回波信号并通过均值相消法消除静态杂波；步骤二、通过对中频信号沿快时间维做FFT得到各目标的径向距离，采用最小方差无失真响应Capon算法估计目标的方位角，其在目标方向角上最小化回波信号的方差，从而最大程度抑制噪声功率；步骤三、经过步骤一、二后得到距离-方向角二维图，在距离与角度维分别进行一维单元平均取最小恒虚警率CASO-CFAR检测，选取参考单元中最小值作为参考背景噪声，进行多目标提取；步骤四、通过对各通道接收信号加权叠加，进而增强某方向回波信号而抑制其余方向信号能量，实现运用最小方差无畸变响应MVDR波束形成算法进行目标信号分离；步骤五、运用微分交叉相乘从中提取相位信号，其中包含了目标的呼吸信号与心跳信号；步骤六、根据人体呼吸和心跳信号的频率差异，对目标呼吸信号与心跳信号进行分解和重构；步骤七、对准静态人体目标进行雷达检测，通过对目标回波yt进行分析，提取人体的身体特征、呼吸特征和心跳特征，确保了对人体生理指标的准确捕捉，并将所有特征值汇总得到各目标对应的特征矩阵，对各目标的多元特征数值进行整合；步骤八、通过进行不同目标之间相关度的精确计算，得到了一个相关度矩阵；通过对相关度矩阵取均值，获得目标间的平均相关度；步骤九、人员身份特征完成关联后，根据信号在传播过程中传播路径的差异而造成的传播时延差异，通过对每个目标集合内真实目标和多径的传播时延差异进行判别；选择与雷达间距离最近的目标，以此确定真实目标，最终实现对多人场景下的真实目标的有效识别。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 北京航空航天大学 基于生命信号指纹特征的多径回波鉴别与人员探测方法

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。

阅读全文 双屏查看 官方信息 专利公告 收藏专利 下载PDF 下载WORD