一种低信噪比条件下人体运动状态分析方法及系统技术方案

本发明专利技术属于雷达技术领域，具体涉及一种低信噪比条件下人体运动状态分析方法及系统，方法步骤包括：获取回波信号；对所述回波信号进行降噪处理，得到降噪回波信号；采用同步挤压S变换对所述降噪回波信号进行时频分析得到时频分布图。本发明专利技术通过同步挤压S变换分析回波信号，能够提高分辨率并且对噪声具有更好的抑制作用，使得人体回波的多普勒特征更加清晰，更利于人体运动特征的识别和分析；同时采用同步挤压S变换比传统的变换方式效率更高。

An analysis method and system of human motion state under the condition of low SNR

【技术实现步骤摘要】
一种低信噪比条件下人体运动状态分析方法及系统
本专利技术属于雷达
，具体涉及一种低信噪比条件下人体运动状态分析方法及系统。
技术介绍
在采用雷达对人体运动状态进行分析时，由于人体运动对雷达波产生的多普勒效应十分微弱，不同身体部位的运动产生的回波信号分量差别很小，加之背景杂波和噪声的影响，难以很好地利用微多普勒特征进行人体姿态探测和识别。现有的信号处理方法是通过短时傅里叶变换、连续小波变换(ContinuousWaveletTransform，CWT)和同步挤压小波变换，这种分析方法的分辨率较低，且降噪能力弱，无法精确地对低信噪比条件下人体运动状态进行有效分析。
技术实现思路
为了解决现有技术中存在的上述问题，本专利技术提供了一种低信噪比条件下人体运动状态分析方法及系统。本专利技术要解决的技术问题通过以下技术方案实现：一种低信噪比条件下人体运动状态分析方法，获取回波信号；对所述回波信号进行降噪处理，得到降噪回波信号；采用同步挤压S变换对所述降噪回波信号进行时频分析得到时频分布图。在本专利技术的一个实施例中，对所述回波信号进行降噪处理，得到降噪回波信号，包括：对所述回波信号进行n次自相关降噪处理得到初级降噪回波信号，n≥1；判断所述初级降噪回波信号的信噪比是否大于10dB，若是，则所述初级降噪回波信号为降噪回波信号；若不是，则n+1，并返回上一步。在本专利技术的一个实施例中，采用同步挤压S变换对所述降噪回波信号进行时频分析得到时频分布图，包括：对所述降噪回波信号进行S变换，得到S变换谱形式一；利用帕塞瓦尔定理性质对S变换谱形式一进行变换操作得到S变换谱形式二；根据所述S变换谱形式二得到S变换谱形式二瞬时频率的功率谱；根据所述S变换谱形式二瞬时频率的功率谱进行离散化采样，得到若干频率区间；将所述若干频率区间进行叠加，得到时频分布图。本专利技术还提供了一种低信噪比条件下人体运动状态分析系统，包括：信号接收模块，用于获取回波信号；降噪处理模块，用于对所述回波信号进行降噪处理，得到降噪回波信号；时频分析模块，用于采用同步挤压S变换对所述降噪回波信号进行时频分析得到时频分布图。在本专利技术的一个实施例中，所述降噪处理模块包括：降噪处理单元，用于对所述回波信号进行n次自相关降噪处理得到初级降噪回波信号，n≥1；判断单元，用于判断所述初级降噪回波信号的信噪比是否大于10dB，若是，则所述初级降噪回波信号为降噪回波信号；若不是，则n+1，并返回上一步。在本专利技术的一个实施例中，所述时频分析模块包括：第一S变换单元，用于对所述降噪回波信号进行S变换，得到S变换谱形式一；第二S变换单元，用于利用帕塞瓦尔定理性质对S变换谱形式一进行变换操作得到S变换谱形式二；功率谱计算单元，用于根据所述S变换谱形式二得到S变换谱形式二瞬时频率的功率谱；离散化采样单元，用于根据所述S变换谱形式二瞬时频率的功率谱进行离散化采样，得到若干频率区间；叠加单元，用于将所述若干频率区间进行叠加，得到时频分布图。本专利技术的有益效果：本专利技术通过同步挤压S变换分析回波信号，能够提高分辨率并且对噪声具有更好的抑制作用，使得人体回波的多普勒特征更加清晰，更利于人体运动特征的识别和分析；同时采用同步挤压S变换比传统的变换方式效率更高。以下将结合附图及实施例对本专利技术做进一步详细说明。附图说明图1是本专利技术实施例提供的一种低信噪比条件下人体运动状态分析方法流程框图；图2是本专利技术实施例提供的一种低信噪比条件下人体运动状态分析方法回波信号波形图；图3是本专利技术实施例提供的一种低信噪比条件下人体运动状态分析方法一次自相关降噪处理后的波形图；图4是本专利技术实施例提供的一种低信噪比条件下人体运动状态分析方法三次自相关降噪处理后的波形图；图5是本专利技术实施例提供的一种低信噪比条件下人体运动状态分析方法对比实验中采用短时傅里叶变换方法进行处理的结果图；图6是本专利技术实施例提供的一种低信噪比条件下人体运动状态分析方法对比实验中采用同步挤压小波变换方法进行处理的结果图；图7是本专利技术实施例提供的一种低信噪比条件下人体运动状态分析方法采用同步挤压S变换方法进行处理的结果图；图8是本专利技术实施例提供的一种低信噪比条件下人体运动状态分析方法对比实验中低信噪比下同步挤压小波变换的处理结果图；图9是本专利技术实施例提供的一种低信噪比条件下人体运动状态分析方法低信噪比下同步挤压S变换的处理结果图；图10是本专利技术实施例提供的一种低信噪比条件下人体运动状态分析系统的结构框图；图11是本专利技术实施例提供的一种低信噪比条件下人体运动状态分析系统降噪处理模块的结构框图；图12是本专利技术实施例提供的一种低信噪比条件下人体运动状态分析系统时频分析模块的结构框图。具体实施方式下面结合具体实施例对本专利技术做进一步详细的描述，但本专利技术的实施方式不限于此。请参见图1，图1是本专利技术实施例提供的一种低信噪比条件下人体运动状态分析方法流程框图，获取回波信号；对所述回波信号进行降噪处理，得到降噪回波信号；采用同步挤压S变换对所述降噪回波信号进行时频分析得到时频分布图。本专利技术通过同步挤压S变换分析回波信号，能够提高分辨率，使得人体回波的多普勒特征更加清晰，更利于人体运动特征的识别和分析；同时采用同步挤压S变换比传统的变换方式效率更高。在本专利技术的一个实施例中，对所述回波信号进行降噪处理，得到降噪回波信号，包括：对所述回波信号进行n次自相关降噪处理得到初级降噪回波信号，n≥1；判断所述初级降噪回波信号的信噪比是否大于10dB，若是，则所述初级降噪回波信号为降噪回波信号；若不是，则n+1，并返回上一步。进一步地，在实际的运用过程中，由于观测时间有限，同时环境中的噪声分布无法为理想分布，因此，本专利技术为了解决上述带来的去噪不彻底问题，采用多重自相关去噪的方法对回波信号进行去噪操作。具体的，请参见图1、图2、图3和图4，图2是本专利技术实施例提供的一种低信噪比条件下人体运动状态分析方法回波信号波形图，图3是本专利技术实施例提供的一种低信噪比条件下人体运动状态分析方法一次自相关降噪处理后的波形图，图4是本专利技术实施例提供的一种低信噪比条件下人体运动状态分析方法三次自相关降噪处理后的波形图，回波信号为：s(t)＝x(t)+n(t)＝Asin(αt+θ)+n(t)，其中x(t)为人体反射回波信号，n(t)为杂波信号；A为幅度系数；对回波信号作一次自相关处理后得到初级降噪回波信号：其中，α为频率系数；f为频率自变量；判断信噪比是否大于10dB，当信噪比小于10dB，则对初级降噪回波信号再次进行自相关处理，直至得到的降噪回波信号的信噪比大于10dB，即：...

【技术保护点】
1.一种低信噪比条件下人体运动状态分析方法，其特征在于，包括：/n获取回波信号；/n对所述回波信号进行降噪处理，得到降噪回波信号；/n采用同步挤压S变换对所述降噪回波信号进行时频分析得到时频分布图。/n

【技术特征摘要】
1.一种低信噪比条件下人体运动状态分析方法，其特征在于，包括：
获取回波信号；
对所述回波信号进行降噪处理，得到降噪回波信号；
采用同步挤压S变换对所述降噪回波信号进行时频分析得到时频分布图。


2.根据权利要求1所述的低信噪比条件下人体运动状态分析方法，其特征在于，对所述回波信号进行降噪处理，得到降噪回波信号，包括：
对所述回波信号进行n次自相关降噪处理得到初级降噪回波信号，n≥1；
判断所述初级降噪回波信号的信噪比是否大于10dB，若是，则所述初级降噪回波信号为降噪回波信号；若不是，则n+1，并返回上一步。


3.根据权利要求1或所述的低信噪比条件下人体运动状态分析方法，其特征在于，采用同步挤压S变换对所述降噪回波信号进行时频分析得到时频分布图，包括：
对所述降噪回波信号进行S变换，得到S变换谱形式一；
利用帕塞瓦尔定理性质对S变换谱形式一进行变换操作得到S变换谱形式二；
根据所述S变换谱形式二得到S变换谱形式二瞬时频率的功率谱；
根据所述S变换谱形式二瞬时频率的功率谱进行离散化采样，得到若干频率区间；
将所述若干频率区间进行叠加，得到时频分布图。


4.一种低信噪比条件下人体运动状态分析系...

【专利技术属性】
技术研发人员：包敏，高晓阳，史林，邢孟道，
申请(专利权)人：西安电子科技大学，
类型：发明
国别省市：陕西;61