【技术实现步骤摘要】
一种基于调频连续波雷达的步态识别方法
专利技术涉及一种基于调频连续波雷达的步态识别,用于微波的行人识别,属于模式识别
技术介绍
雷达(Radar)是英文―RAdioDetectionAndRanging的缩写,最早是利用无线电对目标进行探测和测距的设备。调频连续波雷达,是指发射频率受特定信号调制的连续波雷达。调频连续波雷达通过比较任意时刻回波信号频率与此时刻发射信号的频率的之差方法来得到目标的距离信息,距离正比于两者的频率差。目标的径向速度和距离可由测量的二者频率差处理后得到。与其他测距测速雷达相比,调频连续波雷达的结构更简单。FMCW雷达的技术经验较丰富,所需的发射功率峰值较低、容易调制、成本低、信号处理简单。现如今,随着技术的发展,雷达所能携带的目标信息也日趋丰富,除了传统的测距,雷达的作用也向目标分类,识别等领域发展。基于微多普勒效应的步态识别,是指在雷达回波中,提取除了主体部位之外的微动部位造成的多普勒边频特征,包括但不限于步幅,周期,速度等。虽然回波信息多,但不可避免的也让回波复杂化,使得传统的时频分析方法提取特征变的困难。针对行人微动复杂、实际回波难以观测的问题,本文采用1-D方法估计出不同部位的速度-时间曲线,并基于此提取步态特征。另外,为了提高特征精度,针对1-D算法是基于ARMA的状态估计,估计误差于模型阶数有关,故采用ZCA白化+Kmeans的与处理方式进行预处理,降低模型阶数。
技术实现思路
本专利技术的目的是设计一种基于FMCW雷达的步态识别方式,旨在通过 ...
【技术保护点】
1.一种基于调频连续波的步态识别方法,其特征在于,首先通过调频连续波(FMCW)雷达采集行人回波数据集,接着对原始数据集进行预处理,然后基于1-D算法,估计出人体躯干和双脚运动的时间-速度曲线;通过估计出的两条时间-速度曲线,分别提取具有物理意义的步态特征;基于支持向量机(SVM)训练出行人分类器,对输入数据进行判决输出其归属类。/n
【技术特征摘要】
1.一种基于调频连续波的步态识别方法,其特征在于,首先通过调频连续波(FMCW)雷达采集行人回波数据集,接着对原始数据集进行预处理,然后基于1-D算法,估计出人体躯干和双脚运动的时间-速度曲线;通过估计出的两条时间-速度曲线,分别提取具有物理意义的步态特征;基于支持向量机(SVM)训练出行人分类器,对输入数据进行判决输出其归属类。
2.根据权利要求1所述的基于调频连续波的步态识别方法,其特征在于:
1)通过ZCA白化+Kmeans算法首先对行人回波进行预处理,将单通道的行人回波粗分为3类:躯干,双脚及其他部位;
2)通过1-D算法分别估计出躯干和双脚的速度-时间曲线;
3)基于估计出的两条曲线,提取4个具有物理意义的步态特征;
4)训练基于SVM的分类器。
3.根据权利要求2所述的预处理方法,其特征在ZCA白化+kmeans的有机结合,具体包括:
1)考虑行人回波是单通道的一维信号,首先采用滑窗操作,将一维信号转换为N通道的...
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