基于FMCW雷达的多通道特征融合人体动作识别方法

针对采用单一特征进行人体动作识别准确率不高的问题,提出了一种基于调频连续波(Frequency Modulated Continuous Wave, FMCW)雷达的多通道特征融合人体动作识别方法。通过对FMCW雷达回波数据进行预处理,得到人体动作的距离参数与多普勒参数,构建出距离-时间特征谱图和多普勒-时间特征谱图数据集。为了进行人体动作特征的充分提取与精确识别,改进了单通道输入的传统卷积神经网络结构,把部分残差连接结构和跨阶段部分连接结构进行了优化应用至雷达人体动作识别领域,设计出端到端的CSP-FCNN(Cross Stage Partial-Fusion Convolutional Neural Network)多通道融合卷积神经网络。采用公开数据集进行实验,结果表明所提方法有效解决了单一特征动作识别信息量欠缺以及网络提取特征不充分的问题,识别准确率较单一特征识别方法提高了5%以上。     

一种采用变周期调频连续波雷达的多目标识别方法

本文首先从理论上分析了传统的线性调频连续波(FMCW)雷达在进行多目标识别中的局限性,提出了一种采用变周期的线性调频波形作为发射波形的新方法,从而解决了多目标识别中的虚假目标的问题.计算机模拟证明了理论分析的正确性和新方法的可行性.最后,针对这种体制雷达探测系统的新特点,提出了一种适用于该系统的容差函数.     

基于特征融合卷积神经网络的FMCW雷达人体动作识别

针对微多普勒特征识别人体动作的局限性,基于调频连续波( Frequency Modulated Continuous Wave,FMCW)雷达采用深度学习方法对人体动作识别,提出了一种特征融合卷积神经网络结构.利用FMCW雷达采样的人体动作回波数据分别构建出时间-距离特征和微多普勒特征图,将这两种特征图作为输入数据分别...     

基于多通道调频连续波毫米波雷达的微动手势识别

该文提出一种基于多通道调频连续波(FMCW)毫米波雷达的微动手势识别方法,并给出一种微动手势特征提取的最优雷达参数设计准则。通过对手部反射的雷达回波进行时频分析处理,估计目标的距离多普勒谱、距离谱、多普勒谱和水平方向角度谱。设计固定帧时间长度拼接的距离-多普勒-时间图特征,与距离-时间特征、多普勒-时间特征、水平方向角度-时间图特征和三者联合特征等,分别对7类微动手势进行表征。根据手势运动过程振幅和速度差异,进行手势特征捕获和对齐。利用仅有5层的轻量化卷积神经网络对微动手势特征进行分类。实验结果表明,相较其他特征,设计的距离-多普勒-时间图特征能够更为准确地表征微动手势,且对未经训练的测试对象具有更好的泛化能力。

     

调频间断连续波雷达信号处理分析与仿真

调频连续波雷达具有诸如低峰值功率,低截获概率以及高距离分辨率等优势.然而,其主要缺点是对收发天线较高的隔离度要求.这通常导致采用两个独立天线用于发射和接收.一些方案采用调频间断连续波技术使得调频连续波雷达可以用一个天线工作提高收发隔离度.本文对调频间断连续波体制雷达信号进行分析,利用二次FFT处理算法解决频谱延展造成虚...     

基于多通道的调频连续波雷达生命信号提取

针对单通道调频连续波(FMCW)雷达不能保证生命信号检测准确度的问题,该文提出一种基于多通道的FMCW雷达生命信号提取方法。所提方法对各等效接收通道进行距离像重构和相位信号提取后,首先采用最大比率融合(MRC)技术对各通道提取的相位信号进行融合,接着对融合后的相位信号进行变分模态分解(VMD)并对生命信号进行重构,最后对重构信号进行快速傅里叶变换(FFT)得到呼吸和心跳信号频率。实测数据处理结果表明相比于单通道FMCW雷达,所提多通道方法能够更加稳健准确地提取生命体征信号,且结合MRC技术与VMD的信号处理方法明显优于结合MRC技术与带通滤波(BPF)的信号处理方法。     

基于奇异值分解的低轨星载双基调频连续波SAR成像方法

该文基于调频连续波(FMCW)信号对低轨星载双基合成孔径雷达(SAR)的成像方法进行研究。星载双基模型具有收发异置、结构灵活的特点,其非线性运动轨迹和双斜距不利于信号频谱的推导和分析。通过引入一个4阶多项式斜距模型对回波信号进行建模,接着用级数反演法得到信号两维频谱的表达式。详细分析高阶多项式系数的空变影响。对距离徙动项进行频域处理,对方位相位采用奇异值分解(SVD)的方法,将方位空变项与多普勒分离开,并引入非线性方位变标函数,通过两次连续的插值和重采样完成方位聚焦。仿真结果证明了该算法的有效性。     

调频连续波SAR实时成像算法研究

调频连续波(Frequency Modulation Continuous Wave, FMCW)体制与合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)的结合,推动了小型化、低功耗、低成本、高分辨率成像雷达的快速发展。该文建立了FMCW SAR的信号模型,统一了FMCW SAR频域算法的理论表达; 结合运动补偿处理,以减小系统计算量为出发点,提出了一种简化的实时成像流程,并在理论上对简化过程引入的相位误差做出细致的理论与量化分析。仿真实验验证了该文所提简化流程的适用性。     

汽车毫米波FMCW雷达中频信号的采样与处理

汽车毫米波雷达是智能交通系统的重要研究项目之一，本文介绍了汽车毫米波雷达的工作原理及信号处理的相关方法和技术。     

调频连续波SAR非线性误差的开环校正方法

针对FMCW (Frequency Modulated Continuous Wave) SAR(Synthetic Aperture Radar)调频非线性误差对一维聚焦性能影响和该误差校正问题,该文引入VCO(Voltage Controlled Oscillator)调频非线性高阶误差模型,从理论推导、定量分析了调频非线性误差对信号的具体影响.在VCO工作稳定、随时间电漂移度较小的前提下,提出了一种基于开环的FMCW SAR非线性校正方法.该方法首先一次补偿谐波误差,以信号压缩指标性能最优为收敛准则,通过迭代来校正因输入电压的更新和VCO电漂移及热噪声而引起抖动的高阶误差,进而对信号的调频非线性进行校正.信号仿真和实测数据处理结果表明该方法能对FMCW SAR信号源的调频非线性误差进行稳健、有效的校正,并且与传统的开环软件校正方法相比,该方法无需构建复杂的误差模型,具有简单、经济、运算量较小等优点.     

线性调频连续波合成孔径雷达成像算法

线性调频连续波(LFMCW)合成孔径雷达(SAR)因体积小,重量轻,成本相对低,成为近来研究的热点。连续波SAR的回波信号通常经过相干解调处理。针对其独特的应用背景和信号模型,对现有的各种成像处理算法进行了讨论和比较,总结出其优缺点及应用范围。并对LFMCW-SAR今后的发展提出了展望。     

基于周期Choi-Williams Hough变换的线性调频连续波信号参数估计算法

在采用联合CWH(Choi-Williams Hough)变换估计多周期线性调频连续波(LFMCW)信号的参数时,当观察时间大于一个周期时,输出信号的信噪比不再随时间的增加而增大,且时频图中会出现多个峰值干扰信号参数的估计。结合CWH对LFMCW 信号的能量聚集和相干累积思想,该文提出一种基于周期CWH变换的多周期LFMCW信号的参数估计算法,给出了多周期LFMCW信号的PCWH变换公式;分析了PCWH输出信噪比与观测时间和观测样本信噪比的关系;分析了参数估计精度。最后,数值仿真验证了该算法的有效性,证明在对多周期LFMCW信号参数估计时,PCWH更优。     

基于24 GHz FMCW 雷达的二维近场成像系统

为进行隐藏危险金属制品的安检,文中提出了一种24 GHz 低成本毫米波成像系统。该系统采用低成 本24 GHz 商用调频连续波(FMCW)雷达作为扫描源,在方位角和仰角上合成大孔径,使用二维十字扫描平台,经 FMCW 雷达信号处理以及合成孔径雷达(SAR)处理使隐藏物体成像。低成本的射频外设只提供了一路中频实信号 供ADC 采样量化,在图像重建中,文中提出将单路ADC 采样量化后的中频数字信号通过希尔伯特变换成复信号,对 复信号加布莱克曼窗优化频谱,再对信号序列补零以减小频域栅栏效应,后采用空间匹配滤波器补偿相位偏差,通 过FMCW 雷达近场成像原理对目标成像。改进后的算法适用于低成本的雷达前端系统,只需一路ADC 采集的中频 数字信号即可使成像系统达到理论的合成孔径成像分辨率。     

基于双流特征融合的FMCW雷达人体连续动作识别

本文提出了一种基于双流特征融合的FMCW雷达人体连续动作识别方法。首先对人体动作雷达回波信号进行预处理得到距离时间域图与微多普勒时频谱图,之后分别对两个不同维度的图像进行主成分分析提取对应特征并选取相同时间段的主成分分析结果进行融合得到双流融合特征,最后将双流融合特征输入到Bi-LSTM网络中训练与测试,网络对每个时间段的输入特征产生与之对应的动作类别输出从而实现连续人体动作识别。实验结果表明,当采用双流融合特征作为Bi-LSTM网络的输入时平均识别准确率要高于只采用距离时间特征或微多普勒特征作为网络输入时的平均识别准确率。