雷達(dá)回波人體特征提取算法研究.pdf

1、雷達(dá)由于具備全天候、遠(yuǎn)距離、非接觸式探測(cè)能力，可對(duì)障礙物后目標(biāo)探測(cè)，在人體探測(cè)上具有獨(dú)特優(yōu)勢(shì)。雷達(dá)人體探測(cè)由于其在軍用和民用上的廣泛應(yīng)用前景，已成為當(dāng)前國(guó)內(nèi)外研究的熱點(diǎn)。雷達(dá)人體探測(cè)是通過從雷達(dá)回波提取人體信息來實(shí)現(xiàn)的，雷達(dá)回波人體特征提取算法是實(shí)現(xiàn)人體探測(cè)的關(guān)鍵技術(shù)。
　　本文針對(duì)雷達(dá)回波人體特征提取問題進(jìn)行研究，主要從基于雷達(dá)回波譜圖特征展開研究，對(duì)相關(guān)問題進(jìn)行了理論分析、仿真驗(yàn)證和實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，主要內(nèi)容包括：
　　1、針對(duì)

2、人體微攝動(dòng)模型和人體多散射中心模型，分析了單頻連續(xù)波雷達(dá)探測(cè)下的回波模型和人體特征提取原理。
　　2、針對(duì)步態(tài)頻率提取問題，提出一種基于譜圖的步態(tài)頻率提取方法，比直接快速傅里葉變換（FFT）提取步態(tài)頻率方法有更好精度；針對(duì)人體速度估計(jì)問題，分析了多種譜圖分析方法的優(yōu)缺點(diǎn)，提出一種基于譜圖的人體速度估計(jì)方法；
　　3、針對(duì)雷達(dá)回波人體微多普勒特征提取問題，分析了譜圖中具有實(shí)用意義的特征及其對(duì)應(yīng)提取方法；針對(duì)譜圖精確度不夠的問題

3、，研究了譜圖細(xì)化的方法，提高了譜圖中人體微多普勒特征的精確度；
　　4、針對(duì)人體運(yùn)動(dòng)狀態(tài)識(shí)別問題，研究了基于馬爾可夫鏈的訓(xùn)練算法，實(shí)現(xiàn)了對(duì)行走、跑步等狀態(tài)的識(shí)別；
　　5、針對(duì)基于Hilbert-Huang變換的雷達(dá)回波人體特征提取問題，分析了Hilbert-Huang變換在處理雷達(dá)回波信號(hào)上的可行性；研究了Hilbert-Huang變換在提取人體雷達(dá)回波模型中呼吸、心跳頻率和多普勒特征上的應(yīng)用；將EMD分解引入到人體多散射