[发明专利]一种基于涡旋电磁波雷达的人体目标步态精细识别方法

权利要求书

1.一种基于涡旋电磁波雷达的人体目标步态精细识别方法，包括下列步骤：

步骤一：对天线回波信号经过平动补偿，进行解线频调处理，进行一维距离成像，利用双模态的回波将线多普勒和角多普勒分离；

所述的步骤一具体包括下述步骤：

Step 1)通过解线性调频操作，获得双模态回波下的目标一维距离像S_d2(f_r,t_m,α)，其中，t_m为慢时间，α为涡旋波模式数；

Step 2)将双模态回波的一维距离像共轭相乘S_d3(f_r,t_m,α)＝S_d2(f_r,t_m,α)·conj(S_d2(f_r,t_m,-α))，取其波峰相位获得目标的角多普勒信息；

Step 3)将某一模态下的一维距离像波峰相位作为线多普勒信息；

步骤二：将线多普勒和角多普勒用时频图表示，并输入到双通道的卷积神经网络模型中，获得分类识别结果。

2.根据权利要求1所述的基于涡旋电磁波雷达的人体目标步态精细识别方法，其特征在于：所述的步骤二具体包括下述步骤：

Step 1)利用短时傅里叶变换，用时频图表示线多普勒和角多普勒信息；

Step 2)构建双通道的卷积神经网络模型，该模型由4层卷积层组成，其卷积核大小分别为9*9、7*7、5*5、6*6，将时频图的幅度值输入到模型中，获得识别结果。