[发明专利]一种基于多站雷达微多普勒运动测向的人体行为分类方法

权利要求书

1.一种基于多站雷达微多普勒运动测向的人体行为分类方法，其特征在于：包括如下步骤：

步骤一、对采集到的多站雷达回波信号r(n)进行预处理操作，得到预处理后的回波信号x(n)；所述预处理包括滤波、去直流、镜像频率抑制；

步骤二、对预处理后的信号x(n)执行微多普勒信号分离操作，分别提取躯体的多普勒信号x_torso(n)和肢体的微多普勒信号x_limbs(n)；

步骤三、利用经步骤二中微多普勒信号分离操作产生的躯体多普勒信号x_torso(n)，估计目标相对于多站雷达系统各个接收机的运动方位角；

步骤三实现方法为，

步骤3.1：利用基于Viterbi算法的瞬时频率估计方法提取步骤二中分离后的躯体多普勒信号x_torso的瞬时多普勒值；

步骤3.2：利用步骤3.1中得到的躯体多普勒信号x_torso的瞬时多普勒值估计目标相对于雷达发射天线的运动方位角；

利用多站雷达系统结构实时测量目标的运动方向；接收天线1与发射天线构成单站雷达系统，而接收天线2和接收天线3分别与发射天线构成双基地雷达系统，双基地角分别为和根据单站和双基地多普勒频移方程可知，当目标以速度v(t)沿着特定方向运动时，每个接收机测得的多普勒频移为

式中，分别为目标运动方向与两个双基地角等分线的夹角，θ表示目标速度矢量相对于雷达发射天线的角度；f_d1，f_d2，f_d3为利用Viterbi算法提取到的三个接收天线躯体多普勒信号x_torso的瞬时多普勒值；

定义一个新的参数如下

式中将f_d1、f_d2、f_d3分别代入，并用θ替换δ₁和δ₂后得

利用三角函数倍角公式和半角公式化简后得到目标速度矢量相对于雷达发射天线的角度

步骤3.3：利用步骤3.2中得到的目标相对于雷达发射天线的运动方位角θ，根据多站几何关系，计算目标相对于接收天线2和接收天线3的运动方位角，

步骤四、利用经步骤二中微多普勒信号分离操作产生的肢体运动时频谱图，根据步骤三中估计的目标相对于各个接收机的运动方位角，构建多站雷达人体行为分类数据集；

步骤五、将步骤四中构建好的两个数据集输入到双通道的卷积主成分分析网络CPCAN中，每个网络通道分别处理对应数据区间1和数据区间2的数据集；两个通道分类后的结果进行自适应加权的决策级融合，最终输出人体行为分类结果。

2.如权利要求1所述的一种基于多站雷达微多普勒运动测向的人体行为分类方法，其特征在于：还包括步骤六，利用步骤五输出的人体行为分类结果，实现更为准确，更为稳健的人体行为分类。