基于多链路信息决策的穿墙雷达人体行为识别方法及装置

    公开(公告)号:CN115184890A

    公开(公告)日:2022-10-14

    申请号:CN202210638177.9

    申请日:2022-06-07

    Abstract: 本发明公开了一种基于多链路信息决策的穿墙雷达人体行为识别方法及装置,包括:获取穿墙雷达人体行为回波的原始图像,对所述原始图像进行预处理;第一链路用于对微多谱勒信号特征进行贝叶斯统计判决,得到第一链路识别结果;第二链路用于从所述处理后的图像中获取视觉层局部特征,得到第二链路识别结果;第三链路用于从所述处理后的图像中获取视觉层全局特征,即由引入注意力机制的残差神经网络对所述处理后的图像进行分类,得到第三链路识别结果;融合所述第一链路识别结果、第二链路识别结果、以及第三链路识别结果,得到最终识别结果。本发明实现了对模糊雷达成像及低信杂噪比等恶劣条件下的高准确度、高信息利用率的识别。

    一种基于Duvall阵列结构的相干干扰抑制方法

    公开(公告)号:CN115327486B

    公开(公告)日:2025-04-29

    申请号:CN202210771395.X

    申请日:2022-06-30

    Abstract: 本发明涉及一种基于Duvall阵列结构的相干干扰抑制方法,属于自适应波束形成技术领域,该方法的步骤包括计算Duvall阵列结构中主阵接收到的信号模型和辅阵接收到的信号模型、主阵接收到的信号模型和辅阵接收到的信号模型之间的信号差及方差矩阵,根据第三步得到的协方差矩阵计算MVDR权矢量;根据MVDR权矢量对Duvall阵列结构的主阵进行波束形成,在干扰方向上形成接收零陷,完成了相干干扰抑制。

    一种基于遗传算法的粗糙界面分层介质参数反演方法

    公开(公告)号:CN119046651A

    公开(公告)日:2024-11-29

    申请号:CN202411112022.7

    申请日:2024-08-14

    Abstract: 本发明提供一种基于遗传算法的粗糙界面分层介质参数反演方法,具体过程为:设多层介质之间的界面粗糙,基于介质的相对介电常数和界面粗糙度,计算界面间的广义反射系数;基于所述广义反射系数和界面到底部的双向传播的介质层双程传播时间,重构雷达接收信号;基于实际接收的雷达回波信号与重构的雷达接收信号,利用遗传算法迭代反演出所述介质层双程传播时间、相对介电常数和粗糙度参数。该方法能够精确反演出粗糙界面的介质参数。

    基于多链路信息决策的穿墙雷达人体行为识别方法及装置

    公开(公告)号:CN115184890B

    公开(公告)日:2024-11-29

    申请号:CN202210638177.9

    申请日:2022-06-07

    Abstract: 本发明公开了一种基于多链路信息决策的穿墙雷达人体行为识别方法及装置,包括:获取穿墙雷达人体行为回波的原始图像,对所述原始图像进行预处理;第一链路用于对微多谱勒信号特征进行贝叶斯统计判决,得到第一链路识别结果;第二链路用于从所述处理后的图像中获取视觉层局部特征,得到第二链路识别结果;第三链路用于从所述处理后的图像中获取视觉层全局特征,即由引入注意力机制的残差神经网络对所述处理后的图像进行分类,得到第三链路识别结果;融合所述第一链路识别结果、第二链路识别结果、以及第三链路识别结果,得到最终识别结果。本发明实现了对模糊雷达成像及低信杂噪比等恶劣条件下的高准确度、高信息利用率的识别。

    一种基于相位非均匀量化的穿墙雷达栅瓣抑制方法

    公开(公告)号:CN118655563A

    公开(公告)日:2024-09-17

    申请号:CN202410749967.3

    申请日:2024-06-12

    Abstract: 本发明公开了一种基于相位非均匀量化的穿墙雷达栅瓣抑制方法,方法首先计算雷达成像在栅瓣或旁瓣位置处的相位;然后针对雷达接收信号,利用后向投影算法,计算各个通道的成像结果以及雷达原始成像结果;依据上述操作结果,借助栅瓣或旁瓣位置的相位,对各个通道的相位进行量化。随后对同一像素点位置,不同通道的相位量化结果计算标准差,进而形成权图像。最后对雷达原始成像结果进行加权,得到栅瓣和旁瓣抑制后的雷达图像。通过多个仿真和实测的实施案例,证明了本发明公开方法的有效性和对噪声的鲁棒性。该方法不仅适用于穿墙雷达成像探测领域,同时可以应用于合成孔径雷达成像、微波成像等领域,是一种通用的图像栅瓣和旁瓣抑制方法。

    一种基于微多普勒角点特征与动态图神经网络的穿墙雷达人体行为辨识方法

    公开(公告)号:CN118068320A

    公开(公告)日:2024-05-24

    申请号:CN202410140083.8

    申请日:2024-02-01

    Abstract: 本发明公开了一种基于微多普勒角点特征与动态图卷积神经网络(DGCNN)的穿墙雷达室内人体行为辨识技术。所提方法首先利用DoG‑μD‑CornerDet提取雷达距离及多普勒图像上的角点特征。其次,利用基于多项式拟合平滑的微多普勒角点筛选方法,在运动学模型的约束下,最大化行为类间距离。再次,利用非极大值抑制算法实现距离及多普勒像上微多普勒角点特征的融合,建立三维角点点云特征集。最后,利用DGCNN识别模型,实现点云特征数据到行为标签的映射。仿真和实测结果表明,所提方法对不同受试者采集的雷达数据均具备高识别精度和强泛化能力。

    一种基于距离补偿和低秩稀疏分解的钢筋杂波抑制方法

    公开(公告)号:CN116540196A

    公开(公告)日:2023-08-04

    申请号:CN202310444655.7

    申请日:2023-04-24

    Abstract: 本发明公开了一种基于距离补偿和低秩稀疏分解的穿墙雷达钢筋杂波抑制方法,在通过均值对消去除墙体杂波后,利用霍夫变换定位钢筋位置并估计电磁波在墙体中的传播速度。然后计算钢筋杂波的偏移距离,通过距离补偿将其偏移为一条水平直线。基于低秩稀疏分解和全变分正则化模型,提取目标回波矩阵。最后,进行逆距离补偿以恢复目标回波的原始形状。仿真和混合实验数据的实验结果表明,与直接使用现有的SVD方法和RPCA方法相比,所提出的方法取得了更好的钢筋杂波抑制效果。

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