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公开(公告)号：CN112914502B
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN201911234589.0
申请日：2019-12-05
Applicant: 南京理工大学
IPC: A61B5/00
Abstract: 本发明提供了一种基于EWT的胃肠动力信号分离方法，包括以下步骤：步骤1，由生命体征监测雷达获取雷达回波信号；步骤2，对步骤1获得的雷达回波信号进行预处理，获取人体生命体征信号(心跳信号、呼吸信号、胃动力信号和肠动力信号)，滤除干扰，得到预处理后信号；步骤3，对步骤2中获得的预处理后信号采用经验小波变换算法进行处理，分离出胃动信号、肠动信号、呼吸信号以及心跳信号。本发明通过经验小波变换算法能够有效地分离出肠动信号、胃动信号、呼吸信号以及心跳信号。
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公开(公告)号：CN110596705B
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN201910780687.8
申请日：2019-08-22
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于生命体征SAR成像的人体目标身份识别方法及系统，方法包括：采集待识别人员的呼吸波形，提取呼吸波形的特征参数，并输入分类器中进行训练，获得身份识别模型；利用基于相位解调的生命体征SAR成像方法确定场景中人体目标的准确位置；将雷达移动到确定好的人体目标位置正前方获取人体目标的呼吸波形；将待识别的呼吸波形输入到身份识别模型中，即可准确得到人体目标的身份。系统包括呼吸波形提取模块、特征提取模块、分类模型建立模块、成像模块、人体目标定位模块、身份识别模块。本发明方法的身份识别准确率高，可以准确获得场景中人体目标的位置及身份信息，鲁棒性好，且适用性更广。
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公开(公告)号：CN112883760A
公开(公告)日：2021-06-01
申请号：CN201911200564.9
申请日：2019-11-29
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于线性调频连续波雷达的驾驶行为检测方法，首先利用线性调频连续波雷达采集驾驶行为信息，对雷达信号进行预处理，之后提取驾驶行为雷达回波信号的时间多普勒时频图，接着利用卷积神经网络来确定驾驶行为和对应雷达回波信号的时间多普勒时频图之间的映射模型；最后根据映射模型，对受试者进行驾驶行为检测。本发明的方法性能可靠、可以准确地对驾驶行为进行检测。
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公开(公告)号：CN110596705A
公开(公告)日：2019-12-20
申请号：CN201910780687.8
申请日：2019-08-22
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于生命体征SAR成像的人体目标身份识别方法及系统，方法包括：采集待识别人员的呼吸波形，提取呼吸波形的特征参数，并输入分类器中进行训练，获得身份识别模型；利用基于相位解调的生命体征SAR成像方法确定场景中人体目标的准确位置；将雷达移动到确定好的人体目标位置正前方获取人体目标的呼吸波形；将待识别的呼吸波形输入到身份识别模型中，即可准确得到人体目标的身份。系统包括呼吸波形提取模块、特征提取模块、分类模型建立模块、成像模块、人体目标定位模块、身份识别模块。本发明方法的身份识别准确率高，可以准确获得场景中人体目标的位置及身份信息，鲁棒性好，且适用性更广。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109870685B
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN201711268453.2
申请日：2017-12-05
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进的RD算法的室内距离向移动SAR成像方法，该方法首先将FMCW雷达沿着距离向移动得到雷达回波信号；接着根据移动轨迹对得到的回波信号做修正，得到有效的信号；然后用改进过的RD算法对信号成像；最后做几何变换得到真正的SAR图像。本发明方法有效可行，性能可靠，可以准确地定位狭窄环境下的室内墙壁边或角落里的物体。
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公开(公告)号：CN112914502A
公开(公告)日：2021-06-08
申请号：CN201911234589.0
申请日：2019-12-05
Applicant: 南京理工大学
IPC: A61B5/00
Abstract: 本发明提供了一种基于EWT的胃肠动力信号分离方法，包括以下步骤：步骤1，由生命体征监测雷达获取雷达回波信号；步骤2，对步骤1获得的雷达回波信号进行预处理，获取人体生命体征信号(心跳信号、呼吸信号、胃动力信号和肠动力信号)，滤除干扰，得到预处理后信号；步骤3，对步骤2中获得的预处理后信号采用经验小波变换算法进行处理，分离出胃动信号、肠动信号、呼吸信号以及心跳信号。本发明通过经验小波变换算法能够有效地分离出肠动信号、胃动信号、呼吸信号以及心跳信号。
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公开(公告)号：CN112882016A
公开(公告)日：2021-06-01
申请号：CN201911199604.2
申请日：2019-11-29
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进的稳健自适应波束形成的多人生命体征检测方法，包括以下步骤：获取雷达接收信号,采用波达方向估计算法估计出各个人体所在的角度以及各个人体所占角度区间；令其中一个人体回波为期望信号，其他人体为干扰信号，采用改进的基于ε约束值的方法重构协方差矩阵；采用改进的基于ξ约束值的方法重构期望信号方向的导向矢量；利用自适应波束形成算法得出权值；采用提出的最大信噪比搜索的方法得出较理想的权值和呼吸信号；重复以上步骤得到所有人体呼吸信号。本发明方法从生命体征检测的场景出发，对稳健波束形成算法进行改进，本发明中改进的稳健自适应波束形成方法有效可行，性能可靠，可以准确地提取出各个人体的生命体征信号。
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公开(公告)号：CN109870685A
公开(公告)日：2019-06-11
申请号：CN201711268453.2
申请日：2017-12-05
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进的RD算法的室内距离向移动SAR成像方法，该方法首先将FMCW雷达沿着距离向移动得到雷达回波信号；接着根据移动轨迹对得到的回波信号做修正，得到有效的信号；然后用改进过的RD算法对信号成像；最后做几何变换得到真正的SAR图像。本发明方法有效可行，性能可靠，可以准确地定位狭窄环境下的室内墙壁边或角落里的物体。
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公开(公告)号：CN112882016B
公开(公告)日：2023-09-26
申请号：CN201911199604.2
申请日：2019-11-29
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进的稳健自适应波束形成的多人生命体征检测方法，包括以下步骤：获取雷达接收信号,采用波达方向估计算法估计出各个人体所在的角度以及各个人体所占角度区间；令其中一个人体回波为期望信号，其他人体为干扰信号，采用改进的基于ε约束值的方法重构协方差矩阵；采用改进的基于ξ约束值的方法重构期望信号方向的导向矢量；利用自适应波束形成算法得出权值；采用提出的最大信噪比搜索的方法得出较理想的权值和呼吸信号；重复以上步骤得到所有人体呼吸信号。本发明方法从生命体征检测的场景出发，对稳健波束形成算法进行改进，本发明中改进的稳健自适应波束形成方法有效可行，性能可靠，可以准确地提取出各个人体的生命体征信号。
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