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申请/专利权人：滁州学院

摘要：本发明涉及无线感知技术领域，具体为一种基于FMCW毫米波雷达的人类行为识别方法。本发明在使用FMCW毫米波雷达在复杂环境下采集到的人类行为数据后，使用距离维傅里叶变换得到目标的距离信息，再使用速度维傅里叶变换得到目标的速度信息。使用平均滤波消除算法去除数据中的干扰后，构造出包含人类目标信息的时间多普勒图TDM。最后，构建一个以CNN和注意力机制相结合以及RNN和时间注意力机制相结合的双分支络模型，将由TDM构建成的数据集，输入到该神经网络中进行训练并分类，以实现人类行为识别。本发明可去除环境中静态目标的干扰，同时有效提取TDM中与人类行为相关的空间‑时间信息，提升了行为识别分类方法精度，也提升了算法的泛化能力和鲁棒性。

主权项：1.一种基于FMCW毫米波雷达的人类行为识别方法，其特征在于：所述方法包括如下步骤：步骤S1：布置雷达系统首先设计FMCW毫米波雷达系统，调整雷达参数，采样点数N＝256，每帧所包含的chirp数C＝128，一帧图像的chirp数L＝128，带宽B＝4*10^9Hz；步骤S2：数据采集在复杂的场景下使用毫米波雷达采集受试者的原始行为数据以提升系统的泛化能力；所述原始行为包括行走至坐下、坐下至伸展、走路至拾取、坐下至喝水、走路至摔倒、摔倒至求救六个连续动作；对采集到的原始行为数据进行记录和存储，对数据进行标注，以便后续的分析和处理；步骤S3：数据预处理从毫米波雷达接收到的信号中提取出一帧图像的数据，每帧图像包含L个chirp，每个chirp采样了N个点；将帧数据重新排列成L×N的矩阵，并进行去除直流分量操作；本发明使用的是向量均值相消算法；在实现的过程中，首先对所有接收脉冲求平均得出参考接收脉冲，接着利用每一束接收脉冲减去参考接收脉冲就可以得到目标回波信号，参考接收脉冲的表达式为： 其中，为距离维采样点，为速度维时间采样点，相量均值相消算法的公式为：R[m,n]＝R[m,n]-C[m]对每个chirp信号进行距离FFT，对接收到的每个chip信号长度为N进行Hamming窗口加权，并进行N点FFT，得到每个chirp的频谱；对于距离FFT的结果进行多普勒FFT，即对于每个距离FFT后的结果，再进行一次Hamming窗口加权，并进行C点FFT，得到多普勒频谱，多普勒频谱包含了距离和多普勒方向上的频谱信息；对每个多普勒频率进行累加，得到微多普勒谱，然后使用2D中值滤波对微多普勒谱进行平滑处理；使用matlab中的colormap函数来可视化微多普勒谱，可视化后的图像时间在横轴上，多普勒频率在纵轴上，图像的颜色表示信号的强度；步骤S4：生成数据集将上述步骤构造出的时间多普勒图构建成数据集；步骤S3中得到的时间多普勒图划分为训练集和测试集，比例为80％与20％；步骤S5：构建神经网络模型本发明将神经网络设计成两个分支，分别为CNN分支和RNN分支，CNN分支使用CNN与空间注意力机制相结合，RNN分支使用RNN与时间注意力机制相结合；在两个分支结束后，Concatenate层将CNN分支和RNN分支的输出合并在一起；再使用ReLU激活函数Dense层；接着是使用Softmax函数激活的Dense层，也是输出层，用于生成模型的最终预测；在这里，它使用Softmax激活函数以便输出的每个元素都在0和1之间，这是不同动作被预测每个类别的概率；步骤S6：分类结果基于上述步骤的特征处理，将步骤S4构建的数据集中的测试集送入神经网络模型进行训练，实现人类行为识别分类。

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