包邮典型雷达目标微多普勒效应分析与分类识别技术

第 1 章 绪论 / 1 1.1 引言 / 1 1.2 雷达目标识别研究现状 / 2 1.3 雷达目标微多普勒效应研究现状 / 4 1.3.1 微多普勒信号分析及参数估计 / 4 1.3.2 基于微多普勒特征的雷达目标分类识别 / 6 1.3.3 基于微多普勒效应的人体步态识别 / 9 1.3.4 基于微多普勒效应的呼吸心率监测与车内活体监测 / 11 1.4 现有研究总结 / 12 参考文献 / 13 第 2 章 典型雷达目标微多普勒信号建模 / 16 2.1 引言 / 16 2.2 人体目标微多普勒信号建模 / 16 2.2.1 人体运动时的四肢微动建模 / 16第 1 章 绪论 / 1 1.1 引言 / 1 1.2 雷达目标识别研究现状 / 2 1.3 雷达目标微多普勒效应研究现状 / 4 1.3.1 微多普勒信号分析及参数估计 / 4 1.3.2 基于微多普勒特征的雷达目标分类识别 / 6 1.3.3 基于微多普勒效应的人体步态识别 / 9 1.3.4 基于微多普勒效应的呼吸心率监测与车内活体监测 / 11 1.4 现有研究总结 / 12 参考文献 / 13 第 2 章 典型雷达目标微多普勒信号建模 / 16 2.1 引言 / 16 2.2 人体目标微多普勒信号建模 / 16 2.2.1 人体运动时的四肢微动建模 / 16 2.2.2 人体呼吸时的胸腔微动建模 / 25 2.3 车辆目标微多普勒信号建模 / 30 2.3.1 轮式车辆 /30 2.3.2 履带式车辆 / 31 2.3.3 车辆回波仿真 / 35 2.3.4 车辆实测信号分析 / 37 2.4 直升机目标微多普勒信号建模 / 40 2.4.1 长驻留时间下直升机旋翼回波建模 / 40 2.4.2 短驻留时间下直升机旋翼回波建模 / 44 2.5 小结 / 45 第3章 基于微多普勒效应的目标分类与参数估计 / 46 3.1 引言 / 46 3.2 空对地场景下的典型地面人车目标分类识别 / 47 3.2.1 基于谱分析的无人机载雷达对典型地面车辆分类识别 / 47 3.2.2 基于压缩感知的无人机载雷达对地面人车分类识别 / 77 3.2.3 基于改进集合经验模态分解的无人机载雷达对地面人车分类识别 94 3.2.4 基于深度卷积神经网络的无人机载雷达对地面人车智能分类 / 108 3.3 地对地场景下的典型地面微动物种分类识别 / 124 3.3.1 不同物种的实测数据分析 / 124 3.3.2 微多普勒特征的选择与提取 / 126 3.3.3 判别结果 / 127 3.4 地对空场景下的直升机目标微动参数估计 / 131 3.4.1 长驻留时间下直升机旋翼微多普勒特征提取与参数估计 / 131 3.4.2 短驻留时间下直升机旋翼微多普勒特征提取与参数估计 / 136 3.5 小结 / 150 参考文献 / 150 第 4 章 基于微多普勒效应的人体步态识别 / 153 4.1 引言 / 153 4.2 人体动作分类与身份识别 / 154 4.2.1 动作分类 / 154 4.2.2 身份识别 / 157 4.2.3 动作分类与身份识别结果 / 160 4.3 基于单一步态模式的单人步态识别 / 167 4.3.1 引言 / 167 4.3.2 步态数据集的构成 / 168 4.3.3 数据的时频分析和预处理 / 169 4.3.4 不同融合方法对识别结果的影响 / 172 4.3.5 不同网络结构对识别结果的影响 / 172 4.3.6 单通道与双通道网络结构的识别结果对比 / 173 4.3.7 不同时频分析方法对识别结果的影响 / 175 4.3.8 不同服饰对识别结果的影响 / 177 4.4 基于多种步态模式的单人步态识别 / 177 4.4.1 引言 / 177 4.4.2 FMCW 雷达系统 / 178 4.4.3 步态数据的采集和处理 / 181 4.4.4 识别率分析 / 185 4.4.5 人数规模对识别结果的影响 / 186 4.4.6 扩展步态模式下的识别结果 / 186 4.5 多人并行场景下的步态识别 / 188 4.5.1 引言 / 188 4.5.2 MIMO 雷达原理和雷达设备 / 188 4.5.3 多散射点目标的生成 / 191 4.5.4 DBSCAN 聚类算法和聚类中心的选取 / 193 4.5.5 Kalman 滤波和轨迹跟踪 / 195 4.5.6 微多普勒特征的提取 / 197 4.5.7 多人识别结果与分析 / 198 4.6 小结 / 200 参考文献 / 202 第 5 章 基于微多普勒效应的人体呼吸心率监测 / 203 5.1 引言 / 203 5.2 高精度心脏活动感知技术 / 204 5.2.1 解码峰值检测算法 / 204 5.2.2 雷达心跳信号分割 / 209 5.3 算法验证 / 210 5.3.1 可靠性分析 / 210 5.3.2 数据采集 / 211 5.3.3 准确性分析 / 213 5.3.4 HRV 分析 / 216 5.3.5 心脏时序分析 / 217 5.4 小结 / 218 参考文献 / 220 第 6 章 基于微多普勒效应的车内活体检测 / 221 6.1 引言 / 221 6.2 后排活体检测算法研究及数据分析 / 221 6.2.1 基于相位历程的杂波抑制方法 / 222 6.2.2 静止活体目标检测 / 228 6.2.3 基于 Z-score 特征的运动活体检测 / 232 6.3 系统实现与测试 / 234 6.3.1 系统流程设计 / 234 6.3.2 遮挡检测 / 235 6.3.3 检测结果置信 / 237 6.3.4 工程实现与测试 / 238 6.4 小结 / 242