毫米波雷达感知技术及应用

第1章 绪论 1.1 雷达的概念 1.2 雷达的起源和发展 1.2.1 雷达的诞生 1.2.2 第二次世界大战时期的雷达 1.2.3 战后雷达技术的发展 1.3 毫米波频段划分 1.4 毫米波雷达感知技术及其应用 1.4.1 毫米波雷达概念 1.4.2 毫米波雷达感知技术 1.4.3 毫米波雷达感知技术应用 1.5 本章小结 参考文献 第2章 毫米波雷达系统组成 2.1 雷达天线 2.1.1 主要性能指标 2.1.2 喇叭天线 2.1.3 缝隙天线 2.1.4 微带天线 2.1.5 反射面天线 2.1.6 透镜天线 2.2 毫米波雷达发射机 2.2.1 发射机系统 2.2.2 主要技术指标 2.3 毫米波雷达接收机 2.3.1 接收机系统 2.3.2 主要技术指标 2.4 本章小结 参考文献 第3章 毫米波雷达参数估计方法 3.1 FMCW毫米波雷达工作原理 3.2 单参数估计方法 3.2.1 基于变步长迭代的距离估计算法 3.2.2 基于FFT的速度参数估计方法 3.2.3 基于MUSIC的角度参数估计方法 3.3 多参数联合估计方法 3.3.1 距离-速度联合估计方法 3.3.2 距离-角度联合估计方法 3.3.3 距离-速度-角度三维参数联合估计方法 3.4 实验结果分析 3.4.1 距离估计结果分析 3.4.2 速度估计结果分析 3.4.3 角度估计结果分析 3.4.4 距离-速度联合估计结果分析 3.4.5 距离-角度联合估计结果分析 3.4.6 距离-速度-角度联合估计结果分析 3.5 本章小结 参考文献 第4章 毫米波雷达干扰抑制技术 4.1 引言 4.2 基于恒虚警率检测的干扰抑制技术 4.2.1 CFAR检测原理 4.2.2 CFAR目标检测技术 4.2.3 静态和动态干扰抑制技术 4.3 基于小波变换的干扰抑制技术 4.3.1 小波分解 4.3.2 小波高频系数处理 4.3.3 小波低频系数处理 4.4 无监督降噪卷积自编码网络干扰抑制技术 4.4.1 无监督降噪自编码网络数学模型 4.4.2 无监督降噪卷积自编码网络设计 4.4.3 实验结果分析 4.5 本章小结 参考文献 第5章 毫米波雷达手势识别技术 5.1 引言 5.2 连续手势目标提取方法 5.2.1 基于时域信号累积的手势目标提取方法 5.2.2 基于时间滑窗检测的手势目标提取方法 5.3 基于聚类特征提取的FDTW手势识别算法 5.3.1 基于k均值聚类的手势特征提取算法 5.3.2 FDTW手势识别算法 5.4 基于深度学习网络的手势识别算法 5.4.1 基于端到端多维手势特征融合的手势识别算法 5.4.2 基于时序I3D网络的手势识别算法 5.4.3 基于互补模态特征融合的手势识别算法 5.5 实验结果分析 5.5.1 实验平台与数据集构建 5.5.2 FDTW手势识别算法性能分析 5.5.3 基于端到端多维手势特征融合的手势识别算法性能分析 5.5.4 基于时序I3D网络的手势识别算法性能分析 5.5.5 基于互补模态特征融合的手势识别算法性能分析 5.6 本章小结 参考文献 第6章 毫米波雷达人体生命信号检测技术 6.1 引言 6.2 毫米波雷达人体目标检测方法 6.3 直流偏置与相位校正方法 6.4 呼吸和心跳信号分离与重构算法 6.4.1 基于CS-OMP的呼吸和心跳信号分离与重构算法 6.4.2 基于RA-DWT的呼吸和心跳信号分离与重构算法 6.4.3 呼吸率和心率计算方法 6.5 实验结果分析 6.5.1 实验平台 6.5.2 人体目标检测和相位提取结果分析 6.5.3 生命信号分离与重构结果分析 6.5.4 检测性能比较与分析 6.6 本章小结 参考文献