第一章

1、本文圍繞運動人體目標的探測機理展開，重點研究了步行運動狀態(tài)下的行人回波模型、運動特征提取方式、運動狀態(tài)分類、實測數(shù)據(jù)處理等關(guān)鍵技術(shù)。
2、根據(jù) Boulic 模型建立了簡化的人體運動模型，將人體的行走過程轉(zhuǎn)換為剛體平移與旋轉(zhuǎn)運動的組合，將身體部件轉(zhuǎn)換為橢圓剛體。建立了 LFMCW 雷達人體運動回波模型。通過對比模型數(shù)據(jù)與實測數(shù)據(jù)的時頻圖，驗證了模型的正確性。
3、利用圖像邊緣檢測的方式對人體時頻譜進行了特征提取處理，并通過 SVM 分類器實現(xiàn)運動狀態(tài)分類。
4、毫米波是指頻段位于 30 ?300GHz 的電磁波，其波長為1?10mm。
5、本文以毫米波雷達為載體進行人體回波建模、目標探測與特征提取三方面的研究。
6、V. C. Chen教授最早對微多普勒效應(yīng)做出了定義，其定義為目標內(nèi)部部件的強度較小的運動對雷達接收到的回波造成的多普勒展寬。微多普勒效應(yīng)：對于目標的微動是指目標除了自身整體的平移運動以外的其他組成部分沿雷達徑向的強度不大的運動。對于人體目標，除了整體的運動外，手、腳、頭等軀干以及呼吸帶來的肺部擴張以及心臟跳動都屬于微動會引起微多普勒效應(yīng)。
7、對于微多普勒信號的分離既可以在時間維度上進行也可以在時間-頻率二維聯(lián)合維度進行。在時域進行分離時，需要利用主體運動與微動形式的不同將信號按照頻段分解為基函數(shù)，之后進行微動信號的重構(gòu)。對信號進行時域分離的手段有小波分解、經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解等手段。在時頻域進行分離時，需要利用時頻分析手段將信號轉(zhuǎn)換到時頻譜上，利用主體運動與微動形式的徑向速度隨時間變化的不同進行分離，常用的時頻分析手段有短時傅里葉變換、小波變換、魏格納-威爾分布等。

第二章

8、
未完待續(xù)，比較懶。
為了自己以后方便查看，有什么不對的或者不好的或者有指教的歡迎提出。自己剛起步毫米波雷達目標定位與檢測，一個人摸黑不容易，如有興趣歡迎各位來互相交流。QQ：1814123176

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的《毫米波雷达运动人体目标建模与特征提取》---论文学习笔记的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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