由于人體目標(biāo)運動狀態(tài)復(fù)雜,散射特性多變,并且探測環(huán)境存在強(qiáng)地雜波干擾,所以人體運動狀態(tài)分類一直是雷達(dá)領(lǐng)域的難題之一。本文圍繞運動人體目標(biāo)的探測機(jī)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)。首先根據(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(dá)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。其次,對于傳統(tǒng)時頻分析方式時頻聚焦性差的問題,本文結(jié)合多重同步壓縮算法,通過時頻譜的頻率維度進(jìn)行壓縮,實現(xiàn)了人體回波微多普勒的“精細(xì)刻畫”。本文以Rényi熵作為時頻譜能量聚焦性的評判準(zhǔn)則,并將其作為多重同步壓縮門限判定的標(biāo)準(zhǔn)。并且,針對LFMCW雷達(dá)距離像存在擴(kuò)散的問題,設(shè)計了基于時頻譜的擴(kuò)散像檢測算法,將人體目標(biāo)的微多普勒信息充分利用。利用圖像邊緣檢測的方式對人體時頻譜進(jìn)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。最后依托搭建的毫米波實驗平臺,獲取了人體運動的實測數(shù)據(jù),驗證了算法的可行性。
【學(xué)位單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：TN958
【部分圖文】：

圖 2-1 人體規(guī)范行走的時空特性體行走的相對速度為RV ，并有RV V /Ht ，V 是行人行走的運動速度， Ht 是髖到行人腳掌根部的長度，根據(jù)行人前進(jìn)方向的運動速度與 的比值進(jìn)行定義，為了， 的取值空間為[0.6,2.3]。利用 Inman 定義的公式可以得滿足:Cl 1.346RV滿足：Sl 0.5 Cl周期：Dc Cl /RV，可以獲得運動接觸時段，單腿運動接觸時段，雙腿運動接觸間的相對關(guān)系。Ds 0.752 Dc 0.143

正弦函數(shù)表示的運動軌跡

-13-(e)肩部撓曲 (f)肘部撓曲圖 2-5 端點控制的運動軌跡從圖 2-5 中可以看出剩余運動的控制點，其中臀部撓曲的控制節(jié)點為 0.5T以及 0.9T，膝蓋撓曲的控制節(jié)點分別為 0.2T，0.4T，0.75T，踝關(guān)節(jié)撓曲的控制
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本文編號：2841772