● 摘要
基于雷达的运动人体特征探测,具有作用距离远、穿透性强、不受光线及天气影响 等优点,在安检防护、灾难救治、军事侦察等领域中具有广泛的实用价值。人体的微动 特征即人体在运动时,四肢以及躯干由于摆动、转动而产生的幅度较小的运动信息,微 动会对雷达回波信号产生多普勒调制。利用时频分析方法处理雷达回波,对微多普勒特 征进行分析和辨识,可以推测人体的运动信息。本文对基于雷达的运动人体微动特征进 行了深入研究,具体内容如下:
研究了目前常用的运动 人体模型。针对 现有人体模型局 限于正常行走姿 态的问题, 对人体行走姿态的规律进行分析,给出一种通过定义人体各部位的初始位置与相应 关节的转动角度曲线以改变运动姿态的方法。基于此方法分别对持物蹲走、匍匐前 进、跑动三种姿态的人体上下肢各部位及关节的运动规律进行分析,建立了三种运 动姿态的人体模型。
以人体运动的数学模型为基础,建立连续波雷达回波模型。研究了基于时频分析的 微多普勒特征提取方法,对短时傅里叶变换、希尔伯特-黄变换和改进的广义 S 变 换进行了分析对比。用改进的广义 S 变换对三种姿态的运动人体回波进行时频处理, 分析各姿态人体的微多普勒特征最明显的部位。给出了基于各姿态微多普勒特征辨 识运动人体的方法。
构建多人运动场景,分别对两人持物蹲走、匍匐前进、径向跑动 ,四人、六人跑动 的场景进行仿真,分析了三种姿态下人体辨识的速度分辨量以及微多普勒遮盖问题。 仿真结果证明了基于特征部位微多普勒的运动人体辨识方法的有效性,为多人环境 下不同姿态运动人体的辨识提供了新的途径。
关键词:雷达信号,微多普勒,人体模型,时频分析,多人辨识