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公开(公告)号：CN118155287A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410364497.9
申请日：2024-03-28
Applicant: 中南大学
IPC: G06V40/20 , G06F18/241 , G06F18/10 , G06F18/2135 , G06F17/14 , G06F18/213 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于毫米波雷达的多视觉多穿戴下的开集步态识别方法，包括获取人体步态信息采集雷达回波信号，并针对获取的回波信号进行预处理，同时构建频谱图集；构建基于毫米雷达的步态识别网络模型；采用构建的频谱图集，通过联合计算若干个损失函数，训练、优化构建的基于毫米雷达的步态识别网络模型；设置开集模型样本库，采用训练、优化后的基于毫米雷达的步态识别网络模型，基于回波信号，完成步态识别处理；本发明方法的准确率提高、实际应用性增强、鲁棒性增强。
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公开(公告)号：CN117761649A
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202311709569.0
申请日：2023-12-13
Applicant: 中南大学
IPC: G01S7/41 , G01S13/88 , G01S13/50 , G01S13/06 , G06F18/213 , G06N3/0464 , G06N3/0495 , G06N3/0455 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于复数卷积神经网络和时频分析的多普勒雷达定位方法，包括构建多人移动多普勒穿墙解调后回波信号，采用已构建的回波信号，构建对应的理想时频谱图，同时构建训练数据集；以深度学习网络为基本构架，构建时频谱图初步预测模型，同时采用训练数据集，针对模型进行训练，得到最终的时频谱图预测模型；采用得到的模型，针对实时获取的雷达回波信号进行预测，获取预测时频谱图；采用获取的预测时频谱图，针对墙内目标进行轨迹预测，实现雷达定位；本发明方法通过将深度学习与时频分析相结合，压制频率模糊问题；通过引入带有跳跃残差结构的网络，进一步提升时频分辨率；本发明方法的精度提高、偏移减少、鲁棒性增强、抗噪性能提升。
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公开(公告)号：CN112051567B
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202010982373.9
申请日：2020-09-17
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种人体目标微多普勒频率估计方法，包括获取多普勒雷达的回波信号时频分布数据；采用Viterbi算法搜索的初始路径计算一至三阶指数平滑值；计算预测系数；构建Viterbi算法的惩罚函数；构建人体目标微多普勒频率估计模型；完成人体目标微多普勒频率估计。本发明基于三次指数平滑预测得到最优路径的非线性变化趋势，并以此构建新的惩罚函数对Viterbi算法进行改进，提高了传统惩罚函数的路径识别能力；同时动态调整候选路径的搜索范围，不需要在TF平面上进行全局搜索，提高了算法的计算效率；因此本发明方法能够有效抑制频率模糊效应，而且可靠性高、实用性好且精度较高。
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公开(公告)号：CN111157987B
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN202010005940.5
申请日：2020-01-03
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于扩展贝塞尔模型的人体目标微多普勒频率估计方法，属于微多普勒频率估计技术领域，本发明提供一种基于扩展贝塞尔模型的人体目标微多普勒频率估计方法，通过提取小腿微多普勒频率，然后进行分段拟合，先使用贝塞尔模型确定最优控制点，在不改变并且不增加控制点的基础上引入参数，通过基于扩展贝塞尔模型的霍夫变换频率估计算法完成对雷达回波信号的目标分量分离和小腿多普勒频率特征的精确估计；本发明提出一种精确估计特定目标散射部分微多普勒频率的新方法，在实时人体传感应用中具有很好的应用前景。
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公开(公告)号：CN107942314B
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN201711173180.3
申请日：2017-11-22
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明属于目标跟踪技术领域，公开了一种基于LASSO特征提取的多普勒穿墙雷达定位方法。其中，LASSO频率估计算法对解调后回波信号的分量分离并估计感兴趣目标分量的频率特征；定位跟踪算法根据目标瞬时频率，实时估测目标位置信息，合成目标运动轨迹，实现对目标的跟踪。本发明不仅能够在保证多普勒穿墙雷达系统简洁性(只需一个发射机和两个接收机)和探测实时性(运算速度快)的基础上，有效提高对目标的定位精度，同时还能解决“频率模糊”问题，实现同时针对多目标的跟踪定位。此外，本发明无需多通道数据融合等繁冗的计算过程，运算速度快，在多普勒穿墙雷达的目标跟踪领域中具有广泛的应用前景。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119513486A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411380820.8
申请日：2024-09-30
Applicant: 中南大学
IPC: G06F18/10 , G06F18/2131 , G06F18/214 , G06F18/241 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种复数时频谱图增强方法，包括基于调频信号构建随机信号数据库；对信号进行离散短时傅里叶变换得到复数时频谱图数据集；基于复数卷积和复数反卷积构建复数时频谱图增强初级模型并训练得到复数时频谱图增强模型；采用复数时频谱图增强模型进行实际的复数时频谱图的增强。本发明还公开了一种实现所述复数时频谱图增强方法的系统。本发明设计并训练了一个基于复数卷积神经网络的复数时频谱图增强模型，因此本发明不仅能够实现复数时频谱图的增强，而且可靠性更高，精确性更好。
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公开(公告)号：CN116338681A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310297031.7
申请日：2023-03-24
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于过完备角度字典优化技术的运动目标跟踪方法，包括采用多普勒穿墙雷达模块，获取运动目标的回波信号；采用加窗时频分析方法针对回波信号进行估计处理，获取瞬时频率值；采用高阶多项式模型针对瞬时频率值进行拟合处理，获取拟合曲线；通过拟合曲线求解瞬时频率倾斜角，进而构建过完备的瞬时频率倾斜角字典；采用倾斜角字典针对回波信号进行时频分析处理，获取最优参数域分布；采用信号解调技术针对最优参数域分布进行处理，并采用特征值归类技术针对解调后的信号进行提取处理，构建回波信号的瞬时频率分量集；通过瞬时频率分量集，合成运动目标的轨迹，完成对运动目标的追踪处理。本发明的目标定位精度高、跟踪效果好。
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公开(公告)号：CN111157987A
公开(公告)日：2020-05-15
申请号：CN202010005940.5
申请日：2020-01-03
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于扩展贝塞尔模型的人体目标微多普勒频率估计方法，属于微多普勒频率估计技术领域，本发明提供一种基于扩展贝塞尔模型的人体目标微多普勒频率估计方法，通过提取小腿微多普勒频率，然后进行分段拟合，先使用贝塞尔模型确定最优控制点，在不改变并且不增加控制点的基础上引入参数，通过基于扩展贝塞尔模型的霍夫变换频率估计算法完成对雷达回波信号的目标分量分离和小腿多普勒频率特征的精确估计；本发明提出一种精确估计特定目标散射部分微多普勒频率的新方法，在实时人体传感应用中具有很好的应用前景。
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公开(公告)号：CN111157986A
公开(公告)日：2020-05-15
申请号：CN202010005459.6
申请日：2020-01-03
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于扩展贝塞尔模型的霍夫变换的多普勒穿墙雷达定位方法，属于目标跟踪技术领域，基于扩展贝塞尔模型的霍夫变换频率估计算法，用于提取接收回波中感兴趣的目标分量并对其瞬时频率特征值进行估计，通过引入参数，构造扩展贝塞尔曲线，进而通过动态调整参数，当信号能量能最大程度的集中时确定的值，此时拟合结果最近似于目标瞬时频率曲线时，完成对目标瞬时频率的估计，相比于不加入参数时精度得到提高，具有创新性；定位跟踪算法，用于根据瞬时频率对目标进行实时估测位置信息，合成目标运动轨迹，实现对目标的跟踪。
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公开(公告)号：CN107942314A
公开(公告)日：2018-04-20
申请号：CN201711173180.3
申请日：2017-11-22
Applicant: 中南大学
CPC classification number: G01S7/418 , G01S7/415 , G01S13/58 , G01S13/72 , G01S13/888
Abstract: 本发明属于目标跟踪技术领域，公开了一种基于LASSO特征提取的多普勒穿墙雷达定位方法。其中，LASSO频率估计算法对解调后回波信号的分量分离并估计感兴趣目标分量的频率特征；定位跟踪算法根据目标瞬时频率，实时估测目标位置信息，合成目标运动轨迹，实现对目标的跟踪。本发明不仅能够在保证多普勒穿墙雷达系统简洁性(只需一个发射机和两个接收机)和探测实时性(运算速度快)的基础上，有效提高对目标的定位精度，同时还能解决“频率模糊”问题，实现同时针对多目标的跟踪定位。此外，本发明无需多通道数据融合等繁冗的计算过程，运算速度快，在多普勒穿墙雷达的目标跟踪领域中具有广泛的应用前景。
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