公开(公告)号：CN116269299A

公开(公告)日：2023-06-23

申请号：CN202310183731.3

申请日：2023-02-17

Applicant: 清华大学 ,  北京清华长庚医院

Inventor： 李刚 ,  王威 ,  牟向东 ,  宛莹华 ,  陈兆希 ,  张闻宇

IPC: A61B5/0507 ,  A61B5/091

Abstract: 本发明实施例提供了一种基于毫米波雷达的一秒用力呼气容积测量方法和装置，所述方法包括：利用毫米波雷达采集人体进行肺功能测试的回波数据；从所述回波数据中提取出呼吸信号，并从所述呼吸信号中截取出用力呼气过程的信号片段；在所述用力呼气过程的信号片段中寻找关键点，基于所述关键点计算用力肺活量的相对值和一秒量的相对值；基于所述用力肺活量的相对值、所述一秒量的相对值、以及身体特征数据，计算出人体一秒用力呼气容积。在本发明实施例中，结合毫米波雷达的成本低、体积小、不侵犯隐私，通过接收从人体反射的回波信号，能够非接触地感知人体表面的运动情况的特点，实现低成本、便捷、非接触的对人体一秒用力呼气容积进行测量。

公开(公告)号：CN108549076A

公开(公告)日：2018-09-18

申请号：CN201810199770.1

申请日：2018-03-12

Applicant: 清华大学

Inventor： 李刚 ,  张闻宇

IPC: G01S13/88

Abstract: 本发明涉及一种基于速度节凑图的多种类无人机场景识别方法，属于雷达目标识别技术领域。该方法包括利用时频分析计算目标的微多普勒信号，利用傅里叶变换计算目标的速度节奏图，并定义了节凑频谱信号作为特征信号，利用K-means分类实现目标识别。该方法针对多无人机目标的识别检测，具有较高的正确率以及较小的计算复杂度。

公开(公告)号：CN108549076B

公开(公告)日：2021-11-02

申请号：CN201810199770.1

申请日：2018-03-12

Applicant: 清华大学

Inventor： 李刚 ,  张闻宇

IPC: G01S13/88

Abstract: 本发明涉及一种基于速度节凑图的多种类无人机场景识别方法，属于雷达目标识别技术领域。该方法包括利用时频分析计算目标的微多普勒信号，利用傅里叶变换计算目标的速度节奏图，并定义了节凑频谱信号作为特征信号，利用K‑means分类实现目标识别。该方法针对多无人机目标的识别检测，具有较高的正确率以及较小的计算复杂度。

公开(公告)号：CN109375205B

公开(公告)日：2020-11-03

申请号：CN201811137774.3

申请日：2018-09-28

Applicant: 清华大学

Inventor： 李刚 ,  张闻宇

IPC: G01S13/52

Abstract: 本发明公开了一种基于字典学习的多种类无人机场景识别方法及装置，其中，该方法包括：采集待识别无人机的回波信号；根据待识别无人机的回波信号获取回波信号的速度节奏向量，并获取在检测字典下的待识别信号的稀疏表示；根据待识别信号的稀疏表示识别待识别无人机的当前场景。该方法对目标的速度节奏向量进行学习，建立检测字典，利用OMP算法将待识别目标中的各类信号分开，从而实现多无人机目标的识别分类，并且对设备的需求量低，识别准确率高。

公开(公告)号：CN109375205A

公开(公告)日：2019-02-22

申请号：CN201811137774.3

申请日：2018-09-28

Applicant: 清华大学

Inventor： 李刚 ,  张闻宇

IPC: G01S13/52

Abstract: 本发明公开了一种基于字典学习的多种类无人机场景识别方法及装置，其中，该方法包括：采集待识别无人机的回波信号；根据待识别无人机的回波信号获取回波信号的速度节奏向量，并获取在检测字典下的待识别信号的稀疏表示；根据待识别信号的稀疏表示识别待识别无人机的当前场景。该方法对目标的速度节奏向量进行学习，建立检测字典，利用OMP算法将待识别目标中的各类信号分开，从而实现多无人机目标的识别分类，并且对设备的需求量低，识别准确率高。