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公开(公告)号：CN109031287A
公开(公告)日：2018-12-18
申请号：CN201811107229.X
申请日：2018-09-21
Applicant: 西安交通大学
CPC classification number: G01S13/888 , A61B5/0816 , A61B5/1135
Abstract: 本发明公开了一种基于Faster‑RCNN网络的穿墙超宽带雷达人体呼吸信号检测方法，首先对原始慢时间‑距离二维超宽带雷达回波信号做去噪和弱信号增强预处理；然后采用Advance Normalisation方法对于处理后的回波继续进行信号增强和去噪；采用MATLAB将预处理过程中的回波信号成像为灰度图像，图宽对应回波慢时间向，图高对应回波距离向；最后将得到的灰度图像进行筛选，标注数据集，训练Faster‑RCNN网络模型进行人体呼吸微弱信号识别。本发明的识别准确率高，检测速度快，为实际应用中的雷达回波目标检测、生命探测等实用技术提供了更好的技术支撑。
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公开(公告)号：CN109031287B
公开(公告)日：2021-09-07
申请号：CN201811107229.X
申请日：2018-09-21
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于Faster‑RCNN网络的穿墙超宽带雷达人体呼吸信号检测方法，首先对原始慢时间‑距离二维超宽带雷达回波信号做去噪和弱信号增强预处理；然后采用Advance Normalisation方法对于处理后的回波继续进行信号增强和去噪；采用MATLAB将预处理过程中的回波信号成像为灰度图像，图宽对应回波慢时间向，图高对应回波距离向；最后将得到的灰度图像进行筛选，标注数据集，训练Faster‑RCNN网络模型进行人体呼吸微弱信号识别。本发明的识别准确率高，检测速度快，为实际应用中的雷达回波目标检测、生命探测等实用技术提供了更好的技术支撑。
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公开(公告)号：CN108390871B
公开(公告)日：2020-05-22
申请号：CN201810136664.9
申请日：2018-02-09
Applicant: 西安交通大学
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明公开了一种基于自回归模型帧预测的雷达数据压缩方法，首先确定各原始帧数据相关性较强的参考帧，将参考帧进行AR模型帧间预测后得到预测帧，然后用原始帧数据和前一帧重构数据进行差分建立差分模型，将当前帧与其预测帧的差值做BAQ的压缩及解压得到恢复的差值数据，最后将恢复的差值数据与预测帧相加得到重构的数据。具有帧间预测相关性强、差分过程量化误差小、重构图像恢复度高等特点。
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公开(公告)号：CN108390871A
公开(公告)日：2018-08-10
申请号：CN201810136664.9
申请日：2018-02-09
Applicant: 西安交通大学
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明公开了一种基于自回归模型帧预测的雷达数据压缩方法，首先确定各原始帧数据相关性较强的参考帧，将参考帧进行AR模型帧间预测后得到预测帧，然后用原始帧数据和前一帧重构数据进行差分建立差分模型，将当前帧与其预测帧的差值做BAQ的压缩及解压得到恢复的差值数据，最后将恢复的差值数据与预测帧相加得到重构的数据。具有帧间预测相关性强、差分过程量化误差小、重构图像恢复度高等特点。
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