阅读说明：本技术 一种基于fmcw雷达方差频数统计的手势目标提取方法 (Gesture target extraction method based on FMCW radar variance frequency statistics ) 是由 田增山 任爱虎 王勇 周牧 杨小龙 于 2019-10-14 设计创作，主要内容包括：本发明公布了一种基于FMCW雷达方差频数统计的手势目标提取方法。首先,通过FMCW雷达获取手势动作的中频信号,并对中频信号进行复数构造等预处理操作,得到接收天线时域累加信号；然后,对时域累加信号进行下采样,并将下采样后的信号划分为若干单元；接着,对各个单元计算方差,并根据方差值得到方差频数统计直方图；最后,选取直方图中第二组中心值作为判决门限,将高于判决门限的单元标记为目标单元,其余单元标记为非目标单元。本发明创新性地提出了从冗长的雷达信号中分割出有效运动手势数据段,为手势参数提取的研究提供了基础。(The invention discloses a gesture target extraction method based on FMCW radar variance frequency statistics. Firstly, acquiring an intermediate frequency signal of a gesture action through an FMCW radar, and carrying out preprocessing operations such as complex construction on the intermediate frequency signal to obtain a receiving antenna time domain accumulated signal; then, down-sampling the time domain accumulated signal, and dividing the down-sampled signal into a plurality of units; then, calculating variance of each unit, and obtaining a variance frequency statistical histogram according to the variance value; and finally, selecting a second group of central values in the histogram as a decision threshold, marking the units higher than the decision threshold as target units, and marking the rest units as non-target units. The invention innovatively provides an effective motion gesture data segment separated from a lengthy radar signal, and provides a basis for the research of gesture parameter extraction.)

一种基于FMCW雷达方差频数统计的手势目标提取方法

技术领域

本发明涉及人机交互领域，特别涉及一种基于FMCW雷达方差频数统计的手势目标提取 方法。

背景技术

随着人工智能的迅猛发展，手势检测已经成为国内外的研究热点之一，其主要是围绕不 同来源的数据和不同的检测和识别算法展开。基于传感器的手势识别技术在生活中需要用户 长期佩戴可穿戴设备，增加了用户的使用成本，基于视觉的手势识别技术依赖于高分辨率的 图像或视频，具有昂贵的成本，同时在烟雾干扰、强光等情况下存在失败率低等问题。而雷 达作为一种通过发射和接受电测波探测目标的无线电技术，应用范围比较广泛，77GHZ频段 的雷达具有更高的分辨率，在人机交互领域具有非常好的研究前景。

在手势识别的过程中，手势目标的提取作为其中一个非常关键的环节，同时手势分割也 是手势识别系统中的起点和关键技术之一，其分割质量的好坏直接影响后续操作如特征提取、 目标识别的最终效果。手势分割可以理解为从冗长的雷达信号中分割出有效得的运动手势数 据段。然而，当前毫米波雷达手势识别研究中，除了对距离、多普勒分析外，仅对时序进行 了粗糙的分析，而没有深入挖掘其内部的信息。鉴于此，本发明通过分析时序信号并利用方 差频数统计方法分割出感兴趣数据段，提出了一种基于FMCW雷达方差频数统计的手势目标 提取方法。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于FMCW雷达方差频数统计的手势目标识别方法，它能有效 的从冗长的雷达信号中分割出运动手势数据段，为手势参数提取的研究提供了基础。

本发明所述的一种基于FMCW雷达方差频数统计的手势目标提取方法，包括以下步骤：

步骤一、本发明调频连续波(FMCW)雷达平台采用2发4收天线共构成8个接收天线，其中前4个天线接收的信号为发射天线1的发射信号，后4个天线接收的信号为发射天线2的发射信号。将发射信号与接收到的回波信号输入到混频器，得到混频信号，再经过低通滤波器得到中频信号。

步骤二、对得到的中频信号进行构造复数信号等预处理操作，并通过时分复用即天线1 和天线2利用时间间隙轮流发射信号，从而得到8路接收天线时域累积信号，接着，对得到 的8路接收天线时域累积信号进行下采样。其中，时域信号累积方式为叠加8路天线的幅值。

步骤三、将下采样后的时域累积信号划分为N个单元，每个单元包含n个采样点，并分别 计算每个单元内n个采样点幅值的方差，得到方差图。

步骤四、根据方差得到方差频数统计直方图，并选取方差频数统计直方图中第二组中心 值作为门限对方差幅值进行判决，将方差幅值高于门限的单元标记为目标单元H，其余单元 标记为非目标单元。其中，选取直方图中第二组中心值为多次实验结果所得，且选第二组中 心值实验效果最佳。

步骤五、在方差图中，将方差信号U中杂波影响所产生的孤立干扰方差单元O进行删除， 得到方差信号H₁，即

步骤六、在方差图中，将由信号幅值抖动导致的拖尾方差单元P进行归并，得到方差信 号H₂，即H₂＝H∪P。此时，目标单元H₂所覆盖的区域即为新的有效手势目标H。

所述步骤一包括以下步骤：

1.1根据FMCW雷达信息计算发射信号表达式，FMCW雷达的发射信号s_T(t)具体表示为：

其中，f_c是载波的中心频率，f_T(τ)表示在一段长度为T的时间内发射信号的频率，T是锯 齿波信号的脉宽，A_T表示发射信号的幅值。

1.2发射信号经过一定时延，得到回波信号s_R(t)：

其中，A_R为回波信号幅值，Δt_delay表示从发射信号发出到接收到回波信号的飞行时延，f_R(τ) 为回波信号频率。

1.3将发送信号s_T(t)和回波信号s_R(t)输入到混频器得到混频信号s_M(t)：

s_M(t)＝s_T(t)·s_R(t) (3)

1.4将得到的混频信号经过低通滤波器得到中频信号s_IF(t)：

其中，为中频信号相位。低通滤波器的表达式为：

其中，f_s代表截止频率，具体为2GHz

所述步骤二包括以下步骤：

2.1 FMCW雷达原始中频信号A为：

A＝[a₁ a₂ b₁ b₂ ... a_l-1 a_l b_l-1 b_l]^T (6)

其中，a₁ a₂ ...a_l为信号实部，b₁ b₂ ... b_l为信号虚部。

2.2利用中频信号A生成中频复数信号B，令信号A的第i个元素和第i+2个元素构成一 个复数单元，第i+1个元素和第i+3个元素构成第二个复数矩阵，以此类推，得到中频复数 信号c：

c＝[a₁+b₁j a₂+b₂j ... a_l+b_lj]^T (7)

其中，j为虚数单元。

2.3采用的FMCW雷达有N_T＝2个发射天线和N_R＝4个接收天线，通过时分复用即天线1和天线2利用时间间隙轮流发射信号，得到8个虚拟接收天线阵元，信号模型为：

c(m,t)＝c_IF(m,t)+n(m,t) (8)

其中，m＝1,2,...,8表示8路不同接收天线阵元，c_IF(m,t)和n(m,t)分别表示第m路的信号 分量和噪声分量，t表示信号随着时间可进行不断的采集，构造出接收信号的矩阵C为：

然后，根据接收信号的矩阵C得到8路接收天线累积信号向量C_a为：

所述步骤三包括以下步骤：

3.1以一段包含两个完整手势的信号为例，经过大量实验测试得知，两个手势动作持续 时间约为2秒，采样率设置为2000Hz，那么2秒的采样点数为4000个。对天线时域累积信 号进行下采样之后，将下采样后的时域累积信号划分为64个单元。

3.2计算每个单元中n个采样点的幅度均值x：

其中，x_n为各采样点对应的幅值，n是每个单元中采样点的个数，n为62。

3.3计算n个采样点幅值的方差，具体为：

其中，x_i为第i个采样点的幅值。

所述步骤四包括以下步骤：

4.1经步骤三得到方差之后，进行频数统计，即把整个幅值区间按照0.01为区间单位进 行划分，然后统计每个区间单元内的方差信号数量，从而得到频数统计直方图。

4.2由于频数最多的属于背景噪声等沉默信号，所以选取直方图中第二组中心值v作为门 限值对方差进行判决，同时，进行多次实验对门限值进行验证，且第二组中心值实验效果最 佳，其中，判决表达式w为：

其中，w为判决后的方差单元，v为频数统计直方图第二组频数的中心值。将门限值v以下标 记为背景噪声等沉默信号，高于门限值v可初选为目标信号。

附图说明

图1为本发明系统流程框图

图2为本发明FMCW雷达两发四收原理图

图3为本发明中频信号时域波形图

图4为本发明量化方差值计算图

图5为本发明目标单元计算图

图6为本发明感兴趣数据段拖尾目标合并图

图7为本发明感兴趣数据段孤立目标剔除图

具体实施方式

下面根据附图对本发明作进一步详细描述：

本发明所采用的技术方案为：一种基于FMCW雷达方差频数统计的手势目标提取方法， 具体包括以下步骤：

步骤一、基于雷达平台将发送信号和接收到的回波信号输入到混频器中，得到混频信号， 混频信号经过低通滤波器得到中频信号，具体为：

1.1根据FMCW雷达的信息计算发射信号表达式，FMCW雷达的发射信号s_T(t)具体表示 为：

其中，f_c是载波的中心频率，f_T(τ)表示在一段长度为T的时间内发射信号的频率，T是锯 齿波信号的脉宽，A_T表示发射信号的幅值。

1.2发射信号经过时延，得到回波信号s_R(t)：

其中，A_R为回波信号幅值，Δt_delay表示从发射信号发出到接收到回波信号的飞行时延，f_R(τ) 为回波信号频率。

1.3将发送信号s_T(t)和回波信号s_R(t)输入到混频器得到混频信号s_M(t)：

s_M(t)＝s_T(t)·s_R(t) (3)

1.4将得到的混频信号经过低通滤波器得到中频信号s_IF(t)：

其中，

为中频信号相位。低通滤波器的表达式为：

其中，f_s代表截止频率，具体为2GHz。

步骤二、对得到的中频信号进行构造复数信号等预处理操作，并通过时分复用即天线1 和天线2利用时间间隙轮流发射信号，从而得到8路接收天线时域信号，具体为：

2.1 FMCW雷达原始中频信号A为：

A＝[a₁ a₂ b₁ b₂ ... a_l-1 a_l b_l-1 b_l]^T (6)

其中，a₁ a₂ ...a_l为信号实部，b₁ b₂ ... b_l为信号虚部。

2.2利用中频信号A生成中频复数信号B，令信号A的第i个元素和第i+2个元素构成一 个复数单元，第i+1个元素和第i+3个元素构成第二个复数矩阵，以此类推，得到中频复数 信号c：

c＝[a₁+b₁j a₂+b₂j ... a_l+b_lj]^T (7)

其中，j为虚数单元。

2.3采用的FMCW雷达有N_T＝2个发射天线和N_R＝4个接收天线，通过时分复用即天线1和天线2利用时间间隙轮流发射信号，得到8个虚拟接收天线阵元，信号模型为：

c(m,t)＝c_IF(m,t)+n(m,t) (8)

其中，m＝1,2,...,8表示8路不同接收天线阵元，c_IF(m,t)和n(m,t)分别表示第m路的信号 分量和噪声分量，t表示信号随着时间可进行不断的采集，构造出接收信号的矩阵C为：

然后，根据接收信号的矩阵C得到8路接收天线累积信号向量C_a为：

2.4对步骤2.3得到的8路接收天线时域累积信号C_a进行M倍下采样，记采样后信号为 y_down(t)，则：y_down(t)＝C_a(Mt)，本实验中,M＝4000。

步骤三、将得到的下采样时域累积信号y划分为N个单元，每个单元由n个采样点构成， 并分别计算每个单元的方差。本实验中N＝64，n＝62。具体为：

3.1以一段包含两个完整手势的信号为例，经过大量实验测试得知，两个手势动作持续 时间约为2秒，采样率设置为2000Hz，那么2秒的采样点数为4000个。对天线时域累积信 号进行下采样之后，将下采样后的时域累积信号划分为64个单元。

3.2计算每个单元中n个采样点的幅度均值x：

其中，x_n为各采样点对应的幅值，n是每个单元中采样点的个数，n为62。

3.3计算n个采样点幅值的方差，具体为：

其中，x_i为第i个采样点的幅值。

步骤四、根据方差得到方差频数统计直方图，并选取直方图中第二组中心值作为门限对 方差值进行判决，将高于门限的单元标记为目标单元H，其余单元标记为非目标单元。

4.1经步骤三得到方差之后，进行频数统计，即把整个幅值区间按照0.01为区间单位进 行划分，然后统计每个区间单元内的方差信号数量，从而得到频数统计直方图。

4.2由于频数最多的属于背景噪声等沉默信号，所以选取直方图中第二组中心值v作为门 限值对方差进行判决，判决表达式w为：

其中，w为判决后的方差单元，v为频数统计直方图第二组频数的中心值。将门限值v以下标 记为背景噪声等沉默信号，高于门限值v可初选为目标信号。

步骤五、将时域累积信号中杂波影响所产生的孤立干扰目标单元进行删除，具体为：

其中，H₁为将孤立目标删除之后的方差信号，

为补集符号，U整体方差信号，O为杂波影 响所产生的孤立干扰方差单元，该孤立单元O为远离手势目标单元300个采样点的独立信号 单元。

步骤六、将由信号幅值抖动导致的拖尾目标单元进行归并，具体为：

H₂＝H∪P (15)

其中，H₂为归并后的方差信号，H表示感兴趣手势目标单元，P为信号抖动产生的拖尾方差 单元，该拖尾单元P为距离手势目标单元300个采样点以内的信号单元。