CN111505632A - 基于功率谱和多普勒特征的超宽带雷达动作姿态识别方法 - Google Patents

基于功率谱和多普勒特征的超宽带雷达动作姿态识别方法 Download PDF

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CN111505632A CN202010510687.9A CN202010510687A CN111505632A CN 111505632 A CN111505632 A CN 111505632A CN 202010510687 A CN202010510687 A CN 202010510687A CN 111505632 A CN111505632 A CN 111505632A
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Abstract

本发明涉及一种基于功率谱和多普勒特征的超宽带雷达动作姿态识别方法，其解决了现有雷达进行人体动作姿态分类识别准确率低、易误判的问题，其步骤包括：雷达原始回波信号预处理；提取受试者相对雷达的径向运动特征；将受试者的动作姿态初步分为“原位运动”、“朝向雷达运动”、“远离雷达运动”三种情况；将“原位运动”情况下的雷达原始回波信号利用功率谱特征提取算法提取功率谱特征并绘制“时间‑距离‑功率谱强度”特征图像；将“朝向雷达运动”、“远离雷达运动”情况下的雷达原始回波信号利用多普勒特征提取算法提取多普勒频移特征并绘制“时间‑多普勒速度‑多普勒频移强度”特征图像；利用卷积神经网络对得到的特征图像进行分类识别。

Description

基于功率谱和多普勒特征的超宽带雷达动作姿态识别方法
技术领域
本发明涉及雷达技术领域，特别是涉及一种基于功率谱和多普勒特征的超宽带雷达人体动作姿态分类识别方法。
背景技术
人体动作姿态识别无论是在安防方面还是在智能家居、老弱监测陪护方面都是一个必不可少的环节。通过对人体动作姿态的识别，我们可以实时了解被监测者的相应动作情况，在必要时发出提醒或报警。目前最常见的动作识别技术主要分为基于图像和视频的识别技术以及基于运动传感器的识别技术，然而基于图像和视频的识别技术易受环境和天气的影响且会侵犯受试者的隐私，基于运动传感器的识别技术则需要受试者佩戴相应的设备，这就导致了在应用这些技术时会引发“不方便”的问题。随着雷达技术的发展，基于超宽带雷达的非接触式人体动作姿态分类识别技术解决了以上弊端，我们可以在非接触和相对保护受试者隐私的前提下对受试者的动作姿态进行监测，该技术具有良好的发展前景和应用价值。
发明内容
本发明为解决现有雷达在进行人体动作姿态分类识别时准确率低、易误判的技术问题，提供一种基于功率谱和多普勒特征的超宽带雷达动作姿态识别方法。
本发明提供一种基于功率谱和多普勒特征的超宽带雷达动作姿态识别方法，包括如下步骤：
步骤1：获取超宽带雷达原始回波信号；
步骤2：雷达原始回波信号预处理；
步骤3：获取受试者相对雷达的径向距离信息，并据此提取受试者相对雷达的径向运动特征；
步骤4：将受试者的动作姿态初步分为“原位运动”、“朝向雷达运动”、“远离雷达运动”三种情况；
步骤5：将“原位运动”情况下的雷达原始回波信号利用功率谱特征提取算法提取功率谱特征并绘制“时间-距离-功率谱强度”特征图像；
步骤6：将“朝向雷达运动”、“远离雷达运动”情况下的雷达原始回波信号利用多普勒特征提取算法提取多普勒频移特征并绘制“时间-多普勒速度-多普勒频移强度”特征图像；
步骤7：利用卷积神经网络对根据步骤5、6得到的特征图像进行分类识别。
优选地，步骤2具体包括：
将雷达原始回波信号转化为IQ信号矩阵Signal＝I+jQ，其中矩阵横轴为慢时间维度，纵轴为快时间维度；
对IQ信号矩阵的慢时间维度数据进行平均减法滤波处理；
将完成平均减法滤波处理后的信号矩阵转化为功率矩阵；
对功率矩阵的快时间维度数据进行单元平均恒虚警率检测滤波处理。
优选地，步骤3具体包括：
将功率矩阵的快时间维度数据的最大值对应的距离作为此帧慢时间信号持续时间内的受试者相对雷达的径向距离；
对径向距离信息进行一维中值滤波和多项式拟合处理，并根据拟合后的距离信息曲线提取受试者运动相对雷达的径向距离跨越范围、径向平均速度、径向平均加速度特征。
优选地，步骤4具体包括：
将受试者运动的径向距离跨越范围、径向平均速度、径向平均加速度特征进行数学建模，抽象成向量；
根据特征向量每个维度的值，即受试者相对雷达跨越距离的大小与正负、平均速度与平均加速的大小将受试者动作姿态分为“原位运动”、“朝向雷达运动”、“远离雷达运动”三种情况。
优选地，步骤5具体包括：
将雷达原始回波信号转化为IQ信号矩阵Signal＝I+jQ，其中矩阵横轴为慢时间维度，纵轴为快时间维度；
创建三维数据缓存器；
将信号矩阵的慢时间维度数据有重叠地分别放入数据缓存器的各个二维单元中；
对数据缓存器单元内的慢时间维度数据进行平均减法滤波处理，消除直流偏置和静态杂波；
创建矩形窗，对数据缓存器单元内对应相同距离的快时间维度数据进行加窗并利用加权交叠平均法提取功率谱特征信息；
对数据缓存器的所有单元进行累加操作，即消除数据缓存器的单元维度；
对数据缓存器二维矩阵的慢时间维度数据进行归一化处理；
绘制填充的二维等高线图。
优选地，步骤6具体包括：
将雷达原始回波信号转化为IQ信号矩阵Signal＝I+jQ，其中矩阵横轴为慢时间维度，纵轴为快时间维度；
创建三维数据缓存器；
将信号矩阵的慢时间维度数据有重叠地分别放入数据缓存器的各个二维单元中；
对数据缓存器单元内的慢时间维度数据进行平均减法滤波处理，消除直流偏置和静态杂波；
创建高斯窗，对数据缓存器单元内对应相同距离的快时间维度数据进行加窗并进行快速傅里叶变换提取频域信息；
对数据缓存器单元内的快时间维度数据进行累加操作，即消除快时间维度；
对数据缓存器二维矩阵的单元维度数据进行归一化处理；
将多普勒频移信息转换成多普勒速度信息；
绘制填充的二维等高线图。
优选地，步骤7具体包括：
利用GoogLeNet卷积神经网络对根据步骤5、6得到的特征图像进行分类识别。
本发明还提供一种超宽带雷达人体动作姿态分类识别装置，设有数据采集模块、特征提取模块和分类识别模块；
数据采集模块，目的是基于典型的人体活动场景采集人体动作姿态的回波数据；
特征提取模块，目的是基于回波数据提取人体动作姿态的径向运动特征、功率谱特征、多普勒频移特征；
分类识别模块，目的是利用卷积神经网络对特征图像进行分类识别。
根据本发明提供的具体实施方法，本发明公开了以下技术效果：
本发明提供的一种基于功率谱和多普勒特征的超宽带雷达动作姿态识别方法，首先将受试者的动作姿态进行初级分类，即根据受试者相对雷达的径向运动特征将受试者的动作姿态初步分为“原位运动”、“朝向雷达运动”、“远离雷达运动”三种情况，然后将不同类型动作姿态的原始数据送入不同的特征提取算法(功率谱特征提取算法和多普勒特征提取算法)并绘制特征图像，最后将特征图像送入卷积神经网络完成具体动作姿态的分类识别。本发明相对于现有技术，有如下优点：1)本发明针对不同运动类型分别提出了“功率谱特征提取算法”和“多普勒特征提取算法”，该算法拥有较高的稳定性和准确性，能明显地反映出各类动作姿态的相应特征；2)本发明方法能够有效地识别包括站立、侧转、鞠躬、坐下、原地摔倒、向上跳跃、行走、拄拐杖走、慢跑、爬行、向前跳跃、向前摔倒在内的人体动作姿态；3)本发明最后的分类方法虽然是基于机器学习的图像分类方法，但对于绘制图像的原始信号采集时长要求并不高，采集2秒甚至更少时间的雷达回波信号进行算法处理便可以较高的准确率完成人体动作姿态的分类识别。
附图说明
图1是本发明流程示意图；
图2是本发明径向运动特征提取算法流程示意图；
图3是本发明功率特征提取算法流程示意图；
图4是本发明多普勒特征提取算法流程示意图；
图5a是本发明在人体原位运动情况下站立动作的“时间-距离-功率谱强度”图像；
图5b是本发明在人体原位运动情况下侧转动作的“时间-距离-功率谱强度”图像；
图5c是本发明在人体原位运动情况下鞠躬动作的“时间-距离-功率谱强度”图像；
图5d是本发明在人体原位运动情况下坐下动作的“时间-距离-功率谱强度”图像；
图5e是本发明在人体原位运动情况下原地摔倒动作的“时间-距离-功率谱强度”图像；
图5f是本发明在人体原位运动情况下向上跳跃动作的“时间-距离-功率谱强度”图像；
图6a是本发明在人体朝向雷达运动情况下行走动作的“时间-速度-多普勒频移强度”图像；
图6b是本发明在人体朝向雷达运动情况下拄拐杖走动作的“时间-速度-多普勒频移强度”图像；
图6c是本发明在人体朝向雷达运动情况下慢跑动作的“时间-速度-多普勒频移强度”图像；
图6d是本发明在人体朝向雷达运动情况下爬行动作的“时间-速度-多普勒频移强度”图像；
图6e是本发明在人体朝向雷达运动情况下向前跳跃动作的“时间-速度-多普勒频移强度”图像；
图6f是本发明在人体朝向雷达运动情况下向前摔倒动作的“时间-速度-多普勒频移强度”图像。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明做进一步说明，以使本发明所属技术领域的技术人员能够更容易地实施本发明。
实施例1：如图1-4所示，是本发明流程示意图、径向运动特征提取算法流程示意图以及功率特征提取算法流程示意图和多普勒特征提取算法流程示意图，其中人体动作姿态主要包括：站立、侧转、鞠躬、坐下、原地摔倒、向上跳跃、行走、拄拐杖走、慢跑、爬行、向前跳跃、向前摔倒等动作。
本发明包括如下步骤：
步骤1：超宽带雷达的初始化设置；
具体的，探测范围:0.6-4.8m；中心频率:7.29GHz；FPS：255；时间分辨率：0.0039秒；距离分辨率：0.05米；
步骤2：获取超宽带雷达原始回波信号；
具体的，获取的超宽带雷达原始回波信号为：
获取612帧慢信号，每帧信号包含83个快时间点，IQ通道回波信号形式为83×612矩阵；
步骤3：构建回波信号Signal＝I+jQ，其中I和Q分别代表I通道回波信号和Q通道回波信号；
步骤4：对回波信号的慢时间维度进行平均减法滤波处理；
具体的，平均减法滤波的公式为：
Figure BDA0002528109060000061
其中S表示回波信号矩阵Signal，n表示慢时间信号索引；
步骤5：对回波信号的慢时间维度进行滑动平均减法滤波处理；
具体的，滑动平均减法滤波处理的具体步骤为：
取连续不重复的51帧(0.2秒)慢时间信号的平均值；
用参与求平均的每帧慢时间信号减去相应的平均值；
步骤6：计算回波功率，公式为P(m,n)＝|I(m,n)|2+|Q(m,n)|2；
步骤7：对功率信号的快时间维度(距离维度)进行单元平均恒虚警率(CA-CFAR)检测滤波处理；
具体的，单元平均恒虚警率(CA-CFAR)检测滤波处理的具体步骤为：
从参考单元中提取噪声样本用来估计噪声，在本发明中参考单元数量设置为64；
将所有参考单元的平均估计值乘以杂波功率估计的缩放系数得到门限值，如果Y≥KZ(其中K为缩放系数，Z为平均估计值)，则可以说在被测单元中检测到目标，并将小于门限值的杂波滤除；
步骤8：根据经过步骤6、7滤波后的信号计算受试者相对雷达的径向距离；
具体的，计算受试者相对雷达的径向距离的具体步骤为：
寻找滤波后的快时间信号的质心，公式为
Figure BDA0002528109060000071
其中xi为快时间索引，P(i,n)为功率信号值；
将质心对应的距离作为受试者本帧慢时间信号相对雷达的径向距离；
步骤9：对上述得到的整个运动过程的距离数据进行一维中值滤波，在本发明中一维中值滤波的邻域大小设置为51；
步骤10：获取受试者相对雷达运动的径向距离跨越范围、径向平均速度、径向平均加速度特征；
步骤11：利用邻近算法根据受试者运动特征将运动分为“原位运动”、“朝向雷达运动”、“远离雷达运动”三种情况；
具体的，利用邻近算法根据受试者运动特征将运动分为“原位运动”、“朝向雷达运动”、“远离雷达运动”三种情况的步骤为：
将受试者运动的径向距离跨越范围、径向平均速度、径向平均加速度特征进行数学建模，抽象成向量；
计算该向量与训练集其它已分类特征向量的欧式距离，取距离最近的前50个特征向量作为最近邻向量，距离越近代表向量所属一个类别的概率越大，欧式距离的计算公式为：
Figure BDA0002528109060000072
其中X(a)和X(b)代表两个特征向量，n为特征空间维度；
利用加权投票法完成所属类别的判定，其中权重为距离平方的倒数；
步骤12：将经过步骤11分类得到的“原位运动”情况下的雷达原始回波数据根据功率谱特征提取算法绘制出“时间-距离-功率谱强度”图像；
具体的，功率谱特征提取算法的步骤为：
将原始I/Q通道回波数据重构成“快时间信号×慢时间信号”二维信号矩阵，在本发明中采集了2.4秒的雷达回波数据，重构的I/Q通道回波信号矩阵大小为83×612；
构建信号Signal＝I+jQ，其中I和Q分别代表I通道回波信号和Q通道回波信号；
创建三维数据缓存器，在本发明中缓存器大小为83×256×612；
将信号有重叠地分别放入数据缓存器中的各个单元，在本发明中数据缓存器每个单元放入83×256的数据，重叠帧数为255，在放入前要在信号矩阵前后补偿数量等于帧率的空帧；
在数据缓存器的每个单元中的慢时间维度进行平均减法滤波处理，消除直流偏置；
创建矩形窗，在本发明中矩形窗长度为256；
对数据缓存器每个单元内对应相同距离的快时间维度数据加窗并利用Welch算法提取功率谱特征，其中Welch算法的公式为：
Figure BDA0002528109060000081
在上式中，d(n)是窗函数；
Figure BDA0002528109060000082
是归一化因子；L是总分段数量；
对数据缓存器的所有单元进行累加操作，即消除数据缓存器的单元维度，在本发明中，累加后的数据矩阵大小为83×256；
对消除单元维度后的慢时间维度数据进行归一化处理；
数据模值平方化，增强特征；
绘制填充的二维等高线图；
应用功率谱特征提取算法绘制出的“时间-距离-功率谱强度”特征图像如图5a-5f所示；
步骤13：将经过步骤11分类得到的“朝向雷达运动”和“远离雷达运动”情况下的雷达原始回波数据根据多普勒特征提取算法绘制出“时间-速度-多普勒频移强度”图像；
具体的，多普勒特征提取算法的步骤为：
将原始I/Q通道回波数据重构成“快时间信号×慢时间信号”二维信号矩阵，在本发明中采集了2.4秒的雷达回波数据，重构的I/Q通道回波信号矩阵大小为83×612；
构建信号Signal＝I+jQ，其中I和Q分别代表I通道回波信号和Q通道回波信号；
创建三维数据缓存器，在本发明中缓存器大小为83×256×612；
将信号有重叠地分别放入数据存储器中的各个单元，在本发明中数据缓存器每个单元放入83×256的数据，重叠帧数为255，在放入前要在信号矩阵前后补偿数量等于帧率的空帧；
在数据缓存器的每个单元中的慢时间维度进行均值滤波，消除静态杂波；
创建高斯窗，在本发明中高斯窗长度为256，公式为：
Figure BDA0002528109060000091
其中M为高斯窗长度，σω为窗口陡度；
对数据缓存器每个单元内对应相同距离的快时间维度数据加窗并利用快速傅里叶变换算法提取频域信息；
对数据缓存器单元内的快时间维度数据进行累加操作，即消除数据缓存器单元内的快时间维度，在本发明中，累加后的数据矩阵大小为256×612；
对各数据缓存器单元内的数据进行归一化处理；
将多普勒频移信息转换成多普勒速度信息；
数据模值平方化，增强特征；
绘制填充的二维等高线图；
应用多普勒特征提取算法绘制出的“时间-速度-多普勒频移强度”特征图像如图6a-6f所示；
步骤14：将步骤12、13绘制的图像送入GoogLeNet Inception V3卷积神经网络进行训练，完成具体动作姿态的分类；
具体的，完成动作姿态分类的步骤为：
所使用GoogLeNet卷积神经网络的基本结构为：1)输入尺寸为299×299×3的9核Conv层；2)输入尺寸为149×149×32的9核Conv层；3)输入尺寸为147×147×32的9核Convpadded层；4)输入尺寸为147×147×64的9核Pool层；5)输入为73×73×64的9核Conv层；6)输入为71×71×80的9核Conv层；7)输入尺寸为35×35×192的9核Conv层；8)3个输入尺寸为35×35×288的Inception层；9)5个输入尺寸为17×17×768的Inception层；10)2个输入尺寸为8×8×1280的Inception层；11)输入尺寸为8×8×2048的64核Pool层；12)输入尺寸为1×1×2048的Linear层；13)输入尺寸为1×1×1000的Softmax层；
将所有权重和偏置常量初始化为较小的随机值；
计算交叉熵损失函数数值；
利用反向传播法更新权重和偏置常量直到误差函数稳定在预设值范围；
在利用卷积神经网络对图像进行学习时，损失函数定义为交叉熵误差函数，公式为：
Figure BDA0002528109060000101
在上式中，U是训练特征集的数目；C是目标类别个数；ou,c是理想标签输出；
Figure BDA0002528109060000102
是实际标签输出；
在本实施例中，共采集了15个人(5女10男)的12种动作姿态雷达回波数据，每个人每种动作重复16次，即共有15×12×16＝2880组数据，采用交叉验证法进行验证；
基于本发明实施例提供的上述方法，经测试的人体动作姿态包括站立、侧转、鞠躬、坐下、原地摔倒、向上跳跃、行走、拄拐杖走、慢跑、爬行、向前跳跃、向前摔倒，且其平均分类识别准确率在98％以上，即本方法对人体日常的动作姿态具有较强的分辨能力。
实施例2：本实施例提供一种超宽带雷达人体动作姿态分类识别装置，设有数据采集模块、特征提取模块和分类识别模块。
数据采集模块，目的是基于典型的人体活动场景采集人体动作姿态的回波数据；
特征提取模块，目的是基于回波数据提取人体动作姿态的径向运动特征、功率谱特征、多普勒频移特征；
分类识别模块，目的是利用卷积神经网络对特征图像进行分类识别。
以上所述仅对本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡是在本发明的权利要求限定范围内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种基于功率谱和多普勒特征的超宽带雷达动作姿态识别方法，其特征是，包括如下步骤：
步骤1：获取超宽带雷达原始回波信号；
步骤2：雷达原始回波信号预处理；
步骤3：获取受试者相对雷达的径向距离信息，并据此提取受试者相对雷达的径向运动特征；
步骤4：将受试者的动作姿态初步分为“原位运动”、“朝向雷达运动”、“远离雷达运动”三种情况；
步骤5：将“原位运动”情况下的雷达原始回波信号利用功率谱特征提取算法提取功率谱特征并绘制“时间-距离-功率谱强度”特征图像；
步骤6：将“朝向雷达运动”、“远离雷达运动”情况下的雷达原始回波信号利用多普勒特征提取算法提取多普勒频移特征并绘制“时间-多普勒速度-多普勒频移强度”特征图像；
步骤7：利用卷积神经网络对根据步骤5、6得到的特征图像进行分类识别。
2.根据权利要求1所述的一种基于功率谱和多普勒特征的超宽带雷达动作姿态识别方法，其特征在于，所述步骤2具体包括：
将雷达原始回波信号转化为IQ信号矩阵Signal＝I+jQ，其中矩阵横轴为慢时间维度，纵轴为快时间维度；
对IQ信号矩阵的慢时间维度数据进行平均减法滤波处理；
将完成平均减法滤波处理后的信号矩阵转化为功率矩阵；
对功率矩阵的快时间维度数据进行单元平均恒虚警率(CA-CFAR)检测滤波处理。
3.根据权利要求1所述的一种基于功率谱和多普勒特征的超宽带雷达动作姿态识别方法，其特征在于，所述步骤3具体包括：
将功率矩阵的快时间维度数据的最大值对应的距离作为此帧慢时间信号持续时间内的受试者相对雷达的径向距离；
对径向距离信息进行一维中值滤波和多项式拟合处理，并根据拟合后的距离信息曲线提取受试者运动相对雷达的径向距离跨越范围、径向平均速度、径向平均加速度特征。
4.根据权利要求1所述的一种基于功率谱和多普勒特征的超宽带雷达动作姿态识别方法，其特征在于，所述步骤4具体包括：
将受试者运动的径向距离跨越范围、径向平均速度、径向平均加速度特征进行数学建模，抽象成向量；
根据特征向量每个维度的值，即受试者相对雷达跨越距离的大小与正负、平均速度与平均加速的大小将受试者动作姿态分为“原位运动”、“朝向雷达运动”、“远离雷达运动”三种情况。
5.根据权利要求1所述的一种基于功率谱和多普勒特征的超宽带雷达动作姿态识别方法，其特征在于，所述步骤5具体包括：
将雷达原始回波信号转化为IQ信号矩阵Signal＝I+jQ，其中矩阵横轴为慢时间维度，纵轴为快时间维度；
创建三维数据缓存器；
将信号矩阵的慢时间维度数据有重叠地分别放入数据缓存器的各个二维单元中；
对数据缓存器单元内的慢时间维度数据进行平均减法滤波处理，消除直流偏置和静态杂波；
创建矩形窗，对数据缓存器单元内对应相同距离的快时间维度数据进行加窗并利用加权交叠平均法提取功率谱特征信息；
对数据缓存器的所有单元进行累加操作，即消除数据缓存器的单元维度；
对数据缓存器二维矩阵的慢时间维度数据进行归一化处理；
绘制填充的二维等高线图。
6.根据权利要求1所述的一种基于功率谱和多普勒特征的超宽带雷达动作姿态识别方法，其特征在于，所述步骤6具体包括：
将雷达原始回波信号转化为IQ信号矩阵Signal＝I+jQ，其中矩阵横轴为慢时间维度，纵轴为快时间维度；
创建三维数据缓存器；
将信号矩阵的慢时间维度数据有重叠地分别放入数据缓存器的各个二维单元中；
对数据缓存器单元内的慢时间维度数据进行平均减法滤波处理，消除直流偏置和静态杂波；
创建高斯窗，对数据缓存器单元内对应相同距离的快时间维度数据进行加窗并进行快速傅里叶变换提取频域信息；
对数据缓存器单元内的快时间维度数据进行累加操作，即消除快时间维度；
对数据缓存器二维矩阵的单元维度数据进行归一化处理；
将多普勒频移信息转换成多普勒速度信息；
绘制填充的二维等高线图。
7.根据权利要求1所述的一种基于功率谱和多普勒特征的超宽带雷达动作姿态识别方法，其特征在于，所述步骤7具体包括：
利用GoogLe Net卷积神经网络对根据步骤5、6得到的特征图像进行分类识别。
8.一种超宽带雷达人体动作姿态分类识别装置，设有数据采集模块、特征提取模块和分类识别模块；
所述数据采集模块基于典型的人体活动场景采集人体动作姿态的回波数据；
所述特征提取模块基于回波数据提取人体动作姿态的径向运动特征、功率谱特征、多普勒频移特征；
所述分类识别模块利用卷积神经网络对特征图像进行分类识别。
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