CN113253227B - 一种基于simo多普勒雷达的弱约束步态轨迹处理方法 - Google Patents

一种基于simo多普勒雷达的弱约束步态轨迹处理方法 Download PDF

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CN113253227B CN202110492846.1A CN202110492846A CN113253227B CN 113253227 B CN113253227 B CN 113253227B CN 202110492846 A CN202110492846 A CN 202110492846A CN 113253227 B CN113253227 B CN 113253227B
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Abstract

本发明公开了一种基于SIMO多普勒雷达的弱约束步态轨迹处理方法，首先使用单发双收多普勒雷达采集受试者的步态数据，然后对数据进行预处理消除高频噪声对步态数据的影响；接下来里采用相关系数法计算接收到的两路信号的相位差，并计算受试者与雷达法线构成的夹角，即偏转角；接着根据多普勒效应计算受试目标朝向雷达设备的移动速度，并据此计算受试者在雷达设备法线方向上的移动距离；最后计算受试者在不同时间帧的运动方向，并将步态轨迹进行分割，得到多段运动方向与雷达设备法线方向解耦的直线步态轨迹。本发明在实现了对弱约束步态轨迹处理的同时，也为基于单发多收多普勒雷达在弱约束步态轨迹场景下的步态识别问题提供了思路。

Description

一种基于SIMO多普勒雷达的弱约束步态轨迹处理方法
技术领域
本发明属于步态识别技术领域，具体涉及一种弱约束步态轨迹处理方法。
背景技术
步态识别是目前模式识别领域研究的热点。文献“Li Y,Peng Z,Pal R,etal.Potential active shooter detection based on radar micro-Doppler and range-Doppler analysis using artificial neural network[J].IEEE Sensors Journal,2018,19(3):1052-1063.”提出了一种基于FMCW雷达的步态识别方法，该方法通过计算步态的距离多普勒域及微多普勒域的时频域变化提取与步态数据相关的特征信息，文献“SunZ,Wang J,Sun J,et al.Parameter estimation method of walking human based onradar micro-Doppler[C]//2017IEEE Radar Conference(RadarConf).IEEE,2017:0567-0570.”提出了一种基于多普勒雷达的步态特征参数估计方法，通过不同人群的步态特征参数来区别不同的目标人群，文献“Xu W,Yu Z W,Wang Z,et al.Acousticid:gait-basedhuman identification using acoustic signal[J].Proceedings of the ACM onInteractive,Mobile,Wearable and Ubiquitous Technologies,2019,3(3):1-25.”利用麦克风设备采集数据并构建步态时序数据的高维时频域特征，通过机器学习方法提取高维时频域数据的特征从而达到步态识别的目的。虽然上述三个文献均实现了基于无线射频设备的步态识别任务，但是在具体实验过程中对受试者的步态轨迹都有一个共性的限制条件：受试者需要朝向无线射频设备做直线行走，且要与无线射频设备的法线方向一致，另外受试者在行走过程中其移动方向不能发生改变。基于此，文献“Zhang L,Wang C,Ma M,etal.WiDIGR:Direction-Independent Gait Recognition System Using Commercial Wi-Fi Devices[J].IEEE Internet of Things Journal,2019,7(2):1178-1191.”提出了一种基于Wifi设备的步态识别方法，该方法利用多维度频谱交叉融合的方法实现了受试者运动方向与无线射频设备法线方向的解耦，但是受试者在行走过程中其移动方向依然不能发生改变，文献“Zhao P,Lu C X,Wang J,et al.mid:Tracking and identifying people withmillimeter wave radar[C]//201915th International Conference on DistributedComputing in Sensor Systems(DCOSS).IEEE,2019:33-40.”提出一种基于FMCW雷达的室内定位追踪方法，通过构建人体三维谱图的点云数据模型，结合深度神经网络完成对室内目标的定位追踪任务。然而，相关技术中并没有形成基于单发多收多普勒雷达在这样的一个弱约束步态轨迹场景下的解决方案。
发明内容
为了克服现有技术的不足，本发明提供了一种基于SIMO多普勒雷达的弱约束步态轨迹处理方法，首先使用单发双收多普勒雷达采集受试者的步态数据，然后对数据进行预处理消除高频噪声对步态数据的影响；接下来里采用相关系数法计算接收到的两路信号的相位差，并计算受试者与雷达法线构成的夹角，即偏转角；接着根据多普勒效应计算受试目标朝向雷达设备的移动速度，并据此计算受试者在雷达设备法线方向上的移动距离；最后计算受试者在不同时间帧的运动方向，并将步态轨迹进行分割，得到多段运动方向与雷达设备法线方向解耦的直线步态轨迹。本发明在实现了对弱约束步态轨迹处理的同时，也为基于单发多收多普勒雷达在弱约束步态轨迹场景下的步态识别问题提供了思路。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案包括如下步骤：
步骤1：采用单发双收多普勒雷达采集受试者的步态信号；
步骤2：对采集到的步态信号进行平滑滤波；
步骤3：对经过平滑滤波后的步态信号进行分段处理，将步态信号分解为多个信号片段，并利用相位解调技术恢复步态信号的相位信息；
步骤4：使用相关系数法并利用相角关系计算受试者移动方向与单发双收多普勒雷达法线方向的夹角，即偏转角θ的大小；
步骤5：利用多普勒效应计算受试者朝向雷达的移动速度，并据此计算受试者在单发双收多普勒雷达法线方向上的移动距离s；
步骤6：通过偏转角θ与移动距离s计算每个信号片段中受试者的运动方向
Figure BDA0003053079600000026
步骤7：根据运动方向
Figure BDA0003053079600000025
将受试者的步态轨迹分割为多段运动方向与雷达法线方向解耦的直线步态轨迹lstraight_trace，分割的原则是将运动方向时序变化不超过给的阈值的连续轨迹点划分到同一直线步态轨迹中，表示如下：
Figure BDA0003053079600000021
其中，
Figure BDA0003053079600000022
为k时刻受试者的运动方向，/>
Figure BDA0003053079600000023
为k-1时刻受试者的运动方向，/>
Figure BDA0003053079600000024
为给定阈值，A(k)为k时刻受试者的轨迹点；从而完成基于单发双收多普勒雷达的弱约束步态轨迹处理。
进一步地，所述采集受试者的步态信号时，受试者在距雷达法线夹角±15°的范围内行走。
进一步地，所述平滑滤波的方法为使用加权线性最小二乘和一阶多项式的局部回归模型对采集到的步态信号进行平滑滤波。
进一步地，所述对经过平滑滤波后的步态信号进行分段处理时，并每帧大小和帧移均设置为2000，即0.03秒长度。
进一步地，所述相位解调技术为DACM相位解调技术，对于两个接收通道的信号片段I(k)和Q(k)，经过相位解调后相位信息
Figure BDA0003053079600000031
为：
Figure BDA0003053079600000032
其中，m为时域信号的下标变量，ω[k]为信号I(k)和Q(k)经过反正切微分后的形式，Δt为采样点的时间间隔，I[i]为接收通道I在第i个采样点的振幅大小，Q[i]为接收通道Q在第i个采样点的振幅大小，I[i-1]为接收通道I在第i-1个采样点的振幅大小，Q[i-1]为接收通道Q在第i-1个采样点的振幅大小；
进一步地，所述计算偏转角θ的过程如下：
步骤4-1：利用相关系数法计算信号片段I(k)和Q(k)的相位偏移量；
假设经过步骤2和步骤3处理后的两个接收通道的信号片段I(k)和Q(k)分别表示为
Figure BDA0003053079600000033
和/>
Figure BDA0003053079600000034
Figure BDA0003053079600000035
和/>
Figure BDA0003053079600000036
的长度均为N，/>
Figure BDA0003053079600000037
和/>
Figure BDA0003053079600000038
的相关系数为/>
Figure BDA0003053079600000039
为：
Figure BDA00030530796000000310
通过计算相关系数最大值对应的下标偏移量，得到
Figure BDA00030530796000000311
和/>
Figure BDA00030530796000000312
的相位偏移量x，表示为：
Figure BDA00030530796000000313
其中，getKey(.})表示计算数组某元素对应的下标变量；
步骤4-2：利用相位偏移量计算
Figure BDA00030530796000000314
和/>
Figure BDA00030530796000000315
的相位差；
假设雷达的采样率为Fs，信号分段后的频率为f，每帧对应的相位为
Figure BDA00030530796000000316
每帧对应的时间为/>
Figure BDA00030530796000000317
信号周期为T，则/>
Figure BDA00030530796000000318
和/>
Figure BDA00030530796000000319
的相位差/>
Figure BDA00030530796000000320
表示为：
Figure BDA00030530796000000321
步骤4-3：假设接收信号的波长为λ，
Figure BDA00030530796000000322
和/>
Figure BDA00030530796000000323
的波程差为ΔR，光速为c，则偏转角θ为：
Figure BDA0003053079600000041
其中，d为接收天线之间相隔的距离，即得到受试者移动方向与雷达法线夹角θ值。
进一步地，所述利用多普勒效应计算受试者朝向雷达的移动速度的方法如下：
假设信号频差为fD(t)，雷达的发射频率为f0，则受试者朝向雷达的移动速度v(t)为：
Figure BDA0003053079600000042
进一步地，所述计算受试者在单发双收多普勒雷达法线方向上的移动距离s的表达式如下：
Figure BDA0003053079600000043
进一步地，所述计算每个信号片段中受试者的运动方向
Figure BDA00030530796000000413
的过程如下：
步骤6-1：假设信号片段的步态轨迹起始点为A，结束点为B，步态轨迹在A和B处的偏转角记为θA和θB，A和B与雷达设备O的距离记为lOA和lOB；
步骤6-2：计算第k个信号片段在A和B处的偏转角
Figure BDA0003053079600000044
和/>
Figure BDA0003053079600000045
Figure BDA0003053079600000046
其中，
Figure BDA0003053079600000047
和/>
Figure BDA0003053079600000048
分别为受试者在A和B处的相位偏移量；
步骤6-3：计算第k个信号片段长度内受试者在雷达法线上的移动距离s(k)：
Figure BDA0003053079600000049
其中，v(t)(k)为第k个信号片段长度内受试者朝向雷达的移动速度，fD(t)(k)为第k个信号片段长度内的信号频差；
步骤6-3：计算第k个信号片段长度内受试者的运动方向
Figure BDA00030530796000000410
Figure BDA00030530796000000411
其中，
Figure BDA00030530796000000412
为第k个信号片段步态轨迹起始点A与雷达的距离；
步骤6-4：更新lOA的值；lOA的更新公式为：
Figure BDA0003053079600000051
步骤6-5：重复步骤6-1到步骤6-5直至计算完所有信号片段内受试者的运动方向
Figure BDA0003053079600000052
本发明的有益效果如下：
本发明能够使用单发多收多普勒雷达将运动方向变化的弱约束步态轨迹划分为多段运动方向与雷达设备法线方向解耦的直线步态轨迹，在实现了对弱约束步态轨迹处理的同时，也为基于单发多收多普勒雷达在弱约束步态轨迹场景下的步态识别问题提供了新思路。
附图说明
图1为本发明中基于单发双收多普勒雷达的弱约束步态轨迹处理方法流程框架图。
图2为本发明中两路信号的相位差与移动目标偏转角的关系示意图。
图3为本发明中信号片段的步态轨迹点位于雷达法线两侧/同侧时的示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明进一步说明。
如图1所示，一种基于SIMO多普勒雷达的弱约束步态轨迹处理方法，包括如下步骤：
步骤1：采用单发双收多普勒雷达采集受试者的步态信号，受试者在距雷达法线夹角±15°的范围内行走；
步骤2：对采集到的步态信号使用加权线性最小二乘和一阶多项式的局部回归模型对采集到的信号进行平滑滤波；
步骤3：对经过平滑滤波后的步态信号进行分段处理，将步态信号分解为多个信号片段，每帧大小和帧移均设置为2000，即0.03秒长度；对分割后的信号片段，采用DACM相位解调技术避免两路接收信号相位不匹配的问题，同时抑制高频噪声对步态数据的影响，恢复步态信号的相位信息；
步骤4：使用相关系数法并利用相角关系计算受试者移动方向与单发双收多普勒雷达法线方向的夹角，即偏转角θ的大小；
步骤5：利用多普勒效应计算受试者朝向雷达的移动速度，并据此计算受试者在单发双收多普勒雷达法线方向上的移动距离s；
假设信号频差为fD(t)，雷达的发射频率为f0，则受试者朝向雷达的移动速度v(t)为：
Figure BDA0003053079600000061
计算受试者在单发双收多普勒雷达法线方向上的移动距离s的表达式如下：
Figure BDA0003053079600000062
步骤6：通过偏转角θ与移动距离s计算每个信号片段中受试者的运动方向
Figure BDA0003053079600000063
步骤7：根据运动方向
Figure BDA0003053079600000064
将受试者的步态轨迹分割为多段运动方向与雷达法线方向解耦的直线步态轨迹lstraight_trace，分割的原则是将运动方向时序变化不超过给的阈值的连续轨迹点划分到同一直线步态轨迹中，表示如下：
Figure BDA0003053079600000065
其中，
Figure BDA0003053079600000066
为k时刻受试者的运动方向，/>
Figure BDA0003053079600000067
为k-1时刻受试者的运动方向，
Figure BDA0003053079600000068
为给定阈值；完成基于单发双收多普勒雷达的弱约束步态轨迹处理。
具体实施例：
1、利用商用单发双收多普勒雷达(RFBeam KMC4)和笔记本电脑部署感知环境。受试者在雷达法线方向距雷达7.5m的位置面向雷达站立，系统正常运行时，受试者在距雷达法线夹角±15°的范围内行走，以完成步态数据采集过程。
2、对采集到的信号进行平滑滤波。本实施例使用加权线性最小二乘和一阶多项式的局部回归模型对采集到的信号进行平滑滤波。在平滑滤波的过程中设置局部回归滤波器的窗宽为20。假设信号在局部回归滤波器中每窗的时间维度序列为X，能量维度序列为Y，在局部回归滤波器的窗函数中权值函数为w，则滤波过程使用公式
Figure BDA0003053079600000069
Figure BDA00030530796000000610
进行处理。
3、对经过平滑滤波后的信号进行分段处理，并利用相位解调技术恢复信号的相位信息。具体而言，在分段处理环节，每帧大小和帧移均设置为2000(即0.03秒长度)。对分割后的信号片段，采用DACM相位解调技术避免两路接收信号相位不匹配的问题，同时抑制高频噪声对步态数据的影响。假设经过平滑滤波及数据分割后两接收通道的信号片段分别为I(k)和Q(k)，那么经过相位解调后相位信息
Figure BDA00030530796000000611
为：
Figure BDA00030530796000000612
4、前3步完成了基本的数据预处理之后，使用相关系数法并利用相角关系计算运动目标与雷达法线方向的夹角，即偏转角的大小。
首先利用相关系数法计算两路信号的相位偏移量。假设经过预处理后两接收通道的信号片段分别为
Figure BDA0003053079600000071
和/>
Figure BDA0003053079600000072
数据分段后信号片段/>
Figure BDA0003053079600000073
和/>
Figure BDA0003053079600000074
的长度为N，那么两路信号的相关系数为/>
Figure BDA0003053079600000075
为：
Figure BDA0003053079600000076
根据互相关函数的性质，当相关系数从初始值变成最大值的时候，说明相位差也从初始相位差变为零。因此可以通过计算相关系数最大值对应的下标偏移量，得到两信号的相位偏移量x，即相位偏移量x可表示为：
Figure BDA0003053079600000077
得到两路信号的相位偏移量x后，利用相位偏移量计算两路信号的相位差。由于相位差可以通过相位偏移量x与每帧对应的相位值
Figure BDA0003053079600000078
的乘积得到，而每帧对应的相位值/>
Figure BDA0003053079600000079
在相位周期的变化与每帧对应的时间/>
Figure BDA00030530796000000710
在周期的变化成比例，因此可以据此建立相位偏移量x与相位差/>
Figure BDA00030530796000000711
间的关系。假设设备的采样率为Fs，数据分段后信号频率为f，每帧对应的相位为/>
Figure BDA00030530796000000712
每帧对应的时间为/>
Figure BDA00030530796000000713
信号周期为T，则那么两路信号的相位差/>
Figure BDA00030530796000000714
可表示为：
Figure BDA00030530796000000715
得到两路信号的相位差
Figure BDA00030530796000000716
后，需要通过相角关系计算运动目标离雷达法线方向的夹角，即偏转角的大小。图2为两路信号的相位差与移动目标偏转角的关系示意图。由图2可以看出，两根接收天线之间相隔距离为d＝13.7mm，因此会造成两路回波信号异步到达接收天线，此时两根天线同时接收到的信号在相位上相差/>
Figure BDA00030530796000000717
假设接收信号的波长为λ，两路接收信号的波程差为ΔR，光速为c，则偏转角θ为：
Figure BDA00030530796000000718
由此即可得到移动目标与雷达法线夹角θ的大小。
5、利用多普勒效应计算运动目标朝向雷达设备的移动速度，并据此计算运动目标在雷达设备法线方向上的移动距离。
首先利用多普勒效应计算运动目标朝向雷达设备的移动速度。多普勒效应是指，当物体靠近或者远离波源运动时，物体接收到的波源频率会发生变化；换句话说，物体接收到的波源频率与物体的移动速度有直接的关系。因此可以建立信号频差与运动目标移动速度之间的关系。假设信号频差为fD(t)，雷达的发射频率为f0，则运动目标朝向雷达设备的移动速度v(t)为：
Figure BDA0003053079600000081
得到运动目标朝向雷达设备的移动速度v(t)后，对移动速度v(t)在数据分段的信号长度内积分可得运动目标在雷达设备法线方向上的移动距离s，即：
Figure BDA0003053079600000082
由此可得到运动目标在雷达设备法线方向上的移动距离s。
6、通过偏转角θ与运动目标在雷达设备法线方向上的移动距离s计算每个数据片段移动目标的运动方向，下面的方法参照图3进行说明。
图3为信号片段的步态轨迹点位于雷达法线两侧/同侧时的示意图。在图3中，信号片段的步态轨迹起始点为A，结束点为B，步态轨迹在A和B处的偏转角记为θA和θB，A和B与雷达设备O的距离记为lOA和lOB，
Figure BDA0003053079600000083
算法步骤如下：
1)计算第k个信号片段在A和B处的偏转角
Figure BDA0003053079600000084
和/>
Figure BDA0003053079600000085
使用第4步中的方法，通过计算运动目标在A和B处的相位偏移量/>
Figure BDA0003053079600000086
和/>
Figure BDA0003053079600000087
来得到偏转角/>
Figure BDA0003053079600000088
和/>
Figure BDA0003053079600000089
即：
Figure BDA00030530796000000810
2)计算第k个信号片段长度内运动目标在雷达设备法线上的移动距离s(k)。使用第5步的方法，利用多普勒效应并在信号片段长度内积分计算s(k)，即：
Figure BDA00030530796000000811
3)计算第k个信号片段长度内运动目标的移动方向
Figure BDA00030530796000000812
由于信号片段的长度N为2000(即0.03秒长度)，因此考虑将信号片段内的步态轨迹视为直线运动轨迹，并通过分析信号片段内直线步态轨迹的平面几何关系找到移动方向/>
Figure BDA00030530796000000813
与偏转角θ(k)和移动距离s(k)之间的关系。在ΔAOB中使用正弦定理，就可以通过偏转角θ(k)和移动距离s(k)得到运动目标的移动方向/>
Figure BDA0003053079600000091
即：
Figure BDA0003053079600000092
4)更新lOA的值。由于第k个信号片段的轨迹结束点即为第k+1个信号片段的轨迹起始点，因此通过几何关系在第k+1个信号片段开始前更新lOA的值，使其等于第k个信号片段的轨迹结束点B到雷达设备O的距离。lOA的更新公式为：
Figure BDA0003053079600000093
5)重复上述过程直至计算完所有信号片段内运动目标的移动方向
Figure BDA0003053079600000094
7、根据运动方向
Figure BDA0003053079600000095
将弱约束步态轨迹分割为多段运动方向与雷达设备法线方向解耦的直线步态轨迹。具体而言，轨迹划分的原则是将运动方向时序变化不超过某一阈值的连续轨迹点划分到同一直线步态轨迹中。假设阈值为/>
Figure BDA0003053079600000096
则运动方向与雷达设备法线方向解耦的直线步态轨迹lstraight_trace可表示为：
Figure BDA0003053079600000097
将弱约束步态轨迹按照上式进行分割，至此即完成了基于单发双收多普勒雷达的弱约束步态轨迹处理。
本发明为基于单发双收多普勒雷达在弱约束步态轨迹场景下的新兴技术，针对单发双收多普勒雷达在弱约束步态轨迹场景下运动方向捕捉能力不足进行了创新。在完成了将弱约束步态轨迹分割为多段运动方向与雷达设备法线方向解耦的直线步态轨迹的同时，也为基于单发多收多普勒雷达在弱约束步态轨迹场景下的步态识别问题提供了思路。

Claims (9)

1.一种基于SIMO多普勒雷达的弱约束步态轨迹处理方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：采用单发双收多普勒雷达采集受试者的步态信号；
步骤2：对采集到的步态信号进行平滑滤波；
步骤3：对经过平滑滤波后的步态信号进行分段处理，将步态信号分解为多个信号片段，并利用相位解调技术恢复步态信号的相位信息；
步骤4：使用相关系数法并利用相角关系计算受试者移动方向与单发双收多普勒雷达法线方向的夹角，即偏转角θ的大小；
步骤5：利用多普勒效应计算受试者朝向雷达的移动速度，并据此计算受试者在单发双收多普勒雷达法线方向上的移动距离s；
步骤6：通过偏转角θ与移动距离s计算每个信号片段中受试者的运动方向
Figure FDA0003053079590000011
步骤7：根据运动方向
Figure FDA0003053079590000012
将受试者的步态轨迹分割为多段运动方向与雷达法线方向解耦的直线步态轨迹lstraight_trace，分割的原则是将运动方向时序变化不超过给的阈值的连续轨迹点划分到同一直线步态轨迹中，表示如下：
Figure FDA0003053079590000013
其中，
Figure FDA0003053079590000014
为k时刻受试者的运动方向，/>
Figure FDA0003053079590000015
为k-1时刻受试者的运动方向，/>
Figure FDA0003053079590000016
为给定阈值，A(k)为k时刻受试者的轨迹点；从而完成基于单发双收多普勒雷达的弱约束步态轨迹处理。
2.根据权利要求1所述的一种基于SIMO多普勒雷达的弱约束步态轨迹处理方法，其特征在于，所述采集受试者的步态信号时，受试者在距雷达法线夹角±15°的范围内行走。
3.根据权利要求2所述的一种基于SIMO多普勒雷达的弱约束步态轨迹处理方法，其特征在于，所述平滑滤波的方法为使用加权线性最小二乘和一阶多项式的局部回归模型对采集到的步态信号进行平滑滤波。
4.根据权利要求3所述的一种基于SIMO多普勒雷达的弱约束步态轨迹处理方法，其特征在于，所述对经过平滑滤波后的步态信号进行分段处理时，并每帧大小和帧移均设置为2000，即0.03秒长度。
5.根据权利要求4所述的一种基于SIMO多普勒雷达的弱约束步态轨迹处理方法，其特征在于，所述相位解调技术为DACM相位解调技术，对于两个接收通道的信号片段I(k)和Q(k)，经过相位解调后相位信息
Figure FDA0003053079590000021
为：
Figure FDA0003053079590000022
其中，m为时域信号的下标变量，ω[k]为信号I(k)和Q(k)经过反正切微分后的形式，Δt为采样点的时间间隔，I[i]为接收通道I在第i个采样点的振幅大小，Q[i]为接收通道Q在第i个采样点的振幅大小，I[i-1]为接收通道I在第i-1个采样点的振幅大小，Q[i-1]为接收通道Q在第i-1个采样点的振幅大小。
6.根据权利要求5所述的一种基于SIMO多普勒雷达的弱约束步态轨迹处理方法，其特征在于，所述计算偏转角θ的过程如下：
步骤4-1：利用相关系数法计算信号片段I(k)和Q(k)的相位偏移量；
假设经过步骤2和步骤3处理后的两个接收通道的信号片段I(k)和Q(k)分别表示为
Figure FDA0003053079590000023
和/>
Figure FDA0003053079590000024
Figure FDA0003053079590000025
和/>
Figure FDA0003053079590000026
的长度均为N，/>
Figure FDA0003053079590000027
和/>
Figure FDA0003053079590000028
的相关系数为/>
Figure FDA0003053079590000029
为：
Figure FDA00030530795900000210
通过计算相关系数最大值对应的下标偏移量，得到
Figure FDA00030530795900000211
和/>
Figure FDA00030530795900000212
的相位偏移量x，表示为：
Figure FDA00030530795900000213
其中，getKey(.})表示计算数组某元素对应的下标变量
步骤4-2：利用相位偏移量计算
Figure FDA00030530795900000214
和/>
Figure FDA00030530795900000215
的相位差；
假设雷达的采样率为Fs，信号分段后的频率为f，每帧对应的相位为
Figure FDA00030530795900000216
每帧对应的时间为/>
Figure FDA00030530795900000217
信号周期为T，则/>
Figure FDA00030530795900000218
和/>
Figure FDA00030530795900000219
的相位差/>
Figure FDA00030530795900000220
表示为：
Figure FDA00030530795900000221
步骤4-3：假设接收信号的波长为λ，
Figure FDA00030530795900000222
和/>
Figure FDA00030530795900000223
的波程差为ΔR，光速为c，则偏转角θ为：
Figure FDA00030530795900000224
其中，d为接收天线之间相隔的距离，即得到受试者移动方向与雷达法线夹角θ值。
7.根据权利要求6所述的一种基于SIMO多普勒雷达的弱约束步态轨迹处理方法，其特征在于，所述利用多普勒效应计算受试者朝向雷达的移动速度的方法如下：
假设信号频差为fD(t)，雷达的发射频率为f0，则受试者朝向雷达的移动速度v(t)为：
Figure FDA0003053079590000031
8.根据权利要求7所述的一种基于SIMO多普勒雷达的弱约束步态轨迹处理方法，其特征在于，所述计算受试者在单发双收多普勒雷达法线方向上的移动距离s的表达式如下：
Figure FDA0003053079590000032
9.根据权利要求8所述的一种基于SIMO多普勒雷达的弱约束步态轨迹处理方法，其特征在于，所述计算每个信号片段中受试者的运动方向
Figure FDA0003053079590000033
的过程如下：
步骤6-1：假设信号片段的步态轨迹起始点为A，结束点为B，步态轨迹在A和B处的偏转角记为θA和θB，A和B与雷达设备O的距离记为lOA和lOB；
步骤6-2：计算第k个信号片段在A和B处的偏转角
Figure FDA0003053079590000034
和/>
Figure FDA0003053079590000035
Figure FDA0003053079590000036
其中，
Figure FDA0003053079590000037
和/>
Figure FDA0003053079590000038
分别为受试者在A和B处的相位偏移量；
步骤6-3：计算第k个信号片段长度内受试者在雷达法线上的移动距离s(k)：
Figure FDA0003053079590000039
其中，v(t)(k)为第k个信号片段长度内受试者朝向雷达的移动速度，fD(t)(k)为第k个信号片段长度内的信号频差；
步骤6-3：计算第k个信号片段长度内受试者的运动方向
Figure FDA00030530795900000310
Figure FDA00030530795900000311
其中，
Figure FDA00030530795900000312
为第k个信号片段步态轨迹起始点A与雷达的距离；
步骤6-4：更新lOA的值；lOA的更新公式为：
Figure FDA00030530795900000313
步骤6-5：重复步骤6-1到步骤6-5直至计算完所有信号片段内受试者的运动方向
Figure FDA0003053079590000041
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