本發(fā)明涉及非接觸式對物體運(yùn)動(dòng)模式識(shí)別的方法，尤其是涉及一種基于多通道連續(xù)波多普勒雷達(dá)的物體運(yùn)動(dòng)模式識(shí)別方法。

背景技術(shù)：

使用連續(xù)波多普勒雷達(dá)或雷達(dá)傳感器技術(shù)進(jìn)行運(yùn)動(dòng)檢測近年來取得了很大的進(jìn)展。連續(xù)波雷達(dá)傳感器采用單一頻率工作，具有結(jié)構(gòu)簡單、成本低、可集成性好、抗干擾能力強(qiáng)等突出優(yōu)點(diǎn)。此前其所用的基帶解調(diào)算法一般采用小角近似原理或反正切運(yùn)算，無法實(shí)現(xiàn)低采樣率場景下的大動(dòng)態(tài)范圍運(yùn)動(dòng)的測量。另外，此前的連續(xù)波多普勒雷達(dá)或雷達(dá)傳感器多用于測量一維運(yùn)動(dòng)，并且很少用于運(yùn)動(dòng)模式識(shí)別方面的應(yīng)用。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

為了解決背景技術(shù)中存在的問題，本發(fā)明的目的在于提供一種基于多通道連續(xù)波多普勒雷達(dá)的物體運(yùn)動(dòng)模式識(shí)別方法。上述方法針對解調(diào)得到的基帶信號，因此適用于所有采用零中頻、副載波調(diào)制、低中頻、超外差或數(shù)字中頻架構(gòu)的雷達(dá)或雷達(dá)傳感器。

本發(fā)明采用的技術(shù)方案是：

本發(fā)明通過一個(gè)天線發(fā)射電磁波，照射待測運(yùn)動(dòng)物體表面，被反射的信號經(jīng)2-3個(gè)接收天線接收并下變頻到基帶，再應(yīng)用反正弦算法，即Arcsine算法，分別解調(diào)出不受相位模糊度限制的相位信息，得到每個(gè)接收天線與待測物體間的距離變化信息，再通過提出的追蹤公式得到物體的運(yùn)動(dòng)軌跡，在運(yùn)動(dòng)軌跡的基礎(chǔ)上進(jìn)行模式識(shí)別。

所述Arcsine算法是：

對于每個(gè)接收天線的任意正交下變頻接收機(jī)，其輸出的正交I、Q信號經(jīng)采樣后，待測物體不受相位模糊度限制的運(yùn)動(dòng)相位信息Φ[n]表示為：

式中n表示對I、Q信號的采樣點(diǎn)數(shù)，當(dāng)采樣率足夠高時(shí)，即采樣率大于20v/λ，其中v為待測物體的最大運(yùn)動(dòng)速度，λ為發(fā)射電磁波的波長，上式可以近似等于下式：

Arcsine算法避免了反正切類函數(shù)的相位模糊問題，同時(shí)在高采樣率即采樣率大于20v/λ和低采樣率即采樣率小于20v/λ但大于4v/λ的條件下保持準(zhǔn)確。

當(dāng)待測物體運(yùn)動(dòng)在三維空間中時(shí)，使用所述的1個(gè)發(fā)射天線和3個(gè)接收天線，使用如下追蹤公式對待測物體在三維空間中的運(yùn)動(dòng)軌跡進(jìn)行記錄

其中(x_T,y_T,z_T)為發(fā)射天線坐標(biāo)，(x(t),y(t),z(t))為目標(biāo)物體的實(shí)時(shí)坐標(biāo)，(x₁,y₁,z₁)、(x₂,y₂,z₂)、(x₃,y₃,z₃)分別為3個(gè)接收天線的坐標(biāo)，d₁、d₂、d₃分別是電磁波從發(fā)射天線發(fā)射經(jīng)待測物體反射后再到各個(gè)接收天線走過的距離。

當(dāng)待測物體運(yùn)動(dòng)在二維平面上時(shí)，使用所述的1個(gè)發(fā)射天線和2個(gè)接收天線對待測物體的運(yùn)動(dòng)軌跡進(jìn)行記錄；以物體運(yùn)動(dòng)平面作為xoy平面，將1個(gè)發(fā)射天線放置于坐標(biāo)(0,0,z_T)，2個(gè)接收天線分別放置于坐標(biāo)(x₁,0,z_T)、(x₂,0,z_T)，則上面公式簡化為：

其另一表達(dá)方式為：

本發(fā)明具有的有益效果是：

本發(fā)明的反正弦(Arcsine)算法避免了反正切類函數(shù)的相位模糊問題，同時(shí)適用于高采樣率和低采樣率的工作條件，并在低采樣率的條件下保持準(zhǔn)確。綜合來說，本發(fā)明實(shí)現(xiàn)了在對待測物體定位和跟蹤的基礎(chǔ)上進(jìn)行模式識(shí)別。具有識(shí)別準(zhǔn)確率高，抗干擾能力強(qiáng)，架構(gòu)簡單、成本低的優(yōu)點(diǎn)，解調(diào)出來的運(yùn)動(dòng)大多為線性關(guān)系，無需復(fù)雜數(shù)據(jù)處理過程，節(jié)省硬件資源。

附圖說明

圖1是本發(fā)明Arcsine算法的圖解。

圖2是1個(gè)發(fā)射天線和3個(gè)接收天線追蹤物體運(yùn)動(dòng)軌跡的立體圖。

圖3是實(shí)施例Arcsine算法和直接反正切算法以及反正切加相位解模糊算法的對比結(jié)果。

圖4是實(shí)施例使用Arcsine解調(diào)待測物體單擊和移動(dòng)兩種運(yùn)動(dòng)模式下的距離變化信息的實(shí)驗(yàn)結(jié)果。

圖5是實(shí)施例在軌跡追蹤基礎(chǔ)上識(shí)別待測物體單擊和移動(dòng)兩種運(yùn)動(dòng)模式的實(shí)驗(yàn)結(jié)果。

具體實(shí)施方式

下面結(jié)合附圖和實(shí)施例對本發(fā)明做進(jìn)一步的說明。

本發(fā)明的工作原理和實(shí)施方式：

射頻前端通過1個(gè)發(fā)射天線發(fā)射電磁波，照射待測運(yùn)動(dòng)物體表面，反射的信號經(jīng)兩個(gè)接收天線接收并下變頻到基帶。對于任意正交下變頻接收機(jī)，其輸出的正交I、Q信號經(jīng)采樣后，待測物體的距離變化信息x(t)可以表示為：

其中DC_I(t)和DC_Q(t)是直流偏移，A_I(t)和A_Q(t)是I、Q信號的幅度(正交解調(diào)時(shí)可認(rèn)為兩者相等)，λ、θ₀分別表示電磁波的波長、收發(fā)機(jī)的殘余相位噪聲(在相關(guān)解調(diào)中可認(rèn)為等于0)和收發(fā)信號的額外相差。所以x(t)可由下式得到

由于反三角函數(shù)具有(-π/2,π/2)的值域限制，得到的x(t)會(huì)包含不連續(xù)點(diǎn)，極大地影響測量精度和范圍。為提高系統(tǒng)的魯棒性，將接收到的I、Q信號在去掉直流偏移后，在I-Q星座圖上表示，如圖1所示，記向量和分別表示第k次和第k-1次I、Q信號采樣結(jié)果。所以兩個(gè)向量夾角可以寫為下式，其中是兩個(gè)向量所構(gòu)成平面的法向量。

對ΔΦ_k累積求和，得：

上式即為無相位模糊度的解調(diào)結(jié)果，其中n表示對I、Q信號的采樣點(diǎn)數(shù)。當(dāng)和足夠接近，即采樣率足夠高時(shí)，上式可以近似等于下式：

通過反正弦(Arcsine)算法得到的相位信息再乘以系數(shù)得到物體的運(yùn)動(dòng)引起的d₁、d₂的變化量，結(jié)合初始時(shí)刻d₁、d₂的值d₀₁、d₀₂，即可得到每個(gè)時(shí)刻d₁、d₂的值。測量d₀₁、d₀₂的技術(shù)方案為：發(fā)射雙頻副載波到待測物體，接收機(jī)分別對兩個(gè)頻率的信號進(jìn)行解調(diào)。以d₀₁為例，雙頻副載波兩個(gè)頻率的信號經(jīng)過反正弦(Arcsine)算法解調(diào)后各自的相位分別為Φ₁、Φ₂，并滿足以下關(guān)系：

當(dāng)將上面兩式的相位之差控制在一個(gè)模糊度范圍內(nèi)時(shí)，即k₁＝k₂，將上兩式相減得到：

對于空間中任意放置的1個(gè)發(fā)射天線和3個(gè)接收天線，如圖2所示，使用如下公式(或其擴(kuò)展、化簡或等效的公式)對目標(biāo)在三維空間中的運(yùn)動(dòng)模式進(jìn)行記錄。

其中(x_T,y_T,z_T)為發(fā)射天線坐標(biāo)，(x(t),y(t),z(t))為目標(biāo)物體的實(shí)時(shí)坐標(biāo)，(x₁,y₁,z₁)、(x₂,y₂,z₂)、(x₃,y₃,z₃)分別為3個(gè)接收天線的坐標(biāo)，d₁、d₂、d₃分別是電磁波從發(fā)射天線發(fā)射經(jīng)目標(biāo)反射后再到各個(gè)接收天線走過的距離。

當(dāng)待測物體運(yùn)動(dòng)在二維平面上時(shí)，使用1個(gè)發(fā)射天線和2個(gè)接收天線對物體的運(yùn)動(dòng)模式進(jìn)行記錄和進(jìn)行運(yùn)動(dòng)模式識(shí)別。以物體運(yùn)動(dòng)平面作為xoy平面，將1個(gè)發(fā)射天線和2個(gè)接收天線放置在一個(gè)平行于xoy平面的直線上，例如發(fā)射天線坐標(biāo)為(0,0,z_T)，2個(gè)接收天線坐標(biāo)分別為(x₁,0,z_T)、(x₂,0,z_T)，則上面的公式簡化為：

其另一表達(dá)方式為：

得到軌跡后將其與已構(gòu)建的模型進(jìn)行特征匹配來進(jìn)行識(shí)別。特征匹配方法有直接匹配法、動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整法、隱性馬爾科夫模型(HHM)法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型法等。本發(fā)明實(shí)施例選用的是基于概率統(tǒng)計(jì)的隱性馬爾科夫模型(HHM)法，它尤其適用時(shí)間序列的建模，對復(fù)雜度高的動(dòng)作也具有很高的識(shí)別精度，易于添加或修改手勢庫。使用此種方法首先根據(jù)運(yùn)動(dòng)軌跡進(jìn)行模式分類，然后開始訓(xùn)練，為每一種模式建立一個(gè)HHM模型，識(shí)別時(shí)取概率最大的一個(gè)HHM即可。

圖3是反正弦(Arcsine)算法和直接反正切算法以及反正切加相位解模糊算法在有噪聲情況下的解調(diào)效果對比圖，可以看出，Arcsine算法相位連續(xù)性最好，其余兩種算法均出現(xiàn)了不同程度的相位跳變。

圖4是使用Arcsine解調(diào)待測物體單擊和移動(dòng)兩種運(yùn)動(dòng)模式下的距離變化信息的實(shí)驗(yàn)結(jié)果。

圖5是在軌跡追蹤基礎(chǔ)上識(shí)別待測物體單擊和移動(dòng)兩種運(yùn)動(dòng)模式的實(shí)驗(yàn)結(jié)果，從圖4和圖5中可以清楚地分辨待測物體的兩種運(yùn)動(dòng)模式。