北京航空航天大学学报 ›› 2016, Vol. 42 ›› Issue (4): 789-795.doi: 10.13700/j.bh.1001-5965.2015.0305

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单人行走运动参数估计方法

孙忠胜, 王俊, 孙进平, 张耀天, 袁常顺, 向洪   

  1. 北京航空航天大学电子信息工程学院, 北京 100083
  • 收稿日期:2015-05-12 修回日期:2015-06-05 出版日期:2016-04-20 发布日期:2016-04-29
  • 通讯作者: 王俊, Tel.: 010-82339203 E-mail: wangj203@buaa.edu.cn E-mail:wangj203@buaa.edu.cn
  • 作者简介:孙忠胜 男,博士研究生。主要研究方向:雷达目标识别。 Tel.: 010-82339203 E-mail: su127jdb@sina.com;王俊 男,博士,教授,博士生导师。主要研究方向:雷达信号处理、实时信号处理。 Tel.: 010-82339203 E-mail: wangj203@buaa.edu.cn;孙进平 男,博士,教授,博士生导师。主要研究方向:雷达成像、阵列信号处理。 Tel.: 010-82339203 E-mail: sunjinping@buaa.edu.cn;张耀天 男,博士,讲师,硕士生导师。主要研究方向:雷达微动信号处理。 Tel.: 010-82339203 E-mail: zhangyaotian@buaa.edu.cn;袁常顺 男,博士研究生。主要研究方向:雷达目标跟踪。 Tel.: 010-82339203 E-mail: yuchang61@126.com;向洪 男,博士研究生。主要研究方向:阵列信号处理。 Tel.: 010-82339203 E-mail: abc33021126@126.com
  • 基金资助:
    国家自然科学基金(61171122, 61201318, 61471019)

Motion parameters estimation method of single walking human

SUN Zhongsheng, WANG Jun, SUN Jinping, ZHANG Yaotian, YUAN Changshun, XIANG Hong   

  1. School of Electronic and Information Engineering, Beijing University of Aeronautics and Astronautics, Beijing 100083, China
  • Received:2015-05-12 Revised:2015-06-05 Online:2016-04-20 Published:2016-04-29
  • Supported by:
    National Natural Science Foundation of China (61171122, 61201318, 61471019)

摘要: 人体运动雷达微多普勒能够为目标识别提供特征。由于行人雷达回波的复杂性,从雷达回波中提取运动参数难度很大。为了实现目标精确识别,提出了一种估计单人行走平动速度、步态周期和步长的方法。首先应用广义S变换(GST)得到雷达回波的微多普勒谱,然后提取出躯干部位的微多普勒分量,并将此分量转为一维时间频率序列,最后从序列中直接估计行走的平动速度和步态周期,用这2个估计值间接估计步长。仿真实验证明:本文方法抗噪声性能好,当信噪比大于4 dB时,估计精度高。

关键词: 雷达, 微多普勒, 行人, 速度估计, 周期估计

Abstract: Radar micro-Doppler of human motion can provide signatures for target recognition. It is very difficult to extract motion parameters from radar echo of walking human because of its complexity. An estimation method of single walking human's bulk velocity, gait cycle and cycle length is proposed to realize accurate target recognition. First, the micro-Doppler spectrum of radar echo is obtained using generalized S transform (GST). Then, the micro-Doppler component of torso is extracted, and it is converted into one-dimensional time frequency sequence. Finally, the bulk velocity and gait cycle of walking are estimated directly from this time frequency sequence, and the cycle length is estimated from aforementioned estimations indirectly. The simulation results show that the proposed method has good performance of anti-noise and high estimation precision when signal-to-noise ratio is higher than 4 dB.

Key words: radar, micro-Doppler, walking human, velocity estimation, period estimation

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