[发明专利]一种浴室跌倒检测雷达的水雾杂波滤除方法

权利要求书

1.一种浴室跌倒检测雷达的水雾杂波滤除方法，其特征在于，包括以下步骤：

雷达配置初始化参数，多发多收毫米波雷达发射电磁波采集原始回波数据；

所述原始回波数据经过傅里叶变换后获得每个虚拟阵元的距离多普勒数据；

对所述距离多普勒数据进行高精度超分辨测角,得到监测场景内动态目标的三维空间数据；

使用CFAR恒虚警检测对输入的信号进行处理后确定一个门限，输出三维目标点云数据；

获取所述三维目标点云数据和距离多普勒数据信息中的能量谱，三维坐标信息，速度，信噪比，并组成多元特征，采用滑动时间窗口的方法计算每一个帧与当前N帧平均值的总偏差系数α，通过所述总偏差系数作为影响因子对原始回波信号进行迭代反演，得到收敛的回波数据。

2.根据权利要求1所述的浴室跌倒检测雷达的水雾杂波滤除方法，其特征在于，对所述处理后的回波数据使用卡尔曼滤波算法对目标跟踪滤波，得到稳定的运动目标航迹，再根据轨迹信息识别人体目标的运动姿态，判断人体目标是否在浴室内跌倒。

3.根据权利要求1所述的浴室跌倒检测雷达的水雾杂波滤除方法，其特征在于，所述总偏差系数α为：

其中α为多元特征值复合后的总偏差系数；ε₀为根据实测数据统计结果预设的距离多普勒能量谱的权重因子；α₀为距离多普勒能量的偏差系数；ε₁、ε₂、ε₃为预设的三维坐标信息，速度，信噪比的权重因子；α₁、α₂、α₃为三维坐标信息，速度，信噪比的偏差系数；n为3。

4.根据权利要求1所述的浴室跌倒检测雷达的水雾杂波滤除方法，其特征在于，多元特征的偏差系数的计算公式表达如下：

其中，σ₀为距离多普勒能量偏差量；为距离多普勒能量的当前N帧滑窗平均值；σ₁、σ₂、σ₃为三维坐标信息，速度，信噪比的偏差量；为三维坐标信息，速度，信噪比的当前N帧滑窗平均值；

多元特征的当前N帧滑窗平均值表示如下：

N＝[power_max*δ]

其中power_max是当前帧中距离多普勒能量谱的最大值，δ是滑窗数调节系数，N为滑窗大小，其中A₀(j)为第j帧的距离多普勒能量谱；i＝1时，A_i(j)为第j帧的三维坐标值；i＝2时，A_i(j)为第j帧的速度值；i＝3时，A_i(j)为第j帧的信噪比值。

5.根据权利要求1所述的浴室跌倒检测雷达的水雾杂波滤除方法，其特征在于，能量谱和其他多元特征的偏差量计算公式如下：

6.根据权利要求1所述的浴室跌倒检测雷达的水雾杂波滤除方法，其特征在于，所述通过所述总偏差系数作为影响因子对原始回波信号进行迭代反演，得到收敛的回波数据，包括：

毫米波原始雷达多发多收阵列中第k个虚拟阵元的发射回波复信号公式模型e(t,z)表达如下：

其中A为发射信号幅度；f为雷达发射信号频率；t表示以每个调频为时间起点的快时间；T_c为调频周期；K为调频斜率；为雷达发射信号初相；z为发射天线的调频索引；

其中，所有收发虚拟阵元的原始回波信号的总和叠加信号为E(t,z)，其中j表示为第j个虚拟阵元的接收：

通过所述总偏差系数α构造新的回波复数信号模型E(t,z)：

反复多次循环构造新的回波复数信号模型，直至满足α＜α_T或者M＞M_T，

其中，α_T为预设的训练误差门限值，M为迭代的次数，M_T为允许执行迭代的最大次数。