[发明专利]一种基于声电磁互调的室内物体回波特征处理方法与系统

权利要求书

1.一种基于声电磁互调的室内物体回波特征处理方法，其特征在于，包括：

S1、基于声电磁互调机理使不同物体反射不同程度的幅度调制和相位调制的声调制电磁波信号；

S2、提取所述声调制电磁波信号的微多普勒特征与幅度特征，并对对应所述物体的材质进行初步判断识别；

S3、利用特征处理算法融合基于所述微多普勒特征与所述幅度特征的初步判断识别结果，建立关于不同所述物体的材质特征样本库；以及

S4、将所述材质特征样本库导入机器学习模型中进行分类训练，从而实现对不同所述物体的材质属性的识别与标记。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述微多普勒特征表现为所述声调制电磁波信号的瞬时特性，所述微多普勒特征具体包括瞬时幅度、瞬时频率和瞬时相位。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述瞬时幅度的表达式具体为：

所述瞬时频率的表达式具体为：

所述瞬时相位的表达式具体为：

其中，s(t)是所述声调制电磁波信号，是所述声调制电磁波信号的希尔伯特变换。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述步骤S2中，提取的所述幅度特征为所述声调制电磁波信号的第n阶声调制边带信号的幅度，其表达式具体为：

其中，p_n是声源的第n次谐波的幅度，k_RF是自由空间中电磁波波数，k_A是周期性的声压p_A(t)的波数，ε_r是介质的相对介电常数，ρ₀是介质的密度，c_A是在介质中的声速，λ_A是目标材料中声的波长，λ_RF是自由空间中电磁波的波长。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述特征处理算法具体采用支持向量化回归，所述机器学习模型采用随机森林模型。

6.一种基于声电磁互调的室内物体回波特征处理系统，其特征在于，包括：

声调制电磁波信号激励模块，配置用于基于声电磁互调机理使不同物体反射不同程度的幅度调制和相位调制的声调制电磁波信号；

声电磁回波特征提取与判别模块，配置用于提取所述声调制电磁波信号的微多普勒特征与幅度特征，并对对应所述物体的材质进行初步判断识别；

材质特征样本库创建模块，配置用于利用特征处理算法融合基于所述微多普勒特征与所述幅度特征的初步判断识别结果，建立关于不同所述物体的材质特征样本库；

物体材质属性识别与标记模块，配置用于将所述材质特征样本库导入机器学习模型中进行分类训练，从而实现对不同所述物体的材质属性的识别与标记。

7.一种计算机可读储存介质，其储存有计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实施如权利要求1-5中任一项所述的方法。