基于谐波模型的生命探测雷达人体状态识别方法

基于多普勒雷达的非接触式生命体征检测技术研究共3篇基于多普勒雷达的非接触式生命体征检测技术研究1随着健康意识的不断提高，人们对于生命体征的关注度也越来越高。

传统的生命体征检测方式，往往需要对人体进行接触，如体温计、心电图、血液检测等，这些方式对患者的身体造成了一定程度的压力和不适。

基于多普勒雷达的非接触式生命体征检测技术，成为了新的研究热点。

多普勒雷达技术是一种能够测量物体运动速度的技术。

它利用了多普勒效应，通过反射回来的雷达信号来计算出运动物体的速度。

多普勒雷达已被广泛应用于不同领域，如航空、气象、地球物理学等，但在医疗领域的应用仍处于初始阶段。

近年来，人们开始探索基于多普勒雷达的非接触式生命体征检测技术。

多普勒雷达可以测量人体的呼吸、心率、运动等生命体征，而无需对人体进行接触。

该技术基于人体反射回的雷达信号，经过信号处理和算法计算，可以非常准确地测量生命体征的变化。

在呼吸检测方面，多普勒雷达可以通过测量胸部或腹部的运动来确定呼吸的频率和幅度。

多普勒雷达的信号可以穿透衣服，而无需将传感器放置在身体上。

在心率检测方面，多普勒雷达可以测量心跳的微小运动。

传统的心率检测通常需要通过心电图等传统方式进行，需要将传感器放置在身体上，而基于多普勒雷达的非接触式检测技术可以实现远距离检测。

除此之外，基于多普勒雷达的非接触式生命体征检测技术还可以用于监测运动状态。

传统的运动监测通常需要穿戴式传感器或者摄像头等设备，而基于多普勒雷达的非接触式监测技术无需穿戴传感器，可以实现远距离监测。

然而，目前这项技术仍需要继续研究和完善。

多普勒雷达的信号可能会受到环境因素的影响，如温度、湿度、人群等，这会影响信号的质量和稳定性。

此外，基于多普勒雷达的非接触式生命体征检测技术还需要开发更加专业的算法和软件平台，以提高其精度和可靠性。

总体来说，基于多普勒雷达的非接触式生命体征检测技术，具有非常广阔的应用前景。

随着技术的不断发展和完善，它将成为人体健康监测的重要手段，为人类健康事业做出更大的贡献基于多普勒雷达的非接触式生命体征检测技术具有广泛的应用前景，可以帮助人们实现远距离的呼吸、心率和运动状态监测。

基于多模态传感器的人体行为识别与姿态估计研究随着科技的进步，人体行为识别和姿态估计在许多领域中扮演着重要角色，如智能监控、健康管理和虚拟现实等。

为了提高这些应用的效果和准确性，研究人员开始关注基于多模态传感器的方法。

本文将探讨基于多模态传感器的人体行为识别与姿态估计的研究进展和挑战。

首先，我们需要了解多模态传感器的概念。

多模态传感器是指利用多种不同类型的传感器来捕捉和识别人体行为和姿态的方法。

常用的传感器包括摄像头、深度摄像头、惯性测量单元（IMU）和声音传感器等。

这些传感器可以从不同的角度和维度获取各种信息，从而提供更全面和准确的人体行为和姿态识别结果。

在使用多模态传感器进行人体行为识别时，最常见的方法是利用计算机视觉和机器学习技术。

计算机视觉可以通过分析传感器捕捉到的图像和视频来提取特征并识别人体行为。

而机器学习技术可以使用这些特征来构建分类器或回归模型，从而实现人体行为的准确识别和分类。

此外，深度学习技术的发展也为多模态传感器的人体行为识别提供了更强大和高效的方法。

在姿态估计领域，多模态传感器也发挥着重要作用。

传统的方法主要依赖于惯性测量单元（IMU）或摄像头来捕捉和估计人体的姿态。

然而，这些方法存在精度不高和受限于环境条件等问题。

因此，研究人员开始探索利用多模态传感器来改善姿态估计的准确性和鲁棒性。

例如，将摄像头和IMU结合使用可以提供更为准确和稳定的姿态估计结果。

尽管多模态传感器在人体行为识别和姿态估计领域有着广泛应用的潜力，但仍面临一些挑战。

首先，传感器的选择和布置需要仔细考虑，以获得最佳的数据质量和准确性。

其次，数据融合和特征提取的方法需要深入研究和改进，以实现更准确和鲁棒的行为识别和姿态估计结果。

此外，数据的标注和收集也是一个复杂和耗时的任务，需要专业人士的参与。

另外，随着智能设备的普及和应用的扩大，人们对个人隐私和信息安全的关注也日益增加。

基于多模态传感器的人体行为识别在一定程度上可能涉及到个人隐私的泄露和风险。

一种雷达辐射源智能个体识别的方法
陆剑雄;陈旗;满欣
【期刊名称】《电光与控制》
【年(卷),期】2024(31)4
【摘要】针对使用传统的卷积神经网络及低信噪比环境下雷达辐射源智能个体识别研究中识别性能不够的问题,提出了一种基于短时傅里叶变换(STFT)和EfficientNet的雷达辐射源个体识别方法。

首先对雷达信号进行短时傅里叶变换,提取时频特征,然后利用EfficientNet中多个MBconv模块对不同时频特征图像的叠加,挖掘出信号图像隐含的更加复杂和抽象的深层次时频特征,包括信号强度的分布、时频模式、周期性变化等,从而完成个体分类识别。

EfficientNet可以同时改变网络深度、宽度、图像分辨率3个参数,解决了梯度消失、梯度爆炸等问题。

实验结果表明,基于STFT和EfficientNet的雷达辐射源智能个体识别的方法,相比于传统卷积神经网络在低信噪比环境下具有更好的识别性能。

【总页数】6页(P115-120)
【作者】陆剑雄;陈旗;满欣
【作者单位】海军工程大学电子工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】TN974
【相关文献】
1.一种深度强化学习的雷达辐射源个体识别方法
2.一种基于随机森林的雷达辐射源个体识别方法
3.基于KNN和雷达辐射源脉间参数的舰船目标个体识别方法
4.基于多源信息融合的激光雷达辐射源个体识别方法
5.融合双谱特征的雷达辐射源个体识别方法
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谐波探测采用谐波方式探测手机的相关仪器设备其工作原理谐波探测手机是利用非线性目标在微波辐射下能够产生新的频率分量。

谐波探测是通过发射基波信号，接收来至目标辐射的2次、3次甚至更高次数的谐波/组合波回波信号，并对目标进行判断、识别和探测。

谐波探测手机产品的缺点1、谐波探测对人体有害●谐波的电磁辐射会直接影响人的脑磁场与心磁场●经常被谐波辐射探测，人体会出现困倦、疲乏、失眠、肌肉酸痛、情绪不稳定等症状。

●谐波探测磁场强度超过0.3μT时，人体白血病或其他病变几率是平常人的2倍。

●谐波磁场探测辐射能够引起女性乳腺癌的发生。

●频繁或长期被谐波磁场探测辐射会导致生殖细胞生物膜功能紊乱，破坏或抑制细胞活性，造成精子减少，精子活性降低，导致不育症。

2、误报率极高正是因为谐波探测只能探测带有结点的物品，所以像一些非线性的物品，，谐波探测都会误报，生活中随身携带能够引起误报物品：●带有直角的眼镜●手表或者手链●项链●钥匙●IC卡等带有芯片的物品●电子模块和元器件3、谐波探测对电网及电子设备的危害●对电网污染，影响线路的稳定●对电子设备的污染，导致电子设备不能正常运行综上，对生活中随身携带的物品会产生极大的误报，单从这一点来看，谐波探测与普通的金属探测门并不差别，而谐波探测会对人体产生极大危害，所以谐波探测并不是一种安全有效的方法，这种技术不适用在一般检测设备上来长期使用。

微留残探手机探测门手机探测门功能在被检测人员经过该系统检测门时，可探测到处于开机或关机状态（含取出电池）的手机、数码相机、笔记本电脑、录音笔等电子产品，并能进行告警提示。

该产品采用无源被动检测方式，对检测人员不产生辐射，具有较高的灵敏度和探测准确率。

并且对金属类产品不进行报警，只对手机，数码设备及其他电子设备等进行检测报警，减少了安检人员的工作强度。

产品优点可探测到处于开机或关机状态（含取出电池）的手机、数码相机、笔记本电脑、录音笔等电子产品，进行告警提示。

基于雷达技术的人体运动监测与分析研究随着人们生活水平的不断提高，运动和健康逐渐成为人们关注的热点话题。

而在运动监测方面，基于雷达技术的人体运动监测和分析正在逐渐引起人们的关注和重视。

雷达技术是指利用微波信号进行远距离探测和测距的技术。

在人体运动监测中，雷达技术可以实现对人体运动状态的实时监测和分析，包括人体的位置、姿态、速度等信息，对于运动健身、医学康复、安防监控等领域都有着广泛的应用前景。

一、人体运动监测的应用场景基于雷达技术的人体运动监测和分析可以广泛应用于以下领域：1.运动健身领域：可以监测人体在运动过程中的姿态、速度和运动轨迹等信息，帮助运动者进行运动姿态的纠正，提高运动效果。

2.医学康复领域：可以监测康复者在进行运动康复过程中的姿态和运动轨迹等信息，帮助医生进行康复方案的制定和评估。

3.安防监控领域：可以实现对特定区域内人体的实时监测，实现区域内人员的追踪和定位，实现监测区域的安全监控。

二、基于雷达技术的人体运动监测原理基于雷达技术的人体运动监测原理是利用微波信号与人体交互后反射回雷达系统，通过对反射信号的分析提取人体的位置、姿态、速度等信息。

人体在运动时，会产生不同形状和大小的信号反射到雷达系统中，这些反射信号经过信号处理后可以提取出人体的运动信息。

具体而言，基于雷达技术的人体运动监测主要包括以下几个步骤：1.用户姿态信息提取：通过对反射信号的时间和幅度进行分析，可以提取出用户当前的姿态信息。

2.用户运动轨迹重建：根据用户的位置信息，可以对用户的运动路径进行重建，从而实现对用户运动状态的实时监测。

3.用户速度信息提取：通过对反射信号的幅度变化进行分析，可以提取出用户当前的速度信息。

三、基于雷达技术的人体运动监测研究进展随着雷达技术的不断发展，基于雷达技术的人体运动监测和分析也得到了广泛的研究。

目前，国内外学者在该领域的研究主要集中在以下几个方向：1.建模方法：针对雷达信号中存在的噪声和干扰等问题，研究人体建模方法，优化信号处理算法，提高人体运动信息的提取精度。

基于毫米波雷达的人体动作识别方法研究
毫米波雷达作为一种新兴的传感技术，具有穿透力强、不受光照影响、对隐私的侵扰小等优点，近年来在人体感知领域得到广泛应用。

本文将结合毫米波雷达技术，研究人体动作识别的方法。

首先，本研究通过毫米波雷达系统对人体进行扫描，获取人体运动过程中的微弱反射信号。

毫米波雷达的工作频率通常在30 GHz至300 GHz之间，波长较短，可以达到亚毫米级的分辨率，从而能够有效捕捉到人体的微小运动。

通过对这些反射信号的处理和分析，可以提取出人体动作的特征信息。

其次，本研究采用机器学习算法对提取的特征信息进行分类和识别。

机器学习是一种能够从数据中学习和推断模式的方法，广泛应用于模式识别领域。

在人体动作识别中，可以使用监督学习方法，通过训练集的标记数据，训练分类器来识别不同的人体动作。

同时，可以采用深度学习算法，构建多层神经网络，提高识别的准确性和鲁棒性。

最后，本研究通过实验验证了基于毫米波雷达的人体动作识别方法的有效性。

实验使用了一组志愿者进行不同的人体动作，如走路、跑步、跳跃等。

通过毫米波雷达系统获取到的反射信号，经过特征提取和机器学习算法的处理，成功识别出不同的人体动
作。

实验结果表明，基于毫米波雷达的人体动作识别方法具有较高的准确性和稳定性。

综上所述，基于毫米波雷达的人体动作识别方法可以应用于人机交互、智能健康监测等领域。

未来，随着毫米波雷达技术的不断发展和完善，人体动作识别的准确性和实时性将进一步提高，为人们的生活带来更多便利。

2021年第40卷第4期传感器与微系统(Transducer and Microsystem Technologies)19DOI ： 10.13873/J. 1000-9787(2021)04-0019-04基于CNN 的超宽带穿墙雷达静目标数量识别技术**收稿日期：2019-09-27*基金项目：国家重点研发计划资助项目(2018YFC0810202)王亚夫，梁步阁，杨德贵，朱政亮(中南大学航空航天学院，湖南长沙410083)摘要：本文基于静止目标的超宽带(UWB)雷达模型的构建，提出利用卷积神经网络(CNN)进行人体数 量的识别方法，针对实测数据对该方法进行实验分析，并与传统方法进行比较,结果表明:将超宽带穿墙雷达与CNN 结合对人体数量识别准确率较高,并且去除数据预处理环节对识别效果没有影响。

关键词：超宽带(UWB)穿墙雷达；卷积神经网络；人体数量识别；静目标中图分类号：TN95文献标识码：A 文章编号：1000-9787(2021)04-0019-04Quantity identifying technology for static target of ultra-wideband through-wall radar based on CNN *WANG Yafu , LIANG Buge, YANG Degui , ZHU Zhengliang(School of Aeronautics and Astronautics ,Central South University ,Changsha 410083,China)Abstract : Based on the construction of the ultra-wideband ( UWB ) radar model of stationary targets , a method for identifying the number of human bodies using convolutional neural network (CNN ) is proposed ・ The method isanalyzed based on the actual measurement data and compared w 让h the traditional methods ・ The results show thatlhe ultra-wideband through ・wall radar and the method of CNN combined has a high accuracy in identifying the number of human bodies , and the removal of data preprocessing links has no effect on the recognition effect ・Keywords : ultra-wideband ( UWB ) through wall radar ； convolulional neural network ( CNN ) ； human body identification ； still target0引言超宽带(ultra-wideband , UWB )穿墙雷达可以穿过墙 体、废墟探测到目标,因此广泛应用于反恐、灾后救援、军事作战等场合，生命探测器能够探测到被掩埋在废墟下的幸存者，是地震救援技术中的关键"刃。

基于微波雷达的人体生命信号检测技术随着科技的不断发展，人们对生命信号的精确监测和检测需求越来越强烈。

基于微波雷达的人体生命信号检测技术便应运而生，成为当前研究热点之一。

一、技术原理基于微波雷达的人体生命信号检测技术是一种通过微波信号检测人体运动和呼吸的技术。

其原理是基于人体会对电磁波产生反射和散射现象，从而产生微弱信号，通过微波雷达技术可以接收到这些信号，并采集其特征参数，传送到计算机中进行处理。

二、应用场景该技术在安防、医疗、智能家居等领域具有广泛应用。

首先，该技术在安防领域起到了重要的作用。

通过安装在建筑物内外的微波雷达，能检测到人在范围内的情况，一旦有人靠近该区域，系统会及时报警提示。

与传统的安防技术相比，该技术在使用便捷性、准确性和反应速度等方面更具优势。

其次，该技术在医疗领域也具有重要的应用价值。

在医院中，可以用微波雷达监测患者的呼吸和心跳等生命信号，更好地掌握患者的健康状况。

在家庭护理中，可以通过安装该技术的设备及时监测老人的生命信号，便于及时发现疾病和突发事件。

最后，在智能家居领域，该技术也有广泛的应用。

通过安装在房屋内部的微波雷达，可以实时监测使用者的生命信号，实现智能化控制，如灯光、声音、温度等等，从而提高生活的便利性和舒适度。

三、技术优势基于微波雷达的人体生命信号检测技术相对传统技术具有以下优势：一是更加高效。

传统人体生命信号检测技术需要佩戴传感器等装置，使用不方便，而微波雷达可无缝应用于各种场景，且检测效果更加精确。

二是更加精确。

使用微波雷达技术进行人体生命信号检测，可以弥补传统技术容易受到电气设备干扰、环境变化等因素的影响，从而检测结果更加准确可靠。

三是更加安全。

使用微波雷达技术进行人体生命信号检测，不会对人造成任何干扰和损伤，因此更加安全可靠。

四、技术前景基于微波雷达的人体生命信号检测技术在未来发展前景广阔。

随着人们对生命信号监测需求的增加，该技术在应用范围和深度上将会得到更多的发展。