基于联合 Boulic-正弛振子模型的穿墙雷达人体活动微多普勒特征表示方法

借助微多普勒特征，超宽带（UWB）穿墙雷达（TWR）能够重建人体四肢节点的范围和速度信息，以准确识别室内人体活动。然而，现有方法通常直接使用范围-时间图（RTM）和多普勒-时间图（DTM）进行训练和验证，这些图具有高特征冗余和较差的泛化能力。在解决此问题方面，本文提出了一种基于联合 Boulic-正弛振子运动模型的人体活动微多普勒特征表示方法。具体而言，本文考虑头部、躯干、双手和双脚，改进 Boulic-Thalmann 运动学模型，提出了简化的联合 Boulic-正弛振子人体运动模型。本文还计算了描述微多普勒信息所需的关键点最小数量。 conducted numerical simulations and experiments to verify the effectiveness. Results demonstrate that the proposed number of key points for micro-Doppler signatures can precisely represent indoor human limb node motion characteristics, and substantially improve the generalization capability of existing methods for different testers.