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基于CK-Hough联合算法的人体微多普勒频率估计
1
作者
陈雨馨
彭意群
+1 位作者
柳润金
丁一鹏
《中南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第9期3329-3341,共13页
为了准确地从雷达回波信号中提取运动目标特定部位的微多普勒频率,本文提出一种新颖的CKHough算法,该算法有效地结合了聚类分析和K近邻-霍夫(KNN-Hough)算法。首先,通过短时傅里叶变换获取雷达回波信号的时频谱图;其次,利用自适应模糊C...
为了准确地从雷达回波信号中提取运动目标特定部位的微多普勒频率,本文提出一种新颖的CKHough算法,该算法有效地结合了聚类分析和K近邻-霍夫(KNN-Hough)算法。首先,通过短时傅里叶变换获取雷达回波信号的时频谱图;其次,利用自适应模糊C均值算法对时频图进行聚类分析,在这一过程中,本文采用数据预处理技术自适应调整聚类类别数c以适应多样化应用场景,从而获得人体各散射部位的频域范围,有效地抑制了分量间的相互干扰;第三,通过改进度量函数的K近邻算法增强相邻时刻聚类结果的相关性,拟合各部位的瞬时频率曲线;最后,采用霍夫变换动态调整度量函数中权值μ的取值,得到目标微多普勒频率的精确估计结果。研究结果表明:本文提出的CK-Hough提取了直/曲线行走场景下人类目标四肢的微多普勒频率;与传统的峰值搜索算法、线性预测维特比算法以及基于Bezier-Hough模型的频率拟合算法相比,本文提出的CK-Hough算法在直线行走实验场景下,总频率的估计误差率分别降低了40.40%、45.47%和26.16%;在曲线行走实验场景下,其估计误差率分别降低了58.35%、68.35%和41.65%。
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关键词
微多普勒频率提取
时频分析
自适应模糊C均值聚类
K近邻
霍夫变换
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职称材料
题名
基于CK-Hough联合算法的人体微多普勒频率估计
1
作者
陈雨馨
彭意群
柳润金
丁一鹏
机构
中南大学电子信息学院
中南大学物理学院
出处
《中南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第9期3329-3341,共13页
基金
湖南省自然科学基金资助项目(2022JJ30749)
湖南省创新省建设专项基金资助项目(2020RC3004)
中南大学自主创新项目(2022ZZTS0769)。
文摘
为了准确地从雷达回波信号中提取运动目标特定部位的微多普勒频率,本文提出一种新颖的CKHough算法,该算法有效地结合了聚类分析和K近邻-霍夫(KNN-Hough)算法。首先,通过短时傅里叶变换获取雷达回波信号的时频谱图;其次,利用自适应模糊C均值算法对时频图进行聚类分析,在这一过程中,本文采用数据预处理技术自适应调整聚类类别数c以适应多样化应用场景,从而获得人体各散射部位的频域范围,有效地抑制了分量间的相互干扰;第三,通过改进度量函数的K近邻算法增强相邻时刻聚类结果的相关性,拟合各部位的瞬时频率曲线;最后,采用霍夫变换动态调整度量函数中权值μ的取值,得到目标微多普勒频率的精确估计结果。研究结果表明:本文提出的CK-Hough提取了直/曲线行走场景下人类目标四肢的微多普勒频率;与传统的峰值搜索算法、线性预测维特比算法以及基于Bezier-Hough模型的频率拟合算法相比,本文提出的CK-Hough算法在直线行走实验场景下,总频率的估计误差率分别降低了40.40%、45.47%和26.16%;在曲线行走实验场景下,其估计误差率分别降低了58.35%、68.35%和41.65%。
关键词
微多普勒频率提取
时频分析
自适应模糊C均值聚类
K近邻
霍夫变换
Keywords
micro-Doppler frequency extraction
time-frequency analysis
adaptive fuzzy C-means(AFCM)
K nearest neighbor(KNN)
Hough transform
分类号
TN911 [电子电信—通信与信息系统]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于CK-Hough联合算法的人体微多普勒频率估计
陈雨馨
彭意群
柳润金
丁一鹏
《中南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
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