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龙图腾网获悉福州大学申请的专利面向智慧养老应用的雷达连续动作检测及行为识别方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116520282B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310560220.9，技术领域涉及：G01S7/41；该发明授权面向智慧养老应用的雷达连续动作检测及行为识别方法是由许志猛;丁隽尹;张钐钐;陈志璋设计研发完成，并于2023-05-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向智慧养老应用的雷达连续动作检测及行为识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了面向智慧养老应用的雷达连续动作检测及行为识别方法包含如下步骤：1）针对雷达采集到的独居老人常见连续行为回波信号，通过信号混频、模数转换、矩阵重整、静态消除、距离‑FFT和多普勒‑FFT等处理得到微多普勒矩阵；2）采用映射因子对微多普勒矩阵中具有较高幅值的元素进行映射，可视化微多普勒特征；3）利用基于视觉目标检测模型改进的行为检测模型对所得包含连续动作信息的微多普勒图进行检测，从而得到各动作的类型及发生的起止时间，并根据动作间的相关性识别智慧养老应用场景的人体行为。该方法能够提升微多普勒图的成像质量，有效弥补以往识别中动作分割、特征提取及行为分类存在的不足，并更具普遍适用性。

本发明授权面向智慧养老应用的雷达连续动作检测及行为识别方法在权利要求书中公布了：1.面向智慧养老应用的雷达连续动作检测及行为识别方法，其特征在于包括以下步骤： 步骤1：利用雷达采集人体连续行为数据，并进行数据预处理； 步骤2：采用动态特征可视化方法对微多普勒特征有选择地图像化； 步骤3：利用基于视觉目标检测模型改进的行为检测模型对所得包含连续动作信息的微多普勒图进行检测，从而得到各动作的类型及发生的起止时间，并根据动作间的相关性识别智慧养老应用场景的人体行为； 所述步骤2具体为：首先，对所得微多普勒矩阵中的元素按列取出，并将取出元素按其大小降幂排序得到列向量r'；其次，选取映射因子α，0α100，将r'前α％元素保留，剩余元素置零；接着，根据r'各个元素在原微多普勒矩阵中的位置还原，得到经过处理的微多普勒矩阵；最后，将处理后的微多普勒矩阵进行颜色的线性映射，得到图像化的微多普勒图； 构建微多普勒矩阵具体为将连续行为经过模数转换、矩阵重整、静态消除、距离多普勒图RDM构建得到连续行为微多普勒矩阵，详细内容阐述如下： 通过雷达采集得到的原始信号经过混频及低通滤波器后得到的模拟形式为： 将上述模拟信号先通过模数转换后得到数字信号，随后再进行矩阵重整； 根据收发天线顺序将数字信号重整为三维数据矩阵的形式；首先，将前述得到的二维矩阵中对应4根接收天线的数据分离；并在原有采样点基础上以行为单位对矩阵进行编排，直至完成最后一个chirp为止；此时，假设第m个chirp的第n个采样点表式为： 式中，λ表示信号波长，R表示人体相对雷达的距离，Tf为快时间维度上ADC采样的间隔，Ts为慢时间维度上的采样间隔，fb＝BTcτ；此外，Nr为采样点数，M为行为采集过程中发射的总chirp数； 由于使用多根接收天线，各个接收天线之间存在着相对距离，因而每根天线会产生额外的相移；此处以2根接收天线为例，假定接收天线间的距离为di，目标人体位于雷达左前方θ角的位置，此时相位变化在数学上可以推导出如下方程: 由此，第i根接收天线上第m个chirp的第n个采样点表示为： n∈[1,Nr]，m∈[1,M]，i∈[1,Na] 最后，将12个数据矩阵按照虚拟接收天线的顺序进行拼接，得到三维数据矩阵；该三维数据矩阵包含人体目标完整的微动信息，将作为后续构建微多普勒谱图的基础； 雷达系统采集人体行为数据时，回波信号携带着环境中的物体所产生的干扰，首先，将前述得到的三维矩阵按照天线顺序分别进行处理，此处以第i根接收天线为例，对应数据矩阵按行依次求取行平均值，如式所示： 其中，表示第i根接收天线上第m个chirp的第n个采样点位置的数值；随后，将原始数据矩阵的每一列都与平均值矩阵进行相减，此处以第m列为例： n∈[1,Nr]，m∈[1,M]，i∈[1,Na] 最终，得到经过静态消除后的目标数据矩阵为Y'[n,m,i]；其中n∈[1,Nr]，m∈[1,M]，i∈[1,Na]； 需要分别对静态消除后目标数据矩阵的行列维进行傅里叶变换； 首先，对三维数组的距离维加上布莱克曼窗执行Nr点的距离FFT，得到目标的距离信息： k∈[1,Nr]，m∈[1,M]，i∈[1,Na] 继而，在速度维上添加汉明窗执行Nd点的多普勒FFT，获取目标的速度信息： k∈[1,Nr]，l∈[1,M]，i∈[1,Na] 最后，将零频分量搬移至频谱中心，并对天线维取平均，从而得到相应的RDM，具体表示为： k∈[1,Nr]，l∈[1,M] 将上述得到的RDM向速度维投影，再按照帧数顺序在列方向上依次相加，得到包含目标运动信息的微多普勒特征矩阵，此处以第q帧为例，其计算过程描述为： 式中，表示第i根接收天线上第1+q-1p个chirp的第k个采样点；此外，p∈[1,Nd]，q∈[1,MNd]。

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