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龙图腾网获悉广州大学申请的专利一种毫米波雷达人体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：CN115902878B 。

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：202211461976.X，技术领域涉及：G01S13/88；该发明授权一种毫米波雷达人体行为识别方法是由浣沙;熊文鑫;王昭越;吴利媚;张曼;曹忠;尚文利设计研发完成，并于2022-11-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种毫米波雷达人体行为识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及人体行为识别领域，且公开了一种毫米波雷达人体行为识别方法，包括以下步骤：第一步：对采集的雷达人体回波信号进行预处理生成MDM图，提取出来第二步：通过短时傅里叶变换对进行处理，生成MDM，利用生成的MDM构建人体行为数据集，包括训练数据集Otrain和测试数据集Otest；第三步：利用VIT网络模型从构建的MDM数据集中提取MDF特征实现HAR，该毫米波雷达人体行为识别方法，采用按列而不是按块进行MDM图像划分，遵循了MDM图片是体现微多普勒分量时变变化的特性。通过1维位置编码给予切片后图片位置编码，充分提取时序的空‑时特征。

本发明授权一种毫米波雷达人体行为识别方法在权利要求书中公布了：1.一种毫米波雷达人体行为识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 第一步：对采集的雷达人体回波信号进行预处理生成MDM图，提取出来； 第二步：通过短时傅里叶变换对进行处理，生成MDM，利用生成的MDM构建人体行为数据集，包括训练数据集Otrain和测试数据集Otest； 第三步：利用基于时间切片分割的VIT网络模型从构建的MDM数据集中提取MDF特征实现HAR，HAR为人体识别行为； 所述第三步的具体步骤如下： S1：将MDM按照时间顺序划分成许多相同时间步长的图块，每个图块之间没有重叠，每个图块都视作一个一维的微多普勒时间序列，分别对这些时间序列进行向量化，在时间维度上提取相邻时序的位置关系，保留了MDM完整的时间信息； S2：先用一维CNN生成每一切片序列的特征序列，再和分类用的token序列一起，采用1维位置编码给切片序列加入位置信息； S3：将特征序列传入归一化模块生成三个可训练的变量Q，K，V，将三个参数传入多头注意力机制中进行训练； S4：将所有训练样本依照S1-S3训练VIT模型，训练好的模型用于Otest样本数据，测试HAR的最终识别效果； 所述S3的具体步骤如下： Attention是将Q与K映射到同一高维空间中去计算相似度，Multi-headattention是把Q和K映射到高维空间的不同子空间中去计算相似度，Multi-headAttention是在参数总量保持不变的情况下，将同样的Q，K，V映射到原来的高维空间的不同子空间中进行attention计算，在最后一步再合并不同子空间中的attention信息。

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