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龙图腾网获悉华北理工大学申请的专利一种基于4D毫米波雷达的自适应人体3D点云生成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：CN116699551B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-09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：202310722112.7，技术领域涉及：G01S7/41；该发明授权一种基于4D毫米波雷达的自适应人体3D点云生成方法是由朱嘉晨;黄晓红;田子然;徐坤强设计研发完成，并于2023-06-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于4D毫米波雷达的自适应人体3D点云生成方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于4D毫米波雷达的自适应人体3D点云生成方法，具体包括：使用毫米波雷达采集人体不同活动姿态的原始点云数据；对雷达原始点云数据进行预处理，获得初步检测的目标信息；根据初步检测信息中的动、静信息，结合人体呼吸等特征，精准定位各个人体位置，去除大部分多径干扰，获得粗略估计的人体数据；对相似目标进行多帧动态积累，提高目标点云密度；最后，通过设计的参数自适应DBSCAN算法进一步去除多径噪声，获得精准的人体3D点云数据。所述人体姿态点云生成方法，在减少运行时间同时，有效提升生成点云的精准度，具有较高的实用性和应用前景。

本发明授权一种基于4D毫米波雷达的自适应人体3D点云生成方法在权利要求书中公布了：1.一种基于4D毫米波雷达的自适应人体3D点云生成方法，其特征在于：包括以下步骤： S1、雷达数据预处理：对采集的原始毫米波雷达人体姿态数据进行预处理，得到包含目标信息的初始数据集； S2、人体目标粗略检测：根据步骤S1得到的预处理数据中的动、静目标信息，结合人体呼吸特征，精准估计存在人体的位置，得到粗略估计的人体数据；根据包含目标的初始数据集，粗略检测人体目标的过程为： 首先，寻找初始数据集中动目标信噪比最大的点对应的距离门号CurrBin，假设CurrBin处存在人体目标；然后，寻找CurrBin邻域内RI回波功率最大的距离门号RangeBin，检测RangeBin处是否存在人体呼吸特征；最后，综合考虑呼吸特征和CurrBin处动目标信噪比来判断CurrBin邻域处是否存在人体目标；当RI在RangeBin检测到位于0.1-0.5Hz的峰值频率且初始数据集中距离门号为CurrBin的点集中最大信噪比大于初始数据集的信噪比均值时，表明CurrBin邻域内存在人体目标；重复上述步骤，直至没有符合条件的目标； 呼吸特征检测的具体步骤为：首先，根据公式1提取RangeBin处信号的相位然后对相位进行解缠绕，即当连续值之间的相位差大于π或小于-π时，从相位中减去2π以获得真实相位；接着，对解缠绕后的信号进行相位差分以增强呼吸信号；最后，将得到的相位序列通过低通滤波器即可得到待检测范围内的相位信息； 式中，ImSignal为初始数据集在RangeBin处慢时间维序列的虚部，ReSignal为初始数据集在RangeBin处慢时间维序列的实部， S3、多帧动态积累：对S2处理后的粗略估计人体数据进行到达角估计，获得极坐标下的粗略估计人体3D点云数据，通过线性映射得到笛卡尔坐标系下的3D点云数据，并对相似目标进行多帧动态积累，得到密集的粗略估计人体3D点云数据；多帧动态积累具体过程为： 首先，利用FFT对粗略估计的人体数据沿着天线维进行到达角估计，得到目标的空间频率信息然后，由公式2计算目标的水平角θ和俯仰角得到每个目标极坐标信息接着，根据线性映射3得到每个点笛卡尔坐标系下的空间坐标x,y,z；最后，对多帧信息进行动态积累，具体为：在每帧处理结束后，分析当前帧和前一帧中检测的目标数据，合并相似的目标数据，当点云数量最少的目标大于一定点数时停止积累； 式中，d为接收天线之间的间距，Δw为天线间的相位差，λ为发射电磁波的波长， S4、人体3D点云生成：对S3生成的粗略估计的密集人体3D点云数据进行聚类，得到精准的人体3D点云数据。

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