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龙图腾网获悉福州大学申请的专利基于FMCW雷达多域特征融合的连续人体活动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：CN119780911B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202411846369.4，技术领域涉及：G01S13/88；该发明授权基于FMCW雷达多域特征融合的连续人体活动识别方法是由冯心欣;陈鹏程;翁雨欣;郑海峰设计研发完成，并于2024-12-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于FMCW雷达多域特征融合的连续人体活动识别方法在说明书摘要公布了：本发明提出基于FMCW雷达多域特征融合的连续人体活动识别方法，首先运用快速傅里叶变换算法与多重信号分类技术，从雷达的原始数据中处理并得到距离‑多普勒图像和距离‑角度图像，并利用短时分数阶傅里叶变换将雷达数据映射到分数域上，得到分数域谱图；然后通过可变窗长STALTA连续动作检测算法，实现三类连续活动序列域信息的同步分割；最后将分割后的活动样本作为多输入多任务连续活动识别模型的输入，通过卷积网络和双向长期记忆网络提取输入特征，引入CTC层融合多输入表示，并计算预测序列与真实标签的CTC损失，执行多任务学习并获得人体动作识别结果；本发明能高精度分割连续人体动作，准确地融合三类雷达域信息，实现高精度的连续人体动作识别任务。

本发明授权基于FMCW雷达多域特征融合的连续人体活动识别方法在权利要求书中公布了：1.基于FMCW雷达多域特征融合的连续人体活动识别方法，其特征在于：所述方法首先通过运用快速傅里叶变换算法与多重信号分类技术，从雷达采集的原始数据中处理并得到距离-多普勒图像和距离-角度图像，并利用短时分数阶傅里叶变换将雷达数据映射到分数域上，得到分数域谱图；然后通过可变窗长STALTA连续动作检测算法，实现三类连续活动序列域信息的同步分割；最后将分割后的活动样本作为多输入多任务连续活动识别模型的输入，通过卷积网络和双向长期记忆网络提取输入特征，引入CTC层融合多输入表示，并计算预测序列与真实标签的CTC损失，执行多任务学习并获得人体动作识别结果； 所述方法包括以下步骤： 步骤S1：使用FMCW雷达采集原始人体姿态数据，对雷达系统单个接收通道的慢时间快时间数据矩阵进行二维快速傅里叶变换得到距离-多普勒图像；对多个接收通道按照时延和多普勒频率进行组织，计算接收信号的空间协方差矩阵和每个角度的空间谱分布，构造出距离-角度图像； 步骤S2：在距离-多普勒图像上应用细胞平均恒定虚警率方法来检测运动距离的区间；对于检测到的距离区间，在慢时间维度上应用多次短时分数阶傅里叶变换得到分数域谱图； 步骤S3：对包含连续人体活动信息的距离-多普勒图像、距离-角度图像、分数域谱图进行基于可变窗口STALTA的活动检测，分割连续人体活动雷达图像，以识别人体活动的起点和终点； 步骤S4：将分割后的人体活动数据输入到卷积神经网络进行特征提取，然后用双向长短期记忆层对三路特征进行建模，并使用reshape和concatenate函数将多路输出合并；将融合的高维人体动作张量通过连接时序分类方法进行输出，获得人体活动分类结果。

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