[发明专利]基于雷达微多普勒信号稀疏优化的手势识别方法及系统

摘要

本发明提出一种基于雷达微多普勒信号稀疏优化的手势识别方法及系统，该方法包括以下步骤：发射雷达信号，并接收雷达信号经过待识别手势反射的手势回波信号；根据稀疏优化技术，将手势回波信号映射成稀疏向量；提取稀疏向量中的非零元素，并查找非零元素所对应的Gabor基向量，并提取相应的时移参数和频移参数，以得到手势回波信号的特征量；训练分类器，并将特征量输入分类器中，以识别待识别手势的类型。本发明不受光照条件的影响，能够提升光照条件不好的情形下的手势识别正确率。

主权项

1.一种基于雷达微多普勒信号稀疏优化的手势识别方法，其特征在于，包括以下步骤：发射雷达信号，并接收所述雷达信号经过待识别手势反射的手势回波信号；根据稀疏优化技术，将所述手势回波信号映射成稀疏向量，包括：构造一个Gabor时频字典矩阵Ψ，其中，所述矩阵Ψ的每个列向量都是Gabor基信号，所述矩阵Ψ为：其中，t_m,f_m,s_m分别表示Gabor基的时移因子、频移因子、尺度因子，N是矩阵行数，M是矩阵列数，根据稀疏优化模型，将所述手势回波信号表示为：y＝Ψx+η，其中，y是所述手势回波信号，x是稀疏向量，η是观测噪声，根据正交匹配追踪算法，计算得到所述稀疏向量x，其中，K表示所述手势回波信号的稀疏度，所述稀疏向量x的维数为M，具有K个非零元素；提取所述稀疏向量中的非零元素，并查找所述非零元素所对应的Gabor基向量，并提取相应的时移参数和频移参数，以得到所述手势回波信号的特征量；训练分类器，并将所述特征量输入所述分类器中，以识别所述待识别手势的类型。