摘要步态识别是一种新兴的生物特征识别技术,旨在通过人们走路的姿态进行身份识别,与其他的生物识别技术相比,步态识别具有非接触远距离和不容易伪装的优点。而单频连续波雷达由于其系统简单,易于实现等特点,成为人体探测的常用雷达体制。本文主要对人体步态雷达的回波信号进行了仿真研究。首先,本文论述了课题的研究现状及意义的基础上,介绍了人体步态的微多普勒效应以及单频多普勒雷达的工作原理;其次,在前人研究的基础上,研究一种人体步态回波模型,此模型以人体为参考建立直角坐标系,研究人体各部位相对该坐标系的周期运动,并计算了人体各散射部位的RCS,并用matlab进行回波信号仿真;最后,介绍时频分析方法及短时傅里叶变换,并对人体步态的回波信号进行了预处理。64592

毕业论文关键词  人体步态  时频分析  微多普勒   雷达回波信号仿真

毕业设计说明书(论文)外文摘要

Title    Simulation of human gait radar echo signal                     

Abstract

Gait recognition is a new biometric identification technology, aimed at carrying identity recognition by people walking posture, compared with other kinds of biological recognition technology. Gait recognition has the advantages of non-contact remote and is not easy to disguise. Continuous Wave radar has become a common human detection radar system because of its simple system and being easy to realize and some other characteristics. This paper mainly carries simulation research of echo signal of human gait radar. First of all, this paper expounds the basic of situation and the significance of this research, introduces the micro Doppler effect of human gait and single frequency Doppler radar working. On the basis of previous studies, this paper establishes a human gait echo model, in this model the human body as the reference to establish Cartesian coordinate system, periodic motion of the parts of the body relative to the coordinate system, calculate the RCS of body parts, and use matlab to carrying simulation of echo signal. Finally, this paper introduces the method of time-frequency analysis and Short-time Fourier transform, and the pre processing of echo signal of human gait.

Keywords  Human gait, Time-frequency analysis, the micro Doppler, The simulation of radar echo signal

目   次

1  绪论 1

1.1  研究背景及其意义 1

1.2  研究现状 1

1.3  论文主要内容及结构安排 3

2  人体步态的微多普勒效应 4

2.1  微多普勒效应 4

2.2  人体步态的微多普勒效应分析与信号测量 5

3  人体步态雷达信号仿真 8

3.1  人体坐标系 8

3.2  人体关节模型 8

3.3  人体散射模型 15

3.4  人体各散射部位RCS的计算 21

3.5  回波信号仿真 22

4  人体步态的时频分析方法 25

4.1  时频分析方法 25

4.2  短时傅里叶变换 27

4.3  人体步态的时频分析

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