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龍圖騰網(wǎng)獲悉長春理工大學(xué)申請(qǐng)的專利基于自適應(yīng)同步壓縮變換的毫米波雷達(dá)睡眠行為識(shí)別方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120180309B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-23發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510637165.8，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F18/2431；該發(fā)明授權(quán)基于自適應(yīng)同步壓縮變換的毫米波雷達(dá)睡眠行為識(shí)別方法是由李興廣;李巖;孟令莉;張睿哲;王亮;李洋設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-05-19向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本基于自適應(yīng)同步壓縮變換的毫米波雷達(dá)睡眠行為識(shí)別方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明提出基于自適應(yīng)同步壓縮變換的毫米波雷達(dá)睡眠行為識(shí)別方法。本發(fā)明涉及睡眠監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，毫米波雷達(dá)獲取睡眠行為中頻信號(hào)，使用滑動(dòng)窗口法抑制背景雜波。對(duì)去除背景干擾后的中頻信號(hào)進(jìn)行快速傅里葉變換生成距離像，使用單元平均恒虛警率檢測(cè)算法實(shí)現(xiàn)目標(biāo)檢測(cè)和距離單元定位。在目標(biāo)所在的距離單元處，沿慢時(shí)間軸對(duì)距離像進(jìn)行自適應(yīng)同步壓縮變換，并根據(jù)主頻變化趨勢(shì)自適應(yīng)調(diào)整短時(shí)傅里葉變換的窗長，提高時(shí)頻能量聚集度，補(bǔ)償因距離和角度變化引起的信號(hào)衰減及頻移偏移。最后構(gòu)建級(jí)聯(lián)CNN?LSTM網(wǎng)絡(luò)模型，通過CNN提取空間特征，LSTM捕捉時(shí)序依賴關(guān)系，實(shí)現(xiàn)對(duì)不同距離和角度條件下睡眠行為的精準(zhǔn)識(shí)別。

本發(fā)明授權(quán)基于自適應(yīng)同步壓縮變換的毫米波雷達(dá)睡眠行為識(shí)別方法在權(quán)利要求書中公布了：1.基于自適應(yīng)同步壓縮變換的毫米波雷達(dá)睡眠行為識(shí)別方法，其特征在于，包括以下步驟： 步驟1：初始化毫米波雷達(dá)系統(tǒng)，設(shè)置雷達(dá)工作參數(shù)，采集不同睡眠行為的中頻信號(hào)，為后續(xù)行為識(shí)別提供數(shù)據(jù)； 步驟2：采用滑動(dòng)窗口平均法對(duì)中頻信號(hào)進(jìn)行動(dòng)態(tài)背景雜波抑制，通過計(jì)算窗口內(nèi)的均值作為背景估計(jì)，并進(jìn)行差分運(yùn)算去除靜態(tài)雜波，在保證微多普勒特征完整性的前提下提高雜波抑制率； 步驟3：隨后對(duì)濾波后的信號(hào)沿快時(shí)間軸進(jìn)行快速傅里葉變換，獲取距離像；根據(jù)距離像的頻譜均值設(shè)置全局檢測(cè)門限，使用單元平均恒虛警算法CA-CFAR判斷是否有目標(biāo)存在，在檢測(cè)到目標(biāo)后，通過搜索距離像的最大值位置，確定目標(biāo)所在的距離單元r； 步驟4：在目標(biāo)距離單元處，沿慢時(shí)間軸對(duì)距離像執(zhí)行自適應(yīng)同步壓縮變換ASST，得到多普勒特征增強(qiáng)的時(shí)頻表示； 4.1：獲取目標(biāo)所在距離單元r的慢時(shí)間維信號(hào)序列xrt，然后對(duì)信號(hào)xrt進(jìn)行傅里葉變換，得到頻率分布Xrf，其計(jì)算公式如下： 其中，t表示慢時(shí)間軸，通過分析頻譜Xrf的幅值分布，確定當(dāng)前信號(hào)的主頻fc； 4.2：根據(jù)信號(hào)主頻所處的頻段范圍，自適應(yīng)調(diào)整STFT中的窗函數(shù)長度；若信號(hào)主頻fc低于預(yù)設(shè)頻域閾值fth時(shí)，采用長窗函數(shù)wlongt；反之，則采用短窗函數(shù)wshortt，使用所選窗函數(shù)對(duì)信號(hào)xrt執(zhí)行STFT運(yùn)算，其計(jì)算公式如下： 其中，Srt,ω為自適應(yīng)時(shí)頻分布，ωt為所選窗函數(shù)，ω為角頻率； 4.3：進(jìn)一步對(duì)STFT結(jié)果Srt,ω進(jìn)行處理，計(jì)算其相位關(guān)于時(shí)間的導(dǎo)數(shù)，以獲得瞬時(shí)頻率的估計(jì)值其計(jì)算公式如下： 其中argSrt,ω是STFT計(jì)算結(jié)果的相位值，根據(jù)估計(jì)的瞬時(shí)頻率，將STFT的能量|Srt,ω|2重新分配到估計(jì)的瞬時(shí)頻率位置，形成同步壓縮時(shí)頻表示Trt,ω，重分配過程可以表達(dá)為： 其中，δ·為狄拉克函數(shù)；通過同步壓縮變換SST對(duì)能量重分配，得到壓縮后的時(shí)頻表示，增強(qiáng)目標(biāo)的微多普勒特征表達(dá)； 步驟5：所述步驟3和步驟4構(gòu)成對(duì)單幀雷達(dá)信號(hào)的處理流程，對(duì)所采集的所有雷達(dá)數(shù)據(jù)幀依次重復(fù)執(zhí)行該處理流程，逐幀提取自適應(yīng)同步壓縮時(shí)頻表示按照時(shí)間順序?qū)⒏鲙臅r(shí)頻表示依次拼接，生成多普勒特征增強(qiáng)時(shí)頻圖EDTM； 步驟6：將EDTM輸入級(jí)聯(lián)CNN-LSTM網(wǎng)絡(luò)，訓(xùn)練模型識(shí)別睡眠行為； 步驟7：使用訓(xùn)練好的模型，在驗(yàn)證集中識(shí)別五種睡眠行為，包括坐起、躺下、翻身、揮手和墜床。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請(qǐng)人或?qū)＠麢?quán)人長春理工大學(xué)，其通訊地址為：130022 吉林省長春市朝陽區(qū)衛(wèi)星路7089號(hào)；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。