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毫米波雷达

火控雷达技术 1993年第4期22卷 15-18页

作者：尚文

文章简要的叙述了荷兰菲利蒲公司新近研制的毫米波雷达。

关键词：毫米波雷达检测分辨率

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毫米波雷达

上海航天 1992年第6期9卷 23-27页

作者：曹金佩上海航天局第八○四研究所

介绍毫米波雷达的特点.综述毫米波技术的关键器件——振荡器件发展现状及其主要性能参数.讨论毫米波雷达的各种军事应用和民用的情况及其发展前景.

关键词：雷达制导雷达毫米波雷达

基于毫米波雷达三维点云的人体动作识别数据集与方法

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雷达学报(中英文) 2025年第1期14卷 73-89页

作者：靳标孙康圣吴昊李子璇张贞凯蔡焱李荣民张向群杜根远江苏科技大学海洋学院镇江212003 苏州市智瞳威视科技有限公司苏州215000 许昌学院信息工程学院许昌461000

毫米波雷达凭借其出色的环境适应性、高分辨率和隐私保护等优势,在智能家居、智慧养老和安防监控等领域具有广泛的应用前景。毫米波雷达三维点云是一种重要的空间数据表达形式,对于人体行为姿态识别具有极大的价值。然而,由于毫米波雷... 详细信息

毫米波雷达凭借其出色的环境适应性、高分辨率和隐私保护等优势,在智能家居、智慧养老和安防监控等领域具有广泛的应用前景。毫米波雷达三维点云是一种重要的空间数据表达形式,对于人体行为姿态识别具有极大的价值。然而,由于毫米波雷达点云具有强稀疏性,给精准快速识别人体动作带来了巨大的挑战。针对这一问题,该文公开了一个毫米波雷达人体动作三维点云数据集mmWave-3DPCHM-1.0,并提出了相应的数据处理方法和人体动作识别模型。该数据集由TI公司的IWR1443-ISK和Vayyar公司的vBlu射频成像模组分别采集,包括常见的12种人体动作,如走路、挥手、站立和跌倒等。在网络模型方面,该文将边缘卷积(EdgeConv)与Transformer相结合,提出了一种处理长时序三维点云的网络模型,即Point EdgeConv and Transformer(PETer)网络。该网络通过边缘卷积对三维点云逐帧创建局部有向邻域图,以提取单帧点云的空间几何特征,并通过堆叠多个编码器的Transformer模块,提取多帧点云之间的时序关系。实验结果表明,所提出的PETer网络在所构建的TI数据集和Vayyar数据集上的平均识别准确率分别达到98.77%和99.51%,比传统最优的基线网络模型提高了大约5%,且网络规模仅为1.09 M,适于在存储受限的边缘设备上部署。

关键词：人体动作识别毫米波雷达三维点云深度学习卷积神经网络

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毫米波雷达与中医望诊多维多模态数据采集相关性探讨

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中华中医药学刊 2025年

作者：王舒怡田雨刘红萍耿嘉蔚杨杰中国中医科学院中医药信息研究所中国中医科学院中医药数据中心

毫米波雷达（Millimeter Wave Radar，MWR）与中医望诊有无感观测的共同点，现有研究证实毫米波雷达应用于医学可以检测出呼吸与心率两大生命体征，除了呼吸与心率，还可通过测距、测速等识别出人体的动作等信号。本文从毫米波雷达测角... 详细信息

毫米波雷达（Millimeter Wave Radar，MWR）与中医望诊有无感观测的共同点，现有研究证实毫米波雷达应用于医学可以检测出呼吸与心率两大生命体征，除了呼吸与心率，还可通过测距、测速等识别出人体的动作等信号。本文从毫米波雷达测角、测距、识别人体生命体征等原理出发，根据其可检测到的信号结合望诊的神、色、形、态、面、目、情志、呼吸八个方面探讨二者的关系，基于毫米波雷达结合多种技术一同探测感知人体表现于外的体征，具有理论价值上的意义，并以期能为临床中对疾病的准确判断与迅速诊察做出贡献。

关键词：毫米波雷达中医望诊呼吸频率心跳波情志中医药数据科学

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针对毫米波雷达人员目标稀疏点云的聚类算法

计算机工程与应用 2025年第3期61卷 359-366页

作者：杨冬曾春艳郝丹妮万相奎湖北工业大学太阳能高效利用及储能运行控制湖北省重点实验室武汉430068 湖北工业大学电气与电子工程学院武汉430068

毫米波雷达室内人员目标检测存在点云稀疏且有零散噪声点的问题,传统基于密度聚类算法受参数影响不能适应多变的目标点云数据,无法实现精准聚类。对此进行研究提出了一种针对人员目标稀疏点云的聚类算法。建立平均局部密度信息熵和邻域... 详细信息

毫米波雷达室内人员目标检测存在点云稀疏且有零散噪声点的问题,传统基于密度聚类算法受参数影响不能适应多变的目标点云数据,无法实现精准聚类。对此进行研究提出了一种针对人员目标稀疏点云的聚类算法。建立平均局部密度信息熵和邻域半径(Eps)的关系;利用DBSCAN算法识别零散噪声点并去除;利用每个点的局部密度和相对距离的乘积得到聚类中心权值,并画出降序图;在降序图中引入自适应指数衰减函数曲线,从而自动获得聚类中心,并完成聚类。通过实验验证,并与CFSFDP算法和DBSCAN算法进行对比,结果表明,提出的算法具有较高的ARI、AMI、NMI、FMI值,获得较好的聚类效果,适用于毫米波雷达室内检测场景。

关键词：毫米波雷达点云聚类稀疏点云目标检测

挑战性环境下基于双尺度CBAM的毫米波雷达与视觉特征融合目标检测

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北京工业大学学报 2025年第3期51卷 284-294页

作者：任坤李盼韩红桂北京工业大学信息学部北京100124 数字社区教育部工程研究中心北京100124 城市轨道交通北京实验室北京100124

针对恶劣天气和低光照对基于深度学习的视觉目标检测算法带来的挑战,提出一种基于双尺度卷积注意力模块(convolutional block attention module,CBAM)的双模态目标检测算法,旨在通过视觉与毫米波雷达数据的特征融合,提高目标检测算法在... 详细信息

针对恶劣天气和低光照对基于深度学习的视觉目标检测算法带来的挑战,提出一种基于双尺度卷积注意力模块(convolutional block attention module,CBAM)的双模态目标检测算法,旨在通过视觉与毫米波雷达数据的特征融合,提高目标检测算法在挑战性环境下的鲁棒性和准确性。该算法采用双分支的一阶段检测结构,图像分支采用预训练的CSPDarkNet53骨干网络提取图像特征,雷达分支采用基于体素的雷达特征生成网络提取雷达特征。然后,分别在颈部网络前后利用提出的基于双尺度CBAM的特征融合模块进行雷达-视觉特征融合。最后,使用解耦检测头实现目标的分类和定位。在nuScenes数据集上,利用对比实验和消融实验验证了该特征融合检测算法在挑战性环境下的有效性和优越性。

关键词：深度学习目标检测毫米波雷达特征融合多模态注意力机制

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基于GWO-VMD的毫米波雷达心率检测

电子科技大学学报 2025年

作者：黄龙付君雅袁成林吕骞高军峰中南民族大学生物医学工程学院

为实现非接触式高精度的生命体征测量方法，提出了一种优化变分模态分解（variational mode decomposition,VMD）的心跳信号分离与重构方法。通过对雷达的中频信号进行目标识别、相位提取、相位差分、相位平滑等一系列信号预处理，根据... 详细信息

为实现非接触式高精度的生命体征测量方法，提出了一种优化变分模态分解（variational mode decomposition,VMD）的心跳信号分离与重构方法。通过对雷达的中频信号进行目标识别、相位提取、相位差分、相位平滑等一系列信号预处理，根据心跳的频率设计带通滤波器，并利用灰狼优化算法(grey wolf optimizer, GWO)和模糊熵（fuzzy entropy,FE）函数优化了VMD的参数，最后利用线性调频Z变换对心率分量进行频谱细化得到实际心率。与心电监护设备和多种算法进行对比来验证该算法的优越性。经过334组实验，该方法的均方根误差为2.59，平均绝对百分比误差为2.65%，表明该方法在准确性和实时性上均表现更为优异。

关键词：毫米波雷达生命体征变分模态分解信号分解与重构灰狼优化算法

基于Dynamic GNN-MB网络的毫米波雷达人体动作识别方法

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现代雷达 2025年

作者：彭国梁李浩然胡芬郑好郑志鹏郇战常州大学王诤微电子学院

在人体动作识别研究中，考虑到视频和图像性能受限以及对隐私的潜在侵犯，毫米波雷达技术被视为更有效的替代方案，既能保护隐私又能提高人体动作特征的识别准确性。针对毫米波雷达产生的稀疏点云，设计了一种新颖的图神经网络Dynamic G... 详细信息

在人体动作识别研究中，考虑到视频和图像性能受限以及对隐私的潜在侵犯，毫米波雷达技术被视为更有效的替代方案，既能保护隐私又能提高人体动作特征的识别准确性。针对毫米波雷达产生的稀疏点云，设计了一种新颖的图神经网络Dynamic GNN-MB（Dynamic Graph Neural Network with MLP and Bi-directional Gated Recurrent Units），在图神经网络中加入了动态边选择函数，使其能够自主的学习点云之间边的权重并提取特征；进一步，将Dynamic GNN与堆叠的双向门控循环单元相结合，构建了一个完整的人类活动识别框架。实验中使用公共数据集验证了网络的有效性，结果表明，Dynamic GNN-MB网络模型对人体动作识别的准确率可达97.05%，相较于其他网络结构，具有更高的识别率。

关键词：动作识别毫米波雷达动态边选择函数图神经网络双向门控循环单元

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近场毫米波雷达非视距全息成像算法

火力与指挥控制 2025年第1期50卷 33-40页

作者：蒋留兵黄乾超车俐桂林电子科技大学信息与通信学院广西桂林541004 广西无线带宽与信号处理重点实验室广西桂林541004

非视距雷达成像技术旨在重建障碍物干扰下的隐藏目标,在自动驾驶、区域安防等领域具有极大的应用潜力。基于多输入多输出毫米波雷达,提出一种利用多径反射信号反演雷达视线外隐藏目标散射特性的二维成像技术。该方案采用高精度导轨搭载M... 详细信息

非视距雷达成像技术旨在重建障碍物干扰下的隐藏目标,在自动驾驶、区域安防等领域具有极大的应用潜力。基于多输入多输出毫米波雷达,提出一种利用多径反射信号反演雷达视线外隐藏目标散射特性的二维成像技术。该方案采用高精度导轨搭载MIMO毫米波雷达扫描合成2-D等效均匀阵列,利用多径反射回波重构隐藏目标图像。此外,建立NLOS成像模型并提出一种基于2-D波数域算法和镜面对称的高精度成像方法。在该方法中通过对隐藏目标的横断面成像提取NLOS目标以及反射墙面的先验知识,利用先验知识结合镜面对称原理,实现NLOS目标冠状面高精度聚焦获得目标轮廓。通过NLOS毫米波成像系统验证了所提算法的有效性。

关键词：非视距成像毫米波雷达波数域成像合成孔径