一种基于张量稀疏点云的人体动作空时频多维联合表征方法

本发明公开了一种基于张量稀疏点云的人体动作空时频多维联合表征方法，包括获取雷达回波信号，并对雷达回波信号进行预处理，构建人体动作回波信号的四阶张量模型Rtensor；构建张量稀疏字典Ψ和张量测量矩阵Φ，并结合人体动作回波信号的四阶张量模型Rtensor，获取张量稀疏投影Rstensor；基于核心张量变形的正交匹配算法确定核心张量X；基于核心张量X进行位置索引到物理信息的映射重新排列进行重排，产生表征人体动作的空时频多维特征的张量稀疏人体动作点云。本方案基于核心张量变形对传统张量正交匹配算法进行优化，去除冗杂无用点，提高信息的表示效率、有效降低计算复杂度，同时以稀疏度作为指标，减少特征提取算法对于经验参数的依赖，从保留信号各个维度的耦合关系，多维、整体的角度完整提取信号的张量特征，在准确性和效率以及鲁棒性上优于低维特征提取算法。