基于GRU的UWB脚踢雷达检测方法及系统

本申请涉及一种基于GRU的UWB脚踢雷达检测方法及系统。所述方法包括：获取不同场景下UWB雷达接收的训练CIR数据，并对训练CIR数据标记对应标签；UWB雷达安装在汽车后备箱底部，场景包括无干扰场景和有干扰场景；将带有标签的训练CIR数据作为训练数据输入基于GRU神经网络的预测模型，对预测模型进行训练；利用训练后的所预测模型对实时采集的目标CIR数据进行预测，根据预测结果判断是否响应于目标CIR数据控制汽车后备箱完成开启动作。利用UWB雷达获取的CIR数据经过基于GRU神经网络的预测模型进行分类识别，相较于识别后备箱脚踢动作的现有技术方案，成本更低且稳定性更高。