基于毫米波雷达点云的多目标人体微多普勒轨迹分离方法

一种基于毫米波雷达点云的多目标人体微多普勒轨迹分离方法，基于毫米波雷达设备采集室内多人运动数据后，通过预处理和2D FFT变换生成距离‑多普勒矩阵，利用恒虚警率(CFAR)检测方法区分目标信号与噪声信号，并通过DBSCAN聚类算法将检测到的目标点划分为不同的目标簇，接着采用迭代最近点(ICP)算法对相邻帧点云进行配准，通过优化旋转和平移参数建立点云匹配关系并关联轨迹，最后从配准后的点云轨迹中提取距离‑多普勒能量值，利用慢时间投影法生成清晰的微多普勒特征，实现对复杂人体运动轨迹的准确表征。本发明提高多目标分离精度和抗干扰性，应用前景广阔，具备较强实用性，可用于智能安防、健康监测、工业物流等领域。