一种基于FMCW雷达的自适应手势识别方法

本发明公开了一种基于FMCW雷达的自适应手势识别方法，以解决传统手势识别技术对用户位置和朝向的限制问题。该方法利用FMCW雷达采集手势信号，通过四维快速傅里叶变换提取距离、速度、方位角和俯仰角信息，构建距离‑多普勒图、距离‑方位角图和距离‑俯仰角图。采用2D‑CA‑CFAR算法和DBSCAN算法进行干扰抑制和目标分离，提取出手势和人体目标的参数。设计一种基于空间物理特征的参数映射算法，将任意位置和朝向的手势参数映射到预定义位置和朝向，消除位置和朝向依赖性。最后采用快速动态时间规整算法计算各轨迹图与参考轨迹的匹配距离，并进行多维特征融合，构建融合匹配距离，基于融合匹配距离构建分类器，实现对不同位置和朝向下多种手势的鲁棒识别。