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龙图腾网获悉北京航空航天大学申请的专利基于生命信号指纹特征的多径回波鉴别与人员探测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117970319B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202311798929.9，技术领域涉及：G01S13/88；该发明授权基于生命信号指纹特征的多径回波鉴别与人员探测方法是由陈鹏辉;邢智璇;杜阳;王俊设计研发完成，并于2023-12-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于生命信号指纹特征的多径回波鉴别与人员探测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于生命信号指纹特征的多径回波鉴别与人员探测方法，该方法包括从雷达接收信号中分离每个目标的回波信号，使用逐次变分模态分解算法将回波中频相位信号分解成若干个IMF模态，并从中重构出呼吸信号和心跳信号。进而基于毫米波雷达的多目标呼吸与心跳信号指纹特征提取，根据多径虚假目标与对应真实目标的指纹特征相似性进行多目标人员的区分探测以及多径虚假目标的鉴别。本发明不需要环境的先验信息，也不需要对环境尺寸进行后期测量，场景限制小；可适用于复杂的室内场景，实用性强；在多人生命体征检测中是有效的，只需要单个雷达就可以实现对多径的移除，简化了整个检测系统；该方法不需要对雷达阵列等系统层面上的配置进行改变。

本发明授权基于生命信号指纹特征的多径回波鉴别与人员探测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于生命信号指纹特征的多径回波鉴别与人员探测方法，其特征在于：该方法的具体步骤如下： 步骤一、获取空间内多目标人员静息状态下的雷达回波信号并通过均值相消法消除静态杂波； 步骤二、通过对中频信号沿快时间维做FFT得到各目标的径向距离，采用最小方差无失真响应Capon算法估计目标的方位角，其在目标方向角上最小化回波信号的方差，从而最大程度抑制噪声功率； 步骤三、经过步骤一、二后得到距离-方向角二维图，在距离与角度维分别进行一维单元平均取最小恒虚警率CASO-CFAR检测，选取参考单元中最小值作为参考背景噪声，进行多目标提取； 步骤四、通过对各通道接收信号加权叠加，进而增强某方向回波信号而抑制其余方向信号能量，实现运用最小方差无畸变响应MVDR波束形成算法进行目标信号分离； 步骤五、运用微分交叉相乘从中提取相位信号，其中包含了目标的呼吸信号与心跳信号； 步骤六、根据人体呼吸和心跳信号的频率差异，对目标呼吸信号与心跳信号进行分解和重构； 步骤七、对准静态人体目标进行雷达检测，通过对目标回波进行分析，提取人体的身体特征、呼吸特征和心跳特征，确保了对人体生理指标的准确捕捉，并将所有特征值汇总得到各目标对应的特征矩阵，对各目标的多元特征数值进行整合； 步骤八、通过进行不同目标之间相关度的精确计算，得到了一个相关度矩阵；通过对相关度矩阵取均值，获得目标间的平均相关度； 步骤九、人员身份特征完成关联后，根据信号在传播过程中传播路径的差异而造成的传播时延差异，通过对每个目标集合内真实目标和多径的传播时延差异进行判别；选择与雷达间距离最近的目标，以此确定真实目标，最终实现对多人场景下的真实目标的有效识别； 其中，在步骤六中，SVMD算法本质是多个自适应的维纳滤波器组，将模态分量优化问题转换为个单模态优化问题， ； 生命信号经过SVMD分解后得到个模态分量与高频残余信号分量；再根据人体呼吸与心跳频谱范围提取合适IMF分量时域叠加分别重构呼吸信号与心跳信号； 其中，在步骤八中，计算第个目标和第个目标之间的相关度矩阵为： ； 计算第个目标和第个目标之间的相关度， ； 目标群中包含真实目标和其对应的多径虚假目标，表示为： ； 其中，，为目标群数；为真实目标，为多径虚假目标，为多径数量。

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