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龙图腾网获悉南京理工大学申请的专利基于FMCW雷达的多说话人识别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：CN116203521B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202111452095.7，技术领域涉及：G01S7/41；该发明授权基于FMCW雷达的多说话人识别方法是由顾陈;薛鲲鹏;洪弘;薛彪;李彧晟;孙理;朱晓华设计研发完成，并于2021-11-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于FMCW雷达的多说话人识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于FMCW雷达的多说话人识别方法，方法包括：使用DOA算法对多说话人进行定位；基于DOA的自适应数字波束形成，对接收的信号进行加权，得到对应角度的回波信号；对各回波信号计算距离维FFT，选取目标所在距离门，提取目标的雷达回波信号；使用带通滤波器对信号滤除干扰；使用曲线拟合的方法消除体动带来的影响；使用二级门限判法分割有声段；使用改进VMD算法对声带振动信号进行处理提取基频；对滤波后的雷达回波信号提取语音参数；将提取到的基频信号与雷达回波信号的语音参数相融合送入GRU神经网络，得到说话人识别结果。本发明方法有效可行，性能可靠，可以准确实现多说话人识别。

本发明授权基于FMCW雷达的多说话人识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于FMCW雷达的多说话人识别方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 步骤1，接收雷达回波信号，利用DOA算法对说话人进行角度定位，同时利用MUSIC算法获得说话人所在角度θ； 步骤2，由步骤1所得到的说话人角度θ，利用基于LCMV准则的自适应数字波束形成算法获得对应于期望信号的权向量WLCMV，经过加权后得到θ方向的雷达回波信号y1t； 步骤3，对步骤2得到的θ方向的雷达回波信号y1t，进行距离维的短时傅里叶变换，获得期望目标的信号y2t； 步骤4，对步骤3得到的期望目标信号y2t进行运动补偿，获得消除体动影响的信号y3t； 步骤5，对步骤4得到的体动补偿后的信号y3t进行高通滤波，得到输出信号y4t； 步骤6，对步骤5得到的去除干扰后的信号y4t进行有声段切割，获得有声段信号y5t； 步骤7，基于步骤6得到的有声段信号y5t，通过改进VMD变换提取雷达信号的基频信号y6t； 步骤8，基于步骤6得到的有声段信号y5t提取语音特征参数； 步骤9，将步骤7得到的基频信号y6t与步骤8得到的语音特征参数送入GRU神经网络实现说话人识别； 步骤7所述基于步骤6得到的有声段信号y5t，通过改进VMD变换提取雷达信号的基频信号y6t，具体包括： 步骤7-1，对有声段信号y5t进行快速FFT获得信号的Fourier谱； 步骤7-2，利用细分三次样条插值法提取有声段信号y5t的Fourier频谱包络； 步骤7-3，计算频谱包络的采样点数，并对从第二个采样点至倒数第二个采样点进行遍历，当一个采样点同时大于前一个采样点以及后一个采样点时，将该采样点确定为极大值点，以此确定频谱包络的极大值个数K，将其设为VMD的模态个数； 步骤7-4，将频谱趋势极大值的横坐标归一化为xm，并设置为VMD的初始中心频率 步骤7-5，基于步骤7-3与步骤7-4所计算得到初始中心频率以及模态个数K，进行变分模态分解； 步骤7-6，计算不同模态的能量，基于频谱能量以及排列熵确定基频信号所在模态，提取基频信号。

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