CN118655561B 一种基于多特征综合判别舱内活体类型的方法 （苏州承泰科技有限公司）_第1页
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US2021245763A1,2021.0一种基于多特征综合判别舱内活体类型的过在不增加硬件资源条件下，改进信号处理算2S2、在所述零多普勒数据中分别选取一组方S3、取出两维DBF累积结果的峰值并对应相乘相加，分别得到前后排对应的幅值结果将实测结果B和与经验门限进行对比，若实测前排结果B大于pron/VT，则将前排S4、对S2中的俯仰维零多普勒进行额外DBF处理，在接收通道中分别选取第一组方位维通道及第一组俯仰维通道的零多普勒信号进行3B.当分类器分类结果与呼吸频率冲突时，基于不同分类特征4用于舱内儿童存在检测的场景。其次，由于目前欧盟及中国新车安全评鉴协会(ENCAP及目标回波信号分别在距离维和多普勒维进行快速傅里叶变换(FastFourierTransform，5果Pfront及Prear，基于预先采集的数据得到前后排有人存在时的Pfront及Prear作为经验门限，枕位置对应的俯仰角；[0020]在接收通道中分别选取第一组方位维通道及第一组俯仰维通道的零多普勒信号[0024]A.当舱内活体检测雷达上电工作时，基于上述步骤得到了实测结果的P1、P2、6[0035]本发明实施例中提供了如图6所示的一种基于多特征综合判别舱内活体类型的方[0038]其中，硬件平台采用通用毫米波SOC芯片平台，此处以TI公司的AWR6843AOP芯片[0041]波形配置采用TDM_MIMO时分复用方式(TX0→TX1→TX2)，每个脉冲的发波设置如7果Pfront及Prear，基于预先采集的数据得到前后排有人存在时的Pfront及Prear作为经验门限，及对应权重(W4)对舱内活体类型进行综合判[0053]A.当舱内活体检测雷达上电工作时，基于上述步骤得到了实测结果的P1、P2、8以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换，9

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