【摘 要】
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随着科技发展,日常生活中人们与各类电子系统间的交互会越发频繁,这些交互过程将大量用到身份识别技术,因此该技术的安全性、便捷性成为此领域的关注焦点。现有身份识别技术包括密码验证、指纹识别、人脸识别等方式。密码验证存在被窃取或遗忘风险,指纹识别设备需要与人体接触,人脸识别图像处理资源开销大且对环境光照有一定要求。相对而言,基于电磁波雷达的人体心跳生物特征识别技术,具有不易被盗、无需接触、资源开销小、对
【基金项目】
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国家自然科学基金“基于宽频异构超声探测阵列的胎儿心动检测技术研究”（61601188）项目；
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随着科技发展,日常生活中人们与各类电子系统间的交互会越发频繁,这些交互过程将大量用到身份识别技术,因此该技术的安全性、便捷性成为此领域的关注焦点。现有身份识别技术包括密码验证、指纹识别、人脸识别等方式。密码验证存在被窃取或遗忘风险,指纹识别设备需要与人体接触,人脸识别图像处理资源开销大且对环境光照有一定要求。相对而言,基于电磁波雷达的人体心跳生物特征识别技术,具有不易被盗、无需接触、资源开销小、对光照无要求等优点,成为新兴的身份识别方式,前景广阔。本文设计了一套基于毫米波雷达的人体心跳特征身份识别系统,包括线性调频连续波（LFMCW）收发前端与软件识别后端两部分。解析人体胸腔的雷达回波信号并使用深度神经网络来对个体身份进行识别,分别在雷达回波数据预处理、人体心跳特征提取、身份识别模型设计方面提出改进方案,以提高身份识别准确率。主要工作和创新点如下:（1）预处理:提出一种众数距离决策机制,以减小直达波泄露和目标体动造成的相位提取误差;采用一阶相位差分和滑动平均滤波来消除相位信号中的基线漂移噪声和高频分量;提出使用两层级联带通滤波来解离心跳信号,以抑制杂波。相比现有采用距离频域变换最大值来锁定目标、仅对相位解卷绕、采用一级带通滤波解离心跳的方法,本方案的识别率提高了5.48%。（2）特征提取:提出一种长时-包络特征提取方法,即提取心跳信号中受呼吸周期性调制的长时特征以及峰值包络、谷点包络、峰峰值包络等多个特征。相比直接使用原始心跳序列作为输入的方法,以长时-包络特征作为输入的识别率提高了2.35%。（3）模型设计:提出一种双模神经网络。对长时特征构建卷积-注意力网络,通过交叉注意力机制引起时频信息交互;对三种包络特征构建一维卷积网络,识别包络特征中不受位置影响的多周期关联信息。与现有研究相比,本文所提方法的识别率提高了5.40%。在受试者少于10人时,识别率仍达90%以上,并对运动后的受试者仍具有较高识别率。
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