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2025, 14(1): 73-90.
摘要
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毫米波雷达凭借其出色的环境适应性、高分辨率和隐私保护等优势，在智能家居、智慧养老和安防监控等领域具有广泛的应用前景。毫米波雷达三维点云是一种重要的空间数据表达形式，对于人体行为姿态识别具有极大的价值。然而，由于毫米波雷达点云具有强稀疏性，给精准快速识别人体动作带来了巨大的挑战。针对这一问题，该文公开了一个毫米波雷达人体动作三维点云数据集mmWave-3DPCHM-1.0，并提出了相应的数据处理方法和人体动作识别模型。该数据集由TI公司的IWR1443-ISK和Vayyar公司的vBlu射频成像模组分别采集，包括常见的12种人体动作，如走路、挥手、站立和跌倒等。在网络模型方面，该文将边缘卷积(EdgeConv)与Transformer相结合，提出了一种处理长时序三维点云的网络模型，即Point EdgeConv and Transformer (PETer)网络。该网络通过边缘卷积对三维点云逐帧创建局部有向邻域图，以提取单帧点云的空间几何特征，并通过堆叠多个编码器的Transformer模块，提取多帧点云之间的时序关系。实验结果表明，所提出的PETer网络在所构建的TI数据集和Vayyar数据集上的平均识别准确率分别达到98.77%和99.51%，比传统最优的基线网络模型提高了大约5%，且网络规模仅为1.09 M，适于在存储受限的边缘设备上部署。
2
2025, 14(1): 1-15.
低频超宽带(UWB)雷达因其良好穿透性和分辨率，在人体行为识别领域具有显著的优势。针对现有的动作识别算法运算量大、网络参数多的问题，该文提出了一种基于时空点云的高效且轻量的超宽带雷达人体行为识别方法。首先通过UWB雷达采集人体的四维运动数据，然后采用离散采样的方法将雷达图像转换为点云表示，由于人体行为识别属于时间序列上的分类问题，该文结合PointNet++网络与Transformer网络提出了一种轻量化的时空网络，通过提取并分析四维点云的时空特征，实现了对人体行为的端到端识别。在模型的训练过程中，提出了一种点云数据多阈值融合的方法，进一步提高了模型的泛化性和识别能力。该文根据公开的四维雷达成像数据集对所提方法进行验证，并与现有方法进行了比较。结果表明，所提方法在人体行为识别率达到96.75%，且消耗较少的参数量和运算量，验证了其有效性。
3
2023, 12(4): 906-922.
针对合成孔径雷达(SAR)图像中飞机散射点离散以及背景强干扰造成虚警的问题，该文提出了一种结合散射感知的SAR飞机检测识别方法。一方面，通过上下文引导的特征金字塔模块来增强全局信息，减弱复杂场景中强干扰的影响，提高检测识别的准确率。另一方面，利用散射关键点对目标进行定位，设计散射感知检测模块实现对回归框的细化校正，增强目标的定位精度。为了验证方法有效性、同时促进SAR飞机检测识别领域的研究发展，该文制作并公开了一个高分辨率SAR-AIRcraft-1.0数据集。该数据集图像来自高分三号卫星，包含4,368张图片和16,463个飞机目标实例，涵盖A220, A320/321, A330, ARJ21, Boeing737, Boeing787和other共7个类别。该文将提出的方法和常见深度学习算法在构建的数据集上进行实验，实验结果证明了散射感知方法的优异性能，并且形成了该数据集在SAR飞机检测、细粒度识别、检测识别一体化等不同任务中性能指标的基准。
4
2025, 14(1): 204-228.
超宽带(UWB)雷达由于具有结构简单、发射功率低、穿透能力强、分辨能力高、传输速度快等诸多优势，逐渐成为多探测场景广泛应用的生命信息探测技术及装备。要完成生命信息的有效探测，关键是利用雷达回波信息处理技术从UWB雷达回波中提取被测人员的呼吸心跳信号，这对不同场景实现生命信息的判定、位置信息的获取、疾病的监测和预防以及保障人员安全具有至关重要的意义。为此，该文介绍了UWB雷达及分类、电磁散射机理和探测原理；分析了呼吸心跳信号的雷达回波模型构建现状；从时域、频域、时频域分析方法等角度梳理了现有呼吸心跳信号的提取方法；并从矿山救援、地震救援、医疗健康、穿墙探测等场景归纳了呼吸心跳信号提取的研究进展。总结了当前研究中存在的主要问题，展望了未来研究工作应重点关注的领域。
5
2025, 14(2): 249-268.
被动雷达在预警探测和低慢小目标(LSS)检测中具有重要作用。由于被动雷达信号辐射源不可控，目标特性更为复杂，导致检测和识别极其困难。该文构建了被动雷达低慢小探测数据集(LSS-PR-1.0)，该数据集包含了直升机、无人机、快艇、客轮4种典型海空目标的雷达回波信号，以及低高海况的海杂波数据，为该领域研究提供了数据支撑。在目标特征提取和分析方面，首先采用奇异值分解海杂波抑制方法，去除海杂波强Bragg峰对目标回波的影响。在此基础上，提出4类10种多域特征提取和分析方法，包括时域特征(相对平均幅度)、频域特征(频谱特征、多普勒瀑布图、距离多普勒特征)、时频域特征、运动特征(航向差、航迹参数、速度变化区间、速度变异系数、加速度)等。基于实测数据对4种海空目标特性进行了对比分析，总结各类目标特性规律，为后续目标识别奠定了基础。
6
2024, 13(3): 501-524.
雷达微弱目标处理是实现优异探测性能的基础和前提，在复杂的实际环境应用过程中，由于强杂波干扰、目标信号微弱、图像特征不明显、有效特征难提取等问题，导致雷达微弱目标检测与识别一直是雷达处理领域中的难点之一。传统模型类处理方法与实际工作背景和目标特性匹配不精准，导致通用性不强。近年来，深度学习在雷达智能信息处理领域取得了显著进展，深度学习算法通过构建深层神经网络，可以自动地从大量雷达数据中学习特征表示，提高目标检测和识别的性能。该文分别从雷达目标微弱信号处理、图像处理、特征学习等多个方面系统梳理和总结近年来雷达微弱目标智能化处理的研究进展，具体包括噪声与杂波抑制、微弱目标信号增强；低、高分辨雷达图像和特征图处理；特征提取、融合、目标分类与识别等。针对目前微弱目标智能化处理应用存在的泛化能力有限、特征单一、可解释性不足等问题，从小样本目标检测(迁移学习、强化学习)、多维多特征融合检测、网络模型可解释性、知识与数据联合驱动等方面对未来发展进行了展望。
7
飞鸟和无人机(UAVs)是典型的“低慢小”目标，具有低可观测性，对两者的有效监视和识别成为保障空中航路安全、城市安保等需求迫切需要解决的难题。飞鸟和无人机目标类型多、飞行高度低、机动性强、雷达散射截面积小，加之探测环境复杂，给目标探测带来极大困扰，已成为世界性难题。因此迫切需要研发“看得见(检测能力强)、辨得明(识别概率高)”的无人机、飞鸟等“低慢小”目标监视手段和技术，实现目标的精细化描述和识别。该文集中对近年来复杂场景下旋翼无人机和飞鸟目标检测与识别技术的研究进展进行了归纳总结，介绍了飞鸟和无人机探测的主要手段，从回波建模和微动特性认知、泛探模式下机动特征增强与提取、分布式多视角特征融合、运动轨迹差异、深度学习智能分类等方面给出了检测和识别的有效途径。最后，该文总结了现有研究存在的问题，对未来复杂场景下飞鸟和无人机目标检测与识别技术的发展进行了展望。
8
2025, 14(1): 102-116.
睡眠呼吸暂停低通气综合征(SAHS)是一种常见的慢性睡眠呼吸障碍疾病，严重影响患者的睡眠质量和身体健康。该文提出了一种基于多源信号融合的睡眠呼吸暂停与低通气检测框架，通过融合毫米波雷达微动信号与光电容积脉搏波(PPG)描记法的脉搏波数据，实现高可靠的轻接触式睡眠呼吸暂停低通气综合征的诊断，以解决传统医学上依赖多导睡眠图(PSG)进行睡眠监测时舒适度差、成本高等缺点。研究中，为兼顾睡眠呼吸异常事件检测的准确率和鲁棒性，该文提出了一种雷达、脉搏波数据预处理算法得到信号中的时频信息和人工特征，并设计了用于将两类信号融合的深度神经网络，以实现对睡眠呼吸暂停和低通气事件的精准识别，从而估算呼吸暂停低通气指数(AHI)，用于对患者的睡眠呼吸异常严重程度进行定量评估。基于上海交通大学医学院附属第六人民医院临床试验数据集的实验结果表明，该文所提方案估算的AHI与金标准PSG的相关系数达到了0.93，一致性良好，有潜力普及成为家用睡眠呼吸监护的工具，并起到睡眠呼吸暂停低通气综合征初步筛查的作用。
9
2025, 14(1): 44-61.
隔墙人体姿态重建和行为识别在智能安防和虚拟现实等领域具有广泛应用前景。然而，现有隔墙人体感知方法通常忽视了对4D时空特征的建模以及墙体对信号的影响，针对这些问题，该文创新性地提出了一种基于4D成像雷达的隔墙人体感知新架构。首先，基于时空分离的分步策略，该文设计了ST2W-AP时空融合网络，解决了由于主流深度学习库缺少4D卷积而无法充分利用多帧3D体素时空域信息的问题，实现了保留3D空域信息的同时利用长序时域信息，大幅提升姿态估计任务和行为识别任务的性能。此外，为抑制墙体对信号的干扰，该文利用深度学习强大的拟合性能和并行输出的特点设计了深度回波域补偿器，降低了传统墙体补偿方法的计算开销。大量的实验结果表明，相比于现有最佳方法，ST2W-AP将平均关节位置误差降低了33.57%，并且将行为识别的F1分数提高了0.51%。
10
2025, 14(1): 28-44.
超宽带雷达具有抗干扰能力强、穿透性强等特点，被广泛应用于穿墙人体目标探测。单发单收雷达具有体积小、重量轻的优势，但是无法实现目标的二维定位。MIMO阵列雷达能够实现对于目标的定位，但是存在着体积与分辨率之间的相互制约，同时运算时间较长。该文基于分布式穿墙雷达，提出了一种基于分布式雷达的多目标自动检测方法。首先，对回波信号进行时域预处理、时频转换等，基于恒虚警检测的目标距离测量方法获取目标候选距离单元，使用滤波矩阵进行候选信号增强；基于生命信息对增强后信号进行关联，实现目标匹配；最后使用定位模块来实现雷达位置自确定，进而实现生命目标位置的快速、自动检测。为了避免偶发误差对最终定位结果的影响，该文使用定位场景剖分的方法实现穿墙场景下的生命目标二维定位。实验结果表明，该文所提方法可以实现穿墙场景下多目标的检测定位，在实测数据中运算时间为0.95 s，优于其他对比方法4倍以上。
11
2024, 13(1): 46-67.
随着雷达目标探测需求的增加，基于压缩感知(CS)模型的稀疏恢复(SR)技术被广泛应用于雷达信号处理领域。该文首先对压缩感知的基本理论进行梳理；接着从场景稀疏以及稀疏观测两个角度介绍了雷达信号处理中的稀疏特性；然后基于稀疏特性，从空域处理、脉冲压缩、相参处理、雷达成像以及目标检测等角度概述了压缩感知技术在雷达信号处理中的应用。最后，对压缩感知技术在雷达信号处理中的应用进行了总结。
12
2024, 13(6): 1298-1326.
基于深度神经网络的合成孔径雷达(SAR)图像目标识别已成为SAR应用领域的研究热点和前沿方向。然而，有研究指出深度神经网络模型易受到对抗样本攻击。对抗样本定义为在数据集内故意引入微小扰动所产生的输入样本，这种扰动足以使模型高信度地产生错误判断。现有SAR对抗样本生成技术本质上仅作用于二维图像，即为数字域对抗样本。尽管近期有部分研究开始将SAR成像散射机理考虑用于对抗样本生成，但是仍然存在两个重要缺陷，一是仅在SAR图像上考虑成像散射机理，而没有将其置于SAR实际成像过程中进行考虑；二是在机制上无法实现三维物理域的攻击，即只实现了伪物理域对抗攻击。该文对SAR智能识别对抗攻击的技术现状和发展趋势进行了研究。首先，详细梳理了传统SAR图像对抗样本技术的发展脉络，并对各类技术的特点进行了对比分析，总结了现有技术存在的不足；其次，从SAR成像原理和实际过程出发，提出了物理域对抗攻击技术，通过调整目标物体的后向散射特性，或通过发射振幅和相位精细可调的干扰信号来实现对SAR智能识别算法对抗攻击的新思路，并展望了SAR对抗攻击在物理域下的具体实现方式；最后，进一步讨论了未来SAR智能对抗攻击技术的发展方向。
13
2024, 13(1): 1-22.
后向投影(BP)算法是合成孔径雷达成像算法发展的重要方向之一。然而，由于BP算法具有较大的计算量，阻碍了其在工程应用上的发展。因此，近年来如何有效地提高BP算法的运算效率受到了广泛的重视。该文讨论了基于多种成像面坐标系的快速BP算法，包括距离-方位平面坐标系、地平面坐标系和非欧氏坐标系。该文首先简要介绍了原始BP算法的原理和不同坐标系对加速BP算法的影响，并对BP算法的发展历程进行梳理。然后讨论了基于不同成像面坐标系的快速BP算法的研究进展，并重点介绍了作者所在研究团队近年来在快速BP成像方面完成的研究工作。最后介绍了快速BP算法在工程上的应用，并展望了未来快速BP成像算法的研究发展趋势。
14
2025, 14(1): 229-247.
人体姿态估计在人机交互、动作捕捉和虚拟现实等领域具有广泛的应用前景，一直是人体感知研究的重要方向。然而，基于光学图像的姿态估计方法往往受限于光照条件和隐私问题。因此，利用可在各种光照遮挡下工作，且具有隐私保护性的无线信号进行人体姿态估计获得了更多关注。根据无线信号的工作频率，现有技术可分为高频方法和低频方法，且不同的信号频率对应硬件系统、信号特性、噪声处理和深度学习算法设计等方面均有所不同。该文将以毫米波雷达、穿墙雷达和WiFi信号为代表，回顾其在人体姿态重建研究中的进展和代表性工作，分析各类信号模式的优势与局限，并对潜在研究难点以及未来发展趋势进行了展望。
15
2024, 13(2): 307-330.
合成孔径雷达(SAR)采用相干成像机制，具有全天时、全天候成像的独特优势。飞机目标作为一种典型高价值目标，其检测与识别已成为SAR图像解译领域的研究热点。近年来，深度学习技术的引入，极大提升了SAR图像飞机目标检测与识别的性能。该文结合团队在SAR图像目标特别是飞机目标的检测与识别理论、算法及应用等方面的长期研究积累，对基于深度学习的SAR图像飞机目标检测与识别进行了全面回顾和综述，深入分析了SAR图像飞机目标特性及检测识别难点，总结了最新的研究进展以及不同方法的特点和应用场景，汇总整理了公开数据集及常用性能评估指标，最后，探讨了该领域研究面临的挑战和发展趋势。
16
2025, 14(1): 117-134.
近年来，人们越来越关注多人环境下的呼吸监测，以及如何同时监测多人的健康状态。在多人呼吸检测的算法中，盲源分离算法因其无需先验信息并且对硬件性能依赖性较小而备受研究者关注。然而，在多人呼吸监测场景中，目前的盲源分离算法通常将相位信号作为源信号进行分离，该文引入FMCW雷达下距离维信号和相位信号的对比，推导出相位信号作为源信号存在近似误差，并通过仿真验证距离维信号作为源信号时分离效果更好。另外，该文提出了基于非圆复数独立成分分析的多人呼吸信号分离算法，分析了不同呼吸信号参数对分离效果的影响，仿真和实测实验表明，所提出的方法适用于天线个数不小于目标个数时多人呼吸信号的检测，并且在目标角度差为9.46°时，也能够准确分离呼吸信号。
17
2024, 13(3): 539-553.
无人机等低慢小目标探测对雷达目标检测和识别技术提出了很高的挑战，迫切需要构建相关数据集，支撑低慢小探测技术的发展和应用。该文公开了一个多波段调频连续波(FMCW)雷达低慢小目标探测数据集，基于Ku波段和L波段的FMCW雷达采集6种类型的无人机回波数据，通过雷达调制周期和调制带宽，具备不同时域和频域分辨和测量能力，构建了多波段FMCW雷达低慢小探测数据集(LSS-FMCWR-1.0)。为了进一步提升无人机微动特征提取能力，该文提出基于局部极大值同步提取变换的无人机微动提取和参数估计方法，在短时傅里叶变换的基础上提取时频能量最大值，保留有用信号分量，实现精细化时频表示。基于LSS-FMCWR-1.0进行验证分析，结果表明该方法相较于传统时频方法，熵值平均降低了5.3 dB，旋翼叶长估计误差降低了27.7%，所提方法兼顾高时频分辨率和较高的参数估计精度，为后续目标识别奠定了基础。
18
2024, 13(6): 1135-1156.
针对超视距远距离短波辐射源定位误差较大的问题，该文在观测站同时获得二维到达角度和到达时间差参数的场景下，提出一种协同这两种观测量的定位新方法。首先，基于单跳电离层虚高模型构建面向短波辐射源的二维到达角度和到达时间差的非线性观测方程。然后，将超视距定位几何模型与代数模型相结合，并依次将两种非线性观测方程转化为伪线性观测方程，进而提出一种无需迭代的两阶段协同定位方法。阶段1通过求解一元六次多项式的根获得目标位置向量闭式解，阶段2通过构建等式约束优化模型对阶段1的估计误差进行改良，并利用拉格朗日乘子技术得到精度更高的定位结果。最后，利用约束误差扰动理论对新提出的协同定位方法的估计性能进行理论分析，证明新方法具有渐近统计最优性，同时还利用约束误差扰动理论定量分析短波辐射源高度信息误差对定位精度产生的影响，并推导能确保地球椭圆约束产生性能增益的短波辐射源高度信息误差最大门限值。仿真实验结果验证该文新方法能够获得显著的协同增益。
19
2025, 14(1): 62-72.
无人机载雷达具有高机动灵活的特点，可解决传统非接触式生命体征感知中存在的探测范围小和探测场景受限等问题。该项研究工作将4D成像雷达搭载于多旋翼无人机上，提出一种基于点云配准的无人机载4D雷达生命体征感知方法。该方法通过对雷达点云进行配准和运动补偿，消除无人机在悬停状态时的运动误差干扰，进而对齐人体目标后实现生命体征信号的获取。仿真实验结果表明该方法能够对齐4D成像雷达点云序列，有效抑制无人机的运动干扰，从而准确提取人体目标的呼吸和心跳信号，为无人机载非接触式生命体征感知提供了一种新的技术途径。
20
2025, 14(1): 151-167.
现有的基于雷达传感器的人体动作识别研究主要聚焦于相对雷达径向运动产生的微多普勒特征。当面对非径向，特别是静态姿势或者运动方向与雷达波束中心垂直的切向动作(切向人体姿态)时，传统基于微多普勒的方法无法对径向运动微弱的切向人体姿态进行有效表征，导致识别性能大幅下降。为了解决这一问题，该文提出了一种基于多发多收(MIMO)雷达成像图序列的切向人体姿态识别方法，以高质量成像图序列的形式来表征切向姿态的人体轮廓结构及其动态变化，通过提取图像内的空间特征和图序列间的时序特征，实现对切向人体姿态的准确识别。首先，通过恒虚警检测算法(CFAR)定位人体目标所在距离门，接着，利用慢时滑窗将目标动作划分为帧序列，对每帧数据用傅里叶变换和二维Capon算法估计出切向姿态的距离、俯仰角度和方位角度，得到切向姿态的成像图，将各帧成像图按照时序串联起来，构成切向人体姿态成像图序列；然后，提出了一种改进的多域联合自适应阈值去噪算法，抑制环境杂波，增强人体轮廓和结构特征，改善成像质量；最后，采用了一种基于空时注意力模块的卷积长短期记忆网络模型(ST-ConvLSTM)，利用ConvLSTM单元来学习切向人体姿态成像图序列中的多维特征，并结合空时注意力模块来强调成像图内的空间特征和图序列间的时序特征。对比实验的分析结果表明，相比于传统方法，该文所提出的方法在8种典型的切向人体姿态的识别中取得了96.9%的准确率，验证了该方法在切向人体姿态识别上的可行性和优越性。
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