摘要
本发明公开了一种分区块去干扰的毫米波雷达人体存在感知的方法,属于人体存在感知技术领域,其包括以下步骤:S1:毫米波雷达在室内发射电磁波信号,接收遇到静态物体和震动物体的回波信号;S2:提取回波信号中的多个震动物体的多普勒频移现象信息,形成特征向量;S3:对特征向量进行聚类,采用K‑means和DBSCAN聚类算法对空间区域进行划分为若干区块。本发明中,通过学习空间[SNR、距离、角度、速度、微多普勒频率]等多维信息形成特征向量,替代单一门限值,能更全面地捕捉环境特征;同时通过聚类划分区块并标注误触发风险等级,结合跟踪感知算法对高风险区域综合判断,有效过滤墙面、窗帘震动、空调气流等干扰信号,显著降低误判率。