基于胸腔信号样本的FMCW雷达身份验证

来源：雷达科学与技术杂志2023年第5期北京时间：

作者：漆晶，汪正东，谢广智

单位：重庆邮电大学通信与信息工程学院， 重庆 400065

摘要：针对当前使用体征信号进行身份验证准确率低，且特征提取过程复杂的问题，本文在通过毫米波雷达检测生命体征的基础上，提出了一种将纯净的人体胸腔信号（Chest Cavity Signal, CCS）作为样本进行身份验证的方法。首先，对提取到的雷达原始信号进行预处理，消除与实验无关的冗余干扰并提取相位信号。接着对含有干扰的相位信号进行变分模态分解（VMD），提取纯净的心跳与呼吸信号并制作CCS样本。最后将CCS样本送入二维卷积神经网络（2D CNN）中进行训练并验证身份，识别准确率达到了97.5%，实验证明本文提出的方法对于身份验证具有很好的效果。

关键词：毫米波雷达,身份验证,变分模态分解,二维卷积神经网络,胸腔信号,