全书共分为6章。第1章概述，对毫米波雷达感知技术发展现状以及国内外现有的毫米波雷达系统进行简要分析介绍。第2章介绍了毫米波雷达感知系统组成，从系统总体的角度分析了毫米波雷达系统的组成部件及其技术指标，并对毫米波雷达接收机系统进行详细描述。第3章毫米波雷达参数估计方法，对毫米波雷达信号特点及目标的回波信号进行分析，并对毫米波雷达的距离参数、速度参数及角度参数的几种估计算法进行详细介绍，并给出了实验测试结果。第4章毫米波雷达干扰抑制技术，主要介绍了毫米波雷达干扰类型，静态目标和动态目标干扰抑制方法。第5章毫米波雷达手势识别技术，主要介绍了毫米波雷达在手势识别中的应用，在手势目标检测和手势参数图估计的基础上，从非深度学习和深度学习两个方面实现了毫米波雷达手势识别。第6章毫米波雷达生命信号检测技术，着重介绍了人体生命信号相位提取方法以及呼吸和心跳信号分离方法，并介绍了毫米波雷达在多人生命信号检测中的实现方法。全书内容涵盖整个毫米波雷达感知技术基础领域，同时对毫米波雷达技术领域的最新发展状况也有兼顾。本书的特点是力求具有理论性、实用性、系统性和方向性，密切结合当前研究生教学需求和雷达从业者的工作需求。

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重庆市研究生导师团队带头人、中国科协海智计划重庆工作基地青年海智专家工作委员会专家委员、重庆市产学研合作促进会常务理事、重庆邮电大学学术委员会委员和IEEE高级会员。

目录
第1章　绪论 1
1.1　雷达的概念 1
1.2　雷达的起源和发展 2
1.2.1　雷达的诞生 2
1.2.2　第二次世界大战时期的雷达 4
1.2.3　战后雷达技术的发展 6
1.3　毫米波频段划分 7
1.4　毫米波雷达感知技术及其应用 9
1.4.1　毫米波雷达概念 9
1.4.2　毫米波雷达感知技术 9
1.4.3　毫米波雷达感知技术应用 10
1.5　本章小结 11
参考文献 11
第2章　毫米波雷达系统组成 13
2.1　雷达天线 14
2.1.1　主要性能指标 14
2.1.2　喇叭天线 16
2.1.3　缝隙天线 16
2.1.4　微带天线 17
2.1.5　反射面天线 18
2.1.6　透镜天线 19
2.2　毫米波雷达发射机 20
2.2.1　发射机系统 20
2.2.2　主要技术指标 22
2.3　毫米波雷达接收机 23
2.3.1　接收机系统 23
2.3.2　主要技术指标 24
2.4　本章小结 25
参考文献 25
第3章　毫米波雷达参数估计方法 27
3.1　FMCW毫米波雷达工作原理 27
3.2　单参数估计方法 30
3.2.1　基于变步长迭代的距离估计算法 30
3.2.2　基于FFT的速度参数估计方法 33
3.2.3　基于MUSIC的角度参数估计方法 36
3.3　多参数联合估计方法 39
3.3.1　距离-速度联合估计方法 39
3.3.2　距离-角度联合估计方法 41
3.3.3　距离-速度-角度三维参数联合估计方法 45
3.4　实验结果分析 47
3.4.1　距离估计结果分析 49
3.4.2　速度估计结果分析 53
3.4.3　角度估计结果分析 54
3.4.4　距离-速度联合估计结果分析 56
3.4.5　距离-角度联合估计结果分析 58
3.4.6　距离-速度-角度联合估计结果分析 60
3.5　本章小结 63
参考文献 63
第4章　毫米波雷达干扰抑制技术 66
4.1　引言 66
4.2　基于恒虚警率检测的干扰抑制技术 66
4.2.1　CFAR检测原理 66
4.2.2　CFAR目标检测技术 67
4.2.3　静态和动态干扰抑制技术 70
4.3　基于小波变换的干扰抑制技术 72
4.3.1　小波分解 73
4.3.2　小波高频系数处理 73
4.3.3　小波低频系数处理 75
4.4　无监督降噪卷积自编码网络干扰抑制技术 77
4.4.1　无监督降噪自编码网络数学模型 78
4.4.2　无监督降噪卷积自编码网络设计 80
4.4.3　实验结果分析 82
4.5　本章小结 84
参考文献 84
第5章　毫米波雷达手势识别技术 86
5.1　引言 86
5.2　连续手势目标提取方法 88
5.2.1　基于时域信号累积的手势目标提取方法 89
5.2.2　基于时间滑窗检测的手势目标提取方法 91
5.3　基于聚类特征提取的FDTW手势识别算法 95
5.3.1　基于k均值聚类的手势特征提取算法 95
5.3.2　FDTW手势识别算法 97
5.4　基于深度学习网络的手势识别算法 99
5.4.1　基于端到端多维手势特征融合的手势识别算法 100
5.4.2　基于时序I3D网络的手势识别算法 101
5.4.3　基于互补模态特征融合的手势识别算法 105
5.5　实验结果分析 111
5.5.1　实验平台与数据集构建 111
5.5.2　FDTW手势识别算法性能分析 115
5.5.3　基于端到端多维手势特征融合的手势识别算法性能分析 119
5.5.4　基于时序I3D网络的手势识别算法性能分析 123
5.5.5　基于互补模态特征融合的手势识别算法性能分析 124
5.6　本章小结 129
参考文献 130
第6章　毫米波雷达人体生命信号检测技术 133
6.1　引言 133
6.2　毫米波雷达人体目标检测方法 135
6.3　直流偏置与相位校正方法 142
6.4　呼吸和心跳信号分离与重构算法 144
6.4.1　基于CS-OMP的呼吸和心跳信号分离与重构算法 145
6.4.2　基于RA-DWT的呼吸和心跳信号分离与重构算法 148
6.4.3　呼吸率和心率计算方法 149
6.5　实验结果分析 150
6.5.1　实验平台 150
6.5.2　人体目标检测和相位提取结果分析 152
6.5.3　生命信号分离与重构结果分析 155
6.5.4　检测性能比较与分析 158
6.6　本章小结 161
参考文献 162