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龙图腾网恭喜浙江工业大学申请的专利一种毫米波雷达感知手势识别方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114708663B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210398041.5，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种毫米波雷达感知手势识别方法是由龚树凤;李棋斌;施汉银;吴哲夫设计研发完成，并于2022-04-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种毫米波雷达感知手势识别方法在说明书摘要公布了：一种基于少样本学习的毫米波雷达感知手势识别方法，设计动作手势和雷达参数，搭建毫米波雷达系统平台，人体站在平台采集处前方，进行手势动作变化，利用毫米波雷达发射线性调频信号，然后接收包含手势信息的回波信号，将发射信号和接收信号进行混频处理，得到中频信号；然后对中频信号进行杂波抑制以及2D‑FFT的预处理，构建手势动作的距离‑时间以及速度‑时间数据集，并从中选取若干个代表性距离、速度特征作为网络输入样本集；接着利用改进网格搜索的算法优化SVM模型参数，选择最优参数实现少样本的数据集训练，并实现手势的识别。本发明实现高准确率的手势识别效果。本发明应用前景广阔，具备较强实用。

本发明授权一种毫米波雷达感知手势识别方法在权利要求书中公布了：1.一种毫米波雷达感知手势识别方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 步骤1：设计动作手势和雷达参数，搭建毫米波雷达系统平台； 步骤2：人体站在平台采集处前方，进行手势动作变化，利用毫米波雷达发射线性调频信号，然后接收包含手势信息的回波信号，将发射信号和接收信号进行混频处理，得到中频信号； 步骤3：对数字中频信号先进行杂波预处理，然后利用两次FFT算法处理得到手势动作的距离和速度特征矩阵； 步骤4：选取设定时间的速度和距离特征，构建多种手势的动作特征数据集； 步骤5：对动作手势的特征数据集进行归一化处理，降低训练复杂度； 步骤6：从归一化的动作手势特征数据集中抽取一部分作为训练集，训练SVM模型； 步骤7：利用改进网格搜索的算法优化SVM模型中的惩罚因子参数c和径向基核函数参数g，重复步骤6，不断重复训练以得到更好的网络模型； 步骤8：调用训练好的网络模型对验证集进行分类识别； 所述步骤1中，所述的动作手势为包含手臂运动的动作手势，其运动特征与整个手部以及手臂相关，所设计的雷达参数包括发射天线数目Ntx，接收天线数目Nrx，调频信号的起始频率fst，调频斜率Kslope，总帧数Nframe,每帧持续时间Tframe，每帧调频周期内的chirp数目Nchirp，每个chirp的周期Tchirp，每个chirp内的ADC采样点数Nadc，ADC采样频率Fsadc和ADC的采样时间Tramp_end，这些参数的设置根据所设计手势的最大的可测量距离D_max、最大的可测量速度V_max、距离分辨力D_res与速度分辨力V_res作为指标来确定，计算公式为： 式中，c表示光速，λ表示调频中心频率所对应的波长，B表示调频带宽，与各参数直接的关系有： B＝KslopeTadc Tramp_end为ADC的总采样时间，包含ADC采用的起始时间和有效采样时间 Tchirp为每个chirp的周期时间，由Tramp_end和一段闲置时间组成，因此在进行参数设计时要遵循：

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