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电子信息技术

本成果能够解决现有使用微多普勒信号实现人体运动状态识别的方法中存在的复杂度较高的技术问题。 与现有技术相比，本成果能够取得下列有益效果： (1)由于本成果采用时频分析的方法，其将微动信号有效分离为躯干微动信号和手臂微动信号，方便地获取到对应的包络信号，以简单的方式提取包络信号的特征， 从而在保证分类精度的同时，具有较低的复杂度； (2)本成果在短时傅里叶变换的基础上采用 Hermite 多窗口函数，并利用频域矩形窗对谱分析结果中的时频点进行处理，在提高信号时频聚集性的基础上抑制多信号分量的交叉项影响，进而实现对多分量信号的有效分离； (3)通过软件无线电设备实现雷达功能，降低了设备成本，且设计灵活，可随时根据需要改变频段。

目前机器人对周边环境的探测与识别主要使用激光雷达等系统，这 一类成像设备价格昂贵，检测复杂度高、运算量大、可靠性与准确性不高，不能满足某些复杂环境和特种场合需要。本项目研究使用的热释电红外传感器是一种性价比较高的感知器，可应用于激光雷达、视频系统不能正常工作以及特殊场合，具有体积小、成本低、功耗低、探测效果好等优点，降低了机器人生产成本，并提高探测和识别效果。

李方敏，工学博士，二级教授，博士研究生导师，中国计算机学会高级会员，传感器网络专业委会委员，湖南省计算机学会常务理事。2005年入选教育部新世纪优秀人才计划支持（NCET-05-0657）和湖北省青年杰出人才基金支持（2006ABB028），以及湖北省五四青年奖章。曾武汉理工大学信息工程学院院长，宽带无线通信与传感器网络湖北省重点实验室主任。 在武汉理工大学信息工程学院工作期间，创建了宽带无线通信与传感器网络研究方向，作为主要负责人之一于2003年和2005年成功申报了通信与信息系统二级学科博士点和信息与通信工程一级学科博士点。