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龙图腾网恭喜浙江大学申请的专利一种基于毫米波雷达的多目标跟踪与呼吸检测方法与装置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：CN114236525B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-03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：202111612665.4，技术领域涉及：G01S13/72；该发明授权一种基于毫米波雷达的多目标跟踪与呼吸检测方法与装置是由倪东;李哲远设计研发完成，并于2021-12-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于毫米波雷达的多目标跟踪与呼吸检测方法与装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于毫米波雷达的多目标跟踪与呼吸检测方法与装置，该方法包括以下步骤：从采样得到的信号中获取距离、速度、角度以及相位信息并完成目标点的检测；利用提出的改进快速DBSCAN算法对点云进行聚类；利用多目标跟踪算法对目标进行跟踪并对轨迹进行管理；利用本发明提出的一种基于二次聚类与统计信息的目标相位信息提取算法准确获取对应多个目标的相位信息；在此基础对呼吸信息进行提取。本发明设计并集成了一套多目标跟踪与呼吸检测系统并集成到一套装置上，有实时性高、集成度高以及较高工程价值等优点。通过该套装置在端上能够实时检测目标的数量、位置并对目标进行准确跟踪，并在此过程中对各个目标的呼吸信息进行检测。

本发明授权一种基于毫米波雷达的多目标跟踪与呼吸检测方法与装置在权利要求书中公布了：1.一种基于毫米波雷达的多目标跟踪与呼吸检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、采集毫米波雷达信号，得到中频IF信号；S2、对中频IF信号进行处理得到各检测点所对应的距离、角度以及相位信息；S3、分别在距离域和角度域使用CASO-CFAR算法进行目标点的检测；S4、使用多普勒傅里叶变换得到已检测到的目标点的速度信息：S5、在初始时刻利用DBSCAN算法对点云信息进行聚类得到目标的数目、每个目标所对应的点云以及所在位置信息：S6、通过聚类、数据关联和扩展卡尔曼滤波结合的多目标跟踪算法对目标进行跟踪以及轨迹管理；S7、基于二次聚类与统计信息的目标相位信息提取算法提取各目标对应的相位信息，具体包括以下子步骤：S701、根据每个目标所对应点云的位置信息进行二次聚类并且选取分布的中位区间所对应的点云从而求取对应目标的相位信息；S702、分别对各个目标所对应的相位值进行预处理，包括：相位展开处理以获得实际相位值，计算相位差从而消除相位偏移；S8、基于寻峰法以及离散短时变基快速傅里叶变换算法获取目标的呼吸信息，具体包括以下子步骤：S801、使用IIR带通滤波器获取各目标的呼吸波形；S802、利用寻峰法以及离散短时变基快速傅里叶变换操作获取各目标的呼吸速率；寻峰法获取呼吸速率的公式为： 其中Δt为间隔时间，M为Δt时间内的峰值数目，fres为Δt时间内的呼吸速率；离散短时变基快速傅里叶变换的公式为： 其中w是窗函数，Xk是xnw的傅里叶变换，xn为时域序列，N为傅里叶变换的点数；使用混合基FFT算法，即若N＝4Q*2，Q为正整数，傅里叶变换被分解成log4N＝Q个基为4的蝶形FFT和最后一级的一个基为2的蝶形FFT，在点数是4的整数次方的情况下，利用基为4的蝶形FFT，而在点数是2的整数次方但不是4的整数次方的情况下使用混合基FFT，即最后一级使用基为2的蝶形FFT，而前面都使用基为4的蝶形FFT；对各目标的相位信息进行离散短时变基快速傅里叶变换后，频谱峰值所在位置对应目标的呼吸速率。

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