刘子铭 李军 张法桐 陈涛

（1.哈尔滨工程大学信息与通信工程学院 黑龙江省哈尔滨市 150001 2.中国人民解放军91977 部队 北京市 102249）

手势识别目前广泛运用于人机交互中，在智能驾驶、VR、手语识别、远程控制等项目中有着广泛应用。手势因为具有生动、形象、直观等特点，具有较强的视觉特点，最初常应用于基于视觉的识别技术，但是视觉识别技术受光线、天气、应用场地背景等因素影响较大，且以视频或图像等形式进行识别可能会导致用户隐私泄露；此外还有基于穿戴式数据传感器、基于超声波、基于Wi‐Fi 等非宽带无线通信信号与基于雷达的几种手势识别方案，其中穿戴式数据传感器需要与人体接触，且操作复杂、穿戴不易，不适用于狭小空间与日常生活；超声波方法受传播速度和衍射影响明显，而非宽带无线通信信号在进行手势识别时背景噪声难以去除，分辨率低，与上述方法相比，使用雷达进行手势识别具有非接触，不受光照、天气、场地等因素影响，可以保护使用者个人隐私，可全时段使用，且具有一定的穿透性，分辨率通过参数设计可调整，可适用于多种场合。

在基于雷达的手势识别方法中，目前最常应用的是调频连续波（Frequency modulated continuous wave，FMCW）雷达，相较于其他可用于进行手势识别的雷达，如脉冲超宽带雷达等，FMCW 雷达具有带宽较大，距离分辨率大，易处理干扰等优点。

随着硬件技术近些年的提升，FMCW 雷达的成本降低，在商业中得到大规模应用。FMCW 雷达因为其抗干扰能力强，且有着优秀的距离速度分辨率等特点，被广泛应用于车载手势识别系统中。……