基于FGO-VMD与多特征聚类的OFDM雷达生命体征信号分离方法

本发明公开了一种基于FGO‑VMD与多特征聚类的OFDM雷达生命体征信号分离方法，属于雷达通信一体化技术领域。本发明所述方法在利用OFDM信号雷达进行人体探测，利用多子载波相位差线性回归估计位移，提取胸腔微动信号，提出FGO‑VMD联合优化模型，通过最小包络熵自适应确定VMD分解算法的模态数与惩罚因子参数，设计多特征聚类与加权重构策略，结合频带筛选与相关系数加权，增强呼吸信号和心跳信号分离的鲁棒性，实现对生命体征信号的高精度分离。本发明实现了基于OFDM雷达信号的非接触式生命体征检测，解决了传统算法需手动设置模态数和惩罚因子的参数、在复杂噪声下信号幅值衰减和模态混叠等问题，显著提升了生命体征监测的精度，实现了对生命体征信号高精度分离。