指纹成像中的微波雷达信号处理算法比较研究

闫鹏飞，蔺健，郝培丽

北方自动控制技术研究所，山西 太原 030006

摘要：指纹识别是生物识别技术中的重要部分，然而，传统的光学和电容式指纹成像技术在一些特定环境中存在诸多问题，导致指纹识别的准确性降低。微波雷达，因其良好的材料穿透特性，成为具有潜力的新型指纹成像技术。为了进一步提升微波雷达指纹识别的准确性，本研究对微波雷达信号处理算法进行了深入探讨。采用了不同的信号处理算法，如预处理算法、特征提取算法以及比对算法进行实验对比。结果表明，新型的预处理算法可以有效地提升信号质量；改进后的（PCA）算法[y1]显著提升了识别准确性；同时，运用新提出的特征比对算法，进一步提高了微波雷达指纹识别的稳定性。

关键词：微波雷达指纹识别; 信号处理算法; 主分量分析（PCA）四比对算法

引言

本文主要探讨指纹识别的新方法，微波雷达指纹识别。现有的识别方式像是光学和电容式技术有时在特定环境下准确度不够，所以我们需要寻找新的解决方案。微波雷达凭借特别的穿透特性在指纹识别中有很大的潜力。但是，微波雷达的信号处理技术不够成熟，还需要进一步改进和研究。文章将深入分享微波雷达的信号处理方法，并通过实验来比较和评估这些方法在提升准确度上的效果。

1、指纹识别及其技术实现

指纹识别是生物识别技术的重要部分，特殊的遗传属性使得每一个个体的指纹均具有独特性，指纹识别已经在各类身份验证系统中获得广泛应用，其关键技术实现尤为重要[1]。首先概述生物识别技术及指纹识别的重要性。生物识别技术是根据人体生理特征或行为特征实现的身份认证方法，其中，指纹识别以其非接触、方便快捷、成本低廉、识别率高等优点而得以广泛应用。市面上的各种生物识别技术中，指纹识别技术普遍认为是最成熟、最可靠的一种。由于其简单快速、可靠度高、抗破坏性强的特点，已经在口罩、银行账户、移动支付、门禁控制、车辆启动等场景得到广泛应用。现有的光学和电容式指纹成像技术存在着许多问题。设备成本高昂，易受环境影响，如光照、温度等变化，以及指纹在不同状态下，如湿润、干燥、清洁、污垢等，识别效果不一。尤其在复杂环境下，其识别效果大打折扣[2]。光学、电容式指纹成像技术在校准、维护等方面，需要投入高额的费用和时间成本[3]。由于非接触式的采集方式，微波雷达指纹成像技术成为新的研究热点。微波雷达不受环境影响，在任意光照和周围环境下均可正常工作，有效避免了指纹识别过程中的环境因素干扰。不同于典型的浅表指纹识别，微波雷达能够探测到深层的真皮层，从而得到更加精细、稳定的指纹信息。微波雷达指纹识别技术具有突破现有指纹识别技术瓶颈、提高指纹识别效果和防抗欺诈能力的巨大潜力。

2、微波雷达信号处理算法研究

在微波雷达指纹成像的信号处理过程中，信号处理算法的选择直接影响着识别结果的准确性和稳定性。信号处理算法负责将接收到的复杂信号转换为具有统一标准的指纹特征，这在整个识别过程中起着核心的作用。常见的信号处理算法有高斯滤波、中值过滤、快速傅里叶变换（FFT）等。高斯滤波是一种低通滤波方法，可以消除信号中的高频噪声；中值滤波是一种非线性平滑滤波方法，主要用于消除椒盐噪声；快速傅里叶变换主要用于分析信号在频域上的特性。这些算法各有优缺点，选择哪种算法取决于实际应用场景和测试结果。面对复杂的微波雷达信号，新型预处理算法的研究显得尤为重要。预处理算法包括信号增强、归一化、去噪及特征提取等步骤。预处理算法的主要任务是对原始信号进行处理，提高信息的辨识度和识别速度，以便于后续处理或分析。主分量分析（PCA）是一种常用的线性降维技术，广泛用于信号处理领域。传统的主分量分析算法在微波雷达指纹识别中存在维数灾难问题，这致使识别效果受到影响。对主分量分析算法进行改进就显得非常必要。改进后的算法在识别速度和精度上都有了显著的提升，能有效解决微波雷达指纹识别中出现的问题。微波雷达指纹识别的发展趋势将更加注重信号处理算法的研究。由于微波雷达信号接收后经过复杂的数据处理过程，使得原始信号中的有用信息得到有效利用，进而提高识别的准确性和稳定性。特征比对算法在微波雷达指纹识别的未来发展中将起到重要的作用，它将影响微波雷达指纹识别的准确度，甚至影响到微波雷达技术的商业应用。

3、微波雷达指纹识别技术研究

3.1 特征比对算法的提出及其对稳定性的影响

随着科技的发展，指纹识别在身份验证、安防检测等领域的应用越来越广泛，而指纹识别的核心就是匹配比对算法。对于微波雷达指纹识别，提出了一种新的特征比对算法。该算法主要通过将指纹的细节特征和全局特征相结合，提取并比对指纹图像中的特征，以实现高准确率的指纹识别。该算法的使用显着提高了微波雷达指纹识别的稳定性。实验结果表明，该算法不仅能够快速且准确地识别出录入的指纹图像，而且在面对不同噪声干扰和环境变化时，也能保持较高的识别稳定性。这一切都归功于该算法的独特设计，它巧妙地平衡了特征提取和特征匹配的过程，降低了误识率，从而实现稳定的识别效果。

3.2 对无接触、高准确度微波雷达指纹识别技术影响的分析和讨论

无接触、高准确度的微波雷达指纹识别技术在社会各领域将产生重要影响。从技术层面看，该技术涉及到微波雷达技术、信号处理、生物识别等跨学科领域，对科研、教育等领域提出了新的研究挑战和教学需求。该技术无需接触的特性，不仅可以避免传统指纹识别中存在的疏忽、污染等问题，提高了识别的准确率和可靠性，也可能减少因长时间接触硬件设备导致的损耗，提升设备的寿命。

结束语

通过本研究，我们对微波雷达信号处理算法进行了深入研究和比较。实验证明，新型预处理算法显著提高了信号质量，改进后的PCA特征比对算法大幅度提高了识别准确性。新提出的特征比对算法进一步提升了指纹识别的稳定性。这一成果对于实现无接触、高准确度的微波雷达指纹识别技术具有重要的实际和理论价值。然而，本研究仍然存在一定的局限性，例如在不同环境条件和材料类型下研究还不够充分，这也为今后的研究指明了方向。我们期待更多的研究者在这一基础上，对微波雷达的信号处理技术进行更深入、更全面的研究。

参考文献

[1]史厚宝戴健.LFMCW雷达信号处理算法研究[J].舰船电子对抗,2020,43(05).

[2]向凡夫,郝冬青,吴鹏.针对低慢小目标的雷达信号处理算法[J].指挥控制与仿真,2019,41(04).

[3]李广柱.基于递归最小二乘的微波对射雷达信号处理算法[J].长沙大学学报,2023,37(02).

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[y1]PCA四比对算法？，下文中只提到改进的PCA算法