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该文提出一种基于多通道调频连续波(FMCW)毫米波雷达的微动手势识别方法，并给出一种微动手势特征提取的最优雷达参数设计准则。通过对手部反射的雷达回波进行时频分析处理，估计目标的距离多普勒谱、距离谱、多普勒谱和水平方向角度谱。设计固定帧时间长度拼接的距离-多普勒-时间图特征，与距离-时间特征、多普勒-时间特征、水平方向角度-时间图特征和三者联合特征等，分别对7类微动手势进行表征。根据手势运动过程振幅和速度差异，进行手势特征捕获和对齐。利用仅有5层的轻量化卷积神经网络对微动手势特征进行分类。实验结果表明，相较其他特征，设计的距离-多普勒-时间图特征能够更为准确地表征微动手势，且对未经训练的测试对象具有更好的泛化能力。