1.一种基于复数卷积神经网络和时频分析的多普勒雷达定位方法，包括如下步骤：S1.构建多人移动多普勒穿墙解调后回波信号，采用已构建的回波信号，构建对应的理想时频谱图，同时构建训练数据集；

S2.以深度学习网络为基本构架，构建时频谱图初步预测模型，同时采用步骤S1中的训练数据集，针对构建的初步预测模型进行训练，得到最终的时频谱图预测模型；

S3.采用步骤S2得到的时频谱图预测模型，针对实时获取的雷达回波信号进行预测，获取预测时频谱图；

S4.采用步骤S3获取的预测时频谱图，针对墙内目标进行轨迹预测，实现雷达定位。

2.根据权利要求1所述的基于复数卷积神经网络和时频分析的多普勒雷达定位方法，其特征在于步骤S1所述的构建多人移动多普勒穿墙解调后回波信号，采用已构建的回波信号，构建对应的理想时频谱图，同时构建训练数据集，具体包括：构建基于正弦余弦基的多人移动多普勒穿墙解调后回波信号和瞬时频率，同时采用已构建的回波信号，构建对应的理想时频谱图；

采用下述公式表示基于正弦余弦基构建的回波信号x1(n)：其中，N表示子信号总数，每个信号由N个子信号组成，N的取值范围是(1,6)的均匀分布；Ai表示第i个信号成分的幅度，计算公式如下所示：Ai＝0.01+5gi

其中，gi表示标准的正态分布；

Bi表示多普勒频移，是取值范围为(‑100,100)的随机分布；Ci表示第i分量的振幅大小，是取值范围为[0.1,6]的均匀分布；Di表示二次频率偏移，是取值范围为[‑4,4]的随机分布；Ei表示一次频率偏移，是取值范围为[‑6,6]的随机分布；Fi表示频率偏移常量，是取值范围为[0,2pi]的随机分布，其中，pi表示圆周率；

采用下述公式表示瞬时频率：

2

iFi(n)＝Bi‑2πCi(2Din+Ei)×sin(2π(Din+Ein+Fi))训练数据集中所有信号均带有高斯噪声，对应的信噪比的大小为0dB～30dB；

采用下述公式表示发射机接收回波调解后的信号：

其中，αm表示第m个目标的散射指数；A表示幅度；f1与f2表示雷达发射机的载波频率；φ1与φ2表示发射的初始相位；d(t)表示多径效应产生的噪音信号；n(t)表示环境噪音信号；

τim表示接收机Ri接受的第m个目标的时延，计算公式如下所示：τim＝(R1k+Rim)/C

其中，Rim表示接收机Ri与第m个目标之间的距离；R1m表示发射机T1与第m个目标之间的距离；C表示光速。

3.根据权利要求2所述的基于复数卷积神经网络和时频分析的多普勒雷达定位方法，其特征在于步骤S2所述的以深度学习网络为基本构架，构建时频谱图初步预测模型，同时采用步骤S1中的训练数据集，针对构建的初步预测模型进行训练，得到最终的时频谱图预测模型，具体包括：(2‑1)构建时频谱图初步预测模型：

输入复数信号为一维复数信号；一维复数信号包括实数部分和复数部分；

一维复数卷积层Conv1包括两个一维卷积层；两个一维卷积层通过线性变换，得到特征向量；特征向量通过Reshape处理，得到(L,W)维度的矩阵；

能量压缩结构包括L个一维复数卷积层；通过一维卷积层得到(L,W)维度的矩阵，在能量压缩结构中被分离为L个(1,W)维度的矩阵；针对每个(1,W)维度的矩阵进行一维复数卷积处理，并将处理后的结果进行拼接，得到(L,W)的复数矩阵；

跳跃残差结构包括20层编码器和解码器；每一个编码器包括一个二维卷积和一个Relu激活函数；每一个解码器包括一个二维反卷积和一个Relu激活函数；编码器用于提取谱图的时频特征；解码器用于恢复出高分辨率的时频谱图；选择第一个编码器作为第二个编码器的输入，同时也作为第二十个解码器的输入；第二个编码器作为第三个编码器的输入，同时也作为第十九个解码器的输入；第三个编码器作为第四个编码器的输入，同时也作为第十八个解码器的输入；第四个编码器作为第五个编码器的输入，同时也作为第十七个解码器的输入；第五个编码器作为第六个编码器的输入，同时也作为第十六个解码器的输入；第六个编码器作为第七个编码器的输入，同时也作为第十五个解码器的输入；第七个编码器作为第八个编码器的输入，同时也作为第十四个解码器的输入；第八个编码器作为第九个编码器的输入，同时也作为第十三个解码器的输入；第九个编码器作为第十个编码器的输入，同时也作为第十二个解码器的输入；第十个编码器作为第十一个编码器的输入；第十一个编码器作为第十二个编码器的输入，同时也作为第十个解码器的输入；第十二个编码器作为第十三个编码器的输入，同时也作为第九个解码器的输入；第十三个编码器作为第十四个编码器的输入，同时也作为第八个解码器的输入；第十四个编码器作为第十五个编码器的输入，同时也作为第七个解码器的输入；第十五个编码器作为第十六个编码器的输入，同时也作为第六个解码器的输入；第十六个编码器作为第十七个编码器的输入，同时也作为第五个解码器的输入；第十七个编码器作为第十八个编码器的输入，同时也作为第四个解码器的输入；第十八个编码器作为第十九个编码器的输入，同时也作为第三个解码器的输入；第十九个编码器作为第二十个编码器的输入，同时也作为第二个解码器的输入；第二十个编码器作为第一个编码器的输入；

输出结构包括一个二维卷积，大小为(1，1)并且输出通道为1，最终得到与输入相同维度的优化谱图(L,W)；

输入复数信号通过一维复数卷积层后得到特征矩阵A；得到的矩阵A通过能量压缩结构后得到特征矩阵B；得到的矩阵B通过跳跃残差结构后得到特征矩阵C；得到的矩阵C通过卷积降维处理后，得到最终的优化谱图；

(2‑2)获取最终的时频谱图预测模型：

采用步骤S1中的训练数据集，针对步骤(2‑1)构建的初步模型进行基础测试；

在训练中，网络进行反向传播，获得一个在训练时收敛的时频谱图初步预测模型；

收敛表示模型的损失函数在设定的区间内持不变；

通过输入信号进行观测模型输出的增强后的时频谱图，如果时频谱图的时频分辨率在设定范围内，则结束训练，选择对应的模型为最终的时频谱图预测模型；如果时频谱图的时频分辨率不在设定范围内，则集训进行训练，直到满足设定条件，停止测试，获得最终的时频谱图预测模型。

4.根据权利要求3所述的基于复数卷积神经网络和时频分析的多普勒雷达定位方法，其特征在于步骤S4所述的采用步骤S3获取的预测时频谱图，针对墙内目标进行轨迹预测，实现雷达定位，具体包括：采用步骤S3获取的预测时频谱图，针对瞬时频率进行提取；

通过径向距离估计算法、到达角估计算法，针对墙内目标进行轨迹预测，实现雷达定位；

通过径向距离估计算法，求解目标与接收机之间的距离；

通过到达角估计算法，求解估计目标到发射机之间的到达角；

根据计算得到的目标的径向距离R与到达角度μ，采用下述公式表示对墙内目标的轨迹的预测：xi＝Risinμi

yi＝Ricosμi

其中，xi表示第i个目标的x坐标；yi表示第i个目标的y坐标；Ri表示第i个目标的径向距离；μi表示第i个目标的角度；

基于上述计算结果，实现在二维笛卡尔坐标系下的目标定位，进而实现人体追踪。

5.根据权利要求4所述的基于复数卷积神经网络和时频分析的多普勒雷达定位方法，其特征在于包括的径向距离估计算法，具体包括：根据预测的时频谱图估计目标的瞬时频率，从而实时估计目标到发射机之间的径向距离或X‑Y轴；

采用下述公式表示雷达发射的雷达信号Tx(t)：

其中，fc1、fc2表示发射机能够发射的两种载波频率；θ1、θ2表示信号的初始相位；

采用下述公式表示雷达接收机接收到的信号Rx(t)：

其中，R表示发射机到目标之间的径向距离；R1表示目标到接收机1之间的径向距离；c表示光速；t表示时间变量；

通过调解接收信号，得到下述公式：

其中，Rx1(t)表示发射机载波为时fc1，接收机1接收到调解后的雷达回波信号；

其中，Rx2(t)表示发射机载波为时fc2，接收机1接收到调解后的雷达回波信号；

采用下述公式表示接收器获取的信号的相位角：

其中，ψ1(t)表示发射机载波为时fc1，接收机1接收到调解后的雷达回波信号的相位；

其中，ψ2(t)表示发射机载波为时fc2，接收机1接收到调解后的雷达回波信号的相位；

采用下述公式表示相位差：

假设R与R1相等，采用下述公式表示目标与接收机之间的距离R：

6.根据权利要求5所述的基于复数卷积神经网络和时频分析的多普勒雷达定位方法，其特征在于包括的到达角估计算法，具体包括：根据预测的时频谱图估计目标的瞬时频率，从而实施估计目标到发射机之间的到达角；

发射机Tx能够发射两种不同载波频率的雷达回波信号，默认为fc1，当在默认情况下时，采用下述公式表示雷达的发射信号：其中，φ1表示雷达发射天线发射信号的初始相位；

采用下述公式表示接收机的回波信号：

Rx(t)＝Tx(t‑τ)

其中，τ表示雷达发射信号到接受信号之间的时间延迟；

R表示发射机与目标之间的径向距离；R1表示接收机1与目标之间的距离；c表示光每秒传播的速度；

对于两个不同的接收机接收来自雷达载频为fc1的信号，采用下述公式表示两个接收机接收到的信号Rx1与Rx2：其中，θ0表示发射机在载频为f1所产生的初始相位；R1表示目标到接收机1之间的距离；

R2表示目标到接收机2之间的距离；

采用下述公示表示接收机1接收到的相位：

采用下述公示表示接收机2接收到的相位：

采用下述公示表示接收机1与接收机2之间的相位差Δθ：假设接收机1与发射机以及接收机1与接收机2之间的距离均为d，采用下述公式表示目标雷达回波信号传输到接收机1与接收机2之间的路程差值：x＝d×sin(μ)

其中，μ表示目标与雷达发射机之间的角度；

进一步获得相位差公式，如下所示：

采用下述公式进一步表示μ：

基于上述计算，得到下述公式：

其中，f1Rx1表示接收机1在发射机载波频率为fc1下的接收回波信号的瞬时频率；f1Rx2表示接收机2在发射机载波频率为fc1下的接收回波信号的瞬时频率；

θ1,2表示两个信号的初始相位差；λ1表示载波频率fc1下对应的波长。