1.一种基于射频信号的细粒度多尺度人体姿态估计方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于射频信号的细粒度多尺度人体姿态估计方法，其特征在于，所述步骤s2具体实现过程如下：
3.根据权利要求2所述的基于射频信号的细粒度多尺度人体姿态估计方法，其特征在于，步骤s25所述裁剪具体为：设定实验场地为l×w×h的立体空间，其中l为长度，w为宽度，h为高度；则距离维度裁切后长度为水平角维度裁切后长度为俯仰角维度裁剪后长度为其中rres为距离分辨率，ares为水平角分辨率，eres为俯仰角分辨率。
4.根据权利要求3所述的基于射频信号的细粒度多尺度人体姿态估计方法，其特征在于，所述步骤s3具体过程如下：
5.根据权利要求4所述的基于射频信号的细粒度多尺度人体姿态估计方法，其特征在于，所述步骤s4具体过程如下：
6.根据权利要求5所述的基于射频信号的细粒度多尺度人体姿态估计方法，其特征在于，所述所述步骤s45中，每个有效点包含其在雷达空间的距离r，水平角θ1，俯仰角多普勒d；空间转换公式为：
7.根据权利要求6所述的基于射频信号的细粒度多尺度人体姿态估计方法，其特征在于，所述步骤s5具体过程如下：
8.根据权利要求7所述的基于射频信号的细粒度多尺度人体姿态估计方法，其特征在于，所述步骤s51通过以下过程实现：
9.根据权利要求8所述的基于射频信号的细粒度多尺度人体姿态估计方法，其特征在于，所述步骤s511中sharedmlpc模块与步骤s512中sharedmlpf，i4 i4∈{1，2，...，njoint}结构相同，均以卷积核为1的多层卷积实现；