1.一种基于毫米波雷达的跨模态监督行人步态识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于毫米波雷达的跨模态监督行人步态识别方法，其特征在于，所述逐帧对所述毫米波雷达信号进行预处理包括使用静态杂波滤波器去除环境中静止目标引起的静态杂波干扰。
3.根据权利要求2所述的基于毫米波雷达的跨模态监督行人步态识别方法，其特征在于，所述行人点云序列，包括：
4.根据权利要求3所述的基于毫米波雷达的跨模态监督行人步态识别方法，其特征在于，所述微多普勒特征，包括：
5.根据权利要求4所述的基于毫米波雷达的跨模态监督行人步态识别方法，其特征在于，所述从中提取速度维度一维信号提取公式如下：
6.根据权利要求5所述的基于毫米波雷达的跨模态监督行人步态识别方法，其特征在于，所述预设的步态识别网络模型包括毫米波雷达点云特征提取模块微多普勒特征提取模块特征融合模块步态识别模块人体关键点估计模块和基于视觉人体关键点估计模块其中：
7.根据权利要求6所述的基于毫米波雷达的跨模态监督行人步态识别方法，其特征在于，在所述视频信号的视觉信息监督下，利用所述行人点云序列和微多普勒特征对预设的步态识别网络模型进行训练，得到训练好的步态识别网络模型，包括以下步骤：
8.根据权利要求7所述的基于毫米波雷达的跨模态监督行人步态识别方法，其特征在于，所述在视觉信号监督下对预设的步态识别网络模型进行训练，包括以下步骤：
9.根据权利要求8所述的基于毫米波雷达的跨模态监督行人步态识别方法，其特征在于，所述利用特征融合模块对点云时空特征和步态微动特征fmi进行融合，包括以下步骤：
10.根据权利要求9所述的基于毫米波雷达的跨模态监督行人步态识别方法，其特征在于，所述预测行人身份信息，包括以下步骤：