一种基于多站雷达微多普勒运动测向的人体行为分类方法.pdf
书生****瑞梦
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一种基于多站雷达微多普勒运动测向的人体行为分类方法.pdf
本发明公开的一种基于多站雷达微多普勒运动测向的人体行为分类方法,属于雷达目标探测信号处理领域。本发明实现方法为:通过利用基于多站雷达多普勒频率的人体运动方向估计方法,实时测量人体运动相对于不同雷达接收机的方位角。根据测量的角度值和不同方位角对分类性能影响的不同对多站数据进行区间划分,并依据划分的区间进行数据级融合,利用双通道的卷积主成分分析网络CPCAN对不同区间的数据进行特征提取与分类,将两个通道的分类结果进行自适应加权的决策级融合得到最终的行为类别结果。本发明通过充分考虑运动方位变化带来的微多普勒数据
一种基于雷达微多普勒信号分离的人体行为分类方法.pdf
本发明公开的一种基于雷达微多普勒信号分离的人体行为分类方法,属于雷达目标探测信号处理领域。本发明实现方法为:通过在雷达人体行为分类系统的预处理环节增加微多普勒信号分离操作,实现肢体运动微多普勒信号增强,利用联合维度优化的卷积主成分分析网络CPCAN从增强后的微多普勒时频图中自主学习高辨识度的特征,将提取的特征输入SVM分类器实现行为分类。分离操作用于防止主成分滤波提取特征和进行数据降维时丢失肢体微多普勒特征细节信息,通过维度优化算法能够准确、快速地确定CPCAN卷积网络层的滤波器数目。本发明具有网络结构简
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