[发明专利]一种基于雷达微多普勒信号分离的人体行为分类方法有效
| 申请号： | 202011476490.4 | 申请日： | 2020-12-15 |
| 公开（公告）号： | CN112580486B | 公开（公告）日： | 2022-12-09 |
| 发明（设计）人： | 单涛;陶然;乔幸帅;白霞;赵娟 | 申请（专利权）人： | 北京理工大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/77;G06V10/774 |
| 代理公司： | 北京正阳理工知识产权代理事务所(普通合伙) 11639 | 代理人： | 张利萍 |
| 地址： | 100081 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 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单、运算复杂度低的优点，能够以较少的网络层数实现高识别率的肢体活动受限人体行为分类，降低相似行为之间的误判率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 雷达 多普勒 信号 分离 人体 行为 分类 方法 | ||
【主权项】：
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