结合注意力机制的雷达多信号动作识别方法

来源：计算机技术与发展杂志2023年第01期北京时间：

作者：高鹏;;';张岩;';唐新余;;';王蒙;;';季文飞

单位：1. 中国科学院 新疆理化技术研究所,新疆 乌鲁木齐 830011;2. 中国科学院大学,北京 100049;3. 中国科学院 新疆民族语音语言信息处理重点实验室,新疆 乌鲁木齐 830011;4. 江苏中科西北星信息科技有限公司,江苏 无锡 214135

摘要：雷达动作特征谱图对走、摔等较为宽幅的人体动作表征效果差,单一特征和不匹配特征数据结构的分类方法会降低动作识别的性能。 针对以上问题,提出一种结合注意力机制的雷达多信号特征动作识别方法。 首先,使用配置时分复用模式的多输入多输出毫米波雷达采集动作回波,将回波处理成短时能量、频率质心、相位变化( 水平、俯仰) 四维时序信号特征;然后,根据信号特征数据结构设计了多信号序列融合分类网络,该网络由 1DCNN 对信号抽取高维特征,再将特征送入 GRU 以充分提取时序规律,并引入 Attention 机制对重要特征映射加权赋予 GRU 隐含状态不同的权重,最终通过SoftMax 层完成动作分类;最后,在实际采集的雷达多信号数据集上进行实验,结果表明,多信号序列特征可以充分表征人体动作,所设计的网络收敛速度快,对 8 种不同的动作分类,平均正确率达到了 98. 5% 。

关键词：人体动作识别;毫米波雷达;多信号特征;卷积神经网络;注意力机制