基于双流特征融合的FMCW雷达人体连续动作识别

来源：雷达科学与技术杂志2022年第5期北京时间：

作者：屈乐乐，张丁元，杨天虹，张丽丽，孙延鹏

单位：沈阳航空航天大学电子信息工程学院， 辽宁沈阳 110136

摘要：本文提出了一种基于双流特征融合的FMCW雷达人体连续动作识别方法。首先对人体动作雷达回波信号进行预处理得到距离时间域图与微多普勒时频谱图，之后分别对两个不同维度的图像进行主成分分析提取对应特征并选取相同时间段的主成分分析结果进行融合得到双流融合特征，最后将双流融合特征输入到Bi-LSTM网络中训练与测试，网络对每个时间段的输入特征产生与之对应的动作类别输出从而实现连续人体动作识别。实验结果表明，当采用双流融合特征作为Bi-LSTM网络的输入时平均识别准确率要高于只采用距离时间特征或微多普勒特征作为网络输入时的平均识别准确率。

关键词：特征提取,双向长短期记忆网络,连续人体动作识别,特征融合,

基金资助：国家自然科学基金（No.61671310）； 航空科学基金（No.2019ZC054004）； 辽宁省兴辽英才计划项目基金(No.XLYC1907134)； 辽宁省百千万人才工程项目基金(No.2018B21)； 辽宁省教育厅科学研究项目基金(No.LJKZ0172， JYT2020015)