基于PCA和DCT的雷达人体动作识别
发布时间：2022-01-04 01:37
无载波超宽带雷达人体动作识别系统的关键优势在于无载波超宽带雷达具有极高的分辨率,能够捕获人体的细微动作变化,并且对于室内复杂环境具有很强的抗干扰能力。但是由于无载波超宽带雷达信号不含载波信息,本身能量集中于极窄的波形内,并且发射信号与回波相关性弱,因此传统的提取信号特征的方法不再适用。针对这一问题,首次搭建无载波超宽带雷达人体动作识别系统,并提出一种新颖的基于主成分分析法（PCA）和离散余弦变换（DCT）相结合的无载波超宽带雷达人体动作识别方法,同时利用改进的网格搜索算法优化支持向量机的参数并验证该方法的优越性。最后,基于实测数据在Matlab平台上进行仿真,对实测的10种不同类型的人体动作进行分类识别,实验结果显示,该方法具有很高的识别率,针对不同的方案识别率均能达到99%以上,对小训练样本具有很强的鲁棒性。
【文章来源】：雷达科学与技术. 2019,17(03)北大核心
【文章页数】：9 页
【部分图文】：
图１无载波超宽带雷达人体动作识别系统
图２基于ＰＣＡ和ＤＣＴ相结合的人体动作识别整体流程图２０实验测量设备如图３所示，表１描述了本文实测数据使用的雷达参数。表１实验雷达参数表参数名称参数值中心频率４００ＭＨｚ时间窗２０ｎｓ扫描的采样点数５１２点／秒分辨率１６ｂｉｔ扫描频率５０Ｈｚ发射重复率１０００００图３ＳＩＲ－２０探地雷达本文实验测量是在桂林电子科技大学图书馆５１３室内进行，室内摆放了少量的桌椅。实验总共采集了１０种典型的人体动作接收信号，主要包含：（ａ）向前走；（ｂ）向后走；（ｃ）向前跑；（ｄ）向后跑；（ｅ）向前摔倒；（ｆ）向后摔倒；（ｇ）原地走动；（ｈ）上下跳动；（ｉ）向前跳；（ｊ）向后跳。在实际的实验数据采集中，ＳＩＲ－２０实验设备采用收发一体天线，收发天线放置在距离地面１ｍ处的桌子上，参与数据采集的是同门，身高约为１７２ｃｍ，体重约为６５ｋｇ，面向雷达天线，距离天线２ｍ左右。实验中每个动作重复做２０次作为１组，每组动作收集数据的持续时间大概是１２０ｓ。从（ａ）～（ｊ）的实际测试场景如图４所示，每种动作的具体要求如表２所示，实验采集的原始数据如图５所示。图４１０种不同类型人体动作实测场景（从左到右、从上至下依次为动作（ａ）～（ｊ））表２具体人体动作描述序号动作类别具体动作要求描述（ａ）向前走两只手周期交替摆动，并面向雷达缓慢向天线方向走去（ｂ）向后走两只手周期交替摆动，起点靠近天线位置，并缓慢向后走动，慢慢远离天线（ｃ）向前跑两只手周期交替摆动，并面向雷达向天线方向跑去（ｄ）向后跑两只手周期交替摆动，起点靠近天线位置，并向后跑动，
图２基于ＰＣＡ和ＤＣＴ相结合的人体动作识别整体流程图２０实验测量设备如图３所示，表１描述了本文实测数据使用的雷达参数。表１实验雷达参数表参数名称参数值中心频率４００ＭＨｚ时间窗２０ｎｓ扫描的采样点数５１２点／秒分辨率１６ｂｉｔ扫描频率５０Ｈｚ发射重复率１０００００图３ＳＩＲ－２０探地雷达本文实验测量是在桂林电子科技大学图书馆５１３室内进行，室内摆放了少量的桌椅。实验总共采集了１０种典型的人体动作接收信号，主要包含：（ａ）向前走；（ｂ）向后走；（ｃ）向前跑；（ｄ）向后跑；（ｅ）向前摔倒；（ｆ）向后摔倒；（ｇ）原地走动；（ｈ）上下跳动；（ｉ）向前跳；（ｊ）向后跳。在实际的实验数据采集中，ＳＩＲ－２０实验设备采用收发一体天线，收发天线放置在距离地面１ｍ处的桌子上，参与数据采集的是同门，身高约为１７２ｃｍ，体重约为６５ｋｇ，面向雷达天线，距离天线２ｍ左右。实验中每个动作重复做２０次作为１组，每组动作收集数据的持续时间大概是１２０ｓ。从（ａ）～（ｊ）的实际测试场景如图４所示，每种动作的具体要求如表２所示，实验采集的原始数据如图５所示。图４１０种不同类型人体动作实测场景（从左到右、从上至下依次为动作（ａ）～（ｊ））表２具体人体动作描述序号动作类别具体动作要求描述（ａ）向前走两只手周期交替摆动，并面向雷达缓慢向天线方向走去（ｂ）向后走两只手周期交替摆动，起点靠近天线位置，并缓慢向后走动，慢慢远离天线（ｃ）向前跑两只手周期交替摆动，并面向雷达向天线方向跑去（ｄ）向后跑两只手周期交替摆动，起点靠近天线位置，并向后跑动，
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于离散余弦变换和深度网络的地貌图像分类[J]. 刘芳,路丽霞,黄光伟,王洪娟,王鑫. 光学学报. 2018(06)
[2]单人行走运动参数估计方法[J]. 孙忠胜,王俊,孙进平,张耀天,袁常顺,向洪. 北京航空航天大学学报. 2016(04)
[3]行为识别中基于GA优化的加速度特征选择方法[J]. 徐仙,卢先领,王洪斌. 计算机工程与应用. 2016(06)
[4]探地雷达目标检测中的离散余弦变换方法[J]. 申家全,闫怀志,胡昌振. 仪器仪表学报. 2011(06)
本文编号：3567386
【文章来源】：雷达科学与技术. 2019,17(03)北大核心
【文章页数】：9 页
【部分图文】：
图１无载波超宽带雷达人体动作识别系统
图２基于ＰＣＡ和ＤＣＴ相结合的人体动作识别整体流程图２０实验测量设备如图３所示，表１描述了本文实测数据使用的雷达参数。表１实验雷达参数表参数名称参数值中心频率４００ＭＨｚ时间窗２０ｎｓ扫描的采样点数５１２点／秒分辨率１６ｂｉｔ扫描频率５０Ｈｚ发射重复率１０００００图３ＳＩＲ－２０探地雷达本文实验测量是在桂林电子科技大学图书馆５１３室内进行，室内摆放了少量的桌椅。实验总共采集了１０种典型的人体动作接收信号，主要包含：（ａ）向前走；（ｂ）向后走；（ｃ）向前跑；（ｄ）向后跑；（ｅ）向前摔倒；（ｆ）向后摔倒；（ｇ）原地走动；（ｈ）上下跳动；（ｉ）向前跳；（ｊ）向后跳。在实际的实验数据采集中，ＳＩＲ－２０实验设备采用收发一体天线，收发天线放置在距离地面１ｍ处的桌子上，参与数据采集的是同门，身高约为１７２ｃｍ，体重约为６５ｋｇ，面向雷达天线，距离天线２ｍ左右。实验中每个动作重复做２０次作为１组，每组动作收集数据的持续时间大概是１２０ｓ。从（ａ）～（ｊ）的实际测试场景如图４所示，每种动作的具体要求如表２所示，实验采集的原始数据如图５所示。图４１０种不同类型人体动作实测场景（从左到右、从上至下依次为动作（ａ）～（ｊ））表２具体人体动作描述序号动作类别具体动作要求描述（ａ）向前走两只手周期交替摆动，并面向雷达缓慢向天线方向走去（ｂ）向后走两只手周期交替摆动，起点靠近天线位置，并缓慢向后走动，慢慢远离天线（ｃ）向前跑两只手周期交替摆动，并面向雷达向天线方向跑去（ｄ）向后跑两只手周期交替摆动，起点靠近天线位置，并向后跑动，
图２基于ＰＣＡ和ＤＣＴ相结合的人体动作识别整体流程图２０实验测量设备如图３所示，表１描述了本文实测数据使用的雷达参数。表１实验雷达参数表参数名称参数值中心频率４００ＭＨｚ时间窗２０ｎｓ扫描的采样点数５１２点／秒分辨率１６ｂｉｔ扫描频率５０Ｈｚ发射重复率１０００００图３ＳＩＲ－２０探地雷达本文实验测量是在桂林电子科技大学图书馆５１３室内进行，室内摆放了少量的桌椅。实验总共采集了１０种典型的人体动作接收信号，主要包含：（ａ）向前走；（ｂ）向后走；（ｃ）向前跑；（ｄ）向后跑；（ｅ）向前摔倒；（ｆ）向后摔倒；（ｇ）原地走动；（ｈ）上下跳动；（ｉ）向前跳；（ｊ）向后跳。在实际的实验数据采集中，ＳＩＲ－２０实验设备采用收发一体天线，收发天线放置在距离地面１ｍ处的桌子上，参与数据采集的是同门，身高约为１７２ｃｍ，体重约为６５ｋｇ，面向雷达天线，距离天线２ｍ左右。实验中每个动作重复做２０次作为１组，每组动作收集数据的持续时间大概是１２０ｓ。从（ａ）～（ｊ）的实际测试场景如图４所示，每种动作的具体要求如表２所示，实验采集的原始数据如图５所示。图４１０种不同类型人体动作实测场景（从左到右、从上至下依次为动作（ａ）～（ｊ））表２具体人体动作描述序号动作类别具体动作要求描述（ａ）向前走两只手周期交替摆动，并面向雷达缓慢向天线方向走去（ｂ）向后走两只手周期交替摆动，起点靠近天线位置，并缓慢向后走动，慢慢远离天线（ｃ）向前跑两只手周期交替摆动，并面向雷达向天线方向跑去（ｄ）向后跑两只手周期交替摆动，起点靠近天线位置，并向后跑动，
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于离散余弦变换和深度网络的地貌图像分类[J]. 刘芳,路丽霞,黄光伟,王洪娟,王鑫. 光学学报. 2018(06)
[2]单人行走运动参数估计方法[J]. 孙忠胜,王俊,孙进平,张耀天,袁常顺,向洪. 北京航空航天大学学报. 2016(04)
[3]行为识别中基于GA优化的加速度特征选择方法[J]. 徐仙,卢先领,王洪斌. 计算机工程与应用. 2016(06)
[4]探地雷达目标检测中的离散余弦变换方法[J]. 申家全,闫怀志,胡昌振. 仪器仪表学报. 2011(06)
本文编号：3567386
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