典型文献
基于涡旋电磁波雷达的人体目标步态精细识别
文献摘要：
基于雷达的人体目标识别技术在诸多领域有着重要的应用.涡旋电磁波中携带有轨道角动量,在运动目标回波中会引起线多普勒和角多普勒效应,可为识别提供更丰富的信息.但与线多普勒相比,角多普勒较微弱,二者难以被分离.使用多发多收模型产生线性调频涡旋电磁波,通过双模态回波干涉抑制线多普勒.利用短时傅里叶变换,获得双模态回波的线多普勒和角多普勒时频图,将时频图的幅度值输入到双通道卷积神经网络模型中,获得分类结果.仿真实验结果表明,将线多普勒和角多普勒分离,同时输入到分类模型中可以提升人体步态精细识别能力.
文献关键词：
涡旋电磁波雷达;人体目标;步态识别;卷积神经网络
中图分类号：
作者姓名：
袁航;罗迎;李开明;陈怡君;张群
作者机构：
空军工程大学 信息与导航学院,陕西 西安710077;复旦大学 电磁波信息科学教育部重点实验室, 上海200433;西安电子科技大学 雷达信号处理国家重点实验室,陕西 西安710071;武警工程大学 信息工程学院,陕西 西安710086
文献出处：
引用格式：
[1]袁航;罗迎;李开明;陈怡君;张群-.基于涡旋电磁波雷达的人体目标步态精细识别)[J].兵工学报,2022(05):1167-1174
A类：
涡旋电磁波雷达
B类：
人体目标,目标识别技术,有轨,轨道角动量,运动目标,回波,多普勒效应,微弱,多发多收,线性调频,双模态,短时傅里叶变换,时频图,双通道卷积神经网络,卷积神经网络模型,分类模型,人体步态,识别能力,步态识别
AB值：
0.265839
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