典型文献
基于呼吸样本空间的超宽带雷达身份识别
文献摘要：
为了解决传统雷达呼吸身份识别依赖人工预定义特征的问题,提出了一种基于呼吸样本空间(BSS)的超宽带(UWB)雷达身份识别算法.算法首先通过奇异值分解(SVD)对UWB雷达人体呼吸回波中杂波进行滤除,然后根据回波将目标跨距离单元的呼吸信号构建为包含时距信息的BSS序列,最后利用卷积神经网络(CNN)对BSS进行建模以获取目标分类结果.在室内场景实验中,对4人的身份识别准确率为84.64％.对比结果表明,所提出的算法对不同个体所具有的独特呼吸特征具有不错的区分能力.
文献关键词：
超宽带UWB雷达;环境辅助生活;生命体征;身份识别;卷积神经网络
中图分类号：
作者姓名：
周金海;吴耿俊;雷雯;常阳;周世镒
作者机构：
浙江大学信息与电子工程学院 杭州 310027
文献出处：
引用格式：
[1]周金海;吴耿俊;雷雯;常阳;周世镒-.基于呼吸样本空间的超宽带雷达身份识别)[J].电子测量与仪器学报,2022(01):118-125
A类：
环境辅助生活
B类：
样本空间,超宽带雷达,身份识别,预定,BSS,UWB,识别算法,奇异值分解,SVD,达人,人体呼吸,吸回,回波,杂波,滤除,跨距,呼吸信号,时距,目标分类,室内场景,识别准确率,不错,区分能力,生命体征
AB值：
0.365777
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
