典型文献
基于手掌毫米波雷达回波信号的身份识别
文献摘要：
提出并验证了一种基于手掌毫米波雷达回波信号的身份识别技术.使用60 GHz毫米波雷达持续监测手掌回波信号,再经过目标检测、距离检测、静止检测等步骤获取符合识别要求的单次雷达回波信号,随后对这个信号进行分段滤波取平均(PNA)的数据预处理,最后送入由一维卷积层为核心的神经网络(RNet)分类器中进行识别,得到被检测者的身份信息.本研究采集了包含120 000个样本的数据集,并在此之上验证了数据预处理算法和分类识别算法,最终取得96.8％的综合识别准确率.由于采用雷达回波信号作为身份信息的表征,相比于传统身份识别方法无光照条件要求、无需直接接触传感器且无隐私泄露风险,拥有广阔的应用场景.
文献关键词：
毫米波雷达;身份识别;深度学习
中图分类号：
作者姓名：
曹佳禾;陈君毅;王智铭;蒋德琛;王勇
作者机构：
浙江大学信息与电子工程学院 杭州310013
文献出处：
引用格式：
[1]曹佳禾;陈君毅;王智铭;蒋德琛;王勇-.基于手掌毫米波雷达回波信号的身份识别)[J].国外电子测量技术,2022(03):170-176
A类：
RNet
B类：
手掌,毫米波雷达,雷达回波,回波信号,身份识别,GHz,持续监测,再经,过目,目标检测,距离检测,静止,取平,PNA,后送,送入,一维卷积,卷积层,分类器,身份信息,数据预处理算法,分类识别,识别算法,综合识别,识别准确率,无光,光照条件,直接接触,隐私泄露,泄露风险
AB值：
0.323239
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