典型文献
基于WGAN-GP的微多普勒雷达人体动作识别
文献摘要：
针对人体动作识别微多普勒雷达数据量有限的问题,本文提出基于梯度惩罚的沃瑟斯坦生成对抗网络(WGAN-GP)进行雷达数据增强,实现深度卷积神经网络(DCNN)在样本数量较少时可以得到有效训练.首先对人体各种动作的线性调频连续波雷达回波数据进行预处理得到微多普勒时频谱图像,然后采用WGAN-GP进行时频谱图像数据增强,最后利用生成的图像对DCNN进行训练.实验结果表明使用WGAN-GP可以有效解决雷达数据不足的问题,从而提高DCNN人体动作识别准确率.
文献关键词：
人体动作识别;微多普勒;沃瑟斯坦生成对抗网络;深度卷积神经网络
中图分类号：
作者姓名：
屈乐乐;王禹桐
作者机构：
沈阳航空航天大学电子信息工程学院,辽宁沈阳 110136
文献出处：
引用格式：
[1]屈乐乐;王禹桐-.基于WGAN-GP的微多普勒雷达人体动作识别)[J].雷达科学与技术,2022(02):195-201
A类：
沃瑟斯坦生成对抗网络
B类：
WGAN,GP,微多普勒,多普勒雷达,达人,人体动作识别,雷达数据,数据量,梯度惩罚,深度卷积神经网络,DCNN,样本数量,少时,有效训练,线性调频连续波,调频连续波雷达,雷达回波,波数,理得,时频谱,频谱图,图像数据增强,识别准确率
AB值：
0.249046
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