基于PCA和DCT的雷達(dá)人體動(dòng)作識(shí)別
關(guān)鍵詞：無(wú)載波超寬帶雷達(dá) 人體動(dòng)作識(shí)別 主成分分析法 離散余弦變換
摘要：無(wú)載波超寬帶雷達(dá)人體動(dòng)作識(shí)別系統(tǒng)的關(guān)鍵優(yōu)勢(shì)在于無(wú)載波超寬帶雷達(dá)具有極高的分辨率,能夠捕獲人體的細(xì)微動(dòng)作變化,并且對(duì)于室內(nèi)復(fù)雜環(huán)境具有很強(qiáng)的抗干擾能力。但是由于無(wú)載波超寬帶雷達(dá)信號(hào)不含載波信息,本身能量集中于極窄的波形內(nèi),并且發(fā)射信號(hào)與回波相關(guān)性弱,因此傳統(tǒng)的提取信號(hào)特征的方法不再適用。針對(duì)這一問(wèn)題,首次搭建無(wú)載波超寬帶雷達(dá)人體動(dòng)作識(shí)別系統(tǒng),并提出一種新穎的基于主成分分析法(PCA)和離散余弦變換(DCT)相結(jié)合的無(wú)載波超寬帶雷達(dá)人體動(dòng)作識(shí)別方法,同時(shí)利用改進(jìn)的網(wǎng)格搜索算法優(yōu)化支持向量機(jī)的參數(shù)并驗(yàn)證該方法的優(yōu)越性。最后,基于實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)在Matlab平臺(tái)上進(jìn)行仿真,對(duì)實(shí)測(cè)的10種不同類(lèi)型的人體動(dòng)作進(jìn)行分類(lèi)識(shí)別,實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,該方法具有很高的識(shí)別率,針對(duì)不同的方案識(shí)別率均能達(dá)到99%以上,對(duì)小訓(xùn)練樣本具有很強(qiáng)的魯棒性。
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