双域融合和LSTM下的FMCW雷达人体活动识别方法

作     者：郑志远 朱文章 ZHENG Zhiyuan;ZHU Wenzhang

作者机构：厦门理工学院光电与通信工程学院福建厦门361024 

出 版 物：《厦门理工学院学报》 (Journal of Xiamen University of Technology)

年 卷 期：2022年第30卷第5期

页      面：15-21页

学科分类：080904[工学-电磁场与微波技术] 0810[工学-信息与通信工程] 0809[工学-电子科学与技术（可授工学、理学学位）] 08[工学] 081105[工学-导航、制导与控制] 081001[工学-通信与信息系统] 081002[工学-信号与信息处理] 0825[工学-航空宇航科学与技术] 0811[工学-控制科学与工程] 

基　　金：厦门市科技计划项目(3502ZCQ20191002) 

主　　题：人体活动识别 调频连续波(FMCW)雷达 双域融合 长短时记忆网络(LSTM) 

摘      要：针对雷达信号单一数据域识别人体活动准确率低的问题,提出一种双域融合和长短时记忆网络(LSTM)的调频连续波(FMCW)雷达人体活动识别方法。该方法利用雷达回波的信息,分别建立单一数据域的距离时间图和微多普勒图,将2种图像在通道处拼接生成双域融合图以扩展特征信息维度;将双域融合图切割成7等分形成连续的时间序列信号,输入LSTM层中进行时序特征学习;经过全连接层和Softmax层完成对人体活动的识别。采用格拉斯哥大学公开的FMCW雷达数据集进行的十折交叉实验结果表明,采用双域融合和LSTM的FMCW雷达人体活动识别方法相比于单一数据域的识别方法平均准确率提升1.55%,所提方法准确、有效。