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基于PCA和DCT的雷達人體動作識別
關鍵詞：無載波超寬帶雷達 人體動作識別 主成分分析法 離散余弦變換
摘要：無載波超寬帶雷達人體動作識別系統的關鍵優勢在于無載波超寬帶雷達具有極高的分辨率,能夠捕獲人體的細微動作變化,并且對于室內復雜環境具有很強的抗干擾能力。但是由于無載波超寬帶雷達信號不含載波信息,本身能量集中于極窄的波形內,并且發射信號與回波相關性弱,因此傳統的提取信號特征的方法不再適用。針對這一問題,首次搭建無載波超寬帶雷達人體動作識別系統,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)相結合的無載波超寬帶雷達人體動作識別方法,同時利用改進的網格搜索算法優化支持向量機的參數并驗證該方法的優越性。最后,基于實測數據在Matlab平臺上進行仿真,對實測的10種不同類型的人體動作進行分類識別,實驗結果顯示,該方法具有很高的識別率,針對不同的方案識別率均能達到99%以上,對小訓練樣本具有很強的魯棒性。
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