基于雷达微多普勒特征包络的自动手臂运动识别
信号处理
2020-07-16 v2
摘要
在考虑面向智能环境的人机接口 (HMI) 时，提出了一种简单而有效的基于多普勒雷达传感器的自动手臂运动识别方法。以手臂替代手，其雷达截面更强，且可从相对更远的距离被识别。将基于能量的阈值算法应用于频谱图以提取微多普勒 (MD) 特征包络。将正频率与负频率包络拼接构成特征向量。随后采用具有曼哈顿距离 (L1) 的最近邻 (NN) 分类器来识别手臂运动。结果表明，该简单方法对六类手臂运动的分类准确率高于 97%。尽管简单，所提方法优于基于手工特征的分类与基于主成分分析 (PCA) 的低维表示技术，且与卷积神经网络 (CNN) 相当。
引用
@article{arxiv.1910.11176,
title = {Automatic Arm Motion Recognition Based on Radar Micro-Doppler Signature Envelopes},
author = {Zhengxin Zeng and Moeness Amin and Tao Shan},
journal= {arXiv preprint arXiv:1910.11176},
year = {2020}
}
备注
9 pages, 11 figures