穿墙雷达人类活动识别的泛化能力分析
信号处理
2024-10-11 v1 人工智能
摘要
穿墙雷达人类活动识别（TWR HAR）是一种利用低频超宽带（UWB）信号检测和分析室内人体运动的技术。然而，现有端到端识别模型对TWR训练数据分布的高度依赖，使得在不同的室内测试环境中实现良好的泛化能力变得困难。为此，本文分析了TWR HAR的泛化能力。具体而言，首先讨论了一种用于TWR HAR的端到端线性神经网络方法及其泛化误差上界。其次，提出一种微多普勒角点表示方法，并展示在维度降低前后泛化误差的变化。通过数值仿真和实验，证明了理论泛化误差的合理性。结果表明，特征维度降低在实现不同室内测试环境间的识别模型泛化方面具有有效作用。
引用
@article{arxiv.2410.07543,
title = {Generalization Ability Analysis of Through-the-Wall Radar Human Activity Recognition},
author = {Weicheng Gao and Xiaodong Qu and Xiaopeng Yang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2410.07543},
year = {2024}
}
备注
6 pages, 4 figures, 0 table, in Proc. IEEE International Conference on Signal, Information and Data Processing (ICSIDP), 2024