基于FMCW雷达时间序列数据的轻量手势感知
信号处理
2021-11-23 v1
摘要
本文提出了一种用于近距手势感知领域FMCW雷达系统的新颖特征提取方法。提出了一种轻量处理，将一系列3D雷达数据立方体缩减为四个包含距离、方位角、俯仰角和幅度信息的1D时间信号。该处理完全在时域中执行，不使用任何傅里叶变换，并支持直接在原始时域数据上训练深度神经网络。在真实世界数据上的实验表明，所提出的处理保留了与传统雷达处理到距离、多普勒和角度谱图相同的表达能力。此外，计算复杂度显著降低，使其非常适合嵌入式设备。该系统能够以约95%的准确率识别十种不同手势，并在 Raspberry Pi 3 B 上实时运行。手势结束与预测之间的延迟仅为150 ms。
引用
@article{arxiv.2111.11219,
title = {Light-weight Gesture Sensing Using FMCW Radar Time Series Data},
author = {Thomas Stadelmayer and Avik Santra and Robert Weigel and Fabian Lurz},
journal= {arXiv preprint arXiv:2111.11219},
year = {2021}
}