RadHARSimulator V1：基于模型的FMCW雷达人体活动识别模拟器

基于雷达的人体活动识别（HAR）是需要非侵入式监测的应用领域的关键研究方向。然而，获取多样且高保真的雷达数据集以进行稳健的算法开发仍然是一项重大挑战。为了克服这一瓶颈，我们开发了一种基于模型的调频连续波（FMCW）雷达HAR模拟器。该模拟器集成了按人体测量学缩放的$13$散射体运动学模型，以模拟$12$种不同的活动。采用了FMCW雷达回波模型，该模型结合了动态雷达散射截面（RCS）、自由空间或穿墙传播以及校准的噪声基底，以确保信号保真度。随后，模拟的原始数据通过完整的处理流程进行处理，包括动目标显示（MTI）、整体多普勒补偿和Savitzky-Golay去噪，最终通过短时傅里叶变换（STFT）和傅里叶同步挤压变换（FSST）生成高分辨率距离-时间图（RTM）和多普勒-时间图。最后，提出了一种新的神经网络方法来验证雷达HAR的有效性。数值实验表明，该模拟器成功生成了高保真且独特的微多普勒特征，为雷达HAR算法的设计和验证提供了有价值的工具。该模拟器的安装程序发布于：https://github.com/JoeyBGOfficial/RadHARSimulatorV1-Model-Based-FMCW-Radar-Human-Activity-Recognition-Simulator。