Abstract-Micro-Doppler radarsignaturer har stor potential för att klassificera fotgängare och djur, liksom deras rörelsemönster, i en mängd olika övervakningsapplikationer. På grund av de många grad av frihet som är inblandade måste verkliga data kompletteras med exakta simulerade radardata för att framgångsrikt kunna konstruera och testa radarsignalbehandlingsalgoritmer. I många fall begränsas möjligheten att samla in verkliga data av monetära och praktiska överväganden, medan varje önskat scenario kan skapas i en simulerad miljö. Motion capture (MOCAP) har använts i flera verk för att simulera den mänskliga micro-Doppler signaturen mätt med radar; dock har validering av metoden endast gjorts baserat på visuella jämförelser av micro-Doppler signaturer. Detta arbete validerar och, ännu viktigare, utökar utnyttjandet av MOCAP-data inte bara för att simulera mikro-Doppler-signaturer utan också för att använda de simulerade signaturerna som en källa till förkunskaper för att förbättra klassificeringen av verkliga radardata, särskilt när den totala mängden data är liten. Index Terms-Classification, human micro-Doppler, kunskapsbaserad signalbehandling, rörelsefångst (MOCAP).
Karabacak m.fl. REF simulerar mikro-Doppler-signaturer och använder de simulerade signaturerna som en källa till kunskap på förhand för att förbättra klassificeringen av verkliga radardata, särskilt när den totala mängden data är liten.
Knowledge Exploitation for Human Micro-Doppler Classification
{'venue': 'IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters', 'journal': 'IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}