Fjärrhälsoövervakning är en viktig komponent i framtiden för hälso- och sjukvård med prediktiva och fallriskskattningar som krävs i stort behov och med brådska. Radar, genom utnyttjande av micro-Doppler effekten, kan generera signaturer som kan klassificeras automatiskt. I detta arbete har funktioner från två olika radarsystem som arbetar på C-bandet och K-bandet använts gemensamt för att klassificera tio indoor human aktiviteter med data från 20 personer med stödvektorklassning. Val av funktioner har tillämpats för att ta bort uppsägningar och hitta en uppsättning framträdande funktioner för radarsystemen, individuellt och i det sammanslagna scenariot. Med de ovan nämnda metoderna visar vi förbättringar i klassificeringsnoggrannheten för systemen från 75 och 70% för radarsystemen individuellt, upp till 89% när de blandas.
Författare i REF använder funktionerna i två olika radarsystem som arbetar på C-bandet och K-bandet genom en Support Vector Machine-klassning för att känna igen 10 mänskliga aktiviteter för fjärrövervakning av hälsa.
Activity recognition with cooperative radar systems at C and K band
{'venue': None, 'journal': 'The Journal of Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}