Abstract-Contemporary övervakningssystem använder huvudsakligen videokameror som sin primära sensor. Men videokameror har grundläggande brister, såsom oförmågan att hantera lågljusmiljöer, dåliga väderförhållanden, och dölja kläder. I kontrast till detta kan radarutrustning kännas i upphöjda miljöer och se genom väggar. I detta dokument undersöker vi användningen av mikro-Doppler (MD) signaturer hämtade från en lågeffekt radarenhet för att identifiera en uppsättning personer baserat på deras gångegenskaper. I detta syfte föreslår vi en robust inlärningsstrategi baserad på djupa konvolutionella neurala nätverk. Med tanke på att vi strävar efter att erbjuda en lösning på ett verkligt problem får människor gå omkring fritt i två olika rum. I detta sammanhang konstrueras och offentliggörs identifieringen med radardatauppsättningen, bestående av 150 min kommenterade MD-data som är jämnt fördelade över fem mål. Genom experiment undersöker vi effektiviteten av både Doppler och tidsdimensionen, vilket visar att vårt tillvägagångssätt uppnår en klassificeringsfelfrekvens på 24,70% på valideringsuppsättningen och 21,54% på testuppsättningen för de fem mål som används. När vi experimenterar med större tidsfönster kan vi ytterligare sänka felfrekvensen. Index Terms-Convolutional neural network (CNN), funktionsinlärning, gångklassificering, inomhusanalys, lågeffektradar, micro-Doppler (MD), personidentifiering.
Slutligen utformade författarna till REF ett djupt konvolutionellt neuralt nätverk (DCNN) vilket resulterade i en noggrannhet på 81,61% på lägre effekt radardata.
Indoor Person Identification Using a Low-Power FMCW Radar
{'venue': 'IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing', 'journal': 'IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}