基于单频涡旋电磁波雷达的人体目标步态精细识别.pdf

"基于单频涡旋电磁波雷达的人体目标步态精细识别" 该论文主要介绍了基于单频涡旋电磁波雷达的人体目标步态精细识别技术。传统的平面电磁波雷达在人体目标识别方面存在一定的局限性，无法实现步态精细识别。为了提高人体步态识别能力，本文提出了一种新的方法，即使用涡旋电磁波雷达。 第一部分：涡旋电磁波雷达回波模型的建立 在该论文中，作者首先建立了人体目标的涡旋电磁波雷达回波模型。该模型可以模拟人体目标在不同步态下的回波信号，并且可以根据回波信号来识别人体目标的步态。该模型的建立为后续的步态识别提供了基础。 第二部分：时频图分析 在该论文中，作者使用了时频图分析来提取回波信号中的目标信息。时频图是一种将时域信号转换为频域信号的方法，可以很好地提取信号中的频率信息。在该论文中，作者使用时频图来分析回波信号，并提取了目标的线多普勒和角多普勒混合信息。 第三部分：卷积神经网络模型 在该论文中，作者使用了卷积神经网络模型来对人体目标的步态进行分类识别。卷积神经网络是一种常用的深度学习算法，可以很好地处理图像和信号处理任务。在该论文中，作者使用了卷积神经网络来分析时频图，并对人体目标的步态进行分类识别。 第四部分：仿真实验结果 在该论文中，作者进行了仿真实验，以验证涡旋电磁波雷达在人体目标步态识别方面的有效性。实验结果表明，使用涡旋电磁波雷达可以显著提高人体步态识别的精度。 该论文提出了一种基于单频涡旋电磁波雷达的人体目标步态精细识别技术，通过建立涡旋电磁波雷达回波模型、时频图分析和卷积神经网络模型，可以实现人体目标步态的精细识别。该技术可以应用于多个领域，如人机交互、智能家居、健康监测等。 知识点： 1. 涡旋电磁波雷达是一种新型的雷达技术，可以在人体目标识别方面显示出更高的精度。 2. 时频图分析是一种常用的信号处理方法，可以用于提取信号中的频率信息。 3. 卷积神经网络是一种常用的深度学习算法，可以用于图像和信号处理任务。 4. 人体目标步态识别是一种复杂的任务，需要结合多种技术和方法来实现。