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基于2D-SPWVD与PCA-SSA-RF的超宽带雷达人体跌落动作辨识方法 被引量：2
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作者 杨桢 段雨昕 +3 位作者 李鑫 吴方泽 纪力文 冯丰 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2024年第10期147-158,共12页
针对现有超宽带雷达人体姿态识别研究领域缺少对相似动作辨识的问题,提出一种时频分析结合随机森林(RF)的动作辨识模型。提出基于平滑伪维格纳-威利分布(SPWVD)的二维平滑伪维格纳-威利分布(2D-SPWVD)时频分析方法,对预处理后的人体动... 针对现有超宽带雷达人体姿态识别研究领域缺少对相似动作辨识的问题,提出一种时频分析结合随机森林(RF)的动作辨识模型。提出基于平滑伪维格纳-威利分布(SPWVD)的二维平滑伪维格纳-威利分布(2D-SPWVD)时频分析方法,对预处理后的人体动作回波信号进行时频特征提取;利用主成分分析法(PCA)对特征矢量进行降维处理,选择累计贡献率较高的前30个主成分作为新的特征矢量输入到麻雀搜索算法(SSA)优化的RF分类模型中,用于有障碍条件下5种不同人体相似跌落动作辨识。实验结果表明:预处理算法有效地提升了动作回波信号信噪比,PCA-SSA-RF分类模型能有效辨识5种不同人体跌落动作,克服了数据的特殊性以及障碍物的干扰,准确率高达96.6%。在实时数据流中的跌倒检测任务中,模型的分类平均准确率达到了93%,并与RF、PSO-RF等多个不同经典分类模型深入对比,准确率较高且整体所需时间较短,兼具了准确性和分类效率。验证了所提方法的优越性与有效性。 展开更多
关键词 超宽带雷达 动作辨识 时频分析 2d-spwvd PCA 随机森林
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