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基于距离辅助的超宽带MIMO雷达图像人体姿态重构网络
被引量：
2
1
作者
宋永坤
金添
+2 位作者
戴永鹏
宋勇平
周小龙
《信号处理》
CSCD
北大核心
2021年第8期1355-1364,共10页
超宽带多输入多输出(Multiple-input Multiple-output,MIMO)雷达可以获取目标的多维信息,在目标探测和人体动作分类等方面有很大的优势。然而,在实际应用中,超宽带MIMO雷达获取的人体目标成像结果通常分辨率较低,抽象难懂,且目标距离越...
超宽带多输入多输出(Multiple-input Multiple-output,MIMO)雷达可以获取目标的多维信息,在目标探测和人体动作分类等方面有很大的优势。然而,在实际应用中,超宽带MIMO雷达获取的人体目标成像结果通常分辨率较低,抽象难懂,且目标距离越远雷达图像分辨率越低。针对以上问题,本文提出了一种基于距离辅助的超宽带MIMO雷达图像人体姿态重构网络,首先使用卷积神经网络提取人体目标成像的信号强度和空间位置特征,然后使用反卷积模块重构出人体目标的各个关节点位置。同时,考虑雷达成像结果随着距离的变远而恶化,本文将目标的距离作为辅助信息来选择合适的网络模型参数,进而提高姿态重构的精度。实验结果表明,本方法可以将抽象的人体目标雷达图像转化为易于理解的人体关节姿态,且有较好的姿态重构性能,极大增强了传统雷达图像的可视化性能。同时,距离信息的引入提高了姿态重构精度,有效克服了距离增大带来的影响。
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关键词
超宽带多输入多输出雷达
卷积神经网络
人体姿态重构
目标距离
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职称材料
题名
基于距离辅助的超宽带MIMO雷达图像人体姿态重构网络
被引量：
2
1
作者
宋永坤
金添
戴永鹏
宋勇平
周小龙
机构
国防科技大学电子科学学院
空军预警学院
出处
《信号处理》
CSCD
北大核心
2021年第8期1355-1364,共10页
基金
国家自然科学基金(61971430)。
文摘
超宽带多输入多输出(Multiple-input Multiple-output,MIMO)雷达可以获取目标的多维信息,在目标探测和人体动作分类等方面有很大的优势。然而,在实际应用中,超宽带MIMO雷达获取的人体目标成像结果通常分辨率较低,抽象难懂,且目标距离越远雷达图像分辨率越低。针对以上问题,本文提出了一种基于距离辅助的超宽带MIMO雷达图像人体姿态重构网络,首先使用卷积神经网络提取人体目标成像的信号强度和空间位置特征,然后使用反卷积模块重构出人体目标的各个关节点位置。同时,考虑雷达成像结果随着距离的变远而恶化,本文将目标的距离作为辅助信息来选择合适的网络模型参数,进而提高姿态重构的精度。实验结果表明,本方法可以将抽象的人体目标雷达图像转化为易于理解的人体关节姿态,且有较好的姿态重构性能,极大增强了传统雷达图像的可视化性能。同时,距离信息的引入提高了姿态重构精度,有效克服了距离增大带来的影响。
关键词
超宽带多输入多输出雷达
卷积神经网络
人体姿态重构
目标距离
Keywords
ultra-wideband multiple-input multiple-output radar
convolutional neural network
human pose reconstruction
target distance
分类号
TN959.1 [电子电信—信号与信息处理]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于距离辅助的超宽带MIMO雷达图像人体姿态重构网络
宋永坤
金添
戴永鹏
宋勇平
周小龙
《信号处理》
CSCD
北大核心
2021
2
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