| 基于改进粒子群算法的UWB雷达人体动作识别研究 |
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| 作者姓名： | 李新春 曾仕豪 |
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| 作者单位： | 1.辽宁工程技术大学 电子与信息工程学院,辽宁 葫芦岛,125105;2.辽宁工程技术大学 研究生院,辽宁 葫芦岛,125105 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目(61971210) |
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| 摘 要： | 针对雷达信号中的杂波干扰及样本数量对人体动作识别精度的限制,提出一种基于改进粒子群算法(parti-cle swarm optimization,PSO)优化支持向量机(support vector machine,SVM)模型的超宽带(ultra-wideband,UWB)雷达人体动作识别算法.利用动态目标指示(moving target indication,MTI)与小波阈值滤波对接收到的UWB回波信号进行预处理,消除回波信号中的杂波和噪声对人体动作识别的影响;结合二维离散小波包分解(two dimensional discrete wavelet packet decomposition,2D-DWPD)与奇异值分解(singular value decomposition,SVD),对预处理后的雷达信号进行特征提取和降维;提出一种改进粒子群算法,优化SVM模型的相关参数进行识别和分类.实验结果表明,提出的算法准确率可达到 96.25%,具有良好的识别性能.
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| 关 键 词： | 超宽带雷达 人体动作识别 小波阈值滤波 改进粒子群算法 |
| 收稿时间： | 2022-12-12 |
| 修稿时间： | 2023-12-30 |
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