基于三通道CNN-GSAM-LSTFEM网络的雷达人体切向动作识别

为了提高干涉雷达对人体切向动作的识别性能,本文提出一种基于三通道CNN-GSAM-LSTFEM网络的人体切向动作识别方法。首先利用一发二收的调频连续波(FMCW)雷达搭建干涉雷达平台采集人体切向动作回波数据,之后对每个接收通道的回波数据进行预处理,得到每个接收通道的多普勒时频图(DTFM)和双通道的干涉时频图(ITFM),然后将这3种时频图分别送入到3个并行的CNN-GSAM-LSTFEM网络进行训练,利用全局空间注意力模块(GSAM)和长短时特征提取模块(LSTFEM)增强卷积神经网络(CNN)的特征提取能力,最后将三通道提取的特征进行融合实现人体切向动作识别。实验结果表明,所提方法可有效提高人体切向动作的识别准确率,平均准确率高达98.77%。