基于CNN的超宽带穿墙雷达静目标数量识别技术

本文基于静止目标的超宽带(UWB)雷达模型的构建,提出利用卷积神经网络(CNN)进行人体数量的识别方法,针对实测数据对该方法进行实验分析,并与传统方法进行比较,结果表明:将超宽带穿墙雷达与CNN结合对人体数量识别准确率较高,并且去除数据预处理环节对识别效果没有影响。