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基于涡旋电磁波雷达回波时频图像的动态手势识别

Dynamic Gesture Recognition Based on Vortex Electromagnetic Wave Radar Echo Time-frequency Image

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现有基于雷达的动态手势识别技术,通过分析传统电磁波回波中的多普勒效应获取目标特征,并利用深度学习模型获得分类结果.涡旋电磁波的波前相位呈螺旋状,其回波中含有线多普勒和角多普勒,蕴含更多的目标信息.基于涡旋电磁波的独特性质,提出了一种基于涡旋电磁波雷达回波时频图像的动态手势识别方法,将涡旋电磁回波时频图作为特征,输入到深度学习模型中,取得了较好的识别结果.

王硕、孙梦轩、杨志晓、王辉、郑戍华

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河南牧业经济学院能源与智能工程学院,郑州 450044

英国杜伦大学,英国 DH13LE

北京理工大学自动化学院,北京 100081

涡旋电磁波雷达 深度学习 时频图像 动态手势识别

2022

10.3969/j.issn.1002-0640.2022.08.018

火力与指挥控制
火力与指挥控制研究会,火力与指挥控制专业情报网

火力与指挥控制

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：0.312
ISSN：1002-0640
年,卷(期)：2022.47(8)
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