基于串联式一维神经网络的毫米波雷达动态手势识别方法

摘要：

现有的基于雷达传感器的手势识别方法,大多先利用雷达回波对手势的距离、多普勒和角度等信息进行参数估计,得到各种数据谱图,然后再利用卷积神经网络对这些谱图进行分类,实现过程较为复杂.该文提出一种基于串联式1维神经网络(1D-ScNN)的毫米波雷达动态手势识别方法.首先基于毫米波雷达获取动态手势的原始回波,然后利用1维卷积和池化操作对手势特征进行提取,并将这些特征信息输入1维Inception v3结构.最后在网络的末端接入长短期记忆(LSTM)网络来聚合1维特征,充分利用动态手势的帧间相关性,提高识别准确率和训练收敛速度.实验结果表明,该方法实现过程简单,收敛速度快,识别准确率可以达到96.0％以上,高于现有基于数据谱图的手势分类方法.

关键词：雷达目标识别、手势识别、卷积神经网络、毫米波雷达

所属期刊栏目：43

分类号：TN911.73;TP391.4

资助基金：国家自然科学基金61701416,61871203

在线出版日期：2021-09-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：2743-2750