兵工学报 ›› 2022, Vol. 43 ›› Issue (5): 1167-1174.doi: 10.12382/bgxb.2021.0294
袁航1, 罗迎1,2, 李开明1, 陈怡君3,4, 张群1,2
YUAN Hang1, LUO Ying1,2, LI Kaiming1, CHEN Yijun3,4, ZHANG Qun1,2
摘要: 基于雷达的人体目标识别技术在诸多领域有着重要的应用。涡旋电磁波中携带有轨道角动量,在运动目标回波中会引起线多普勒和角多普勒效应,可为识别提供更丰富的信息。但与线多普勒相比,角多普勒较微弱,二者难以被分离。使用多发多收模型产生线性调频涡旋电磁波,通过双模态回波干涉抑制线多普勒。利用短时傅里叶变换,获得双模态回波的线多普勒和角多普勒时频图,将时频图的幅度值输入到双通道卷积神经网络模型中,获得分类结果。仿真实验结果表明,将线多普勒和角多普勒分离,同时输入到分类模型中可以提升人体步态精细识别能力。
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