基于微多普勒特征的单人与小分队分类技术

• 作者: 杨磊 王亚军 王勇 罗丁利
• 来源期刊: 电讯技术
• 学科: 工学
• 关键词: 行人分类 雷达参数设计 微多普勒 特征提取 支持向量机
• 年，卷（期）: 2016,（9）
• 所属期刊栏目: 电子与信息工程
• 页码范围: 969-975
• 页数: 7页
• 分类号: TN957.5
• 字数: 4119字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-893x.2016.09.004

摘要

人体行走是典型的非刚体运动，通常情况下每个人行走时的摆动周期不可能完全相同。通过提取目标频谱归一化幅度和、多普勒谱线数和谱宽的标准差3个典型特征，采用支持向量机( SVM)分类器，实现了短驻留时间条件下单人与多人的有效鉴别，平均识别率大于90%。雷达实测数据表明所提特征是有效并且稳健的。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王勇		103	717	14.0	20.0
2	罗丁利		28	166	5.0	12.0
3	王亚军		13	79	5.0	8.0
4	杨磊		31	196	8.0	12.0