基于CNN的超宽带穿墙雷达静目标数量识别技术

• 作者: 王亚夫 梁步阁 杨德贵 朱政亮
• 来源期刊: 传感器与微系统
• 关键词: 超宽带(UWB)穿墙雷达 卷积神经网络 人体数量识别 静目标
• 年，卷（期）: 2021,（4）
• 所属期刊栏目: 研究与探讨|Research & Approach
• 页码范围: 19-22
• 页数: 4页
• 分类号: TN95
• 语种: 中文
• DOI: 10.13873/J.1000-9787(2021)04-0019-04

摘要

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.