| 使用微多普勒信息识别伪装人体目标动作的新方法 |
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| 引用本文： | 陈亦望,靳秀海,张品,潘育新.使用微多普勒信息识别伪装人体目标动作的新方法[J].解放军理工大学学报,2012,0(5):505-510. |
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| 作者姓名： | 陈亦望 靳秀海 张品 潘育新 |
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| 作者单位： | 解放军理工大学 野战工程学院，江苏 南京 210007 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目(10372038). |
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| 摘 要： | 为了有效识别垂直遮障伪装后的地面人体目标动作类别，首先使用具有全天候探测、可穿透障碍物能力的多普勒雷达获取人体目标微多普勒信号，再将微多普勒信号经短时傅里叶变换后获得的时间、频率和功率三维信息图形作为数据源，并使用点描述算法获取三维形状特征用于分类。使用20组人体目标的4个不同动作实测数据，分别采用多层感知器结构的人工神经网络方法和超核支持向量机方法对动作特征进行分类。通过比较实验证明，提出的方法可以更高效地进行人体目标动作分类。
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| 关 键 词： | 微多普勒频移 三维 动作分类 人工神经网络 支持向量机 |
| 收稿时间： | 2011-05-17 |
| 修稿时间： | 2011-05-17． |
Activity classification for camouflaged human target based on micro Doppler signatures |
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| CHEN Yi-wang,JIN Xiu-hai,ZHANG Pin and PAN Yu-xin.Activity classification for camouflaged human target based on micro Doppler signatures[J].Journal of PLA University of Science and Technology(Natural Science Edition),2012,0(5):505-510. |
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| Authors: | CHEN Yi-wang JIN Xiu-hai ZHANG Pin and PAN Yu-xin |
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| Institution: | College of Field Engineering, PLA Univ. of Sci. &; Tech., Nanjing 210007，China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | micro Doppler frequency shift three dimension shape motion classification artificial neural network support vector machine |
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