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Radar-Based Human Activity Recognition Under the Limited Measurement Data Support Using Domain Translation
IEEE Signal Processing Letters ( IF 3.9 ) Pub Date : 2022-09-19 , DOI: 10.1109/lsp.2022.3207948 Yang Yang, Yutong Zhang, Haoran Ji, Beichen Li, Chunying Song
IEEE Signal Processing Letters ( IF 3.9 ) Pub Date : 2022-09-19 , DOI: 10.1109/lsp.2022.3207948 Yang Yang, Yutong Zhang, Haoran Ji, Beichen Li, Chunying Song
In recent years, radar-based human activity recognition has received considerable interest, but it faces the difficulty of a shortage of training data. In this research, a two-stage domain adaption method is proposed for this issue. This method combines simulated radar spectrograms with an elaborated domain-translation network to perform domain adaptation, hence enabling human activity recognition with limited measurement data support. To validate the efficacy of our method, we conduct radar simulation and measurements, and the experimental results demonstrate that the proposed method outperforms other comparisons in terms of accuracy, showing its great capacity for radar-based human activity recognition.
中文翻译:
基于雷达的有限测量数据支持下的人类活动识别使用领域转换
近年来,基于雷达的人体活动识别受到了相当大的关注,但它面临着训练数据不足的困难。在这项研究中,针对这个问题提出了一种两阶段的域适应方法。该方法将模拟的雷达频谱图与精细的域转换网络相结合以执行域自适应,从而在有限的测量数据支持下实现人类活动识别。为了验证我们方法的有效性,我们进行了雷达仿真和测量,实验结果表明,所提出的方法在准确性方面优于其他比较,显示出其在基于雷达的人类活动识别方面的强大能力。
更新日期:2022-09-19
中文翻译:
基于雷达的有限测量数据支持下的人类活动识别使用领域转换
近年来,基于雷达的人体活动识别受到了相当大的关注,但它面临着训练数据不足的困难。在这项研究中,针对这个问题提出了一种两阶段的域适应方法。该方法将模拟的雷达频谱图与精细的域转换网络相结合以执行域自适应,从而在有限的测量数据支持下实现人类活动识别。为了验证我们方法的有效性,我们进行了雷达仿真和测量,实验结果表明,所提出的方法在准确性方面优于其他比较,显示出其在基于雷达的人类活动识别方面的强大能力。