In recent years, the millimeter-wave radar to identify human behavior has been widely used in medical,security, and other fields. When multiple radars are performing detection tasks, the validity of the features contained in each radar is difficult to guarantee. In addition, processing multiple radar data also requires a lot of time and computational cost. The Complementary Ensemble Empirical Mode Decomposition-Energy Slice (CEEMD-ES) multistatic radar selection method is proposed to solve these problems. First, this method decomposes and reconstructs the radar signal according to the difference in the reflected echo frequency between the limbs and the trunk of the human body. Then, the radar is selected according to the difference between the ratio of echo energy of limbs and trunk and the theoretical value. The time domain, frequency domain and various entropy features of the selected radar are extracted. Finally, the Extreme Learning Machine (ELM) recognition model of the ReLu core is established. Experiments show that this method can effectively select the radar, and the recognition rate of three kinds of human actions is 98.53%.


翻译:近年来,用于识别人类行为的毫米波雷达被广泛用于医疗、安全和其他领域。当多个雷达执行探测任务时,每个雷达所含特征的有效性难以保证。此外,处理多个雷达数据也需要大量的时间和计算成本。建议采用补充性综合模型的光速分解-能源虱子(CEEMD-ES)多静态雷达选择方法来解决这些问题。首先,这种方法根据人体肢体和后备体反射频率的差异进行分解和重建雷达信号。然后,根据四肢和后备体回声能量比率与理论价值的差异选择雷达。提取了选定雷达的时间范围、频域和各种恒温特征。最后,建立了RELu核心的极端学习机器(ELM)识别模型。实验显示,这一方法可以有效地选择雷达,三种人类行动的识别率是98.53%。

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