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申请/专利权人：北京邮电大学
摘要：本发明主要针对雷达图像考虑基于循环神经网络的雷达人体行为识别，本发明的核心在于，包括：构建距离‑多普勒特征提取网络，不考虑距离‑多普勒序列的时序特性，重点提取距离‑多普勒帧的瞬时特征；利用现有方法对采集到的雷达信号进行距离‑多普勒处理，并以距离‑多普勒序列的形式对微多普勒信号进行表示；基于双向长短期记忆网络LSTM的时序分析模块利用双向长短时记忆网络Bi‑LSTM对距离‑多普勒特征序列进行时序处理；在微多普勒时序分析网络中设计基于门控循环单元GatedRecurrentUnit，GRU的注意力机制，这一机制根据序列的时序关系为序列分配时间注意力，使模型更关注包含丰富信息的帧，使模型更关注包含丰富信息的帧，进一步提升了模型的识别准确率。
主权项：1.一种基于循环神经网络的雷达人体行为识别方法，其特征在于，包括：构建距离-多普勒特征提取网络，不考虑距离-多普勒序列的时序特性，充分提取距离-多普勒帧的瞬时特征；对采集到的雷达信号进行距离-多普勒处理，并将微多普勒信号表示为距离-多普勒特征序列的形式；基于双向长短期记忆网络的时序分析模块对距离-多普勒特征序列进行时序处理；在微多普勒时序分析网络中设计基于门控循环单元的注意力机制，根据距离-多普勒特征序列的时序关系分配时间注意力，使序列更加关注包含丰富信息的帧。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京邮电大学 一种基于循环神经网络的雷达人体行为识别方法
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