多域融合头部识别雷达

多域特征自适应融合

通过融合距离域与时频域特征，显著提升人体头部运动识别性能。

Yuqing, Bu · 王祥 · Bo, Zhang · 郭世盛 · 崔国龙

IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement 2023

技术优势

识别更准

同时利用距离域和时频域信息，并通过注意力机制去除冗余，提升识别性能。

融合更灵活

使用可学习的卷积权重对不同域的特征进行自适应融合，无需手动设计融合规则。

特征更精炼

引入注意力机制自动筛选融合后的重要特征，降低计算负担并提升鲁棒性。

应用场景

• 雷达人体感知：用于非接触式头部运动识别，可提升人机交互和驾驶监测中的感知精度。
• 人机交互：提供一种基于雷达的手势或头部指令识别方案，摆脱穿戴式传感器限制。
• 非接触式监测：实现无接触的头部运动监测，适用于医疗监护和智能家居场景。