【摘 要】
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雷达动作特征谱图对走、摔等较为宽幅的人体动作表征效果差，单一特征和不匹配特征数据结构的分类方法会降低动作识别的性能。针对以上问题，提出一种结合注意力机制的雷达多信号特征动作识别方法。首先，使用配置时分复用模式的多输入多输出毫米波雷达采集动作回波，将回波处理成短时能量、频率质心、相位变化（水平、俯仰）四维时序信号特征；然后，根据信号特征数据结构设计了多信号序列融合分类网络，该网络由1DCNN对信号抽
【基金项目】
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新疆维吾尔自治区重点实验室开放课题（2020D04050）； 新疆维吾尔自治区天山青年计划（2019Q030）； 无锡市科技发展资金项目（G20202018）；
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雷达动作特征谱图对走、摔等较为宽幅的人体动作表征效果差，单一特征和不匹配特征数据结构的分类方法会降低动作识别的性能。针对以上问题，提出一种结合注意力机制的雷达多信号特征动作识别方法。首先，使用配置时分复用模式的多输入多输出毫米波雷达采集动作回波，将回波处理成短时能量、频率质心、相位变化（水平、俯仰）四维时序信号特征；然后，根据信号特征数据结构设计了多信号序列融合分类网络，该网络由1DCNN对信号抽取高维特征，再将特征送入GRU以充分提取时序规律，并引入Attention机制对重要特征映射加权赋予GRU隐含状态不同的权重，最终通过SoftMax层完成动作分类；最后，在实际采集的雷达多信号数据集上进行实验，结果表明，多信号序列特征可以充分表征人体动作，所设计的网络收敛速度快，对8种不同的动作分类，平均正确率达到了98.5%。
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