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题名结合注意力机制的雷达多信号动作识别方法
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作者
高鹏
张岩
唐新余
王蒙
季文飞
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机构
中国科学院新疆理化技术研究所
中国科学院大学
中国科学院新疆民族语音语言信息处理重点实验室
江苏中科西北星信息科技有限公司
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出处
《计算机技术与发展》
2023年第1期157-164,共8页
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基金
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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文摘
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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关键词
人体动作识别
毫米波雷达
多信号特征
卷积神经网络
注意力机制
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Keywords
human motion recognition
millimeter wave radar
multi-signal characteristics
convolutional neural network
attention mechanism
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名多源信号特征融合的电能质量扰动识别
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作者
陈思源
程志友
杨猛
胡乐乐
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机构
安徽大学电子信息工程学院
安徽大学互联网学院
安徽大学教育部电能质量工程研究中心
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出处
《安徽大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2024年第4期62-66,共5页
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基金
国家自然科学基金资助项目(6227020935)
安徽省科技重大专项(18030901018)。
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文摘
为了解决风能、太阳能等可再生能源输出的不稳定性和间歇性给电能质量带来的问题,提出多源信号特征融合的电能质量扰动识别方法.该方法引入电流信息增强扰动特征,为解决电能质量扰动识别提供了新的视角.算例分析结果表明:相对于其他2种方法,该文方法的4个评价指标(准确率、精确率、召回率和F1分数)均最高.因此,该文方法具有优越性.
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关键词
电能质量扰动
残差网络
多源信号特征融合
相对位置矩阵
有效通道注意力
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Keywords
power quality disturbance
residual network
multi-source signal feature fusion
relative position matrix
ECA
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分类号
TM712
[电气工程—电力系统及自动化]
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题名阵列调制随机共振在微弱信号特征提取方面的应用
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作者
涂水林
邬正义
吴正阳
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机构
常熟理工学院物理与电子工程学院
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出处
《计算机测量与控制》
CSCD
北大核心
2012年第6期1599-1601,1609,共4页
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基金
江苏省高校自然科学研究计划项目(10KJD510002)
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文摘
论述了阵列调制随机共振方法在强噪声背景下多频微弱信号特征提取中的工作原理和实现步骤;采用预先设定系统参数的多个并联非耦合随机共振单元形成阵列,将被测强噪声背景下的多频微弱信号分别与不同频率的载波进行调制,生成多个差频均为0.01Hz的信号作为各对应随机共振单元的激励信号,采用龙格-库塔算法求取各单元输出并进行频谱分析,根据0.01Hz处的信噪比判断在微弱信号中是否存在载波频率与差频值之和大小的频率分量,最后综合各个随机共振单元的检测结果生成微弱信号的频率特征向量;仿真结果表明,阵列调制随机共振在微弱信号特征提取方面效果明显,具有很好的应用前景。
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关键词
摘要:论述了阵列调制随机共振方法在强噪声背景下多频微弱信号特征提取中的工作原理和实现步骤
采用预先设定系统参数的多个并联非耦合随机共振单元形成阵列
将被测强噪声背景下的多频微弱信号分别与不同频率的载波进行调制
生成多个差频均为0.01Hz的信号作为各对应随机共振单元的激励信号
采用龙格一库塔算法求取各单元输出并进行频谱分析
根据0.01Hz处的信噪比判断在微弱信号中是否存在载波频率与差频值之和大小的频率分量
最后综合各个随机共振单元的检测结果生成微弱信号的频率特征向量
仿真结果表明
阵列调制随机共振在微弱信号特征提取方面效果明显
具有很好的应用前景.关健词:阵列
调制随机共振
微弱信号
特征提取
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Keywords
array
modulated stochastic resonance
weak signal
feature extraction
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分类号
TM561
[电气工程—电器]
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