雷达学报

作者：任振裕, 吉辰卿, 余潮, 陈万里, 王锐

单位：1.南方科技大学电子与电气工程系 深圳 518055；2.深圳技术大学 深圳 518118；

关键词：无线信道建模, 无线动作识别, 无标签迁移学习, 毫米波, 计算机视觉

基金：国家自然科学基金(62171213)，高水平专项资金(G030230001, G03034K004)

该文提出了一种利用计算机视觉技术辅助实现包含运动人体散射特征的毫米波无线信道仿真方法。该方法旨在为毫米波无线人体动作识别场景之下，快速且低成本地生成仿真训练数据集，避免当前实测采集数据集的巨大开销。首先利用基元模型将人体建模为35个相互连接的椭球，并从包含人体动作的视频中提取出人体在进行对应动作时各个椭球的运动数据；其次利用简化的射线追踪方法，针对动作中基元模型的每一帧计算对应的信道响应；最后对信道响应进行多普勒分析，获得对应动作的微多普勒时频谱。上述仿真获得的微多普勒时频谱数据集可以用于训练无线动作识别的深度神经网络。该文针对“步行”“跑步”“跌倒”“坐下”这4种常见的人体动作在60 GHz频段上进行了信道仿真及动作识别的测试。实验结果表明，通过仿真训练的深度神经网络在实际无线动作识别中平均识别准确率可以达到73.0%。此外，借助无标签迁移学习，通过少量无标签实测数据的微调，上述准确率可以进一步提高到93.75%。

来源：2025年第1期

《雷达学报》期刊编辑部

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