基于双通道测量的FMCW雷达手势识别方法

作者：吴桓宇; 杨天虹; 吴涵旭; 张轩; 屈乐乐

来源：电脑与信息技术, 2022, 30(01): 43-45.

DOI：10.19414/j.cnki.1005-1228.2022.01.009

• 调频连续波雷达
• 手势识别
• 深度学习
• 卷积神经网络

文章提出一种基于调频连续波雷达（FMCW）的双通道卷积神经网络(CNN)手势识别方法。首先利用FMCW雷达分别对不同手势动作进行探测，收集到回波数据，然后对原始回波数据进行预处理，获取两个接收通道手势动作的时频谱。最后将生成的图像输入到双通道CNN中，进行手势特征提取和特征融合。实验结果表明，基于一个发射通道二个接收通道的FMCW雷达对设计的八种手势动作的分类正确率为95.87%，比单个接收通道的手势识别准确率提高了约5%。

• 单位
  电子信息工程学院; 沈阳航空航天大学