基于WGAN-GP的微多普勒雷达人体动作识别

摘要

针对人体动作识别微多普勒雷达数据量有限的问题,本文提出基于梯度惩罚的沃瑟斯坦生成对抗网络(WGAN-GP)进行雷达数据增强,实现深度卷积神经网络(DCNN)在样本数量较少时可以得到有效训练。首先对人体各种动作的线性调频连续波雷达回波数据进行预处理得到微多普勒时频谱图像,然后采用WGAN-GP进行时频谱图像数据增强,最后利用生成的图像对DCNN进行训练。实验结果表明使用WGAN-GP可以有效解决雷达数据不足的问题,从而提高DCNN人体动作识别准确率。