論文の概要: Generalization Ability Analysis of Through-the-Wall Radar Human Activity Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.07543v1
• Date: Thu, 10 Oct 2024 02:29:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-10-31 16:26:23.062106
• Title: Generalization Ability Analysis of Through-the-Wall Radar Human Activity Recognition
• Title（参考訳）: 壁面レーダーによる人間の活動認識の一般化能力解析
• Authors: Weicheng Gao, Xiaodong Qu, Xiaopeng Yang,
• Abstract要約: through-the-Wall radar (TWR) Human Activity Recognition (HAR) は、低周波超広帯域(UWB)信号を用いて室内の人間の動きを検出し、分析する技術である。 本稿では,TWR HARの一般化能力について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.144740296860267
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Through-the-Wall radar (TWR) human activity recognition (HAR) is a technology that uses low-frequency ultra-wideband (UWB) signal to detect and analyze indoor human motion. However, the high dependence of existing end-to-end recognition models on the distribution of TWR training data makes it difficult to achieve good generalization across different indoor testers. In this regard, the generalization ability of TWR HAR is analyzed in this paper. In detail, an end-to-end linear neural network method for TWR HAR and its generalization error bound are first discussed. Second, a micro-Doppler corner representation method and the change of the generalization error before and after dimension reduction are presented. The appropriateness of the theoretical generalization errors is proved through numerical simulations and experiments. The results demonstrate that feature dimension reduction is effective in allowing recognition models to generalize across different indoor testers.
• Abstract（参考訳）: through-the-Wall radar (TWR) Human Activity Recognition (HAR) は、低周波超広帯域(UWB)信号を用いて室内の人間の動きを検出し、分析する技術である。 しかし,既存のエンドツーエンド認識モデルのTWRトレーニングデータの分布への依存度が高いため,屋内試験者間での良好な一般化は困難である。 本稿では,TWR HARの一般化能力について述べる。 本稿では,TWR HARの終端線形ニューラルネットワーク法とその一般化誤差境界について論じる。 次に,マイクロドップラーコーナー表現法と次元減少前後の一般化誤差の変化を示す。 理論一般化誤差の妥当性は数値シミュレーションや実験によって証明される。 その結果, 特徴量削減は, 屋内試験者間での認識モデルの一般化に有効であることが示唆された。

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