Single 24-GHz FMCW Radar-Based Indoor Device-Free Human Localization and Posture Sensing With CNN

计算机科学 人工智能 计算机视觉 卷积神经网络 雷达 职位(财务) 模式识别(心理学) 雷达成像 上下文图像分类 图像(数学) 电信 财务 经济
作者
Shengyi Yang,Young‐Ok Kim
出处
期刊:IEEE Sensors Journal [IEEE Sensors Council]
卷期号:23 (3): 3059-3068 被引量:7
标识
DOI:10.1109/jsen.2022.3227025
摘要

The position information and posture information of a device-free human in a confined indoor environment have multiple uses in health monitoring and other areas. In this study, we aim to use a single-input-single-output (SISO) frequency-modulated continuous-wave (FMCW) radar at 24-GHz band for simultaneous localization and posture estimation of one device-free human target. This device is easy to deploy in new setups. We use image formation to convert temporal measurements of the radar signal into image-like data and convert the problem of simultaneous position estimation and posture perception into an image classification problem. Leveraging the use of convolutional neural networks (CNNs) for image classification, we design a variety of tests to explore the most favorable parameters of the CNN model and then use the best practice model to accomplish the classification task involving a fusion of localization and pose recognition. To explain the primary causes of inaccuracies, we examine not only cases based on a fused position and posture dataset but also cases based on position-only and posture-only datasets. On both real-life datasets, our proposed scheme can achieve 98% classification accuracy and less than 1-m localization accuracy within 0.95 cumulative error probability within the area of interest, outperforming traditional classification methods.
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