マルチドメイン融合を用いたハイブリッドニューラルネットワークモデルによるレーダーベースの人間活動認識

この記事は、人間活動認識のために、距離-ドップラー、時間-ドップラー、時間-距離を含むマルチドメインレーダー情報をどのように統合するかの問題を扱っています。具体的には、レーダー情報を十分に活用するために、単一ドメインスペクトルを入力として使用するのではなく、レーダー情報のマルチドメイン融合を探るための新しいハイブリッドニューラルネットワークモデルが開発されました。この際、3種類の2次元ドメインスペクトルが、1次元畳み込みニューラルネットワーク、再帰型ニューラルネットワーク、および2次元畳み込みネットワークの3つのモデルを組み合わせたハイブリッドフレームワークで相互に補完する形で使用されます。このようなハイブリッドモデルを使用することで、マルチドメイン特徴融合を通じて多くの豊富な特徴を捉えることができ、人間活動認識の精度を効果的に向上させることができます。実験結果は提案された方法を検証しています。