使用多静态微多普勒进行人员识别的质心和奇异值分解特征性能分析

在这封信中，我们研究了使用多静态雷达系统实验记录的微多普勒特征进行步行人员识别。测试了三组不同的特征，考虑了诸如外观角度、分类器类型、信噪比不同值以及利用多静态信息的不同方式等参数对整体分类性能的影响。对于最有利的外观角度，报告了超过98%的高分类准确率，并讨论了在不太有利的角度下使用多静态数据的好处。