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基于24 GHz连续波多普勒雷达能量密度分布的非接触式睡眠动作检测

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admin 发表于 2024-12-14 12:28 | 查看全部 阅读模式

文档名:基于24 GHz连续波多普勒雷达能量密度分布的非接触式睡眠动作检测
摘要:睡眠动作是反映睡眠质量的重要生理指标.现有基于雷达的睡眠动作检测方法主要根据雷达信号原始能量的变化检测睡眠动作.由于不同目标动作幅度的不同会导致能量变化的差异,这些方法在检测不同目标的睡眠动作时准确率受限.为提高睡眠动作检测的准确率,提出了一种基于雷达能量密度分布的睡眠动作检测方法.首先,提出基于连续波多普勒雷达能量密度分布的检验统计量特征和显著性水平特征;随后基于上述特征引入XGBoost模型实现睡眠动作检测;最后,通过多种环境下的真实实验验证算法的有效性与鲁棒性.实验结果表明,所提出的检验统计量特征和显著性水平特征可以在降低训练样本需求的同时有效提高准确率,在多种环境下均能达到95%以上的检测准确率.

Abstract:Sleepmotionisanimportantphysiologicalindicatorreflectingsleepquality.Theexistingradarbasedsleepmotiondetectionmethodsmainlydetectthesleepmotionaccordingtothechangeoftheoriginalenergyofradarsignals.However,theaccuraciesofthesemethodsarelimitedwhendetectingsleepmotionsofdifferenttargets,becausedifferentamplitudesoftargetmotionsmayleadtodiffer-encesinenergychanges.Toimprovetheaccuracyofsleepmotiondetection,asleepmotiondetectionmethodbasedonenergydensitydistributionofradarsisproposed.Firstly,thestatisticandthesignificancelevelfeaturesbasedonradarenergydensitydistributionareextracted.Then,theXGBoostmodelisintroducedtoachievesleepmotiondetection.Finally,theeffectivenessandrobustnessofthemethodareverifiedbyrealexperimentsinvariousenvironments.Theexperimentalresultsshowthattheproposedstatisticfeatureandsignificancelevelfeaturecaneffectivelyimprovethedetectionaccuracywhilereducingthenumberoftrainingsamples,andcanachievemorethan95%ofdetectionaccuracyinvariousenvironments.

作者:李佳程  徐玉  翁知翔  唐震洲Author:LIJiacheng  XUYu  WENGZhixiang  TANGZhenzhou
作者单位:温州大学计算机与人工智能学院,浙江温州325035
刊名:传感技术学报 ISTICPKU
Journal:ChineseJournalofSensorsandActuators
年,卷(期):2024, 37(4)
分类号:TN958.95
关键词:连续波多普勒雷达  睡眠动作检测  密度分布  机器学习  
Keywords:continuouswaveDopplerradar  sleepmotiondetection  densitydistribution  machinelearning  
机标分类号:TP391.1TN957.51O212.1
在线出版日期:2024年6月5日
基金项目:浙江省自然科学基金面上项目基于24GHz连续波多普勒雷达能量密度分布的非接触式睡眠动作检测[
期刊论文]  传感技术学报--2024, 37(4)李佳程  徐玉  翁知翔  唐震洲睡眠动作是反映睡眠质量的重要生理指标.现有基于雷达的睡眠动作检测方法主要根据雷达信号原始能量的变化检测睡眠动作.由于不同目标动作幅度的不同会导致能量变化的差异,这些方法在检测不同目标的睡眠动作时准确率受限...参考文献和引证文献
参考文献
引证文献
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基于24 GHz连续波多普勒雷达能量密度分布的非接触式睡眠动作检测.pdf
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