FMCW 레이더 스펙트로그램 기반 동작 인식 기법

초록

본 논문은 FMCW 레이더 모듈을 사용해 실험을 진행하며, 이를 통해 수집한 레이더 신호의 I/Q 데이터를 스펙트로그램으로 변환하여 2차원 이미지로 나타낸 뒤 딥러닝 분류 모델인 CNN을 통해 이를 분류하였다. 그 결과를 에포크 당 CNN 모델의 학습을 통한 정확도와 손실 값과 Confusion Matrix로 사람의 걷는 동작과 뛰는 동작의 분류 성능이 뛰어남을 나타냈다.