Clutter Elimination and Harmonic Suppression of Non-Stationary Life Signs for Long-Range and Through-Wall Human Subject Detection Using Spectral Kurtosis Analysis (SKA)-Based Windowed Fourier Transform (WFT) Method
Notice bibliographique
Résumé
Life sign detection is important in many applications, such as locating disaster victims. This can be difficult in low signal to noise ratio (SNR) and through-wall conditions. This paper considers life sign detection using an impulse ultra-wideband (UWB) bio-radar with an improved sensing algorithm for clutter elimination, harmonic suppression and random-noise de-noising. To improve detection performance, two filters are used to improve SNR of these life signs. The automatic gain method is performed in fast time to improve the respiration signals. The spectral kurtosis analysis (SKA)-based windowed Fourier transform (WFT) method and an accumulator in the frequency domain are used to provide two distance estimates between the radar and human subject. Further, the accumulator can also provide the frequency estimate of the respiration signals. These estimates are used to determine if a human is present in the detection environment. Results are presented which show that the range and respiration frequency can be estimated accurately in low signal to noise and clutter ratio (SNCR) environments. In addition, the performance is better than with other techniques given in the literature.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».