193.174.19.232Abstract: S. Rani, A. Chowdhury, T. Chakravarty, A. Pal (2021)

IEEE Sensors Journal, 21(24), 27878–27886p. (2021) DOI:10.1109/JSEN.2021.3126436

Exploiting Unique State Transitions to Capture Micro-Doppler Signatures of Human Actions Using CW Radar

S. Rani, A. Chowdhury, T. Chakravarty, A. Pal

Micro Doppler phenomenon enables radars to study manifestations of micro movements on top of a moving body. Recent studies have successfully demonstrated the calibre of off body radar sensor nodes in human activity recognition, using time - frequency plots. In this paper, Recurrence Quantification Analysis(RQA) and Poincaré plot based features have been introduced for action classification using radars. Using the underlying idea that each action introduces a unique sequence of pattern in time frequency plots and subsequently Cadence Velocity Diagrams(CVD), we extract state distance matrix from CVD, considering each cadence frequency as a unique state. RQA statistics and Poincaré features try to encapsulate this uniqueness. Additionally, Recurrence plots are used to provide a novel way of representation of micro Doppler data. The signal processing pipeline is tested on experimental data collected from 9 subjects for 8 actions, providing testing accuracy on unseen data of 96.8%, thus demonstrating the efficacy of the proposed method. Average value for both precision and recall is 0.97. Standard deviation for precision and recall is 0.03 and 0.05 respectively.

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