该研究提出了一种基于毫米波雷达和深度学习的人体检测与跟踪方法，适用于交通监控和自动驾驶，克服了光照和气候的影响。通过多种算法提高识别精度，最新的UWB手势识别框架准确率达到96.78%。FADE摔倒检测系统在真实环境中的准确率高达95%。研究还探讨了无接触人体活动识别的可行性，展示了毫米波雷达在姿态估计和电磁效应研究中的应用潜力。

基于联合布尔力-正弦摆模型的人体活动微多普勒特征表示方法
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