本研究提出了一种创新的方法，利用毫米波雷达和深度学习技术，在室内环境中实现对人体动作及位置的精准跟踪。该方法有望在智能家居、健康监测等领域得到广泛应用。
近年来毫米波雷达技术在室内环境中的应用日益广泛，主要用于人体活动的跟踪与检测。传统方法多采用扩展卡尔曼滤波器（EKF）进行运动追踪，但在面对系统演化模型非线性或长期时间相关性的挑战时性能会显著下降。
本段落提出了一种基于去噪自编码器和序列到序列神经网络的新颖原始模型自由跟踪方案，在精度方面表现出了明显的优势。毫米波雷达技术的一大优势在于它能够在不侵犯用户隐私的前提下对个体进行追踪，且不受照明条件的限制。此外，毫米波雷达能够以厘米级分辨率估算目标距离。
然而，该技术仍面临一些挑战，如如何处理多目标问题和简化系统复杂度等。为解决这些问题，我们开发了一个基于深度学习框架的人体跟踪系统：首先利用去噪自编码器对毫米波雷达信号进行降噪预处理；然后通过序列到序列神经网络实现对人体运动的追踪功能。
该系统的训练过程既支持监督模式也适应无监督环境，并在精度与灵活性之间进行了权衡。实验中，我们使用77GHz雷达设备，在室内环境中同时跟踪单个及多个目标，结果表明平均跟踪误差仅为12厘米。
毫米波雷达技术在智能家居、智能建筑和健康监测等领域的应用前景广阔。它亦可与其他感知手段（如计算机视觉或音频感知）结合以实现更佳的综合效果。我们的研究证明了去噪自编码器与序列到序列神经网络在这类信号处理任务中的有效性，为图像识别及自然语言处理等领域提供了新的思路。
本段落介绍了一种基于深度学习技术的人体跟踪系统，能够在确保用户隐私的前提下提供精确且灵活的追踪服务，并有望在多个智能应用场景中发挥关键作用。
5星
