複雑な環境における呼吸や心拍数などのバイタルサインやその他の身体的な動きのモニタリングは、ヘルスケアから自律走行車まで、多くの新しいアプリケーションの基礎となっている。これらの動きを遠隔監視できるレーダーシステムの設計には、高度な機械学習アルゴリズムと組み合わせた測定キャンペーンが必要です。魅力的なアプリケーションと、設計の検証のための大規模かつ多様なデータセットの必要性にもかかわらず、マルチパス環境における人間の動きのシミュレーションの例は文献上ほとんどない。このギャップに対処するため、ここで紹介する研究では、時間的に変化する人間の動きからレーダーの後方散乱を正確にシミュレートする方法を概説します。具体的には、解剖学的に正確な数学的モデルを用いて、人間の呼吸をアニメーション化します。 物理光学ベースのシミュレーション また、国立標準技術研究所の半無響室における28.5GHzチャンネルサウンダーによる単静的レーダー測定と比較検証を行い、2m離れた場所で呼吸する人間の位相と経路損失を経時的に捉えました。バイタルセンサーデータをグランドトゥルースとして使用し、シミュレーションした人間の呼吸パターンと心拍数を一致させるアニメーションを実証した。さらに、このシミュレーションは、10回の呼吸にわたって測定された位相と優れた一致を示し、パスロスにおける二乗平均平方根誤差（RMSE）は2.1dBであった。
S.Mukherjee et al., "Animating Vital Signs in Radar Simulations：Comparing Physical Optics Against 28.5 GHz Channel Measurements," 2024 IEEE Radar Conference (RadarConf24), Denver, CO, USA, 2024, pp.1-5, doi: 10.1109/RadarConf2458775.2024.10548317.
