本研究では、医療分野におけるレーダーシステムの利用が進む中、既存の研究が単一ドメインのレーダー信号に依存し、人間の活動に内在する時間的依存性を無視している問題に着目しました。これを解決するために、「Parallel-EfficientNet-CBAM-LSTM（PECL）」ネットワークを設計し、レーダーデータを三つの補完的ドメイン（Range-Time、Doppler-Time、Range-Doppler）で処理します。PECLはチャンネル空間注意モジュールと時間的ユニットを組み合わせており、動作シーケンス中の特徴と動的依存性をより多く捉えることができ、精度と堅牢性を向上させることに成功しています。実験結果では、PECLが同じデータセットで96.16%の精度を達成し、既存の手法よりも少なくとも4.78%の向上を示しました。モデルの複雑さも適度で、23.42Mのパラメータと1324.82MのFLOPsを維持しながら、計算コストの削減にも寄与しています。