【摘 要】
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在被动式人体行为识别的方法中,由于无线设备的日益增多,以及Wi-Fi信号中包含的信道状态信息（Channel State Information,CSI）数据具有丰富的信道特性,基于CSI的无设备行为识别是研究者主要关注的领域。CSI为我们提供了传统识别方法所不具备的好处,它不仅价格低廉容易部署,同时,也对行为信息敏感,能应用于视野较差的环境,而且Wi-Fi信号还可以通过墙壁传播,这样有助于在穿墙
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在被动式人体行为识别的方法中,由于无线设备的日益增多,以及Wi-Fi信号中包含的信道状态信息（Channel State Information,CSI）数据具有丰富的信道特性,基于CSI的无设备行为识别是研究者主要关注的领域。CSI为我们提供了传统识别方法所不具备的好处,它不仅价格低廉容易部署,同时,也对行为信息敏感,能应用于视野较差的环境,而且Wi-Fi信号还可以通过墙壁传播,这样有助于在穿墙场景下也能实现目标监控。本文主要进行了两方面的研究:一是利用CSI数据的特性提出了一种身体局部运动的识别方法。首先,在室内场景下采集身体局部行为的CSI信息,提出了利用低通滤波和九点二次加权平滑联合预处理的方法,进行了相位校准,并利用移动方差分割出了具体活动;其次,在特征提取部分从CSI中提取Gabor、GLCM图像特征以及时频特征;最后,采用的是最小二乘支持向量机对行为进行分类识别,平均识别率可达到93.7%。二是针对在穿墙场景下的日常行为的识别研究。CSI提供的被动式行为识别方法可以在许多场景被应用,但对于穿墙场景的研究还较少。而穿墙场景又是在应用中不可避免的,为了系统的适用性,本文对穿墙场景下的行为的识别方法进行了研究。首先,证明了CSI矩阵的低秩性以及对其进行分解,消除了无用静态CSI分量,使得行为引起的动态CSI分量得到凸显;其次,为了数据的精确度和减少冗余计算,进行了相位校准和子载波聚合;最后提出利用TR算法解决了CSI数据维度过高的问题,简化了计算。最后,对不同场景的日常行为进行了识别,实验结果表明,在穿墙的场景下平均识别精度可达90.7%。
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