【摘 要】
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随着Wi-Fi的广泛部署,我们可以通过对无线Wi-Fi资源的利用,实现在复杂室内环境中的人员感知,而不需要佩戴任何设备以及设立其他感知装置。通过提取Wi-Fi物理层的信道状态信息（Channel State Information,CSI）,对CSI进行分析处理,能够反映真实室内环境的状况,提高人员感知的精度和准确度,增强鲁棒性、稳定性、普适性。本文的主要研究工作如下:（1）针对多径效应对Wi-F
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随着Wi-Fi的广泛部署,我们可以通过对无线Wi-Fi资源的利用,实现在复杂室内环境中的人员感知,而不需要佩戴任何设备以及设立其他感知装置。通过提取Wi-Fi物理层的信道状态信息（Channel State Information,CSI）,对CSI进行分析处理,能够反映真实室内环境的状况,提高人员感知的精度和准确度,增强鲁棒性、稳定性、普适性。本文的主要研究工作如下:（1）针对多径效应对Wi-Fi传播信号造成的衰落影响,提出了一种新的非视距路径识别方法。基于小波包变换提取子载波的系数、能量谱密度和熵组成特征向量作为分类算法的输入,通过支持向量机算法对非视距情况进行有效识别,提高了识别精度。（2）针对在室内复杂环境下对人员进行感知问题,提出了一种新的被动人员感知方法。利用基于核密度估计的方法区分静态和动态的环境,获取人员活动与CSI之间的联系,通过小波变换分解重构幅度信息,既保留了CSI的环境有用信息又消除了环境噪声。提取具有表征意义的基于相位特征值—相位差和基于幅度的特征值高阶累计量,利用优化粒子群支持向量机的方法进行分类。该方法可以提高感知粒度,可以更精确的感知到人员状态。（3）对本文所提出的方法在实际环境中进行了实验,实验结果表明,CSI能够有效识别非视距信号,在动态环境中识别精度为96.23%,在静态环境中识别精度为94.75%。人员感知性能在静态环境下可以达到92%,动态环境下可以达到94%。
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