本文選題：非綁定式活動(dòng)識別 + 多普勒頻移�。� 參考：《西北大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：行為感知在健康看護(hù)、智能家居以及健身訓(xùn)練等應(yīng)用中扮演著重要角色。其中,每年室內(nèi)跌倒會(huì)造成世界上將近40萬的死亡人數(shù),因而室內(nèi)活動(dòng)識別逐漸受到學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的密切關(guān)注。近幾年來,綁定式和非綁定式活動(dòng)識別技術(shù)層出不窮。綁定式活動(dòng)識別研究要求用戶時(shí)時(shí)刻刻攜帶可穿戴設(shè)備才能檢測日常行為,使得無需用戶攜帶任何通信設(shè)備的非綁定式活動(dòng)識別被廣泛采納和認(rèn)可。目前具有普適性的非綁定式活動(dòng)識別在實(shí)際應(yīng)用中也面臨著諸多挑戰(zhàn):不同室內(nèi)監(jiān)測環(huán)境存在不同信號反射路徑而導(dǎo)致活動(dòng)指紋無法適用于不同監(jiān)測環(huán)境,不同活動(dòng)執(zhí)行的速度和方向會(huì)降低活動(dòng)匹配準(zhǔn)確度,等等。針對以上兩大問題,本文研究基于RFID信號分析的非綁定式活動(dòng)識別方法,設(shè)計(jì)一種利用低成本設(shè)備實(shí)現(xiàn)能應(yīng)用于多個(gè)室內(nèi)監(jiān)測環(huán)境的高精度活動(dòng)識別方法。本文的主要研究內(nèi)容和創(chuàng)新點(diǎn)包括以下兩個(gè)方面:(1)從低成本、低采樣率設(shè)備中提取對多徑條件具有魯棒性的活動(dòng)指紋。利用MUSIC算法估計(jì)空間譜的思想,設(shè)計(jì)出一種時(shí)域上的頻譜估計(jì)方法,提取人活動(dòng)引起的無線信號收發(fā)設(shè)備間通信路徑長度變化速度,即多普勒頻移,建立對多徑變化不敏感的多普勒頻移指紋,有效避免了為保持活動(dòng)識別精度而針對每個(gè)監(jiān)測環(huán)境采集活動(dòng)指紋,降低人力代價(jià)。(2)設(shè)計(jì)活動(dòng)匹配算法,降低活動(dòng)速度和方向多樣性帶來的匹配誤差。通過實(shí)驗(yàn)分析,活動(dòng)執(zhí)行速度和方向多樣性會(huì)引起多普勒頻移在時(shí)間長度和幅度上的波動(dòng),本文采用DTW算法解決時(shí)間長度上的波動(dòng)帶來的匹配誤差,又進(jìn)一步改進(jìn)DTW算法,動(dòng)態(tài)調(diào)整兩個(gè)指紋波峰波谷之差所占兩條指紋差距的比例,降低多普勒頻移指紋在幅度上波動(dòng)帶來的匹配誤差。從而在訓(xùn)練一次的前提下,準(zhǔn)確識別執(zhí)行速度和方向多樣性的活動(dòng)。最后,本文利用商業(yè)RFID系統(tǒng),在三種不同典型的室內(nèi)場景(實(shí)驗(yàn)室、家庭場所、圖書館)下進(jìn)行真實(shí)實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示本文方法的活動(dòng)識別準(zhǔn)確率分別為92%、93%、91%,從而驗(yàn)證了本文方法能在訓(xùn)練一次的情況下實(shí)現(xiàn)不同監(jiān)測環(huán)境中的活動(dòng)識別。
[Abstract]:Behavioral perception plays an important role in health care, smart home and fitness training. Among them, indoor falls cause nearly 400000 deaths in the world every year, so indoor activity identification has been paid close attention to by academia and industry. In recent years, binding and non-binding activity recognition techniques have emerged in endlessly. Binding activity recognition requires users to carry wearable devices all the time in order to detect daily behavior, which makes unbound activity recognition without any communication devices widely adopted and recognized. At present, there are many challenges in the practical application of universal unbound activity recognition: different signal reflection paths exist in different indoor monitoring environments, which lead to the fact that the active fingerprints can not be applied to different monitoring environments. Different activity execution speed and direction will reduce the accuracy of activity matching, and so on. Aiming at the above two problems, this paper studies the unbound activity identification method based on RFID signal analysis, and designs a high-precision activity identification method which can be used in multiple indoor monitoring environments by using low-cost equipment. The main research contents and innovations in this paper include the following two aspects: 1) extracting active fingerprints which are robust to multipath conditions from low cost and low sampling rate devices. Using music algorithm to estimate spatial spectrum, a time-domain spectrum estimation method is designed to extract the varying speed of communication path length between wireless signal transceiver devices caused by human activities, that is, Doppler frequency shift. The Doppler frequency shift fingerprint, which is insensitive to multipath change, is established, which effectively avoids the design of activity matching algorithm for each monitoring environment in order to maintain the accuracy of activity identification and reduce the human cost. Reduce the matching error caused by velocity and direction diversity. Through experimental analysis, the diversity of execution speed and direction will cause the wave of Doppler frequency shift in time length and amplitude. In this paper, DTW algorithm is used to solve the matching error caused by the fluctuation of time length, and the DTW algorithm is further improved. Dynamically adjust the proportion of the difference between two fingerprint peaks and troughs in order to reduce the matching error caused by the fluctuation of Doppler frequency shift fingerprint. In order to accurately identify the execution speed and direction of the diversity of activities under the premise of one training. Finally, this paper uses the commercial RFID system to carry out real experiments under three different typical indoor scenes (laboratory, home, library). The experimental results show that the accuracy of activity recognition of this method is 922 / 931, respectively, which verifies that the method in this paper can realize activity recognition in different monitoring environments under the condition of training once.
【學(xué)位授予單位】：西北大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TP391.44

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本文編號：2032633