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基于無線信號的人員活動持續(xù)時間估計方法研究

發(fā)布時間:2020-04-30 18:59
【摘要】:隨著物聯(lián)網的快速發(fā)展,人體行為識別技術已經成為促進醫(yī)療健康、智能家居、安防監(jiān)控等領域發(fā)展的關鍵。傳統(tǒng)的人體行為識別主要是通過攝像機和可穿戴設備來實現(xiàn),然而基于攝像機的識別技術受限于用戶隱私及光照條件,基于可穿戴設備的方案受限于用戶配合程度。此時,基于WiFi的人體行為識別作為一種新的識別方法吸引了眾多學術界及商界的關注,該方法成本低、不需要光源并且不觸碰用戶隱私,可以有效彌補傳統(tǒng)識別方案的不足而達到更理想的識別效果。在布置好WiFi信號收發(fā)設備的室內環(huán)境中充斥著多條無線信道,當人在其中活動時無線信道的信道狀態(tài)信息(Channel State Information,CSI)產生變化,根據(jù)CSI的變化中可提取出相應的行為信息。在人體行為識別中,人員活動的持續(xù)時間是基礎參數(shù)之一。通過活動持續(xù)時間可以量化人體活動與疾病之間的關系,還可根據(jù)活動持續(xù)時間分析移動人員的異常行為等。目前為止,研究人員將重點聚焦于具體動作、身份識別甚至呼吸檢測等微小動作識別等方面,缺乏對活動持續(xù)時間的探索,忽略了基礎參數(shù)的重要性。因此,本文將分析WiFi信號中的CSI信息,結合信號處理及機器學習的方法來估計人員活動持續(xù)時間。本論文所做的主要工作如下:(1)第一部分通過分析CSI幅度變化實現(xiàn)一種基于信道狀態(tài)信息的人員檢測方法。首先對CSI樣本數(shù)據(jù)進行預處理,去除異常值和高頻噪聲,并補全丟失的信息,然后對數(shù)據(jù)進行降維處理,并將CSI主成分方差與特征向量一階差分均值的比值作為環(huán)境特征,利用BP神經網絡進行分類,最后采用多數(shù)投票機制對分類結果進行決策,判斷出當前環(huán)境的狀態(tài)。(2)第二部分是在第一部分的基礎之上進一步實現(xiàn)基于信道狀態(tài)信息的人員活動持續(xù)時間估計方法。首先將人員檢測結構化輸出有人員活動信息的CSI序列,并依托于將連續(xù)復雜的人員活動持續(xù)時間估計問題轉化成離散簡單的人員檢測問題的思想,將其分割為多個等長的CSI短序列,并提取每一條CSI短序列的特征值,利用BP神經網絡模型進行活動檢測,同樣采用多數(shù)投票機制減小系統(tǒng)誤差,綜合每條CSI短序列的分類結果,估計CSI序列的活動持續(xù)時間。
【學位授予單位】:河北工程大學
【學位級別】:碩士
【學位授予年份】:2019
【分類號】:TN92;TP18

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本文編號:2646078

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