基于無線感知的人體屬性識別作為一種新興技術,是被動無線定位與行為識別技術的進一步推進,其原理是無線網絡中的人體將會對其周圍的無線信號產生影響,而這種影響會隨著人體屬性的不同而存在差異,因此通過對無線信號的分析可以實現人體屬性的識別。如今我們生活的空間中遍布了多種無線信號,如廣播信號,WiFi信號等,這為該技術的研究與應用提供了基礎條件,同時也使得無線感知技術更加經濟適用。此外,與傳統攜帶設備的主動感知技術相比,無線感知技術不需要攜帶任何硬件設備,僅通過空間中的無線信號實現感知,因此更具便利性。隨著科技的不斷發(fā)展,該技術在智能家居、安防救援等領域中將會有廣闊的應用前景�；跓o線感知的人體屬性識別技術的重點在于識別人體對周圍無線信號所產生的影響,按照識別方式主要分為兩類,基于模型構建的無線感知技術和基于模式識別的無線感知技術,前者重點在于模型建立,后者重點在于特征提取。本文分別對基于模型構建和模式識別的兩種感知方法進行了探索,并且通過實驗證明本文所提方法的優(yōu)越性。在模型設計方面,本文提出了一種基于動態(tài)差分相位分析的無線感知方法。該模型僅利用對感知系統有積極作用的動態(tài)信號實現感知,采用動態(tài)差... 

【文章來源】：大連理工大學遼寧省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數】：65 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 研究背景與選題意義
    1.2 國內外研究現狀
    1.3 本文主要貢獻
    1.4 本文結構安排
2 無線感知技術簡介
    2.1 無線感知技術原理
    2.2 基于模型構建的無線感知方法
    2.3 基于模式識別的無線感知方法
    2.4 本章小結
3 基于動態(tài)差分相位分析的無線感知研究
    3.1 主體思想
    3.2 動態(tài)差分相位變化率模型提出
    3.3 動態(tài)差分相位變化率模型分析
    3.4 動態(tài)差分相位的獲取
    3.5 基于動態(tài)差分相位分析的無線感知系統設計
        3.5.1 字符識別
        3.5.2 呼吸監(jiān)測
        3.5.3 到達角估計
    3.6 本章小結
4 基于呼吸特性的人體身份識別研究
    4.1 主體思想
    4.2 系統架構
    4.3 信道狀態(tài)信息信號預處理
        4.3.1 基于均值濾波的時域處理
        4.3.2 基于主成份分析的頻域和空域處理
    4.4 本征特征提取
        4.4.1 基于EMD的 IMF成分提取
        4.4.2 基于相關系數的IMF成分選擇
        4.4.3 特征提取
    4.5 人體身份識別
    4.6 本章小結
5 實驗設計與結果分析
    5.1 基于動態(tài)差分相位分析的無線感知研究實驗設計與結果分析
        5.1.1 字符識別實驗設計以及結果分析
        5.1.2 呼吸監(jiān)測實驗設計以及結果分析
        5.1.3 到達角估計實驗設計以及結果分析
    5.2 基于呼吸特性的人體身份識別研究實驗設計與結果分析
        5.2.1 基于呼吸特性的人體身份識別實驗描述
        5.2.2 基于呼吸特性的人體身份識別實驗結果評估
        5.2.3 基于呼吸特性的人體身份識別效果分析
    5.3 本章小結
結論
參考文獻
攻讀碩士學位期間發(fā)表學術論文情況
致謝


【參考文獻】：
期刊論文
[1]Sensorless Sensing with WiFi[J]. Zimu Zhou,Chenshu Wu,Zheng Yang,Yunhao Liu.  Tsinghua Science and Technology. 2015(01)



本文編號：2934913