隨著智能信息時代的到來,室內人員感知技術也迅猛發(fā)展。大量室內人員感知應用需求涌現(xiàn)的同時,也不斷提出更高的要求。在使用傳感器設備無法同時滿足可靠性、安全性、實用性和普適性的情況下,研究逐漸轉向基于WiFi信號的無線室內感知方向。WiFi設備成本低廉,安全可靠,并早已在室內大量部署,在作為常用網(wǎng)絡傳輸設備的同時,也能作為室內感知的信號源。WiFi接收信號強度指示(RSSI)作為網(wǎng)絡鏈路層常規(guī)感知數(shù)據(jù)源,由于易受多徑效應影響,數(shù)據(jù)不穩(wěn)定,已逐漸被淘汰。信道狀態(tài)信息(CSI)是網(wǎng)絡物理層更細膩精細的感知數(shù)據(jù)源,能夠抵抗一定多徑干擾,提供更為豐富的室內環(huán)境變化特征。隨著商用WiFi設備能夠獲取得到WiFi的CSI數(shù)據(jù),基于WiFi的感知研究焦點逐漸轉向了CSI。本論文使用CSI數(shù)據(jù)感知室內人員,包括人數(shù)統(tǒng)計、身份識別、定位追蹤和行為識別四大應用。感知內容可以滿足室內大部分應用,回答了人有多少,人是誰,人在哪和人做什么四個問題。在人數(shù)統(tǒng)計中,提出使用多普勒頻移特征來識別通行人數(shù),并利用旋轉分割解決連續(xù)通行識別問題。在身份識別中,挖掘了通行數(shù)據(jù)中的統(tǒng)計特征,使用隔離森林算法做身份認證,即識別未知身份...

【文章頁數(shù)】：90 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第一章 緒論
    1.1 課題研究背景和意義
    1.2 室內人員感知研究現(xiàn)狀
    1.3 研究內容與創(chuàng)新
    1.4 論文結構
第二章 室內人員感知相關理論
    2.1 WiFi信道狀態(tài)信息
        2.1.1 CSI幅值和相位
        2.1.2 CSI數(shù)據(jù)優(yōu)點
    2.2 基于CSI的室內人員感知
        2.2.1 基于CSI指紋感知模型
        2.2.2 基于WiFi信號傳播感知模型
        2.2.3 基于CSI變化特征感知模型
        2.2.4 基于深度學習感知模型
    2.3 數(shù)據(jù)預處理
        2.3.1 數(shù)據(jù)去噪
        2.3.2 數(shù)據(jù)平滑
        2.3.3 數(shù)據(jù)降維
    2.4 分類與回歸
        2.4.1 支持向量機
        2.4.2 深度神經網(wǎng)絡
        2.4.3 循環(huán)神經網(wǎng)絡
    2.5 本章小結
第三章 基于CSI的室內人員感知研究與實現(xiàn)
    3.1 人數(shù)統(tǒng)計
        3.1.1 人數(shù)統(tǒng)計理論分析
        3.1.2 人數(shù)統(tǒng)計算法設計與實現(xiàn)
            3.1.2.1 通行檢測
            3.1.2.2 連續(xù)通行檢測
            3.1.2.3 人數(shù)分類
        3.1.3 人數(shù)統(tǒng)計方法流程
    3.2 身份識別
        3.2.1 身份識別理論分析
        3.2.2 身份識別算法設計與實現(xiàn)
    3.3 定位追蹤
        3.3.1 定位追蹤理論分析
        3.3.2 定位追蹤算法設計與實現(xiàn)
            3.3.2.1 預處理
            3.3.2.2 DNN二維回歸
            3.3.2.3 粒子濾波與地圖匹配
            3.3.2.4 目標域微調
    3.4 行為識別
        3.4.1 行為識別理論分析
        3.4.2 行為識別算法設計與實現(xiàn)
            3.4.2.1 降噪濾波
            3.4.2.2 動作截取
            3.4.2.3 動作分類
    3.5 本章小結
第四章 室內人員感知實驗與結果分析
    4.1 人數(shù)統(tǒng)計
        4.1.1 實驗設置
        4.1.2 實驗結果與分析
            4.1.2.1 通行檢測和人次計算
            4.1.2.2 人數(shù)分類結果
            4.1.2.3 連續(xù)通行人數(shù)統(tǒng)計結果
    4.2 身份識別
        4.2.1 實驗設置
        4.2.2 實驗結果與分析
            4.2.2.1 身份認證實驗結果
            4.2.2.2 目標識別實驗結果
    4.3 定位追蹤
        4.3.1 實驗設置
        4.3.2 實驗結果與分析
            4.3.2.1 定位追蹤實驗結果
            4.3.2.2 實驗參數(shù)比較
            4.3.2.3 定位追蹤算法比較
    4.4 行為識別
        4.4.1 實驗設置
        4.4.2 實驗結果與分析
            4.4.2.1 實驗參數(shù)比較
            4.4.2.2 行為識別算法比較
    4.5 本章小結
第五章 總結和展望
    5.1 論文總結
    5.2 工作展望
致謝
參考文獻
攻讀碩士學位期間取得的成果



本文編號：3791333