本文選題：無(wú)線保真 + 信道狀態(tài)信息��； 參考：《計(jì)算機(jī)應(yīng)用》2017年07期

【摘要】：針對(duì)用攝像頭、傳感器等運(yùn)動(dòng)檢測(cè)手段的設(shè)備部署復(fù)雜、昂貴、有盲區(qū)等缺點(diǎn),提出一種利用無(wú)線保真(WiFi)信號(hào)進(jìn)行人體運(yùn)動(dòng)檢測(cè)的方法。首先,使用無(wú)線網(wǎng)卡接收被檢測(cè)環(huán)境中WiFi的信道狀態(tài)信息(CSI);其次,使用局部離群因子檢測(cè)(LOF)算法和Hampel濾波器去除異常的CSI數(shù)據(jù);然后,用線性回歸算法去除因網(wǎng)卡時(shí)鐘不同步造成的頻移誤差,再用主成分分析(PCA)降維和樸素貝葉斯算法分類不同情況下的CSI數(shù)據(jù),生成用于判斷人體運(yùn)動(dòng)狀況的模型;最終用生成的模型對(duì)人體運(yùn)動(dòng)狀態(tài)進(jìn)行判斷。在實(shí)驗(yàn)中該方法能快速判斷并達(dá)到95.62%的正確率。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方法能很好檢測(cè)識(shí)別人的運(yùn)動(dòng)。
[Abstract]:Aiming at the disadvantages of complex, expensive and blind area deployment of motion detection devices such as cameras and sensors, a method of human motion detection using wireless fidelity WiFi-based signals is proposed. First, the wireless network card is used to receive the channel state information of the WiFi in the detected environment. Secondly, the local outlier detection algorithm and the Hampel filter are used to remove the abnormal CSI data. The linear regression algorithm is used to remove the frequency shift error caused by the synchronization of the clock of the network card, and then the principal component analysis (PCA) is used to reduce the CSI data and the naive Bayesian algorithm is used to classify the CSI data in different cases. Finally, the generated model is used to judge the motion state of human body. In the experiment, the method can quickly judge and achieve 95.62% accuracy. The experimental results show that this method can detect human motion well.
【作者單位】： 電子科技大學(xué)通信與信息工程學(xué)院;
【基金】：四川省科技廳應(yīng)用基礎(chǔ)研究面上課題(2017JY0223) 中國(guó)博士后基金第58批面上項(xiàng)目一等資助項(xiàng)目(2015M580785)~~
【分類號(hào)】：TN713;TN92

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