【摘要】：最近的研究表明,當人在無線網(wǎng)絡(luò)中時,人的行為對無線信號的影響能夠被開發(fā)用來感知人體的位置、行為、手勢、身份以及運動軌跡等,這推動了無線網(wǎng)絡(luò)向智能網(wǎng)絡(luò)的進化。由于不要求人攜帶任何設(shè)備,因而這種技術(shù)被稱為被動無線感知技術(shù)(Devicefree Wireless Sensing,DFS)。本文首先通過分析目標對無線信號的影響來實現(xiàn)對目標位置的估計和行為的識別。和傳統(tǒng)的利用統(tǒng)計特征來描述接收信號強度(Received Signal Strength,RSS)的方法相比,本文將RSS信號看作一個整體,提取出了分布特征,從而獲得了更多有用的信息,提高了定位和行為識別的準確度。本文設(shè)計了一種新穎的聚合直方圖算法,聚合直方圖不僅捕獲了RSS數(shù)據(jù)的概率分布信息,而且提取了相鄰RSS數(shù)據(jù)之間的空間信息,從而能夠更好的描述原始信號。為了提高被動無線感知系統(tǒng)在復雜環(huán)境中的性能,本文試圖從無線信號中提取出更多有用的信息來描述目標對無線信號的影響。本文從一種多域的角度,將多個信道中獲取的二維的信道狀態(tài)信息(Channel State Information,CSI)測量數(shù)據(jù)矩陣作為一個整體來處理,采用時頻域中結(jié)構(gòu)塊的分布作為特征來描述CSI測量數(shù)據(jù)矩陣,從而使得DFS系統(tǒng)不僅能夠從時頻域中提取特征,而且可以從空間結(jié)構(gòu)域中提取更多有用的特征。本文從兩個方面來提取空間結(jié)構(gòu)域中的信號特征。一方面,本文將測量數(shù)據(jù)矩陣切分成基本結(jié)構(gòu)塊,采用自組織特征映射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將結(jié)構(gòu)塊聚類為若干類別,使得可以利用概率分布函數(shù)來描述結(jié)構(gòu)塊的分布。另一方面,本文采用聚合直方圖來表征結(jié)構(gòu)塊的分布,這樣不僅捕獲了不同類別的概率分布信息,而且提取了相鄰結(jié)構(gòu)塊的空間分布信息。無線字符識別是被動無線感知領(lǐng)域中一種新穎的應用,其利用人在空中寫字時手的運動對無線信號的影響來實現(xiàn)字符的識別。但是手的運動范圍有限,不同字符之間很相似,難以從中提取出顯著的特征,而且容易受到不同環(huán)境的影響。為了解決這個問題,本文建立了一個無線字符識別系統(tǒng),利用一種基于差分運算的預處理方法消除了周圍環(huán)境的影響,利用基于方差的字符檢測方法從無線信號中檢測有用的字符數(shù)據(jù),然后利用基于聚合直方圖的多域特征提取方法從原始信號中提取顯著性特征用于分類和識別。本文進行了大量的實驗來驗證上述算法的可行性。實驗結(jié)果都表明了本文算法的優(yōu)良性能。
【學位授予單位】：大連理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：TN92

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本文編號：2652544