近些年來,隨著物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)的飛速發(fā)展和無線網(wǎng)絡(luò)的日益普及,涌現(xiàn)出了一大批關(guān)于人體行為檢測(cè)的應(yīng)用。傳統(tǒng)的方法有:攝像頭、紅外線、可穿戴設(shè)備、RFID、ZigBee等,這些方法或需要特殊的硬件設(shè)備、或容易受到光線煙霧影響、或存在布線復(fù)雜、識(shí)別率低等問題,導(dǎo)致其不能大規(guī)模的應(yīng)用。為了克服傳統(tǒng)方法的局限性,本文在WiFi感知網(wǎng)絡(luò)方面做了相關(guān)研究,提取了來自物理層更能反映信道特征的CSI,分別在室內(nèi)入侵檢測(cè)和行為識(shí)別方面提出了一種新的檢測(cè)方法,主要工作內(nèi)容如下:(1)深入討論了關(guān)于人體行為檢測(cè)的幾種傳統(tǒng)方法,分析了現(xiàn)有方法的局限性引入了基于WiFi信號(hào)的檢測(cè)方法。對(duì)WiFi信號(hào)的環(huán)境特征進(jìn)行了分析,并將WiFi信號(hào)中MAC層的RSS與來自物理層的CSI進(jìn)行了分析對(duì)比,最終選取了CSI作為環(huán)境的表征。針對(duì)CSI中幅度與相位兩種特征信息,通過實(shí)驗(yàn)選取了對(duì)靜態(tài)環(huán)境具有穩(wěn)定性和動(dòng)態(tài)環(huán)境具有敏感性的幅度信息作為特征。(2)針對(duì)環(huán)境噪聲信號(hào)所引起的尖峰干擾、異常值等問題,采用了Kalman濾波的方法對(duì)CSI信號(hào)進(jìn)行過濾,得到了良好的預(yù)處理效果。針對(duì)動(dòng)態(tài)方差算法產(chǎn)生的誤報(bào)問題,在原有算法的基礎(chǔ)上加以改進(jìn),設(shè)置了一個(gè)連續(xù)二次窗口,并在不同子載波、滑動(dòng)窗口值、數(shù)據(jù)流、濾波器等參數(shù)下進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)性能分析。仿真結(jié)果表明,本文的入侵檢測(cè)方法檢測(cè)率可達(dá)96%以上,有效的提高了識(shí)別精度。(3)針對(duì)室內(nèi)人員行為檢測(cè)方法的檢測(cè)率低、穩(wěn)定性差等問題,本文提出一種基于CSI的室內(nèi)人員行為識(shí)別方法。該方法采用Kalman濾波對(duì)信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理,將輸出CSI矩陣通過PCA進(jìn)行二次過濾和降維,再使用SVM進(jìn)行分類處理。在特征提取方面,本文還提取了不同的特征值和現(xiàn)有識(shí)別方法進(jìn)行了對(duì)比分析。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文的Kalman-PCA-SVM的方法在LOS路徑下識(shí)別效果可達(dá)93.25%。
【學(xué)位單位】：南京郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：TN92
【部分圖文】：

圖 2.4 多徑傳播模型 的對(duì)比性和可靠性其根本原因是：RSS 是接收端多徑信號(hào)的加后的效果，不能刻畫出信號(hào)的多徑傳播。其次，S 的波動(dòng)性很大，理想環(huán)境下其功率與傳播距離關(guān)系 的時(shí)間穩(wěn)定性很差，因此實(shí)際情況是圖 2.5 中的紅色 每分鐘的波動(dòng)可達(dá) 5dB 左右。因此，位于數(shù)據(jù)包尺的識(shí)別效果。物理層的信息，它包括了各個(gè)子載波信號(hào)的幅度與相利用多級(jí)效應(yīng)的優(yōu)勢(shì)，捕捉不同子載波上更為細(xì)粒態(tài)信息。因此 CSI 可看作 RSS 的升級(jí)版本。
【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2871905