【摘要】：隨著信息時(shí)代的到來(lái)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的廣泛應(yīng)用,無(wú)線通信技術(shù)得到了快速的發(fā)展,無(wú)線局域網(wǎng)也變得非常普及,學(xué)校、商場(chǎng)、咖啡店、家庭都可以連接上WIFI信號(hào),這些廣泛部署的WIFI設(shè)備為基于WIFI的情景感知技術(shù)提供了物理基礎(chǔ)。無(wú)線電波不止可以傳輸數(shù)據(jù),還可以感知環(huán)境,無(wú)線電波在傳播的過(guò)程中會(huì)因?yàn)槭覂?nèi)的人或物體而產(chǎn)生各種折射、反射、散射,在接收機(jī)處形成多徑疊加信號(hào),這些信號(hào)受到室內(nèi)環(huán)境的影響,因此攜帶了反映室內(nèi)環(huán)境特征的信息。傳統(tǒng)的基于WIFI信號(hào)的環(huán)境感知技術(shù)通常是基于RSSI來(lái)研究的,但因其受限于多徑效應(yīng)的影響,無(wú)法提供細(xì)粒度的信息。近年來(lái),隨著普通商用設(shè)備可以獲得信道狀態(tài)信息CSI,很多研究工作都開始圍繞著CSI展開。目前基于WIFI的應(yīng)用研究主要有室內(nèi)人員檢測(cè)、室內(nèi)定位、動(dòng)作識(shí)別等。本文對(duì)基于WIFI的室內(nèi)情景感知技術(shù)進(jìn)行了研究,列舉了幾種基本的情景感知技術(shù)的應(yīng)用研究,詳細(xì)介紹了基于WIFI的人員檢測(cè)、室內(nèi)定位以及動(dòng)作識(shí)別的技術(shù)方案�；诖�,本文提出了一種基于CSI的室內(nèi)人員檢測(cè)方案,該方案包括了基于CSI的室內(nèi)人員識(shí)別和基于CSI的室內(nèi)人數(shù)檢測(cè)兩部分主要功能。在基于CSI的室內(nèi)人員識(shí)別方案中,首先采集了測(cè)試者在走動(dòng)和靜止兩種狀態(tài)下的CSI信號(hào),然后采用低通濾波的方法對(duì)原始CSI信號(hào)進(jìn)行去噪,分別提取了動(dòng)態(tài)和靜態(tài)兩個(gè)特征,其中靜態(tài)特征使用時(shí)域均值,動(dòng)態(tài)特征使用頻域峰度;并采用核函數(shù)為徑向基的支持向量機(jī)對(duì)該二維特征進(jìn)行分類,從而達(dá)到區(qū)分不同人的目的。我們?cè)诓煌膱?chǎng)景和條件下對(duì)該方案進(jìn)行了實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:該系統(tǒng)有較高的識(shí)別準(zhǔn)確率,可以適應(yīng)小范圍的人員識(shí)別,在10個(gè)人的系統(tǒng)中識(shí)別準(zhǔn)確率可以達(dá)到90%以上。在基于CSI的室內(nèi)人數(shù)檢測(cè)方案中,我們一共使用了兩個(gè)天線來(lái)接收信號(hào)。首先采集了測(cè)試者經(jīng)過(guò)檢測(cè)區(qū)域的信號(hào),然后對(duì)兩個(gè)天線采集到的信號(hào)進(jìn)行低通濾波處理和PCA主成分分析,接著使用滑動(dòng)窗口對(duì)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)截取,并通過(guò)計(jì)算相鄰窗口數(shù)據(jù)的相關(guān)性把數(shù)據(jù)分為穩(wěn)定數(shù)據(jù)集和波動(dòng)數(shù)據(jù)集。然后提取每個(gè)數(shù)據(jù)集的均值和標(biāo)準(zhǔn)差作為每個(gè)數(shù)據(jù)集的特征,然后采用支持向量機(jī)對(duì)該二維特征進(jìn)行分類,把數(shù)據(jù)集分為穩(wěn)定和波動(dòng)兩部分,然后通過(guò)分析波動(dòng)數(shù)據(jù)和實(shí)際人數(shù)之間的關(guān)系,得出波動(dòng)數(shù)據(jù)和實(shí)際人數(shù)的比例為21:1。然后通過(guò)檢測(cè)兩個(gè)天線接收到波動(dòng)信號(hào)的時(shí)間差來(lái)判斷測(cè)試者的行走方向。我們?cè)诓煌瑮l件下對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行了驗(yàn)證,結(jié)果表明該系統(tǒng)的人數(shù)檢測(cè)方案的準(zhǔn)確率可以達(dá)到95%以上。
【圖文】：

京郵電大學(xué)碩士研究生學(xué)位論文 著引入 PCA 主成分分析法，并提取第一主成分作2）然后使用窗口大小為 20 的滑動(dòng)窗口對(duì)第一3) 在每個(gè)滑動(dòng)窗口中，把窗口內(nèi)的數(shù)據(jù)作為窗相關(guān)系數(shù)判斷窗口的相關(guān)性，如果相關(guān)系數(shù)大于零果相關(guān)數(shù)據(jù)小于零則把第一個(gè)數(shù)據(jù)集放入穩(wěn)定數(shù)后繼續(xù)滑動(dòng)下去。4）最后把穩(wěn)定數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)作為無(wú)人經(jīng)過(guò)的樣本。接著提取均值和方差作為每個(gè)窗口的特征行訓(xùn)練，得到一個(gè)訓(xùn)練模型，然后添加測(cè)試集對(duì)5）得到準(zhǔn)確的訓(xùn)練模型后，進(jìn)行大量實(shí)驗(yàn)，模計(jì)算進(jìn)出的人數(shù)。

圖 4.8 滑動(dòng)窗口示意圖處理之后的數(shù)據(jù)通過(guò)滑動(dòng)窗口首先判斷數(shù)據(jù)的狀態(tài)是否穩(wěn)定。在每個(gè)滑動(dòng)窗口中，設(shè)窗中的 20 個(gè)數(shù)據(jù)作為每個(gè)窗口的特征向量w1。然后使用公式（4.1）計(jì)算相鄰兩個(gè)窗口的相系數(shù)判斷窗口的相關(guān)性，如果相關(guān)系數(shù)大于零則說(shuō)明數(shù)據(jù)較為平穩(wěn)，把這兩個(gè)數(shù)據(jù)集放入定數(shù)據(jù)集中，然后繼續(xù)向下滑動(dòng)。如果相關(guān)數(shù)據(jù)小于零則說(shuō)明數(shù)據(jù)有突變現(xiàn)象，則把第一數(shù)據(jù)集放入穩(wěn)定數(shù)據(jù)集中，第二個(gè)數(shù)據(jù)集放入波動(dòng)數(shù)據(jù)集，并且向系統(tǒng)反饋出現(xiàn)波動(dòng)信號(hào)，后繼續(xù)滑動(dòng)下去。然后把穩(wěn)定數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)作為無(wú)人經(jīng)過(guò)的訓(xùn)練樣本，，而波動(dòng)數(shù)據(jù)作為人經(jīng)過(guò)的訓(xùn)練樣本進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練。ρw1w2=Cov(w1w2)√D(w1)√D(w2)（4.1）其中，Cov(w1w2)是w1，w2的協(xié)方差，D(w1)、D(w2)分別為w1，w2的方差。.4.2 分類
【學(xué)位授予單位】：南京郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TP391.44;TN92

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本文編號(hào)：2604017