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基于無線信號的人員活動持續(xù)時(shí)間估計(jì)方法研究

發(fā)布時(shí)間:2020-04-30 18:59
【摘要】:隨著物聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展,人體行為識別技術(shù)已經(jīng)成為促進(jìn)醫(yī)療健康、智能家居、安防監(jiān)控等領(lǐng)域發(fā)展的關(guān)鍵。傳統(tǒng)的人體行為識別主要是通過攝像機(jī)和可穿戴設(shè)備來實(shí)現(xiàn),然而基于攝像機(jī)的識別技術(shù)受限于用戶隱私及光照條件,基于可穿戴設(shè)備的方案受限于用戶配合程度。此時(shí),基于WiFi的人體行為識別作為一種新的識別方法吸引了眾多學(xué)術(shù)界及商界的關(guān)注,該方法成本低、不需要光源并且不觸碰用戶隱私,可以有效彌補(bǔ)傳統(tǒng)識別方案的不足而達(dá)到更理想的識別效果。在布置好WiFi信號收發(fā)設(shè)備的室內(nèi)環(huán)境中充斥著多條無線信道,當(dāng)人在其中活動時(shí)無線信道的信道狀態(tài)信息(Channel State Information,CSI)產(chǎn)生變化,根據(jù)CSI的變化中可提取出相應(yīng)的行為信息。在人體行為識別中,人員活動的持續(xù)時(shí)間是基礎(chǔ)參數(shù)之一。通過活動持續(xù)時(shí)間可以量化人體活動與疾病之間的關(guān)系,還可根據(jù)活動持續(xù)時(shí)間分析移動人員的異常行為等。目前為止,研究人員將重點(diǎn)聚焦于具體動作、身份識別甚至呼吸檢測等微小動作識別等方面,缺乏對活動持續(xù)時(shí)間的探索,忽略了基礎(chǔ)參數(shù)的重要性。因此,本文將分析WiFi信號中的CSI信息,結(jié)合信號處理及機(jī)器學(xué)習(xí)的方法來估計(jì)人員活動持續(xù)時(shí)間。本論文所做的主要工作如下:(1)第一部分通過分析CSI幅度變化實(shí)現(xiàn)一種基于信道狀態(tài)信息的人員檢測方法。首先對CSI樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,去除異常值和高頻噪聲,并補(bǔ)全丟失的信息,然后對數(shù)據(jù)進(jìn)行降維處理,并將CSI主成分方差與特征向量一階差分均值的比值作為環(huán)境特征,利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分類,最后采用多數(shù)投票機(jī)制對分類結(jié)果進(jìn)行決策,判斷出當(dāng)前環(huán)境的狀態(tài)。(2)第二部分是在第一部分的基礎(chǔ)之上進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)基于信道狀態(tài)信息的人員活動持續(xù)時(shí)間估計(jì)方法。首先將人員檢測結(jié)構(gòu)化輸出有人員活動信息的CSI序列,并依托于將連續(xù)復(fù)雜的人員活動持續(xù)時(shí)間估計(jì)問題轉(zhuǎn)化成離散簡單的人員檢測問題的思想,將其分割為多個(gè)等長的CSI短序列,并提取每一條CSI短序列的特征值,利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行活動檢測,同樣采用多數(shù)投票機(jī)制減小系統(tǒng)誤差,綜合每條CSI短序列的分類結(jié)果,估計(jì)CSI序列的活動持續(xù)時(shí)間。
【學(xué)位授予單位】:河北工程大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2019
【分類號】:TN92;TP18

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本文編號:2646078

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