隨著科技的進步與發(fā)展,人們對“穿墻透視”的需求愈加迫切,穿墻目標檢測在安防、智能家居和應急救援等方面具有廣泛的應用前景。因WiFi設備的普及與WiFi協(xié)議物理層能力的開發(fā),利用細粒度的信道狀態(tài)信息進行穿墻目標檢測近年來已受到研究者的廣泛關注�，F(xiàn)有基于信道狀態(tài)信息的穿墻目標檢測方法主要存在以下不足:一、缺乏在利用商用WiFi設備完成穿墻目標檢測情況下的干擾抑制的相關研究;二、大多數(shù)研究的檢測特征單一,對信號頻域特征的探索較少;三、通常采用的分類器的分類效果取決于少數(shù)輸入特征,使得檢測準確率較低且魯棒性不強。針對上述問題,本文開展了基于WiFi穿墻雷達的移動目標檢測算法研究,主要包括:首先,開展干擾抑制算法研究。在利用商用WiFi設備搭建WiFi穿墻雷達平臺的基礎上對接收信號進行分析,再對線性相位誤差進行分析與消除。然后通過奇異值分解法將接收信號分解,并借助最大類間方差法確定干擾信號所在的干擾子空間,在此基礎上重構信號。最后通過小波閾值去噪消除重構信號中的噪聲干擾,得到最終干擾抑制后的信號。其次,開展多特征提取算法研究。在選擇出對目標移動更為敏感的子載波后,利用皮爾森相關系數(shù)得到數(shù)據(jù)包間幅... 

【文章來源】：重慶郵電大學重慶市

【文章頁數(shù)】：76 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

CFR原理圖

1 1 11 1 2 n n nj j jj j jb sn n nN 文通過 2.3.1 節(jié)中所闡述的方式提取出的子載波編號是對稱的，因此公0，截距表示為11njjbn 。由此可得線性相位誤差消除后的相位1111 ( ) ( )nkk k k n jjnsaj bs s n 驗證相位誤差消除方式的有效性，本文對兩組實驗測試數(shù)據(jù)按照上述相進行誤差消除的效果分析，圖 3.2 比較了兩數(shù)據(jù)包在線性相位誤差消除2(a)可以知，在對線性相位誤差消除前，同時刻不同數(shù)據(jù)包的測量相位b)中可以看出，將線性相位誤差消除后，同時刻下不同數(shù)據(jù)包的測量相位010數(shù)據(jù)包110數(shù)據(jù)包1

圖 3.3 收發(fā)直連相位圖的干擾抑制分解值分解的基礎上擴展而來，其能對任意學習與圖像處理等領域。同時，目前已基礎上實現(xiàn)對目標的準確成像[25]。該類在同一時刻對信號進行采樣，從而得到接收示意圖如圖 3.4 所示。

【參考文獻】：
期刊論文
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博士論文
[1]基于可穿戴傳感器網(wǎng)絡的人體行為識別技術研究[D]. 汪亮.南京大學 2014

碩士論文
[1]基于隨機森林算法的人體運動模式識別研究[D]. 劉玉琪.北京郵電大學 2018
[2]穿墻成像雷達雜波抑制方法研究[D]. 葛亞楠.沈陽航空航天大學 2018
[3]基于改進閾值函數(shù)的小波去噪及其優(yōu)化研究[D]. 盧廣森.昆明理工大學 2017
[4]隔墻人體運動檢測的信號處理方法和系統(tǒng)設計[D]. 張志浩.浙江大學 2017
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本文編號：2966396