戶外的GPS導(dǎo)航技術(shù)現(xiàn)已非常成熟,為人們?nèi)粘３鲂泻吞峁┝吮憷�。但在城市�?當(dāng)人們走進(jìn)地下通道或進(jìn)入大樓時(shí),衛(wèi)星信號(hào)因?yàn)槠錈o法穿透建筑的特點(diǎn),便無法帶來準(zhǔn)確的定位和尋址服務(wù),因此需要找到新的通信信號(hào)來彌補(bǔ)這一不足。隨著通信技術(shù)的飛速發(fā)展,Wi-Fi在人們室內(nèi)活動(dòng)時(shí)成為不可或缺的一部分,而室內(nèi)活動(dòng)正是人們生活中占有最大比重的部分。因此,基于Wi-Fi的室內(nèi)入侵檢測(cè)和定位技術(shù)已成為一個(gè)研究熱點(diǎn)。但現(xiàn)有的室內(nèi)入侵檢測(cè)方法受環(huán)境影響,檢測(cè)率較低,基于指紋的室內(nèi)定位也存在定位不準(zhǔn)確和指紋庫(kù)更新工作量較為龐大等問題。同時(shí)室內(nèi)定位需要被檢測(cè)者身上攜帶特定的設(shè)備,如手機(jī)等。而當(dāng)老人獨(dú)自在家摔倒在地時(shí),他們很有可能身上并沒有攜帶設(shè)備同時(shí)也無法獲取設(shè)備,在這種情況下,被動(dòng)式即被檢測(cè)者無需攜帶設(shè)備的室內(nèi)定位方法就顯得尤為重要。在入侵檢測(cè)方面,本文提出了一種基于Wi-Fi的室內(nèi)人員被動(dòng)式檢測(cè)方法:FDF-PIHD（Frequency Domain Fingerprint-based Passive Indoor Human Detection）。該方法基于信道狀態(tài)信息CSI,預(yù)處理后在頻域上生成特征指紋,通過相... 

【文章來源】：南京郵電大學(xué)江蘇省

【文章頁(yè)數(shù)】：67 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

FDM與OFDM頻譜效率比較

京郵電大學(xué)碩士研究生學(xué)位論文 第三章 信道狀態(tài)信息技術(shù)概述圖 3.2 為傳統(tǒng) FDM 頻譜與 OFDM 頻譜的對(duì)比圖。OFDM 的頻帶利用率高，具有很強(qiáng)的多徑干擾能力，同時(shí)能有效抑制 ISI（符號(hào)間干擾）和 ICI（信道間干擾）。OFDM 中傳輸息的每個(gè)子載波是相互正交的，對(duì)于數(shù)據(jù)傳輸，首先 OFDM 中的高速比特流會(huì)被分割成多相對(duì)低速的比特流，然后每個(gè)比特流會(huì)獨(dú)立地通過某個(gè)子載波進(jìn)行傳輸。值得注意的是，于子載波的正交性，在多個(gè)子載波上同時(shí)傳輸?shù)谋忍亓鞑⒉粫?huì)相互干擾。因此，子載波在帶上的間距可以很窄，在很大程度上提高了頻譜效率，克服了傳統(tǒng) FDM 頻譜利用率低的點(diǎn)。OFDM 系統(tǒng)在處理信號(hào)的過程中會(huì)使用到傅里葉變換，具體公式如下： (¨) = § ￠( π ) ￡§( π ) = π （3.3）公式可理解為：接收端的雜糅信號(hào) ( )是每個(gè)子載波序列在發(fā)送過程中信號(hào)互相交疊的果。接收端再對(duì)每個(gè)子載波上進(jìn)行相乘后積分，最終可以提取到就每個(gè)子載波上分別攜帶信號(hào)信息。通過圖 3.3 可以更加直觀的理解。

性，與其他指標(biāo)相比，CSI 振幅顯示出一些優(yōu)點(diǎn)：（1）由信號(hào)流會(huì)經(jīng)歷不同的多徑衰落，導(dǎo)致子載波間的 CSI 值不信道的衰減系數(shù)，只要信道本身沒有變化，它對(duì)來自于功率。（3）CSI 沒有使用合成值（如 RSSI）來測(cè)量信道，而是估計(jì)每個(gè)子載波的頻率響應(yīng)，從而在頻域中對(duì)信道進(jìn)行更細(xì)的與振幅相對(duì)應(yīng)的信息。理論上，CSI 的相位與振幅具有雜。相位會(huì)根據(jù)信道響應(yīng)、時(shí)鐘偏移、載波頻率偏移和噪聲性，使得其物理意義變得模糊，因此以前的工作中很少使用定原始相位的方法，并將標(biāo)定相位作為一種新的特征來處理繪了 CSI 在室內(nèi)傳播的多條路徑中的三條，圖 3.5 為圖 3

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的雙通道視頻融合人員入侵檢測(cè)[J]. 王志明,張麗,包宏.  計(jì)算機(jī)工程. 2012(19)
[2]利用熱釋電紅外傳感器探測(cè)人體運(yùn)動(dòng)特征[J]. 程衛(wèi)東,董永貴.  儀器儀表學(xué)報(bào). 2008(05)
[3]一種基于小波變換的去噪新算法[J]. 張吉先,鐘秋海,戴亞平.  北京理工大學(xué)學(xué)報(bào). 2003(06)
[4]平面輪廓線之間的分塊三角劃分算法[J]. 周焰,李德仁.  系統(tǒng)工程與電子技術(shù). 2003(08)



本文編號(hào)：3311332