基于WiFi信号的人体行为感知技术研究综述

• 作者: 吕绍和 周兴铭 王晓东 鲁勇
• 来源期刊: 计算机学报
• 学科: 工学
• 关键词: 人本计算 WiFi感知 行为分析 手势识别 身份认证 人机交互
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 所属期刊栏目: 物联网
• 页码范围: 231-251
• 页数: 21页
• 分类号: TP393
• 字数: 15428字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11897/SP.J.1016.2019.00231

摘要

随着计算技术的发展,以机器为中心的计算模式正朝着以人为中心的计算模式转变.让人成为计算环节的一部分,促进物理世界和信息世界的融合,实现高层次人机交互是未来的发展方向.对人体行为的准确感知和理解则是必不可少的技术支撑.近年来,随着WiFi热点部署数量的不断增多以及WiFi在感知尤其是定位领域的广泛运用,基于WiFi信号的人体行为感知技术引起了人们的广泛关注.其基本原理为当WiFi信号在传播过程中遇到人体,发生反射、折射、衍射以及散射等现象,这些现象对信号的正常传播产生扰动,通过分析接收信号,检测信号扰动变化特征,便可感知信号传播过程中所遇到人体的状态.WiFi行为感知基于已有通信设备,利用环境中广泛存在的WiFi信号,具有良好的普适性和扩展性.与传统的人体行为感知方法,如计算机视觉感知技术、红外感知技术以及专用传感器感知技术等相比,基于WiFi信号的人体行为感知技术具有非视距、被动感知(无须携带传感器)、成本低、易部署、不受光照条件限制、扩展性强等一系列优势.为进一步提升对WiFi感知技术的关注和理解,推动WiFi感知技术的不断发展,该文对WiFi行为感知技术进行了详细的介绍和分析.该文首先详细回顾了WiFi感知技术从2000年至今的发展历程,分别介绍了WiFi信号室内传播的静态模型、动态模型以及人体建模方法.依据WiFi感知的流程,按照信号采集,预处理,特征提取到训练与分类的步骤,详细阐述了WiFi行为感知的工作原理及方法.针对WiFi感知在日常行为感知、手势识别、生理信号感知、身份认证、群体感知以及摔倒检测等六个方面的工作和应用现状进行了详细的介绍和分析.最后,基于最新研究动态提出了WiFi感知未来的研究方向,包括抗干扰感知、高层特征提取、去中心化感知、迁移感知、并发感知以及协作感知等.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周兴铭	国防科技大学并行与分布处理国家重点实验室	38	384	12.0	19.0
2	王晓东	国防科技大学并行与分布处理国家重点实验室	28	184	8.0	13.0
3	吕绍和	国防科技大学并行与分布处理国家重点实验室	10	79	5.0	8.0
4	鲁勇	国防科技大学并行与分布处理国家重点实验室	1	18	1.0	1.0