基于信道状态信息的矿难人员检测研究

• 作者: 孙朝宇 杨旭 牛强 陈朋朋 高守婉
• 来源期刊: 北京邮电大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 信道状态信息 高斯混合模型 前景检测 人员检测
• 年，卷（期）: 2019,（4）
• 所属期刊栏目: 研究报告
• 页码范围: 96-101
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.13190/j.jbupt.2018-223

摘要

针对传统矿难救援方法设备昂贵、探距较短、误报率高等问题,提出了一种基于信道状态信息的矿难人员检测方法.首先,提出了基于高斯混合模型前景检测方法,以判断被困人员的活跃程度;其次,根据信道状态信息周期性变化,利用自相关函数捕捉人员呼吸频率,以检测非活跃人员;最后在多种实验参数下对所提方法进行性能评估.结果证明,所提方法具有较高的准确度和鲁棒性,平均准确率可达90％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨旭	中国矿业大学计算机科学与技术学院	13	126	4.0	11.0
2	牛强	中国矿业大学计算机科学与技术学院	57	459	11.0	19.0
3	陈朋朋	中国矿业大学计算机科学与技术学院	6	5	1.0	2.0
4	高守婉	中国矿业大学计算机科学与技术学院	3	6	2.0	2.0
5	孙朝宇	中国矿业大学计算机科学与技术学院	1	1	1.0	1.0