基于信道状态信息的无源室内人员日常行为检测方法

• 作者: 党小超 司雄 郝占军 黄亚宁
• 来源期刊: 通信学报
• 学科: 工学
• 关键词: 信道状态信息 行为检测 低通滤波 支持向量机
• 年，卷（期）: 2019,（4）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 160-170
• 页数: 11页
• 分类号: TN391
• 字数: 6356字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11959/j.issn.1000-436x.2019082

摘要

利用CSI的室内人员日常行为检测在无线传感网领域如火如荼地发展着,但大多数研究仍停留在2.4 GHz的环境下,因此在检测率、顽健性、整体性能等方面还亟待提高.为解决此类问题,提出了一种基于CSI信号的无源室内人员日常行为检测方法HDFi,该方法在5 GHz的环境下对室内人员日常行为检测进行进一步的研究.所提检测方法分为3步:数据采集、数据处理、特征提取与在线检测.首先,实验在环境复杂的实验室及相对空旷的会议室采集典型的日常行为动作的数据;然后,提取特征较为明显的振幅和相位数据,使用低通滤波对信号特征进行处理,得到一组稳定及无噪声干扰的数据;最后,有效建立指纹库,进行在线检测,利用SVM算法对采集到的数据特征进行分类,提取较为稳定的特征值,建立一个室内人员日常行为检测的分类模型,再与指纹库中的数据进行匹配.实验结果表明,所提方法具有高效率、高精度、顽健性较好等特点,且无需测试人员携带任何电子设备,实用性较高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	党小超	西北师范大学计算机科学与工程学院	101	384	9.0	14.0
5	郝占军	西北师范大学计算机科学与工程学院	67	231	7.0	11.0
9	司雄	西北师范大学计算机科学与工程学院	4	18	3.0	4.0
10	黄亚宁	西北师范大学计算机科学与工程学院	4	18	3.0	4.0