基于BP神经网络的CSI无源目标分类方法

• 作者: 张南飞 王翊 胡艳军 蒋芳
• 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 误差逆传播神经网络 无源目标分类
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 论文
• 页码范围: 40-45
• 页数: 6页
• 分类号: TN929.53
• 语种: 中文
• DOI: 10.13190/j.jbupt.2019-035

摘要

针对无源目标分类系统中精度和费用之间不平衡、采用手工提取特征的方法进行特征提取工作量较大的问题,提出了一种基于误差逆传播(BP)神经网络的信道状态信息(CSI)无源目标分类方法.通过提取WiFi信号的CSI作基信号,并结合具有自主学习数据特征能力的神经网络方法,设计了BP神经网络的训练模型,减少了手工提取特征带来的开销.实验结果表明,以身高分类为例,所提方法能够区分4个不同身高段,且平均分类准确度可以达到90％以上.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	胡艳军	安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室	54	302	9.0	15.0
2	蒋芳	安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室	5	9	2.0	3.0
3	王翊	安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室	4	1	1.0	1.0
4	张南飞	安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室	1	0	0.0	0.0