【摘 要】
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无线Wi-Fi的信道状态信息（CSI）是一种极细粒度的感知源,能够提供丰富的环境变化特征,在实现更为精确的行为感知的同时还具有优秀的非侵扰性。因此基于CSI的人体动作识别在家庭健康、普适情景感知以及人机交互等领域具有非常重要的作用。然而目前的识别方法会在分析的过程中加入大量冗余的静态信息,同时往往会忽略时间上下文之间的联系,这对于依赖长时间序列的动作的识别具有一定的局限性,并且这些方法在应对场景的
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无线Wi-Fi的信道状态信息（CSI）是一种极细粒度的感知源,能够提供丰富的环境变化特征,在实现更为精确的行为感知的同时还具有优秀的非侵扰性。因此基于CSI的人体动作识别在家庭健康、普适情景感知以及人机交互等领域具有非常重要的作用。然而目前的识别方法会在分析的过程中加入大量冗余的静态信息,同时往往会忽略时间上下文之间的联系,这对于依赖长时间序列的动作的识别具有一定的局限性,并且这些方法在应对场景的变化时鲁棒性较低,需要重复获取和训练大量的目标域数据。针对上述问题,本文主要研究工作有以下三个方面:1.基于平均绝对偏差的动作提取方法:通过研究信道状态信息的建模方法,本文提取信道子载波频域内的幅值、相位差等基信号作为识别特征,以幅值平均绝对偏差的标准差为基准,从时序上提取活动的开始与结束点,去除样本中前后向的冗余静态信息,降低识别过程中时序上的特征提取维度。2.双向时序特征的识别方法:利用基于深度学习的Bi-LSTM模型对特征进行双向的提取,依次通过时域降采样、Fast LOF异常值检测以及小波阈值去噪等方式对特征进行降维与整合,并将幅相特征进行结合,引入注意力机制,根据识别贡献程度对特征分配不同的权重,提高模型效果。3.基于特征迁移的学习方法:在双向时序特征的基础上,研究通过迁移学习方法利用已训练领域的经验,解决未知领域动作的分类问题。在冻结适当CNN特征提取层的基础上,使用多核的最大均值差异方法,优化全连接层使得源领域与目标领域的分布差异最小化,增加模型迁移后对目标领域样本的适应度,减少场景发生变化时重新训练模型的大量时间消耗。本文在YSFHA-7和Wi-AR公开数据集上进行了不同识别方法的对比试验,实验结果表明,引入注意力机制的双向时序特征的识别方法使依赖于时序的动作的识别效果得到了提高;并且在场景变化时,可以将源领域的知识迁移至目标领域,并且发现使用较小的学习率对于迁移学习效果更好,这也为CSI识别领域的泛化性能提供了一个新的思路。
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