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物联网技术实现了物与物，人与物的全面互联，其中信息传感设备与人的交互需要对人的行为活动进行感知，即行为的检测或识别。目前使用广泛的有基于视觉或者穿戴式传感器的方法，这些方法在很多场景下应用有所限制，尤其在非视距的条件下，检测目标的行为变得更加困难。根据电磁波的传播特性，利用目标的活动导致无线信号传输质量的波动，能够在室内的遮挡环境当中进行行为识别。文章提出一种基于无线信号识别非携带设备目标行为的方法，主要分为线上的采集数据，以及线下进行不同特征的提取和行为的分析。线上数据采集部分，在室内非视距的条件下利用软件定义无线电设备建立点对点通信，在目标不同运动状态下采集到网络层的传输数据包状态序列进行线下的分析。线下的数据分析部分，通过提取收包率以及传输数据包时间间隔参数作为特征，识别的主要属性有目标的不同状态、不同运动方向以及不同的运动速度。对于不同的行为活动特征，采用SMO、KNN等不同算法进行分类，相对于传统基于无线信号的免携带设备行为识别方法，对不同运动速度等级的识别精度平均提高了24.4％。通过对于不同实验设置以及环境的讨论，在不同的条件下进行了行为识别实验，实验的结果表明，利用少量通信节点产生的无线信号能实现识别非携带设备的目标在检测区域的行为活动。