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基于WiFi-CSI无源感知的可扩展行人监控系统研究与实现

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基于WiFi-CSI无源感知的可扩展行人监控系统研究与实现

作者：刘家莱重庆大学

学位级别：硕士

传统行人监控主要依赖视频分析、红外成像等方法,难以有效兼顾经济性、隐私性、可扩展性等诸多要求。近年来,因WiFi具备分布性广、信号普适性高、感知灵敏性强等特点,基于WiFi信道状态信息(WiFi-CSI)的无源感知方法逐渐受到学术界与企... 详细信息

传统行人监控主要依赖视频分析、红外成像等方法,难以有效兼顾经济性、隐私性、可扩展性等诸多要求。近年来,因WiFi具备分布性广、信号普适性高、感知灵敏性强等特点,基于WiFi信道状态信息(WiFi-CSI)的无源感知方法逐渐受到学术界与企业界的广泛关注。然而,目前研究大多基于样本学习方法,往往存在以下两点不足:a)离线阶段样本采集开销大,b)跨场景条件下感知鲁棒性不高且可扩展性不强。鉴于此,本文深入探究了基于WiFi-CSI无源感知的可扩展行人监控技术,具体研究内容及创新点概述如下:首先,针对离线阶段样本采集开销大问题,本文提出低开销行人活动样本采集(LPASC)方法。具体地,首先提出原始CSI数据压缩(RCDC)策略,包括滤波、子载波选择、压缩等手段,可有效克服WiFi因频率选择性衰落、相干带宽等因素引起的信号特征不稳定等问题。然后,提出两阶段聚类(TC)策略,根据菲涅尔区理论选取特征,并基于两次聚类完成活动样本的自动切割及分类标注。进一步,针对跨场景条件中系统扩展性不足且感知模型泛化能力差的问题,本文提出基于单组WiFi设备的跨场景行人监控CSPM-ST方法。具体地,本文针对行人通行检测和方向识别两个子任务进行研究,并分别提出统一分割及检测(USD)策略和动态方向计算(DDC)策略。USD策略在训练特征中加入具有场景识别能力的RSSI特征,以及采用多项式特征方法增强原始特征表达能力,从而得到适应跨场景感知的检测模型。DDC策略采用了多感知链路布局,并通过综合分析各链路CSI数值变化特征完成通行方向的估计。最后,本文实现了所提系统原型,采集了包含干扰活动和通行活动共2880个活动样本,并在8种不同场景中进行实验验证。首先,从样本采集完成情况和模型推断准确性两个维度对LPASC方法进行评估。然后,针对USD和DDC策略分别进行评估,进而验证CSPM-ST方法的有效性。最后,本文在不同场景、不同视距路径长度、不同行人、不同行走速度等实验条件下对系统进行了全面的性能测试,实验结果充分验证了系统的鲁棒性。

关键词：行人监控 WiFi-CSI 无源感知聚类分析性能评估

基于RFID的无源感知技术在生产线动作优化中应用研究

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科技创新与应用 2022年第12期12卷 1-10页

作者：王成鑫上海交通大学中美物流研究院上海200030

目前,随着新兴技术的发展,人类迈入第四次工业革命,即工业4.0时代。传统的生产制造企业也逐渐向“智能工厂”转型。物联网是工业4.0的关键支柱,通过人和机器之间的信息交换提取数据,分析数据之后,可以显著提高企业生产线的生产率和安全... 详细信息

目前,随着新兴技术的发展,人类迈入第四次工业革命,即工业4.0时代。传统的生产制造企业也逐渐向“智能工厂”转型。物联网是工业4.0的关键支柱,通过人和机器之间的信息交换提取数据,分析数据之后,可以显著提高企业生产线的生产率和安全性等,并可以解决质量问题、效率问题和劳动力管理等一系列问题。目前针对生产线的流程和动作优化的研究大多都是运用时间动作研究等传统方法,也有少数运用摄像头图像识别等。这些方法往往都需要耗费大量的人力和物力资源,且效果无法保证。生产制造企业以利润为核心,提高成本则意味着利润就会减少。近几年随着射频识别技术(RFID)的发展,给我们提供一种新的方法和可能。为此,文章介绍一种将基于RFID的无源感知技术引入传统的工业领域,并采取深度学习的方法,对特定生产线的效率问题和劳动力管理进行优化和改进。文章中展示一个真实的装配案例,从数据采集、数据分析、关键指标计算及流程优化与改进等全方面提出一个完整的物联网解决方案,并总结研究成果和经验教训。

关键词： RFID 无源感知深度学习生产线效率问题劳动力管理动作识别与研究

无源感知系统反向散射链路吞吐量优化机制研究

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无源感知系统反向散射链路吞吐量优化机制研究

作者：李彦霞太原理工大学

学位级别：硕士

物联网作为沟通物理世界与信息世界的重要桥梁,越来越趋于物理世界数字化、网络连接泛在化以及信息感知智能化。无源感知由于其无源、免维护、兼具感知计算通信与组网等功能而受到世界范围内的关注,为物联网的应用多样化提供了实现可能... 详细信息

物联网作为沟通物理世界与信息世界的重要桥梁,越来越趋于物理世界数字化、网络连接泛在化以及信息感知智能化。无源感知由于其无源、免维护、兼具感知计算通信与组网等功能而受到世界范围内的关注,为物联网的应用多样化提供了实现可能性,数据量的剧增将不可避免。随着可计算射频识别平台、多能量源的环境反向散射等技术的发展,无源感知平台逐步大规模应用。其中,吞吐量优化问题日趋重要,在大规模物联网节点应用或实时性要求高的场景中,当标签端有大量传感器数据需要传输或当其处于快速移动状态时,其收集到的传感器数据信息需尽快传输至阅读器端。本文针对目前无源感知系统应用于大量数据传输和突发式数据传输时吞吐量受限的问题,基于目前无源感知系统探测信道开销较大、时隙有效利用率低和并行解码算法鲁棒性差的瓶颈,分别从协议优化设计和多标签并行解码两方面对无源感知系统反向散射链路吞吐量优化问题展开研究。本文首先在协议优化层面进行研究,物理层引入标签IQ域信号簇的相关指标,以更细粒度的信号IQ域簇的聚集程度和歧义码元概率指标表征当前信道状态,从而实现物理层数据传输速率的自适应,使得数据传输速率以信道状况相匹配,实现不同信道状况下吞吐量的最大化;其次,MAC层协议设计结合碰撞时隙和空闲时隙的概率、持续时间以及当前碰撞时隙中簇的个数,优化直接决定时隙数的Q值选取算法,使Q值尽快调整至与标签个数匹配,提高时隙利用率。此外,多标签并行解码方面,本文以时钟同步和多模盲均衡算法为基础,从源头上尽可能减小由于环境动态变化而造成的码间干扰及误码,使信号呈现出结构化特征,对信号IQ域码元采样点做一阶绝对差分,利用大概率情况下IQ域信号簇流作绝对差分后簇的个数比标签个数多一的规律,针对大概率下的预期情况和小概率下的非预期情况,通过差分且结合概率特性实现多标签并行解码,进一步成倍地提高无源感知系统反向散射链路的吞吐量,扩大无源感知系统应用场景。最后,本文以典型的可计算射频识别应用平台——无线感知与识别平台为实验平台,利用通用软件无线电外设搭建阅读器和监测器,实时监测物理层信息并在此基础上实现和评估本文提出算法,最终的实验结果显示本文所提算法吞吐量优化效果明显,且在动态环境和标签个数较多的场景下鲁棒性提升效果显著。

关键词：无源感知可计算射频识别反向散射链路吞吐量优化

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无源感知系统多进制反向散射技术优化研究

无源感知系统多进制反向散射技术优化研究

作者：李吉太原理工大学

学位级别：硕士

物联网作为信息系统向物理世界的延伸,极大地拓展了人类认知和控制物理世界的能力。无源感知系统作为物联网的连接引擎,也正在深刻地改变着人们的生存环境与生活方式。预计到2020年,活跃的物联网设备数量将达到260亿台,年均复合增速将超... 详细信息

物联网作为信息系统向物理世界的延伸,极大地拓展了人类认知和控制物理世界的能力。无源感知系统作为物联网的连接引擎,也正在深刻地改变着人们的生存环境与生活方式。预计到2020年,活跃的物联网设备数量将达到260亿台,年均复合增速将超过35%。当物联网微型设备嵌入的数量逐渐增多,无源低功耗设备体积逐步减小,无源感知系统所面临的挑战将更为严峻。无源感知系统最大的特点就是利用反向散射技术实现了无线能量收集与无源感知通信。在实际应用中,系统会受到能量限制、链路损耗及复杂环境信号等因素影响,其数据传输速率直接影响到整个系统的吞吐性能。因此,在无源及低功耗模式下,如何改善物联网设备之间的通信状况,提高系统整体数据传输效率变的尤为重要。本文以提高无源感知系统的数据交换效率为主要研究内容,主要工作如下:（1）本文在环境反向散射技术的基础上,为提高无源感知系统数据传输速率,提出可扩展性多进制反向散射调制技术。通过细化反射状态来获取更快的数据传输速率,使得反射信道具有更高的容量及频带利用率。实验验证了多进制反向散射调制方案可从根本上有效地提高系统的数据传输速率。本文在提高系统整体吞吐率性能的同时,面对标签对标签通信过程中存在相位相消而导致解码困难等问题进行修复和优化。解决了在系统设计中往往以牺牲误码率为代价来换取无源通信系统吞吐性能提高的实际问题。（2）基于环境反向散射的基本原理,建立了一个基于最佳ML（Maximum Likelihood,ML）信号检测的多级能量估计模型。通过对反射信号的检测与估计,判别标签的不同反射状态,将该判别问题抽象为数学模型,利用闭合式误码率计算推导出最优多级能量检测阈值。针对环境反向散射多进制调制信号,优化调整阈值判别门限,在保障传输速率提高的同时提升了系统的识别效率。最后,在不同信道情况及实验设定下分析对比了系统误码率情况。在实验环境设定下数据吞吐率比原有系统提升近60%,证明了本文所提出反向散射优化方案的可行性。对比传统反向散射技术提高了数据传输速率与系统稳定性。说明在无需使用高功耗、高复杂度的器件和技术下,多进制M-PSK反射调制在实现低功耗无源感知设备之间的良好通信性能。

关键词：物联网无源感知反向散射相位相消信号检测

无源感知系统突发数据传输方案和任务调度算法研究

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无源感知系统突发数据传输方案和任务调度算法研究

作者：刘晓娟太原理工大学

学位级别：硕士

作为新一代信息技术的重要组成部分,物联网旨在无所不在地部署传感器节点以实现大规模物联网应用。近年来,自身不配备电源设备的无源感知标签的兴起加速了物联网技术的发展。无源感知标签从周围环境的射频信号中获取能量以支持其计算、... 详细信息

作为新一代信息技术的重要组成部分,物联网旨在无所不在地部署传感器节点以实现大规模物联网应用。近年来,自身不配备电源设备的无源感知标签的兴起加速了物联网技术的发展。无源感知标签从周围环境的射频信号中获取能量以支持其计算、感知、存储和通信与组网等操作。其中,可计算射频识别平台因其体积小、无源、低功耗和永久感测的潜力备受学术界和工业界关注。为了满足大规模物联网应用的实时性和可靠性需求,如何有效地提高无源感知系统吞吐量成为当前国际前沿的热点研究问题。本文针对目前批量突发传感数据传输时系统吞吐量受限问题,基于数据传输效率低、误码率高、时隙利用率低、能量利用率不高的瓶颈,从通信协议优化和任务调度算法两方面展开研究,以提高无源感知系统吞吐量,并实现紧急任务的高效调度。本文首先在协议优化层面进行研究,提出了占用所有通信时隙进行数据传输的突发传输机制,讨论了多标签同时突发的协调传输问题,以优化标签与阅读器之间的通信过程,提高时隙利用率和突发数据传输效率;其次,引入纠删编码以减小误码重传开销,同时根据当前能量收集环境和信道条件,动态调整传输数据帧长、编码冗余度和标签充电时间,实现无源感知系统吞吐量最大化。此外,本文综合考虑传感任务的重要程度、时间属性、价值属性、任务能耗及标签能量收集水平,提出了一种基于混合优先级的高稳定性任务调度算法,该算法结合了固定优先级和动态优先级的调度优势,定义固定优先级,并利用任务截止时间、松弛时间和标签松弛能量共同分配任务动态优先级,减少任务抢占次数,提高系统稳定性,最大化能量利用率,实现紧急任务最大优先级的高效调度,扩大无源感知系统应用场景。最后,本文使用通用软件无线电外设搭建阅读器和监测器,并以典型的可计算射频识别应用平台——无线识别与感知平台作为实验平台,在此基础上实现和评估本文设计方案。最终的实验结果显示,本文所提方案使无源感知系统吞吐量提升效果明显,任务错失率显著下降。

关键词：无源感知可计算射频识别突发数据传输任务调度吞吐量优化

无源感知系统中面向能量规划的实时任务调度策略研究

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无源感知系统中面向能量规划的实时任务调度策略研究

作者：张涛宁波大学

学位级别：硕士

无源感知系统(Wirelessly Powered Sensing System,WSS)摆脱了传统物联网节点依赖电池的缺点,能够将环境中的射频信号转化为能量用以自身供电,大大提高了自身的续航能力。无源感知系统由多个无源感知平台组成,但是无源感知平台与传统物... 详细信息

无源感知系统(Wirelessly Powered Sensing System,WSS)摆脱了传统物联网节点依赖电池的缺点,能够将环境中的射频信号转化为能量用以自身供电,大大提高了自身的续航能力。无源感知系统由多个无源感知平台组成,但是无源感知平台与传统物联网节点相比,获取能量方式、获取能量效率等都具有诸多差异。无源感知平台虽然可以从射频信号中获取能量,但是获取能量效率不高,经常会出现可用能量不足的问题,影响实时任务的执行,大大减弱了无源感知平台中实时系统的性能,所以不能直接使用传统的实时任务调度算法。因此对无源感知系统能量模型进一步深入了解是十分有必要的。同时根据无源感知系统自身能量模型,专门针对其特点进行实时任务调度算法的研究具有迫切性和重要性。为解决上述问题,本文充分考虑无源感知系统的自身特点,做了以下几个方面的工作:(1)为了解决FRIIS能量传播模型容易受到信号衰弱以及路径损耗等问题的影响,本文增加了损耗因子以及衰弱因子,从数学模型的角度出发优化FRIIS能量传播模型;同时为了得到更精确的通信距离,解决RSSI(Received Signal Strength Indication)值容易受到环境干扰的问题,本文设计出一种适合于RSSI的WSSF(Wirelessly Powered Sensing System Filtering)滤波算法。该算法根据高斯滤波,中值滤波以及卡尔曼滤波的特点,将它们有效结合起来对RSSI进行数据处理,实验表明该算法可以得到较为精确的通信距离,最后提出适合于无源感知系统的充电模型,并且完善无源感知平台的能量模型。(2)为了未过载状态下,无源感知平台能够更合理的调度实时任务和充分利用空闲时间补充能量,本文基于EDF(Early Deadline First)算法以及无源感知平台能量模型,提出适合无源感知系统的动态调度任务算法WEDF(Wirelessly powered EDF)。该算法从能量模型以及空闲时间等因素出发,合理调配任务,使得无源感知系统各节点获得更多充电时间,同时增加报警功能,当发现数据异常时,缩短任务执行周期,加快采集样本速率,从而做到对环境的及时监控。通过仿真实验可知,该算法增加无源感知平台空闲时间,缓解无源感知系统能量不足情况,同时增加了无源感知平台系统任务的成功执行率;(3)为了在过载状态下,合理利用有限系统资源调度实时任务,得到更高的系统收益,本文基于提出的动态分配任务优先级策略以及动态分配平台优先级策略,设计出适合无源感知系统的动态抢占任务调度算法(Wirelessly Powered Dynamic Real-time Transaction Scheduling,WDRTS)。该算法结合动态分配任务优先级策略以及动态分配平台优先级策略来完成实时任务的调度分配,有效增加了无源感知系统的调度能力,并且通过理论推导,设置颠簸因子,缓解了颠簸问题,减少了无源感知系统因反复抢占问题而浪费资源的现象。通过仿真实验,可以知道与DVD(Dynamic Value Density)等算法比较,在无源感知系统负载较大的情况下,WDRTS算法能够有效缓解任务之间反复抢占的情况,减少实时任务的误截率,增加无源感知系统所获取的收益。综上所述,本文设计出的方法符合无源感知系统自身特性和需求,有效提高了实时任务调度的性能以及执行成功率。

关键词：无源感知能量模型任务优先级任务调度颠簸问题

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无源感知系统数据快速传输方案研究

无源感知系统数据快速传输方案研究

作者：呼风太原理工大学

学位级别：硕士

物联网技术作为将现实世界和信息世界相互联系的纽带正逐步占据各个重要领域。无源感知技术作为物联网的关键技术,得到迅速发展,其应用规模不断扩大,感知数据量激增。目前无源感知系统吞吐量较低,无法满足大量感知数据快速传输,已经成... 详细信息

物联网技术作为将现实世界和信息世界相互联系的纽带正逐步占据各个重要领域。无源感知技术作为物联网的关键技术,得到迅速发展,其应用规模不断扩大,感知数据量激增。目前无源感知系统吞吐量较低,无法满足大量感知数据快速传输,已经成为影响无源感知技术大规模应用的瓶颈。针对大规模无源感知系统数据传输速率较慢问题,本文以提升无源感知系统数据传输速率进行研究,主要工作如下:（1）设计了一种无源感知系统快速响应方案。针对传统无源感知标签生成16位随机数方式较慢无法快速响应阅读器的问题,提出使用模数转换器采样电压值作为生成16位随机数种子,减少了标签生成随机数时间;利用固定标签句柄方式降低数据传输协议复杂度,提升了访问标签数据速率和无源感知系统的稳定性。（2）设计了一种基于数据地址的出错重传方案。数据传输过程中由于数据量、环境干扰等问题产生错误传输,现有方案无法精确定位出错数据以进行重传,阅读器只能将出错数据包整个丢弃并重新请求。针对目前出错数据无法快速准确重传的问题,提出大数据量分组传输,将数据和数据地址相结合构成新的数据格式,可以做到精确定位错误数据进行出错重传,大大降低了数据出错重传的代价。（3）提出了一种基于EPC格式的批量数据快速传输方法。针对无源感知标签传输大数据量成功率低的问题,采用将感知数据嵌入96比特EPC消息代替阅读器使用Read命令请求数据,并设置合理占空比优化标签能耗;改进了冲突避免方案,将碰撞时隙和碰撞标签数量相结合,使多标签进行快速数据传输时有效减少了碰撞时隙和空闲时隙,有效提高了系统吞吐量。

关键词：物联网无源感知可计算射频识别快速识别能量优化

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基于RFID的无源感知机制研究

基于RFID的无源感知机制研究

作者：孙健强南京大学

学位级别：硕士

近些年来随着RFID技术的飞速发展,RFID应用已经开始渐渐的融入我们的日常生活,越来越多的物品都贴上了RFID标签。目前使用的RFID标签大多是无源标签,即不需要额外电源供电,这样的设计使得RFID标签更加方便部署,但是利用电磁信号激活的... 详细信息

近些年来随着RFID技术的飞速发展,RFID应用已经开始渐渐的融入我们的日常生活,越来越多的物品都贴上了RFID标签。目前使用的RFID标签大多是无源标签,即不需要额外电源供电,这样的设计使得RFID标签更加方便部署,但是利用电磁信号激活的电路其感知能力会受到限制。RFID标签除了返回标签内的固有信息外,不能提供更多的感知能力。而在物联网的大背景下,RFID标签作为物体感知的心脏被广泛的应用在各种场景中,因此,对基于RFID的无源感知机制研究可以帮助我们感知更多的信息。本文从实际问题着手,通过对无源感知机制的研究,解决两个真实的问题。首先,针对目前现实增强领域存在的一些不足,我们提出了利用无源感知技术结合3D摄像头技术来做到物体识别的现实增强。通过将RFID天线和景深摄像头部署在相同的位置,同步的获取物体的图像位置以及物体上RFID标签的位置信息,最终对二者的信息进行匹配,完成识别。其中核心问题是研究RFID的定位识别机制,通过对信号强度、相位以及天线阵列的研究,我们提出了一些方法来提高现实增强的物体识别技术的准确率和鲁棒性,并且实现了一个真实的系统来验证我们技术的性能。最终实验结果表明,我们设计的现实增强技术能够完成30cm级别的定位区分且匹配准确率达到917%。接下来,摆脱传统的定位领域,为了了解无源感知技术在动作行为识别中的能力,我们设计了一款基于RFID技术的智能手套。该手套利用无源感知标签,通过在每个手指上贴上RFID标签,方便快捷的赋予手指感知能力。对于每个RFID标签,我们的系统会持续的获取其相位信号,并且提出了相位分布曲线算法来处理这些信号,最终完成细微手势的无源感知识别。实验结果表明,最终我们能够完成平均精确度为89%的细微手势识别。

关键词： RFID 无源感知定位物体识别现实增强手势识别信号强度相位

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基于信道状态信息的行为无源感知研究

基于信道状态信息的行为无源感知研究

作者：田建文合肥工业大学

学位级别：硕士

近几十年,室内人体行为识别技术一直是热门研究课题,在智能家居、人机交互和智能监控等领域应用非常广泛,但在多数研究方案中需要特殊的硬件设备或要求目标积极配合,因此普适性仍旧是一个挑战。近期,研究者们开始利用我们身边无处不在的... 详细信息

近几十年,室内人体行为识别技术一直是热门研究课题,在智能家居、人机交互和智能监控等领域应用非常广泛,但在多数研究方案中需要特殊的硬件设备或要求目标积极配合,因此普适性仍旧是一个挑战。近期,研究者们开始利用我们身边无处不在的Wi-Fi信号直接对目标本身或环境进行无源感知,克服了之前很多技术手段固有的缺陷,它对环境变化抗性强,对硬件的要求少,而且可以取得相对良好的准确率。因此,无源感知技术的应用前景非常广泛。本文提出一个基于Wi-Fi信号的人体行为识别系统,它不需要额外硬件的支持,而且也不需要目标积极地配合,此系统能应用于已有的WLAN网络中。首先本文使用了 KNN、Niave Bayes和SVM等三种分类算法识别四种常见人体行为(无人、走、坐和站),通过大量的实验对比和分析,总结出一些重要的实验参数设置经验。然后使用同样的算法对人的睡眠姿势进行识别,并对识别结果进行分析。最后提出了基于阈值的睡眠质量检测算法,该算法可以准确地计算出人在睡眠过程中的翻身次数,从而估计人的睡眠质量,具有一定的鲁棒性。总之,本文的主要贡献如下:1、本文给出关于多种行为下WIFI的RSSI值和CSI值的经验研究,并阐述了对WIFI信号特征的深入理解。2、本文从理论分析和实际实验等两部分分别详细介绍了如何通过信道响应来进行室内人体行为识别的研究。在实际实验的过程中,总结出一些比较重要的参数设置经验。3、本文举例介绍了人们常用的睡眠姿势,并通过一些分类算法(KNN、NB、SVM)对这些姿势进行识别,对算法的准确率、稳定性和复杂度等方面进行分析。本文还提出一种基于阈值的睡眠质量检测算法,该算法通过计算睡眠过程中的翻身次数来检测人的睡眠质量。

关键词：接收信号强度指示信道状态信息无源感知人体行为睡眠姿势睡眠质量