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基于毫米波信号的人体活动识别关键技术研究

基于毫米波信号的人体活动识别关键技术研究

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作者：田国森北京邮电大学

学位级别：硕士

现阶段在采用毫米波信号的人体活动无线感知领域中,使用的设备可大致分为 FMCW(Frequency-Modulated Continuous-Wave)毫米波雷达、802.11ad芯片、商用毫米波wi-fi。相比于前两者,后者的优点是无需修改硬件、日常生活中部署广泛等,人们... 详细信息

现阶段在采用毫米波信号的人体活动无线感知领域中,使用的设备可大致分为 FMCW(Frequency-Modulated Continuous-Wave)毫米波雷达、802.11ad芯片、商用毫米波wi-fi。相比于前两者,后者的优点是无需修改硬件、日常生活中部署广泛等,人们逐渐开始关注基于毫米波wi-fi的人体活动感知。对于60GHz毫米波wi-fi,亚6GHz频段下的活动识别领域中常采用的RSSI(Received Signal Strength Indication)和 CSI(Channel State Information)由于粗粒度及提取难度大等原因已不再适用,人们新引入一个中粒度测量值:空间波束信噪比,用于该领域。目前,基于波束信噪比的活动识别存在以下问题,一是未利用其时间维度信息致使无法在时间上连贯,而未能实现动作识别;二是利用设备在扇区扫描中收集到的全部扇区的波束信噪比构建离线数据集,数据维度过大。因此本文研究在基于商用毫米波wi-fi的场景下,实现低复杂度的人体姿势和动作识别系统。(1)针对当前研究无法使能动作识别的问题,首先搭建了国内较早的基于商用毫米波wi-fi的研究平台;其次,提出利用波束信噪比的时空信息来构建二维指纹特征,从而使能动作识别;并引入残差块神经网络来提高分类精度,在仅对姿势进行识别的情况下准确率达到了 92.33%,同时对姿势和动作识别时准确率为79.3%;现有应用一维指纹对姿势识别的研究准确率为88.8%,尚未发现对动作进行识别。(2)针对现有研究构建指纹时利用扇区扫描中的全部扇区的问题,本文提出了基于多种聚类方法和Kullback-Leibler散度的扇区选择算法,通过分析波束信噪比在时间维度上的信息,剔除全部扇区中对特定方向上的人体活动相对不敏感的扇区,进而构建离线指纹数据集,之后配合引入的残差块神经网络,相比于未进行扇区选择时,仅对姿势识别时训练所需数据量下降11.1%,识别精度下降不足0.3%;同时对动作和姿势进行识别时,数据量虽有所增长,但却可实现之前未能实现的动作识别。

关键词：毫米波wi-fi感知波束信噪比扇区选择残差块网络

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