检索结果-南通市图书馆

软件学报 2023年第12期34卷 5457-5476页

作者：陈蔚燕张扶桑刘俊杰包鹏张大庆北京大学信息科学技术学院北京100871 高可信软件技术教育部重点实验室(北京大学) 北京100871 计算机科学国家重点实验室(中国科学院软件研究所) 北京100190 中国科学院软件研究所软件工程技术研发中心北京100190 北京邮电大学计算机学院北京100876 北京大学前沿交叉学科研究院大数据科学研究中心北京100871

近年来,对运动目标的定位和追踪被广泛地应用于室内导航、智能家居、安防监控和智慧医疗等场景.基于无线射频信号的非接触式定位追踪受到了研究人员的广泛关注,其中基于商用IR-UWB的技术能够以较低的成本和功耗实现目标定位和追踪的功能... 详细信息

近年来,对运动目标的定位和追踪被广泛地应用于室内导航、智能家居、安防监控和智慧医疗等场景.基于无线射频信号的非接触式定位追踪受到了研究人员的广泛关注,其中基于商用IR-UWB的技术能够以较低的成本和功耗实现目标定位和追踪的功能,具有较强的发展潜力.然而,现有工作大多存在以下问题:1)追踪场景受限,只针对理想情况下室外或者相对空旷的室内场景进行建模和处理;2)目标的运动状态受限且建模过于理想;3)虚假动态目标引起的追踪精度不足.为了解决这些问题,在理解多径场景下接收信号谱组成的基础上,提出一个基于IR-UWB的动态目标追踪方法.首先提取原始信号谱中动态成分,并利用基于高斯模糊的多径消除和距离提取算法,消除了多径干扰,仅保留与运动目标直接相关的一次反射信息,从而准确地获取了目标的距离变化曲线.随后,提出多视角融合算法,将不同视角上的设备距离信息进行融合,实现对自由活动目标的准确定位和追踪.此外,还搭建一个基于低成本商用IR-UWB雷达的实时动态目标追踪系统.真实室内家居场景中的实验结果表明,系统估计的人体中心的位置与真实运动轨迹的误差始终小于20 cm.在改变实验环境、实验者、活动速度、设备高度等影响因素的情况下,系统依然鲁棒.

关键词：普适计算非接触感知 IR-UWB UWB 距离测量室内定位目标追踪

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基于LoRa信号的行走距离和方向估计

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计算机学报 2021年第5期44卷 999-1012页

作者：常兆心张扶桑牛凯张大庆北京大学信息科学技术学院高可信软件技术教育部重点实验室北京100871 中国科学院软件研究所计算机科学国家重点实验室软件工程技术研发中心北京100190 北京大学(天津滨海)新一代信息技术研究院天津300450

行走追踪在真实场景中具有广泛应用,可以用于安防监控、老人看护、室内导航等场景.近年来,基于无线射频信号的非接触式行走追踪受到了研究人员的广泛关注,包括基于Wi-Fi信号、RFID信号等的行走追踪系统.然而,现有的行走追踪系统依然面... 详细信息

行走追踪在真实场景中具有广泛应用,可以用于安防监控、老人看护、室内导航等场景.近年来,基于无线射频信号的非接触式行走追踪受到了研究人员的广泛关注,包括基于Wi-Fi信号、RFID信号等的行走追踪系统.然而,现有的行走追踪系统依然面临感知范围小、感知设备部署稠密等问题.在本文中,我们首次将用于物联网低功耗、远距离通信的LoRa技术应用到非接触式的大范围行走追踪中,显著地增加了行走追踪系统的感知距离.特别地,通过利用LoRa网关上配置的多天线,利用两根天线上接收信号的比,可以有效地消除噪声干扰以及收发不同步带来的误差,从而进一步提升了感知范围,然后利用计算切线向量相位变化的方法准确计算原始信号中动态分量的相位变化来在估计行走距离和方向.基于此,本文提出基于LoRa的非接触感知系统,可以在一段自然连续的行走活动中准确地判断人的动静状态并切割出行走片段,进而计算出行走的距离和方向,实现人的行走追踪.实验验证了系统计算行走距离和方向的准确性和实时性,其中距离计算的平均误差为3.8%,准确判断行走方向所需时间为0.7 s.

关键词：行走追踪远距离感知穿墙感知 LoRa 非接触感知

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无线网络非接触人体行为感知场景的隐私保护策略研究

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吉林师范大学学报（自然科学版） 2020年第4期41卷 107-113页

作者：孙宏宇牛福鑫鲁铮张馨予逯洋吉林师范大学计算机学院吉林四平136000

针对无线网络环境下非接触人体行为感知技术的特征,对该场景下的隐私保护策略进行了总结和分析,综述了隐私保护的原理、可保护的动作类型以及未来研究方向.

关键词：无线感知非接触感知隐私保护

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无线体域网小尺度变化检测及应用研究

无线体域网小尺度变化检测及应用研究

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作者：樊豆西安电子科技大学

学位级别：硕士

如今研究人员和科学家们越来越注重如何让人们的生命更加健康和长久,因此,在生命健康监测研究方面投入了大量资金。以人为中心的无线体域网(WBAN)提供了一种健康监测的方法。近些年,迅猛发展的无线通信技术为非接触式方法创造了条件,基... 详细信息

如今研究人员和科学家们越来越注重如何让人们的生命更加健康和长久,因此,在生命健康监测研究方面投入了大量资金。以人为中心的无线体域网(WBAN)提供了一种健康监测的方法。近些年,迅猛发展的无线通信技术为非接触式方法创造了条件,基于射频(RF)信号的非接触式无线体域网因其非侵入的特性被更广泛地应用于生命健康监测。Wi-Fi信号的广泛覆盖以及在商用Wi-Fi设备上可获得的细粒度信道状态信息(CSI)使得Wi-Fi成为基于RF信号的非接触感知中极具前景的实现手段。在本文中我们提出利用基于Wi-Fi CSI的非接触感知对呼吸这一人体小尺度变化进行检测。本文对基于Wi-Fi CSI的呼吸检测方法进行了研究与分析。主要体现在CSI呼吸检测机理的阐述,呼吸信息提取方法的设计以及对多种不同呼吸情况的检测这三个方面。本文的主要贡献概括为以下几点:(1)阐述了基于CSI的非接触式呼吸检测原理。通过对人体呼吸过程进行建模,分析呼吸引起的胸腹部的位置变化,这一微小变化会对无线信号的传播路径产生影响并被接收信号记录下来,以CSI的形式进行刻画,从而阐述了CSI呼吸检测机理。(2)设计了一种能够检测不同呼吸情况的呼吸信息提取方法。在将CSI幅度信息和相位信息进行对比分析的基础上,选择CSI幅度信息作为呼吸活动的表征。研究了针对噪声的CSI数据预处理方法,提出了一种基于评分机制的子载波选择策略,选出对呼吸活动敏感的子载波,并利用拉依达准则剔除异常值和小波滤波的方法进行降噪。预处理后根据呼吸情况采用峰值检测算法或短时傅里叶变换(STFT)技术提取呼吸特征信息。(3)针对多种不同的呼吸情况设计了相应的呼吸检测实验,验证了所提出的基于Wi-Fi CSI的呼吸检测方法不仅可以检测正常呼吸情况,也可以检测异常呼吸情况,还能识别睡眠呼吸暂停综合征(SAS)。综上,本文所提出的呼吸检测方法是替代传统接触传感方法的首选非穿戴方法,为长期家庭呼吸检测提供了一种有效手段。本文的研究还初步揭示了无线感知在小尺度变化检测应用中的潜力。

关键词：信道状态信息呼吸检测无线体域网非接触感知呼吸信息提取

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