【摘 要】
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近年来随着无线设备部署数量的增多,无线信号广泛被用来做室内定位、目标检测和活动识别等方向的研究,这对医疗健康、智能家居和生活娱乐等方面有很强的实用价值,是人机交互的重点研究内容。WiFi信号在传输过程中会在运动的人身体上发生反射、散射和衍射,细粒度的信道状态信息（channel state information,CSI）可以捕获这些信号的变化,通过分析CSI的变化模式可以识别不同的活动。基于Wi
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近年来随着无线设备部署数量的增多,无线信号广泛被用来做室内定位、目标检测和活动识别等方向的研究,这对医疗健康、智能家居和生活娱乐等方面有很强的实用价值,是人机交互的重点研究内容。WiFi信号在传输过程中会在运动的人身体上发生反射、散射和衍射,细粒度的信道状态信息（channel state information,CSI）可以捕获这些信号的变化,通过分析CSI的变化模式可以识别不同的活动。基于WiFi CSI信号的活动识别相比基于传感器和基于计算机视觉的活动识别有成本低、易部署、非视距、不受光线限制、非侵入性感知等一系列优势。现有活动识别方法的精度不足以令人满意,通过分析活动数据可知,CSI信号是时间序列,且CSI活动样本有子信道和子载波两个级别,不同子信道和子载波受活动影响的变化模式有差异,对最终活动识别的贡献程度不同。本文基于此提出了一个能匹配CSI活动数据特点的方法用于提升精度,本文的主要贡献如下:（1）本文提出了基于双向门控循环单元与层次注意力机制（Bidirectional Gate Recurrent Unit-Hierarchical Attention,Bi GRU-HA）的WiFi CSI活动识别方法,上述网络能够很好地匹配WiFi CSI信号的层次和时序特性。（2）本文针对两个典型室内环境和WiFi两个频段采集包括日常活动和课堂活动在内的四个数据集。通过在公开数据集和自采数据集上与其他识别方法的结果对比验证了Bi GRU-HA方法的有效性,并采用控制变量实验探究了Bi GRU-HA各个模块对识别性能的影响。Bi GRU-HA在公开数据集上平均识别准确率为98.4%,在自采数据集上日常活动和课堂活动平均识别准确率分别为92.2%和89.2%。（3）针对采集CSI活动数据费时费力导致的数据集规模小,进而造成网络过拟合的问题,本文提出三种用于数据增强的方法,包括时域拉伸、频域平移和多场景活动样本数据混合,在自采数据集上进行对比实验验证了上述数据增强方法的有效性,时间拉伸和频域平移后的准确率分别提高了5.9%和6.4%,并得到了数据混合的最佳比例。
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