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基于802.11a长训练序列的手势识别方法及应用研究

发布时间:2019-11-16 22:43
【摘要】:随着计算机技术以及人工智能的发展,手势识别技术成为目前研究的热点之一。手势识别技术可以用来实现高效智能的人机交互系统。本文结合WiFi信号长训练序列特点以及模式识别方法,提出了一种基于WiFi信号的手势识别方法。该方法深入分析802.11a长训练序列的特性,并提取相应特征,然后采用模式识别方法对手势进行分类识别。本文的主要研究成果如下:本文分析了 802.11a帧结构特性以及长训练序列的作用,提出了一种基于802.11 a长训练序列的特征提取方法。802.11 a帧结构中长训练序列可以用于估计信道频率响应以及频率偏移。不同的手势动作对信号会造成一定的影响。在不同条件下所估计的频率偏移都不同。同时,手势动作也会对信号的传输信道造成一定的影响,并相应改变信道参数。因此,本文的特征提取方法主要提取WiFi信号的频偏估计特征和信道估计特征,然后将二者合并为特征向量。针对频偏估计特征的提取,本文采用了基于长训练序列的自相关算法,即让802.11a中两个长训练序列做相关运算,然后计算频率偏移。针对信道估计特征的提取,本文先将时域长训练序列转换为频域长训练序列,然后和本地标准频域长训练序列相除并提取相应的信道估计参数。提取特征之后,本文选用了 SVM分类算法对手势识别方法进行了仿真分析与验证,并对模型进行了参数调优。所得到的分类模型具有良好的分类性能,本文共识别了 8种静态手势,平均识别率达到95%。经参数优化的分类模型平均识别率高达97%。在前面研究基础之上,本文结合软件无线电平台设计了一个基于手势识别的人机交互系统。该系统能够现场采集数据、训练模型,并实时分析处理接收的WiFi信号,提取特征,采用现场训练的分类模型对手势动作分类判别并通过界面展示结果。
【图文】:

框图,手势识别,训练序列,样值


手势检测及识别逡逑图1-1手势识别框图逡逑图1-1中,本文首先依靠软件无线电平台获取到基于802.11a协议的无线信逡逑号,从中提取长训练序列时域样值。802.11a协议中长训练序列主要用于精确的逡逑频率偏移估计和信道估计[35]。OFDM系统的主要缺陷之一是对载波的频率偏移逡逑非常敏感[36]。在室内环境下不同的手势动作必然对接收机的载波频率偏移造成逡逑不同的影响。因此我们可以利用长训练序列计算出接收机的载波频率偏移,将逡逑这个值作为特征向量的一部分。同样,,手势动作对信号的传输信道也会造成一逡逑定的影响,从而影响了传输信道参数。802.11a协议采用了邋OFDM技术,通过逡逑子载波信道传输数据,接收机的性能受无线传输信道制约,所以信道估计是接逡逑收机不可缺少的一部分[35]。802.11a中信道估计的主要目的是估算OFDM系统逡逑子载波的信道频率响应补偿值。本文通过信道估计算法计算出信道的频率响应,逡逑进而求出OFDM每个子载波信道的信道估计值,然后和频率偏移合并构成特征

序列,帧结构,物理层,训练序列


本文中发射端与接收端通信协议为802.11a。该标准工作的频段为5.15?逡逑5.825GHz,传输速率可以达到54Mb/s,是IEEE邋802.11协议的一个补充,扩充逡逑了标准的物理层,采用正交频分复用技术[37]。图2-1是IEEE邋802.11a物理层帧逡逑结构,如下所示:逡逑10*0.8邋=邋8/^5逦1.6邋+2*3.2邋=邋8/i.y逦0.8邋+邋3.2邋=邋4//5逦0.8邋+邋3.2邋=邋4//5逦0.8邋+邋3.2邋=邋4/i.y逡逑碱逦--逦x逦?邋<—逦>-<-■■邋■逦>?<<-逡逑(\邋(2邋h邋U邋h邋h邋ll邋h邋(\Q邋G!邋7]逦T2逦GI邋SIGNAL邋GI邋Data邋1邋GI邋Data邋2邋...逡逑<逦;逦>+?——i逦逡逑|逦短训练序列邋|逦长训练序列逡逑能量检测逦粗频偏估计逦细频偏估计‘逡逑AGC逦符号同步逦信道估计逡逑图2-1邋IEEE邋802.11a物理层帧结构逡逑训练序列:依据功能的不同,训练序列分为长训练序列和短训练序列。其逡逑中短训练序列如图2-1中//,0,逦以,每一个符号占用的时间长度为0.8/^,逡逑总共时间长度为8/m长训练序列如图2-1中T/,乃,每个符号时间长度为3.2/?,逡逑与短训练不同的是,长训练序列部分多了一个保护间隔,其长度为1.6^,总共逡逑时间长度为8/^。长训练序列和短训练序列时间长度总和是16^。逡逑SIGNAL部分:FFT所需时间为3.2;us,加上0.8/ys保护间隔,因此该部分逡逑占用4/yS。一个OFDM符号的数据子载波为48个,4个空导频子载波(不传导逡逑频)
【学位授予单位】:北京邮电大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:TN92;TP391.41

【参考文献】

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本文编号:2562036

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