被动无线感知方法研究

发布时间：2020-05-07 06:02

【摘要】：最近的研究表明,当人在无线网络中时,人的行为对无线信号的影响能够被开发用来感知人体的位置、行为、手势、身份以及运动轨迹等,这推动了无线网络向智能网络的进化。由于不要求人携带任何设备,因而这种技术被称为被动无线感知技术(Devicefree Wireless Sensing,DFS)。本文首先通过分析目标对无线信号的影响来实现对目标位置的估计和行为的识别。和传统的利用统计特征来描述接收信号强度(Received Signal Strength,RSS)的方法相比,本文将RSS信号看作一个整体,提取出了分布特征,从而获得了更多有用的信息,提高了定位和行为识别的准确度。本文设计了一种新颖的聚合直方图算法,聚合直方图不仅捕获了RSS数据的概率分布信息,而且提取了相邻RSS数据之间的空间信息,从而能够更好的描述原始信号。为了提高被动无线感知系统在复杂环境中的性能,本文试图从无线信号中提取出更多有用的信息来描述目标对无线信号的影响。本文从一种多域的角度,将多个信道中获取的二维的信道状态信息(Channel State Information,CSI)测量数据矩阵作为一个整体来处理,采用时频域中结构块的分布作为特征来描述CSI测量数据矩阵,从而使得DFS系统不仅能够从时频域中提取特征,而且可以从空间结构域中提取更多有用的特征。本文从两个方面来提取空间结构域中的信号特征。一方面,本文将测量数据矩阵切分成基本结构块,采用自组织特征映射神经网络将结构块聚类为若干类别,使得可以利用概率分布函数来描述结构块的分布。另一方面,本文采用聚合直方图来表征结构块的分布,这样不仅捕获了不同类别的概率分布信息,而且提取了相邻结构块的空间分布信息。无线字符识别是被动无线感知领域中一种新颖的应用,其利用人在空中写字时手的运动对无线信号的影响来实现字符的识别。但是手的运动范围有限,不同字符之间很相似,难以从中提取出显著的特征,而且容易受到不同环境的影响。为了解决这个问题,本文建立了一个无线字符识别系统,利用一种基于差分运算的预处理方法消除了周围环境的影响,利用基于方差的字符检测方法从无线信号中检测有用的字符数据,然后利用基于聚合直方图的多域特征提取方法从原始信号中提取显著性特征用于分类和识别。本文进行了大量的实验来验证上述算法的可行性。实验结果都表明了本文算法的优良性能。
【学位授予单位】：大连理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：TN92

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本文编号：2652544