基于Wi-Fi信道状态信息的手写识别研究

发布时间：2020-06-03 05:10

【摘要】：近几年来,随着技术的发展,无线信号不仅当作一种通信方式来传输数据,还被广泛应用于无线感知领域。利用无线信号可以对周围的环境进行感知,通常包含室内定位、行为识别等。无线信号覆盖范围内的用户行为会给无线信号的多径传播产生影响,导致信号的强度、相位等信息发生变化。自2009年IEEE 802.11n协议在物理层增加了信道状态信息后,使用Wi-Fi信号进行无线感知的技术得到了更为深入的研究。使用Wi-Fi信号进行行为识别具有以下优点:(1)现代生活中,Wi-Fi已经得到普及,几乎家家户户都会安装无线路由器,公共场所通常会提供免费Wi-Fi供人使用,这使这类技术具有普适性。(2)无需携带运动传感器设备,因此不会影响和限制用户的动作,用户友好度更高。(3)相比基于摄像头和光传感器的方法,在光线不足的情况下也可以使用。本文分析手的运动对无线信号多径传播的影响,从理论角度分析基于Wi-Fi信号的手写识别方案的可行性。为验证该可行性,本文设计和实现了WiWrite,一个基于Wi-Fi信号信道状态信息的手写字母识别系统。在设计和实现WiWrite系统时,本文提出以下两点创新点:(1)运动区间检测与分割。依据信号的特点,使用短时能量方法对信号进行检测和分割,分离出每个字母的信号。短时能量方法通常应用于语音识别领域,区分这段语音中是否有声音信号存在。本文使用该方法,区分在信号中是否有用户在进行书写动作,以及对手写信号进行分割。(2)稳定性特征提取。利用时频分析技术对信号进行处理,以获取稳定性特征。直接使用信道状态信息波形作为特征受到环境的影响较大,而采用时频分析技术得到的特征较为稳定,具有一定的抗干扰能力。本文使用一台工作在5GHz频段的无线路由器和一台装有Intel 5300无线网卡的笔记本电脑部署了WiWrite原型系统,对26个手写大写字母进行识别。实验表明,使用Wi-Fi进行手写识别具有可行性。本文提出的运动区间检测与分割方法效果较好,其检测与分割正确率可以达到96.7%。经过实验比较,本文提出的特征提取方案识别正确率达到75.5%,具有区分性和稳定性,明显优于基于信道状态信息波形的特征,其识别正确率只有51%。性能分析表明,WiWrite系统对每一秒钟产生的数据,平均只需要500毫秒即可处理完成,满足实时识别要求。
【图文】：

随着技术的进步与发展，作为通信技术的无线信号也开始被应用到感知领域。在传播过程中会受到多径传播的影响，即信号不仅通过视距传播，还会经过多路径传播到达接收设备。因此如果室内环境发生了变化，无线信号也会随之产而提取无线信号中的特征，就可以对环境变化进行估计。这里的环境变化通常存在和运动引起的，例如人的走动、做出一些动作等。所以通过对接收信号的推断出在信号覆盖范围内的用户行为。接收信号强度指示 (Received Signal Strength Indicator, RSSI) 是无线设备的一个，常用于推测设备间的距离、是否存在遮挡等信息。但随着正交频分复用和多技术的出现，以及在物理层上增加的细粒度的信道状态信息，这种测量可以取精度。接下来，将对相关的技术背景进行描述和说明。 信号多径传播信号的多径传播是指无线信号从发射端经过多条传播路径到达接收端的现象径包括了视距传播 (Line-of-Sight, LOS) 和非视距传播 (None-Line-of-Sight, N

LOS 是指无线信号从发送端到接收端经过直接路径进行传播，NLOS 是指无线信号从发送端经过反射，散射和折射等现象, 经由非直接路径到达接收端。在理想条件下，只有LOS 存在，而在实际情况下，两者是同时存在的。如图2 1所示，，部分信号经过了人体和墙面的反射到达笔记本天线，并和经过直接路径传播的信号叠加在一起。这种多径传播会影响到信号的衰减情况，对于 RSSI 来说，通常在室内使用的信号衰减模型为对数距离路径损耗模型 (Log-distance Path Loss Model)，如公式 2 1所示。其中 表示信号经过与发送天线距离为 的位置的路径损耗，0表示单位距离0处的路径损耗， 为信道的衰减系数
【学位授予单位】：上海交通大学
【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：2694348