Wi-Fi下多場景人員檢測系統(tǒng)及算法研究
發(fā)布時間:2023-08-27 14:35
室內人體感知技術在人員檢測、室內定位、運動分析和安防檢測等領域有著廣泛的應用。由于無源檢測的普適性和低成本,利用商用無線信號(Wireless Fidelity,Wi-Fi)進行人員檢測逐漸成為熱門的研究問題。傳統(tǒng)的人體感知技術一般采用基于接收信號強度指示(Received Signal Strength Indication,RSSI)的方法,這種方法由于多徑干擾強和信號的時變性,存在穩(wěn)定性差和定位精度低等問題,而基于信道狀態(tài)信息(Channel State Information,CSI)的感知信號由于精度高,魯棒性強,逐漸成為人體感知的基信號。主要工作如下:(1)開發(fā)了一種基于商用Wi-Fi設備的CSI收集分析系統(tǒng)。該系統(tǒng)可以根據(jù)網卡的不同,設置基于Atheros和Intel 5300兩種不同網卡進行CSI信號收集,還可以調整工作的頻段,使其工作在5G和2.4G下,并且可以對信號進行重放、去噪和降維,對單個信號進行時域和頻域的分析,還可以利用機器學習算法進行人員檢測。(2)提出了一種適用于簡單環(huán)境下的RBF-KNN(Radial Basis Function K-NearestN...
【文章頁數(shù)】:57 頁
【學位級別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
Abstract
第1章 緒論
1.1 課題背景及研究意義
1.2 國內外研究現(xiàn)狀
1.3 主要研究內容及結構
第2章 室內人員檢測技術相關理論和技術
2.1 基于傳感器網絡的檢測方法
2.1.1 基于視頻的檢測方法
2.1.2 基于可穿戴設備的檢測方法
2.1.3 基于超寬帶的檢測方法
2.1.4 基于紅外線的檢測方法
2.2 基于Wi-Fi信號的檢測方法
2.2.1 RSSI信號
2.2.2 CSI信號
2.3 檢測性能的評價標準
2.4 本章小結
第3章 人員檢測系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)
3.1 系統(tǒng)總體設計
3.1.1 系統(tǒng)結構
3.1.2 實驗平臺
3.1.3 操作界面
3.2 動作識別系統(tǒng)的實現(xiàn)
3.2.1 CSI信號收集
3.2.2 信號預處理
3.2.3 動作識別
3.3 本章小結
第4章 室內簡單環(huán)境下的人員檢測算法
4.1 問題描述
4.2 基于KNN的算法實現(xiàn)
4.2.1 離線階段
4.2.2 在線階段
4.3 實驗結果分析
4.3.1 實驗場景
4.3.2 不同數(shù)據(jù)包數(shù)量對人員檢測的影響
4.3.3 不同K值對結果影響
4.3.4 卡爾曼濾波對檢測率的影響
4.3.5 識別的累計誤差
4.4 本章小結
第5章 室內復雜環(huán)境下的人員檢測算法
5.1 問題描述
5.2 SVM-CSI方法描述
5.2.1 信號收集與PCA降維
5.2.2 特征提取
5.2.3 SVM模型訓練
5.3 實驗結果及討論
5.3.1 實驗設備及場景
5.3.2 PCA算法對檢測性能的影響
5.3.3 特征數(shù)與檢測率
5.3.4 窗口大小和算法準確率的關系
5.3.5 不通過環(huán)境下算法準確率比較
5.3.6 室內簡單環(huán)境和室內復雜環(huán)境準確率比較
5.4 本章小結
第6章 總結與展望
6.1 總結
6.2 展望
參考文獻
致謝
個人簡歷、在學期間發(fā)表的學術論文及研究成果
本文編號:3844107
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Abstract
第1章 緒論
1.1 課題背景及研究意義
1.2 國內外研究現(xiàn)狀
1.3 主要研究內容及結構
第2章 室內人員檢測技術相關理論和技術
2.1 基于傳感器網絡的檢測方法
2.1.1 基于視頻的檢測方法
2.1.2 基于可穿戴設備的檢測方法
2.1.3 基于超寬帶的檢測方法
2.1.4 基于紅外線的檢測方法
2.2 基于Wi-Fi信號的檢測方法
2.2.1 RSSI信號
2.2.2 CSI信號
2.3 檢測性能的評價標準
2.4 本章小結
第3章 人員檢測系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)
3.1 系統(tǒng)總體設計
3.1.1 系統(tǒng)結構
3.1.2 實驗平臺
3.1.3 操作界面
3.2 動作識別系統(tǒng)的實現(xiàn)
3.2.1 CSI信號收集
3.2.2 信號預處理
3.2.3 動作識別
3.3 本章小結
第4章 室內簡單環(huán)境下的人員檢測算法
4.1 問題描述
4.2 基于KNN的算法實現(xiàn)
4.2.1 離線階段
4.2.2 在線階段
4.3 實驗結果分析
4.3.1 實驗場景
4.3.2 不同數(shù)據(jù)包數(shù)量對人員檢測的影響
4.3.3 不同K值對結果影響
4.3.4 卡爾曼濾波對檢測率的影響
4.3.5 識別的累計誤差
4.4 本章小結
第5章 室內復雜環(huán)境下的人員檢測算法
5.1 問題描述
5.2 SVM-CSI方法描述
5.2.1 信號收集與PCA降維
5.2.2 特征提取
5.2.3 SVM模型訓練
5.3 實驗結果及討論
5.3.1 實驗設備及場景
5.3.2 PCA算法對檢測性能的影響
5.3.3 特征數(shù)與檢測率
5.3.4 窗口大小和算法準確率的關系
5.3.5 不通過環(huán)境下算法準確率比較
5.3.6 室內簡單環(huán)境和室內復雜環(huán)境準確率比較
5.4 本章小結
第6章 總結與展望
6.1 總結
6.2 展望
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