Wi-Do: WiFi信号下的高鲁棒人员动作感知模型

	Wi-Do: WiFi信号下的高鲁棒人员动作感知模型
	郝占军1,2 ; 乔志强 1; 党小超1,2 ; 张岱阳 1; 段渝 1
	2021-03-24
发表期刊	计算机研究与发展
ISSN	1000-1239
卷号	59 期号:02 页码:1-12
摘要	人机交互是物联网迈向智能化的重要途径，而人体动作识别已成为智能环境实现的关键环节.由于WiFi具有良好的用户体验和极高的普适性以及低廉的部署成本，基于WiFi的人体运动识别技术从众多交互技术中脱颖而出，已在智能安防、运动保健、老年活跃检测等领域展现了巨大的应用价值.现有的WiFi动作识别工作中，动作识别受人体的运动方向影响严重，为了确保识别精度往往需要固定动作方向，这种方向依赖性对基于WiFi的动作识别技术造成了极大的阻碍.为了克服这一限制，提出一种方向无关的动作识别方法.该方法利用天线分集消除随机的相位偏移，将人体运动在频域上造成的多普勒频移与快速傅里叶变换值作为识别特征，并引入注意力机制的双向GRU(gate recurrent unit)来对运动进行分类识别.该模型将空间特征集成到时间模型中，提升了无线信号对人体动作识别的鲁棒性与准确性.实验在典型室内环境下的结果显示了优越的性能与93%的精度，验证了该模型优于之前的识别方法.
关键词	WiFi 人体动作识别高鲁棒多普勒频移方向无关 GRU网络
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收录类别	北大核心 ; CSCD
语种	中文
资助项目	国家自然科学基金项目(61662070,61762079)~~
原始文献类型	学术期刊
中图分类号	TN92
文献类型	期刊论文
条目标识符	https://ir.nwnu.edu.cn/handle/39RV6HYL/71431
专题	科研机构_甘肃省物联网工程研究中心实体学院_计算机科学与工程学院机关部门（群众团体）_科学研究院（社会科学处、学术委员会秘书处）
作者单位	1.西北师范大学计算机科学与工程学院; 2.甘肃省物联网工程研究中心(西北师范大学)
第一作者单位	计算机科学与工程学院; 甘肃省物联网工程研究中心
第一作者的第一单位	计算机科学与工程学院
推荐引用方式 GB/T 7714	郝占军,乔志强,党小超,等. Wi-Do: WiFi信号下的高鲁棒人员动作感知模型[J]. 计算机研究与发展,2021,59(02):1-12.
APA	郝占军,乔志强,党小超,张岱阳,&段渝.(2021).Wi-Do: WiFi信号下的高鲁棒人员动作感知模型.计算机研究与发展,59(02),1-12.
MLA	郝占军,et al."Wi-Do: WiFi信号下的高鲁棒人员动作感知模型".计算机研究与发展 59.02(2021):1-12.