计算机工程

作者：蒙倩霞, 余江, 常俊, 浦钰, 陈澄

单位：云南大学 信息学院, 昆明 650500

关键词：信道状态信息,行为识别,相位校准,低秩矩阵分解,静态分量消除,时间反演算法

基金：国家自然科学基金（61162004）；云南省教育厅科学研究基金（2019J0007）；云南大学研究生科研创新基金（2019151）。

Wi-Fi CSI提供的被动式行为识别方法在许多场景得到了应用，但现有系统较少考虑信号穿墙的场景，导致信号穿墙后识别精度急剧下降。为提高系统的适应性，对信号穿墙后的行为识别方法进行研究，提出一种基于信道状态信息（CSI）的穿墙行为识别方法。根据CSI数据变化的特性，在预处理阶段，对CSI数据进行相位校准来证明原始CSI矩阵具有低秩性，并对其进行低秩矩阵分解，消除无用的静态CSI分量，凸显信号穿过墙壁后被掩盖的动态CSI分量。在识别行为阶段，利用时间反演算法解决CSI数据维度过高的问题，并简化计算。实验结果表明，与传统行为识别方法相比，该方法可大幅提升穿墙场景下的行为识别精度，在室内视距、室内非视距、穿墙的场景下平均识别精度分别可达94.1%、92.3%、90.7%。

来源：2021年第8期

《计算机工程》期刊编辑部

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