一种基于无线信号的多模态特征融合步态识别方法技术

本发明专利技术公开了一种基于无线信号的多模态特征融合步态识别方法，包括：信号采集，使用商用支持IEEE802.11n的路由器作为WiFi信号的发射端，使用一个带有Intel5300无线网卡的计算机作为接收端，接收CSI信号；分别在走廊和大厅采集多人数据；信号处理，信号处理阶段对接收到的CSI信号进行去噪和进行动静态序列的检测；网络分类，在对于动态部分使用一个17层的一维卷积神经网络提取动态部分特征；对于静态部分，采用常见的用于图像分类的深度卷积网络提取静态部分特征；最后将动态静态特征进行融合，经过网络分类输出得到识别结果。本发明专利技术的方法能够实现在不同环境中的高精度步态识别，准确率最高为98.5%。准确率最高为98.5%。准确率最高为98.5%。

【技术实现步骤摘要】
一种基于无线信号的多模态特征融合步态识别方法


[0001]本专利技术涉及无线技术，具体涉及一种基于无线信号的多模态特征融合步态识别方法。

技术介绍

[0002]无线感知因其非接触、不受光照影响、隐私性好等优势，成为人机交互的新兴研究方向。目前，Wi
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Fi感知凭借低成本，大规模部署等优势，研究范围从目标定位扩展到动作识别、身份识别等领域。身份识别在我们的日常生活中至关重要，是在授予用户对数据、服务、设备访问权限前的身份验证。身份识别通过采集人的特有的生物特征从而进行识别，传统通常使用视觉信号、声音信号、射频信号等。视觉信号通过采集人的面部、虹膜等信息进行识别，然而视觉信号易受光线的影响且存在着隐私性的问题。人的声音也可以用于身份识别，然而声音信号易受环境的影响，在嘈杂的环境中声音信号会受到极大的影响。通过射频信号采集人的步态，身形等信息同样可以进行身份识别，射频信号可以不需要清晰的视野和光照条件，得益于电磁波的传播特性，甚至可以实现穿墙等无视野情况的识别，并且其还具有很好的隐私性，这是其他技术无法企及的。目前主流的射频识别技术本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于无线信号的多模态特征融合步态识别方法，其特征在于，主要包括：信号采集，使用商用支持IEEE802.11n的路由器作为WiFi信号的I信号；分别在走廊和大厅采集多人数据；发射端，使用一个带有Intel5300无线网卡的计算机作为接收端，接收CS信号处理，信号处理阶段对CSI信号进行去噪和进行动静态序列的检测；网络分类，在对于动态部分使用一个17层的一维卷积神经网络用于动态特征提取；对于静态部分，采用常见的用于图像分类的深度卷积网络提取静态部分特征；最后将动态静态特征进行融合，经过网络分类输出得到识别结果。2.根据权利要求1所述的基于无线信号的多模态特征融合步态识别方法，其特征在于，所述信号处理包括：采用滑动窗口法去除加性噪声：采用滑动窗口法去除加性噪声：其中为第n个窗口第t时刻CSI的信号幅值，为经过处理后的CSI信号幅值，为第n个窗口的中位值；采用通带频率为30Hz的巴特沃兹低通滤波器；经过预处理过后，可以得到降噪后的CSI信号；然而经过预处理后的CSI数据依然包含有冗余信号片段；经过降噪滤波处理后的CSI片段，在没有用户行走时CSI信号处于平稳的状态，而在环境中有用户在活动，则CSI有很明...

【专利技术属性】
技术研发人员：梁颖，吴文杰，李昊波，
申请(专利权)人：西安工程大学，
类型：发明
国别省市：