【摘 要】
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Wi-Fi已在全国各区域大范围覆盖和部署,利用Wi-Fi信号对静态目标用户进行感知和定位,不仅成为了学术界重点的研究领域,而且也成为了实现智慧城市的必要技术。采集并处理Wi-Fi信号中信道状态信息（Channel State Information,CSI）可以完成被动人体感知。但由于CSI感知是细粒度范畴,因此如何通过CSI数据完成静态目标用户精准定位和检测非常重要。所以本文的主要研究工作和创新
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Wi-Fi已在全国各区域大范围覆盖和部署,利用Wi-Fi信号对静态目标用户进行感知和定位,不仅成为了学术界重点的研究领域,而且也成为了实现智慧城市的必要技术。采集并处理Wi-Fi信号中信道状态信息（Channel State Information,CSI）可以完成被动人体感知。但由于CSI感知是细粒度范畴,因此如何通过CSI数据完成静态目标用户精准定位和检测非常重要。所以本文的主要研究工作和创新点如下:（1）提出同时实现室内静态用户定位及生命体征检测的模型SPL-D及其高性能数据处理方法Wi-DP。通过对移动设备进行指纹定位,完成首次静态目标的位置估计,实现快速定位。接下来通过生命体征检测为指纹定位进一步精准判断出是否存在有生命体征的人,同时提出Wi-DP数据处理方法,为提高实验模型的性能奠定了基础。（2）基于特征提取和机器学习的静态目标用户定位。在定位模块中,Wi-DP方法将相位、振幅及坐标点进行融合定位。考虑不同天线的差异性,本文对振幅进行等比例变换。并对相邻子载波的CSI数据进行方差计算,进一步提升定位精度。接下来通过支持向量机（Support Vector Machine,SVM）算法进行模型训练,通过指纹定位对静态目标用户完成位置估计,同时设置当用户数大于1时再进入下一个检测模块。（3）基于CSI的静态目标用户生命体征检测。在本模块中Wi-DP方法考虑振幅的易衰性,通过相位差作为实验参数。并通过绝对中位差（Median Absolute Deviation,MAD）挑选最佳子载波。由于人的呼吸是生命体征的重要表象,本模块通过静态用户呼吸所致的胸腔周期性变化,基于峰值计算呼吸速率并与正常人呼吸速率对比,判断是否存在有生命体征的人。在同一用户呈多角度坐姿的情况下,模块表现出较高的可靠性。
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