【摘 要】
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随着物联网需求增加及Wi-Fi普及,基于Wi-Fi的人体行为识别（Human Activity Recognition,HAR）在智能家居等领域兴起。信道状态信息（Channel State Information,CSI）对识别微变化敏感,但同时受人行为和环境影响,环境改变使数据分布不同,导致系统性能下降。为减少数据再采集和模型重训练等繁重工作,本文探寻行为相关的不变特征,设计一种环境无关的自适
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随着物联网需求增加及Wi-Fi普及,基于Wi-Fi的人体行为识别（Human Activity Recognition,HAR）在智能家居等领域兴起。信道状态信息（Channel State Information,CSI）对识别微变化敏感,但同时受人行为和环境影响,环境改变使数据分布不同,导致系统性能下降。为减少数据再采集和模型重训练等繁重工作,本文探寻行为相关的不变特征,设计一种环境无关的自适应识别系统DSANAR。主要研究内容和贡献如下:（1）基于主特征选择的CSI预处理及定界。本文分析CSI振幅和相位敏感性,选定对环境敏感的振幅。为进一步表征行为,本文利用K-means及SSE联合算法从30个子载波中选择较敏感的子载波簇。本文提出了异常点去除和离散小波变换（Discrete Wavelet Transform,DWT）相结合的数据清洗方法,又提出移动方差侦测法确定CSI中行为边界,减少冗余数据。（2）基于LMMD和DSAN环境无关的人体行为识别。为实现环境无关的跨域识别,本文提出深度子域自适应网络（Deep Subdomain Adaptive Network,DSAN）联合局部最大均值差异（Local Maximum Mean Discrepancy,LMMD）方法,在目标域标签缺失或有限情况下,同时对齐域间同类数据边缘和条件分布。本文提出核函数投影再生核希尔伯特空间,实现更精准数据距离计算。为有效提高网络学习能力,本文提出源域交叉熵和子域自适应联合损失函数。（3）实验设计与分析。本文设定跨域环境及行为类别,搭建实验平台并完成采集CSI,将DSANAR与现有模型就冻结层数、输入变量、损失函数及跨域识别等方面做性能评估。实验表明,迁移后模型可标注目标域中无标签数据,子域提出也有效避免相似类别混淆。系统识别准确率平均可达95.6%,优于现工作1.42百分点,系统实现环境无关的跨域识别。
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