基于信道状态信息活动分割和活动识别的研究

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随着5G技术的兴起和Wi Fi技术的普及,越来越多的研究者开始研究如何使用Wi Fi信号进行活动识别。由于传统的机器学习方式需要使用大量的手工方式提取特征,且易受环境的影响,而单一的神经网络只能提取特定领域的特征,面临着识别准确率的瓶颈和鲁棒性差等问题。本文提出了一种新型的网络架构,它结合了卷积神经网络和双向长短期记忆网络的优点,提高了活动识别的性能。本文主要研究内容如下。首先,由于日常活动都是连续性的,对活动进行有效地分割成为活动识别的关键。传统的活动分割技术是基于活动影响的某一种特征进行最佳阈值方式的分割,这种分割方式易受环境影响且效果较差。本文提出了一种使用二层决策树的算法,根据特征调整合适的阈值,提高了活动分割的准确性。其次,由于单一的神经网络模型只能提取到特定领域的特征,使活动识别准确率受限。本文结合了卷积神经网络和双向长短期记忆神经网络的优势,提出了一个联合的神经网络CNN-Bi LSTM模型,从训练时间和识别准确率两方面提升了活动识别的性能。最后,对本文提出的活动识别模型进行了实验,实验发现本文模型对10种活动识别达到较高的识别准确率和本文模型有较好的鲁棒性。将本文模型与单一卷积神经网络和单一双向长短期记忆网络对比,并使用准确率和F1-score评价指标进行模型评估,验证了本文模型在活动识别方面的有效性。
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