随着无线传感技术的发展,基于WiFi信号的手势识别技术在物联网的人机交互应用中得到了广泛的发展。基于WiFi信号的手势识别因其部署方便、不侵犯用户隐私、可以非视距识别等优点,吸引了人们越来越多的关注。其基本原理是手势变化会影响附近WiFi信号的传播路径,信道状态信息(Channel State Information,CSI)可以记录这一变化,通过建立CSI与手势变化之间的映射关系来识别手势。由于WiFi信号对环境的敏感性,导致基于WiFi信号的手势识别存在着局限性,即在特定位置训练的手势CSI序列模板很难在其它位置达到理想的识别准确率。只有当给定环境中用户位置与提供训练样本时用户的位置没有发生显著变化时,才可以精准的识别手势,这也限制了基于WiFi信号的手势识别的实用性。因为如果在室内环境中用户可能执行手势的每个位置都采集训练数据,将是一笔很大的人力和时间开销。本文针对用户执行手势时位置改变,手势识别准确率下降的问题,提出一种位置未知下的手势识别方法。主要工作内容如下:(1)提出一种CSI序列模板生成方法。该方法分析不同位置下CSI序列模板的变化关系,针对待测位置没有训练数据的问题,计算其邻近两个位置CSI序列模板中每个特征值的相似度,通过动态规划找到两个CSI序列模板中最相似的对应特征值,将对应特征值进行加权求和生成待测位置的CSI序列模板。使用新生成的CSI序列模板进行手势识别,可以减少采集训练数据所需的人力和时间开销。(2)提出一种位置未知的手势识别方法UNL-Wi Gest。在第(1)点的基础上,针对用户在执行手势时具体位置并不清楚的问题,该方法首先利用动态时间规整距离和互相关系数推断用户执行手势时的若干个可能位置,然后在此基础上使用CSI序列模板生成方法生成推断位置的CSI序列模板,使用DTW-KNN分类算法在推断位置上分别进行手势识别,为识别结果赋予不同的权重,最后将权重最大的识别结果所在位置判定为手势发生的位置,将权重最大识别结果的类别判定为用户手势类别。