10.19678/j.issn.1000-3428.0048168
一种基于信道状态信息的室内人员行为检测方法
传统室内人员行为检测方法检测准确率较低,稳定性较差.为此,提出一种基于信道状态信息(CSI)的室内人员行为检测方法.采集CSI原始数据包后使用Kalman滤波算法对其进行过滤,运用SVM算法对过滤后的数据作分类处理并建立指纹库.同时,利用PSO算法修正SVM中的参数,然后采用SVM算法处理从真实环境内实时采集到的数据后,将该实时数据与指纹库的数据一一匹配.在此基础上,实现室内人员的行为检测.实验结果表明,相比LIFS、FIMD方法,该方法可以更精细地识别室内人员的动作行为,且稳定性更高.
行为检测、信道状态信息、支持向量机、粒子群算法、卡尔曼滤波
44
TP393(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金61762079,61363059,61662070;甘肃省科技重点研发项目1604FKCA097,17YF1GA015;甘肃省科技创新项目17CX2JA037,17CX2JA039
2018-11-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共7页
79-85
