WiNet:一种适用于无线感知场景的步态识别模型

摘要

针对现有基于Wi-Fi信号感知步态识别研究存在的特征获取不足、多人场景下单目标识别准确率低的问题,提出了一种基于频率能量图的步态识别模型WiNet.在对信道状态信息影响因子分析的基础上,选取其中的振幅数据作为步态识别的基础数据;采用频率能量图对原始采集数据进行有效重构使其能够同时容纳步态行为对子载波内和子载波间扰动而产生的有效特征,步态特征的个体辨识度得到较大增强;将频率能量图作为卷积神经网络模型的输入矩阵,经过多组卷积、正则和激活操作,再使用Softmax方法进行分类,得到步态行为对应的个体身份,实现了Wi-Fi环境下高准确率的多人场景单目标步态识别.与全连接神经网络、循环神经网络及基于卷积神经网络的步态识别模型进行了比较,结果表明:WiNet在40人场景实验中识别准确率达到98.5％,识别准确率得到明显提升;在典型强/弱多径效应环境及5种人体状态的对比实验中,WiNet均能达到92％ 以上的识别准确率,具有良好的识别效果和鲁棒性.