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WiFi干扰环境下的CSI人体跌倒识别方法

摘要

本发明涉及一种在WiFi干扰环境下的WIFI CSI动态子载波选择的人体跌倒识别方法,属于无线通信技术领域。该方法首先对CSI干扰强度及CSI活跃比率进行分析,构建WiFi干扰特征映射矩阵,利用该矩阵计算各信道干扰指数实现干扰判别。接着通过基于干扰指数的动态子载波选择算法CSI‑DSSA,选取干扰数据中互相关性最弱的子载波组合进行干扰处理,分析多链路数据融合方法CSI‑MLDF聚合未受干扰数据中多数据流的时域特征信息。最后,提取时域特征值并构建WiFi干扰环境下的SVM多活动分类模型,获得跌倒活动识别结果。本发明能够有效提高WiFi干扰环境下的人体跌倒活动识别准确率。

著录项

  • 公开/公告号CN111225354B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-02-22

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 重庆邮电大学;

    申请/专利号CN202010092968.7

  • 申请日2020-02-14

  • 分类号H04W4/33(20180101);G06K9/00(20220101);

  • 代理机构11275 北京同恒源知识产权代理有限公司;

  • 代理人赵荣之

  • 地址 400065 重庆市南岸区黄桷垭崇文路2号

  • 入库时间 2022-08-23 13:09:02

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