基于FM信號(hào)的被動(dòng)無(wú)線定位與行為識(shí)別系統(tǒng)研究.pdf

1、基于無(wú)線信號(hào)的被動(dòng)定位與行為識(shí)別是一項(xiàng)新興的技術(shù)，它可以在被監(jiān)測(cè)者不攜帶任何額外設(shè)備的情況下，估計(jì)被監(jiān)測(cè)者的動(dòng)作與位置。該技術(shù)在普適計(jì)算、智能家居、安防、救援等諸多領(lǐng)域均具有廣闊的應(yīng)用前景，對(duì)于改善人民生活水平、保障社會(huì)安全具有重大意義。
　　隨著無(wú)線通信網(wǎng)絡(luò)的普及，人們無(wú)時(shí)無(wú)刻不處于無(wú)線信號(hào)的“包圍”之中，基于無(wú)線信號(hào)的被動(dòng)定位與行為識(shí)別正是通過(guò)分析被監(jiān)測(cè)者對(duì)于周圍無(wú)線信號(hào)的影響推測(cè)其活動(dòng)狀態(tài)。因此，如何有效的描述該影響是本文研

2、究的關(guān)鍵問(wèn)題?；诖?，本文主要從以下三個(gè)方面進(jìn)行探索研究。
　　1.探索和研究了利用普適的FM信號(hào)實(shí)現(xiàn)被動(dòng)無(wú)線定位與行為識(shí)別的可能性與方法。在實(shí)現(xiàn)被動(dòng)無(wú)線定位與行為識(shí)別的過(guò)程中，無(wú)線信號(hào)的選取是重中之重，為了使該系統(tǒng)更加具有普適性，本文選取日常生活中較常見(jiàn)的FM信號(hào)作為觀測(cè)信號(hào)。在接收信號(hào)強(qiáng)度采集過(guò)程中，無(wú)需使用特制的發(fā)射機(jī)，僅使用FM接收機(jī)從自由空間中接收信號(hào)，顯著降低了硬件設(shè)備復(fù)雜度。
　　2.提出分集捕獲與多域特征構(gòu)建

3、的方法。為了增加系統(tǒng)對(duì)人體微弱影響的監(jiān)測(cè)能力，本文一方面從硬件上采用空間分集與頻率分集技術(shù)，增加從物理層捕獲的觀測(cè)信息量，并降低系統(tǒng)的空間選擇性衰落與頻率選擇性衰落；另一方面，從信號(hào)特征提取方面，分別計(jì)算時(shí)域、頻域、小波域特征，構(gòu)建多域信號(hào)特征，增強(qiáng)特征多樣性。
　　3.基于稀疏表示分類算法進(jìn)行分類識(shí)別。針對(duì)該系統(tǒng)在實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景中，由于環(huán)境變化等因素會(huì)引入噪聲這一事實(shí)，采用具有較高健壯性的稀疏表示分類算法；同時(shí)，為了進(jìn)一步提高分類