基于RFID信號(hào)分析的非綁定式活動(dòng)識(shí)別方法研究.pdf

1、行為感知在健康看護(hù)、智能家居以及健身訓(xùn)練等應(yīng)用中扮演著重要角色。其中，每年室內(nèi)跌倒會(huì)造成世界上將近40萬(wàn)的死亡人數(shù)，因而室內(nèi)活動(dòng)識(shí)別逐漸受到學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的密切關(guān)注。近幾年來(lái)，綁定式和非綁定式活動(dòng)識(shí)別技術(shù)層出不窮。綁定式活動(dòng)識(shí)別研究要求用戶時(shí)時(shí)刻刻攜帶可穿戴設(shè)備才能檢測(cè)日常行為，使得無(wú)需用戶攜帶任何通信設(shè)備的非綁定式活動(dòng)識(shí)別被廣泛采納和認(rèn)可。目前具有普適性的非綁定式活動(dòng)識(shí)別在實(shí)際應(yīng)用中也面臨著諸多挑戰(zhàn):不同室內(nèi)監(jiān)測(cè)環(huán)境存在不同信號(hào)反射路

2、徑而導(dǎo)致活動(dòng)指紋無(wú)法適用于不同監(jiān)測(cè)環(huán)境，不同活動(dòng)執(zhí)行的速度和方向會(huì)降低活動(dòng)匹配準(zhǔn)確度，等等。針對(duì)以上兩大問題，本文研究基于RFID信號(hào)分析的非綁定式活動(dòng)識(shí)別方法，設(shè)計(jì)一種利用低成本設(shè)備實(shí)現(xiàn)能應(yīng)用于多個(gè)室內(nèi)監(jiān)測(cè)環(huán)境的高精度活動(dòng)識(shí)別方法。本文的主要研究?jī)?nèi)容和創(chuàng)新點(diǎn)包括以下兩個(gè)方面:
　　(1)從低成本、低采樣率設(shè)備中提取對(duì)多徑條件具有魯棒性的活動(dòng)指紋。利用MUSIC算法估計(jì)空間譜的思想，設(shè)計(jì)出一種時(shí)域上的頻譜估計(jì)方法，提取人活動(dòng)引起的

3、無(wú)線信號(hào)收發(fā)設(shè)備間通信路徑長(zhǎng)度變化速度，即多普勒頻移，建立對(duì)多徑變化不敏感的多普勒頻移指紋，有效避免了為保持活動(dòng)識(shí)別精度而針對(duì)每個(gè)監(jiān)測(cè)環(huán)境采集活動(dòng)指紋，降低人力代價(jià)。
　　(2)設(shè)計(jì)活動(dòng)匹配算法，降低活動(dòng)速度和方向多樣性帶來(lái)的匹配誤差。通過實(shí)驗(yàn)分析，活動(dòng)執(zhí)行速度和方向多樣性會(huì)引起多普勒頻移在時(shí)間長(zhǎng)度和幅度上的波動(dòng)，本文采用DTW算法解決時(shí)間長(zhǎng)度上的波動(dòng)帶來(lái)的匹配誤差，又進(jìn)一步改進(jìn)DTW算法，動(dòng)態(tài)調(diào)整兩個(gè)指紋波峰波谷之差所占兩條指紋