Jan, 2024

长距离穿墙人体活动识别的定向天线系统

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TL;DR基于 WiFi 信道状态信息（CSI）的无线人体活动识别（HAR）通过保护视觉隐私，在空间受限的环境中实现了无接触、远距离感知。本研究评估了基于 ESP32-S3 芯片的 4 种 2.4GHz 定向天线系统，以促进墙壁背后的远距离人体活动识别，提出了两种有前景的系统：一种是将 ESP32-S3 与定向双平截头天线结合，另一种则通过平面反射器实现方向性，并通过 ESP32-S3 的内置印刷倒 “F” 天线（PIFA）进行识别。在实验环境中，使用 Wallhack1.8k 数据集（包含 1806 个人体活动的 CSI 幅度谱图）对两种系统的直视和非直视条件下的人体活动识别性能进行综合评估，所提出的系统在非直视条件下的精度分别达到 92.0$pm$3.5 和 86.8$pm$4.7，证明了实现墙壁背后的长距离人体活动识别的可行性。
wifi channel state informationhuman activity recognitionesp32-s3directional antenna systemslong-range through-wall har
发现论文，激发创造
  • 使用灵活且可扩展的软件定义无线电进行深度学习的非接触式人类活动识别

    本研究基于 Wi-Fi CSI 研究人体活动识别，提出一种使用深度学习方法的系统，并比较了卷积神经网络、长短期记忆网络和混合模型的效果，结果表明 LSTM 的平均准确率达到 95.3％，相比 CNN 和混合技术更加有效，未来需要在不同的复杂环境中研究其稳健性。

    Apr, 2023

  • 基于交叉领域 WiFi CSI 的人体活动识别的数据增强技术

    基于 WiFi 信道状态信息（CSI）的人类活动识别实现了室内的非接触和视觉隐私保护感知。然而，由于环境条件和传感硬件的变化导致模型推广能力较差，这是该领域一个众所周知的问题。为了解决这个问题，在本研究中将常用于基于图像学习的数据增强技术应用于 WiFi CSI，探究它们对跨场景和跨系统设置下模型推广能力的影响。特别关注了直视（LOS）和穿墙非直视（NLOS）场景之间以及不同天线系统之间的推广能力，此前研究较少。我们收集并公开了一个人类活动 CSI 振幅谱图的数据集。利用这些数据，进行了一个消融研究，使用 EfficientNetV2 架构训练了基于活动识别模型，从而评估每种数据增强技术对模型推广能力的影响。实验结果显示，应用于 CSI 振幅数据的特定数据增强技术组合可以显著提高跨场景和跨系统的推广能力。

    Jan, 2024

  • 基于 WiFi 信道状态信息的穿墙成像

    使用 WiFi Channel State Information（CSI）进行图像合成，通过墙壁场景下的图像监测方法来改进 WiFi CSI 的可解释性并实现基于图像的下游任务，如视觉活动识别。

    Jan, 2024

  • 室内 WiFi 系统设备无人壁穿透式存在检测基于增强注意力深度学习

    本文提出了一种使用 Wi-Fi 信号中的信道状态信息进行人体存在检测的深度学习模型，并结合静态特征以提高静态状态下检测的准确性，在一系列的评估中展示出比其他模型更高的准确率且更具稳定性。

    Apr, 2023

  • 使用 WiFi CSI 的时域选择性循环神经网络进行多房间无设备人体存在检测

    本文通过使用无线电波通信的 WiFi 接入点提供的信道状态信息，设计了一个无需摄像头设备的人体检测系统，通过提取时间序列中的特征，并使用动态和静态（DaS）数据预处理技术来提取人的运动和空间特征，利用投票机制解决了房间隔板带来的信号衰减问题，使得我们的 TCD-FERN 系统在多个房间环境下使用较少的 WiFi 接入点就可以有效地实现人体检测。

    Apr, 2023

  • 利用天线响应一致性来定义 CSI 数据的对准标准

    通过引入 Anetenna Response Consistency (ARC) 作为解决方案来定义适当的对准准则，本研究分析了 ARC 的 CSI 数据结构视角，并且通过提供大量的实验证据来验证 ARC 在提高基于 WiFi 的自监督学习在人类活动识别中的性能方面的有效性。

    Oct, 2023

  • 基于 WiFi CSI 的人体活动识别的自监督学习：系统研究

    本研究综合分析了基于不同种类的 SSL 算法在 WiFi CSI 基础上人体行为识别中的潜力，并通过对三个公开数据集的评估，揭示现有工作中的局限性和盲点，为实际应用和未来研究提供了有价值的指导。

    Jul, 2023

  • 基于 UWB 多静态无线电的非设备式人体状态估计

    利用低成本的 Ultra-Wide Band（UWB）传感器和深度学习网络，我们提出了一个人类状态估计框架，能够在室内环境中无需特定设备的情况下估计人的位置和活动，实现精确的定位和活动识别。

    Dec, 2023

  • 利用统计 CSI 的大型智能表面辅助无线通信

    本研究提出了一种基于相位偏移的最优设计方案，通过量化 LIS 来保证通信质量，在不同的传播场景下评估了大规模天线系统的性能

    Dec, 2018

  • 基于 CSI 的多天线和多点室内定位使用概率融合

    本文提出了一种利用基于神经网络的信道状态信息指纹技术的定位管道，通过从一个或多个不同步接入点（AP）获得的上行 CSI 测量来实现无线局域网 MIMO-OFDM 系统的室内和室外定位，达到厘米级中位距离误差的性能优化。

    Sep, 2020