基于RFID信號分析的非綁定式活動識別方法研究.pdf

1、行為感知在健康看護、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)跌倒會造成世界上將近40萬的死亡人數(shù)，因而室內(nèi)活動識別逐漸受到學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的密切關(guān)注。近幾年來，綁定式和非綁定式活動識別技術(shù)層出不窮。綁定式活動識別研究要求用戶時時刻刻攜帶可穿戴設(shè)備才能檢測日常行為，使得無需用戶攜帶任何通信設(shè)備的非綁定式活動識別被廣泛采納和認可。目前具有普適性的非綁定式活動識別在實際應(yīng)用中也面臨著諸多挑戰(zhàn):不同室內(nèi)監(jiān)測環(huán)境存在不同信號反射路

2、徑而導(dǎo)致活動指紋無法適用于不同監(jiān)測環(huán)境，不同活動執(zhí)行的速度和方向會降低活動匹配準確度，等等。針對以上兩大問題，本文研究基于RFID信號分析的非綁定式活動識別方法，設(shè)計一種利用低成本設(shè)備實現(xiàn)能應(yīng)用于多個室內(nèi)監(jiān)測環(huán)境的高精度活動識別方法。本文的主要研究內(nèi)容和創(chuàng)新點包括以下兩個方面:
　　(1)從低成本、低采樣率設(shè)備中提取對多徑條件具有魯棒性的活動指紋。利用MUSIC算法估計空間譜的思想，設(shè)計出一種時域上的頻譜估計方法，提取人活動引起的

3、無線信號收發(fā)設(shè)備間通信路徑長度變化速度，即多普勒頻移，建立對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識別精度而針對每個監(jiān)測環(huán)境采集活動指紋，降低人力代價。
　　(2)設(shè)計活動匹配算法，降低活動速度和方向多樣性帶來的匹配誤差。通過實驗分析，活動執(zhí)行速度和方向多樣性會引起多普勒頻移在時間長度和幅度上的波動，本文采用DTW算法解決時間長度上的波動帶來的匹配誤差，又進一步改進DTW算法，動態(tài)調(diào)整兩個指紋波峰波谷之差所占兩條指紋