基于时间卷积网络的CSI动作识别

摘要：

随着WiFi感知技术的发展,基于WiFi信道状态信息(Channel State Information,CSI)的动作识别在未来物联网时代具有良好的发展前景.目前,基于CSI的动作识别研究大部分是提取统计特征进行分类,并未深层次挖掘跨时段的动作特征关系.针对这个问题,提出了基于时间卷积网络(Temporal Convolutional Network,TCN)的CSI动作识别.首先提取原始CSI数据的幅值,之后进行异常点去除、去噪和方差提取;然后通过加入注意力机制的TCN网络提取序列特征,而无需手动提取特征;最后采用Softmax分类器实现动作识别分类.使用WiAR数据集进行验证,在该数据集上动作识别的准确率平均达到了90％.

关键词：信道状态信息、时间卷积网络、动作识别、注意力机制

所属期刊栏目：31

分类号：G642(高等教育)

资助基金：国家自然科学基金;河南省教育厅科学技术研究重点项目

在线出版日期：2021-02-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：59-65