基于CRNN的CSI动作识别

丁文超; 张俊宝; 阴庚雷

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基于CRNN的CSI动作识别

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随着Wi-Fi感知技术的发展,出现了大量使用Wi-Fi信道状态信息(channel state information,CSI)进行动作识别的应用.然而大多数的方法在数据预处理和训练阶段都依赖于人工构建特征,构建过程耗时耗力并且需要专家的领域知识.针对上述问题,提出一种基于CRNN(convolutional recurrent neural network)的CSI动作识别方法.将不同手势的CSI数据做低通滤波处理后,通过自组织映射(self organizing maps,SOM)聚类的结果选择最佳子载波,并对该子载波上的CSI数据进行扩增.然后,使用格拉姆角求和场(Gramian angular summation fields,GASF)方法将一维CSI数据转换成二维GASF图像,作为CNN、LSTM构成的CRNN网络的输入数据,训练过程中使用链接时序分类(connectionist temporal classification,CTC)作为损失函数.实验结果表明,该方法能在训练数据较少的情况下达到较高的识别精度,且无需手动构建特征.

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来源
《计算机技术与发展》 |2021年第6期|7-12|共6页
作者
丁文超; 张俊宝; 阴庚雷;
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作者单位

中原工学院计算机学院河南郑州 450007;

中原工学院计算机学院河南郑州 450007;

中原工学院计算机学院河南郑州 450007;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP391.41;
关键词
信道状态信息; CRNN; 动作识别; 自组织映射; 格拉姆角场; 链接时序分类;

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