基于高阶累积量和改进GRNN的CSI手臂行为识别

李新春; 谷永延; 黄朝晖; 纪小璐; 魏武; 孟硕

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基于高阶累积量和改进GRNN的CSI手臂行为识别

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为了挖掘信道状态信息(channel state information, CSI)在手臂行为识别中的非线性深层特征,提高识别准确度,提出了一种基于高阶累积量和改进广义回归神经网络(generalized regression neural network, GRNN)的CSI手臂行为识别算法。离线阶段,将在不同手臂动作下采集的细粒度CSI幅度和相位差作为基信号,并利用平均绝对偏差改进的spearman rank相关系数选择敏感性强的子载波;针对CSI中的非线性非高斯信息,在所选子载波中提取高阶累积量特征;在灰狼算法(grey wolf optimizer, GWO)优化的GRNN神经网络中训练出能有效处理非线性问题的GWO-GRNN动作识别模型。在线阶段,利用训练好的识别模型对输入的CSI数据进行手臂动作的判别。通过仿真实验验证,该算法的手臂行为识别准确度为95.83%,高于目前相关算法所达到的准确度,具有明显的识别优势。

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来源
《重庆邮电大学学报：自然科学版》 |2022年第2期|331-340|共10页
作者
李新春; 谷永延; 黄朝晖; 纪小璐; 魏武; 孟硕;
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作者单位

辽宁工程技术大学电子与信息工程学院;

辽宁工程技术大学研究生院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类无线通信;
关键词
手臂行为识别; 信道状态信息(CSI); 子载波选择; 高阶累积量; 广义回归神经网络(GRNN);

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