Abstract-Eftersom mänskliga kroppar är bra reflektorer av trådlösa signaler, kan mänskliga aktiviteter kännas igen genom att övervaka förändringar i WiFi-signaler. Befintliga WiFi-baserade system för erkännande av mänsklig aktivitet bygger dock inte modeller som kan kvantifiera korrelationen mellan WiFi-signaldynamik och mänsklig verksamhet. I detta dokument föreslår vi ett system för erkännande och övervakning av mänsklig verksamhet (CARM) som bygger på information från Kanalstaten (CSI). CARM bygger på två teoretiska modeller. För det första föreslår vi en CSI-hastighetsmodell som kvantifierar förhållandet mellan CSI-dynamik och mänskliga rörelsehastigheter. För det andra föreslår vi en CSI-aktivitetsmodell som kvantifierar förhållandet mellan mänskliga rörelsehastigheter och mänsklig verksamhet. Baserat på dessa två modeller, implementerade vi CARM på kommersiella WiFi-enheter. Våra experimentella resultat visar att CARM uppnår en igenkänningsnoggrannhet på 96% och är robust mot miljöförändringar.
Wei och Al. I REF föreslogs en metod för igenkänning av produkter utan aktivitet som bygger på information om kanaltillstånd, och deras experimentella resultat visar att denna mekanism uppnår igenkänningsnoggrannhet på 96 % och är robust i förhållande till miljöförändringar.
Device-Free Human Activity Recognition Using Commercial WiFi Devices
{'venue': 'IEEE Journal on Selected Areas in Communications', 'journal': 'IEEE Journal on Selected Areas in Communications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}