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基于无线传感器的人体姿态被动识别与定位研究

致谢第7-8页
摘要第8-9页
ABSTRACT第9-10页
第一章 绪论第16-22页
    1.1 论文研究背景和现实意义第16-18页
        1.1.1 研究背景第16-17页
        1.1.2 现实意义第17-18页
    1.2 国内外研究现状第18-20页
    1.3 论文主要工作和组织结构第20-21页
        1.3.1 主要工作第20页
        1.3.2 组织结构第20-21页
    1.4 本章小结第21-22页
第二章 基于无线传感器的人体姿态识别相关理论第22-30页
    2.1 引言第22页
    2.2 无线传感器技术的无线信号特征分类第22-23页
        2.2.1 基于接收信号强度第22页
        2.2.2 基于到达角度第22页
        2.2.3 基于电波传播时间第22-23页
        2.2.4 基于电波传播时间差第23页
    2.3 信号强度传播特性分析第23-25页
        2.3.1 非视场传播第23-24页
        2.3.2 多径效应传播第24-25页
        2.3.3 其他电子设备信号干扰第25页
    2.4 检测方式第25-26页
        2.4.1 有源主动方式第25页
        2.4.2 无源被动方式第25-26页
    2.5 多层链路联合识别方案第26-29页
        2.5.1 方案介绍第27页
        2.5.2 人体行为识别分析第27-29页
    2.6 本章小结第29-30页
第三章 数据采集与处理第30-37页
    3.1 引言第30页
    3.2 数据采集第30-33页
        3.2.1 数据采集设备第30-32页
        3.2.2 数据格式第32页
        3.2.3 基于状态切换的采集算法第32-33页
    3.3 信号处理第33-36页
        3.3.1 滑动窗口第33-35页
        3.3.2 特征提取第35-36页
        3.3.3 基于滑动窗口的数据处理算法第36页
    3.4 本章小结第36-37页
第四章 基于多层链路的人体行为识别模型第37-48页
    4.1 引言第37页
    4.2 实验设计方案第37-39页
        4.2.1 实验环境第37-38页
        4.2.2 实验流程第38-39页
    4.3 多分类算法第39-44页
        4.3.1 K近邻算法第40-41页
        4.3.2 支持向量机算法第41-42页
        4.3.3 朴素贝叶斯分类算法第42-44页
    4.4 走廊环境下的实验结果与相关分析第44-47页
        4.4.1 多分类器对比实验结果第44-45页
        4.4.2 滑动窗口大小选择与分析第45-46页
        4.4.3 走廊环境下的人体姿态轨迹追踪第46-47页
    4.5 本章小结第47-48页
第五章 室内环境下人体多姿态被动定位技术第48-61页
    5.1 引言第48页
    5.2 位置姿态指纹识别技术第48-50页
        5.2.1 基本原理第48页
        5.2.2 工作流程第48-50页
        5.2.3 位姿指纹库第50页
    5.3 实验设计第50-55页
        5.3.1 实验环境第50-54页
        5.3.2 匹配算法第54页
        5.3.3 识别精度评价标准第54-55页
        5.3.4 实验样本统计信息第55页
    5.4 实验结果与分析第55-59页
        5.4.1 三种环境的识别精度对比第55-56页
        5.4.2 信号传播链路类型选择对识别精度影响第56-57页
        5.4.3 信号传播链路数量选择对识别精度影响第57-58页
        5.4.4 训练指纹库的生命周期分析第58-59页
    5.5 室内环境下基于人体多姿态的行为轨迹追踪第59页
    5.6 本章小结第59-61页
第六章 总结与展望第61-63页
    6.1 工作总结第61-62页
    6.2 未来展望第62-63页
参考文献第63-67页
攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况第67-68页

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