| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 缩略语 | 第13-15页 |
| 第一章 绪论 | 第15-25页 |
| 1.1 研究背景 | 第15-17页 |
| 1.2 研究问题 | 第17-18页 |
| 1.3 技术挑战及解决方案 | 第18-19页 |
| 1.4 本文工作 | 第19-23页 |
| 1.5 本文组织结构 | 第23-25页 |
| 第二章 相关工作与LTE基础 | 第25-35页 |
| 2.1 人体动作识别概述及研究现状 | 第25-28页 |
| 2.1.1 基于可穿戴传感器的动作识别 | 第26-27页 |
| 2.1.2 基于射频的动作识别 | 第27页 |
| 2.1.3 基于超声波音频的动作识别 | 第27-28页 |
| 2.1.4 基于视觉的动作识别 | 第28页 |
| 2.2 LTE基础 | 第28-34页 |
| 2.2.1 LTE时频资源介绍 | 第28-31页 |
| 2.2.2 CRS相关知识概述 | 第31-32页 |
| 2.2.3 LTE信道频率响应概述 | 第32-33页 |
| 2.2.4 LTE物理层参数测量研究现状 | 第33-34页 |
| 2.3 本章小结 | 第34-35页 |
| 第三章 SpiderMon系统设计与实现 | 第35-53页 |
| 3.1 系统框架 | 第35-41页 |
| 3.1.1 CRS采集器模块设计 | 第36-37页 |
| 3.1.2 CRS采集器模块间的数据通信 | 第37-39页 |
| 3.1.3 CRS采集器状态转换 | 第39-40页 |
| 3.1.4 CRS采集器接口参数设计 | 第40-41页 |
| 3.2 LTE信号采集 | 第41-49页 |
| 3.2.1 基于PSS与SSS的时频同步 | 第42-43页 |
| 3.2.2 CFO与SFO引起的相位偏移 | 第43-46页 |
| 3.2.3 相位偏移的实时初步校正 | 第46-48页 |
| 3.2.4 提取CRS计算CFR | 第48-49页 |
| 3.3 相位偏移的精细校正 | 第49-52页 |
| 3.3.1 SFO跳变点处理 | 第49-50页 |
| 3.3.2 SFO频率补偿 | 第50-51页 |
| 3.3.3 CFO频率补偿 | 第51-52页 |
| 3.4 本章小结 | 第52-53页 |
| 第四章 人体动作建模及识别 | 第53-65页 |
| 4.1 消除高频噪声 | 第53-54页 |
| 4.2 分析CFR信号质量 | 第54-58页 |
| 4.2.1 基于CFR的人体活动监测的可行性分析 | 第54-56页 |
| 4.2.2 基于CFR的细粒度参数测量 | 第56-58页 |
| 4.3 基于LTE的人体动作识别 | 第58-64页 |
| 4.3.1 人体动作模型建模 | 第58-62页 |
| 4.3.2 基于SVM进行人体动作的分类与识别 | 第62-64页 |
| 4.4 本章小结 | 第64-65页 |
| 第五章 实验与评估 | 第65-73页 |
| 5.1 系统搭建 | 第65-66页 |
| 5.2 实验设置 | 第66页 |
| 5.3 人体动作识别的评估与分析 | 第66-71页 |
| 5.3.1 接收天线与监测目标之间不同间距下的识别准确率 | 第68-69页 |
| 5.3.2 相位偏移对识别准确率的影响 | 第69-70页 |
| 5.3.3 接收天线与监测目标之间存在遮挡物时的识别准确率 | 第70页 |
| 5.3.4 不同LTE基站对识别准确率的影响 | 第70-71页 |
| 5.4 讨论 | 第71-72页 |
| 5.5 本章小结 | 第72-73页 |
| 第六章 总结与展望 | 第73-75页 |
| 6.1 总结 | 第73-74页 |
| 6.2 展望 | 第74-75页 |
| 参考文献 | 第75-83页 |
| 简历与科研成果 | 第83-85页 |
| 致谢 | 第85-87页 |