基于RFID信号分析的非绑定式活动识别方法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-11页 |
| 1.2 研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.1 绑定式活动识别技术分析 | 第11-12页 |
| 1.2.2 非绑定式活动识别技术分析 | 第12-13页 |
| 1.3 研究内容 | 第13-14页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第14-17页 |
| 第二章 非绑定式活动识别相关工作 | 第17-25页 |
| 2.1 基于非RF的非绑定活动识别研究 | 第17-20页 |
| 2.1.1 基于视频图像的活动识别监测方法 | 第17-18页 |
| 2.1.2 基于音频信号的活动识别方法 | 第18-19页 |
| 2.1.3 基于可见光的活动识别方法 | 第19-20页 |
| 2.2 基于RF信号的非绑定式活动识别研究 | 第20-24页 |
| 2.2.1 基于RSSI的活动识别方法 | 第20-21页 |
| 2.2.2 基于CSI的活动识别方法 | 第21-23页 |
| 2.2.3 基于Doppler的活动识别方法 | 第23-24页 |
| 2.3 本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 用于活动识别的多普勒频移估计算法 | 第25-37页 |
| 3.1 基于RFID信号分析的活动识别方法概述 | 第25-26页 |
| 3.2 RFID信号特征分析及相位去噪 | 第26-31页 |
| 3.2.1 RFID信号特征分析 | 第26-28页 |
| 3.2.2 相位去噪 | 第28-31页 |
| 3.3 基于MUSIC算法的多普勒频移估计方法 | 第31-35页 |
| 3.3.1 多普勒频移提取 | 第31-34页 |
| 3.3.2 平滑处理 | 第34-35页 |
| 3.4 本章小结 | 第35-37页 |
| 第四章 活动分割与活动匹配 | 第37-47页 |
| 4.1 活动分割 | 第37-40页 |
| 4.1.1 理论分析 | 第37-38页 |
| 4.1.2 分割算法 | 第38-40页 |
| 4.2 改进DTW的活动匹配算法 | 第40-46页 |
| 4.2.1 DTW匹配算法介绍 | 第40-41页 |
| 4.2.2 活动速度和方向多样性分析 | 第41-43页 |
| 4.2.3 DTW改进算法V-DTW | 第43-45页 |
| 4.2.4 多标签信息合成 | 第45-46页 |
| 4.3 本章小结 | 第46-47页 |
| 第五章 实验验证 | 第47-59页 |
| 5.1 实验参数及评价标准设置 | 第47-49页 |
| 5.1.1 实验参数设置 | 第47-49页 |
| 5.1.2 实验评价标准 | 第49页 |
| 5.2 对比实验 | 第49-52页 |
| 5.2.1 多普勒频移计算方法对比 | 第49-51页 |
| 5.2.2 不同活动速度 | 第51页 |
| 5.2.3 不同活动方向 | 第51-52页 |
| 5.3 不同实验场景实验验证与分析 | 第52-55页 |
| 5.4 不同参数条件下的实验验证与分析 | 第55-57页 |
| 5.3.1 目标个体不同 | 第55-56页 |
| 5.3.2 无源标签数量不同 | 第56-57页 |
| 5.3.3 设备高度差不同 | 第57页 |
| 5.5 本章小结 | 第57-59页 |
| 总结与展望 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 攻读硕士期间取得的科研成果 | 第65-67页 |
| 致谢 | 第67页 |
