国内刊号:43-1258/TP
国际刊号:1007-130X
发布日期:
作者:崔浩, 万亚平, 钟华, 聂明星, 肖杨
单位:南华大学计算机学院,湖南 衡阳 421001
关键词:无线传感,长距离传感,人体活动识别,LoRa信号特征提取,深度学习,
近年基于LoRa设备建立的诸多传感模型验证了LoRa设备的长距离传感潜力,但使用特征模糊的LoRa无线信号识别人体活动仍然需要进一步研究。分析了LoRa信号受人体活动影响的传播规律,提出了一种LoRa信号处理方法来提取信号变化特征。随后采集数据创建了2个记录人体活动的LoRa数据集,通过当前先进的深度学习网络检验所提方法的效果。对1个房间内活动种类、活动人员,4个房间内活动人员、活动发生房间的识别准确率均达到了90%以上,对比使用卷积循环神经网络直接进行训练的方法也更节省时间和空间资源。
来源:2024年第1期
《计算机工程与科学》期刊编辑部