移动人体检测在楼宇监控、文物保护、边界检测以及火灾或地震中存活人员的检测等领域有着重要的作用。传统的移动人体检测基于特殊的物理硬件,在部署以及应用范围内具有很大的限制。在当今时代,随着WLAN技术的迅速发展,室内环境下的设备无关被动移动人体检测有了新的研究方向。基于无线信号强度的检测方式,由于无线信号强度的粗粒度性,在遭受室内多径效应的影响下,会对收集到的信息造成影响,导致无法准确的检测人体的存在,使得室内设备无关的被动人体检测的准确度无法达到令人满意的程度。本文以提高室内移动人体检测准确性为目的,提出使用细粒度的信道状态信息作为检测信息,从信道状态信息的去噪处理方式和速度自适应人体检测两个方面进行深入研究。噪声以不可避免的原因对收集到的信道状态信息造成影响。通常对于信道状态信息的噪声处理使用基于傅里叶变换的滤波器进行去噪,但是由于傅里叶变换本身的时频变换特性的缺陷并不适合非平稳信号,而对于人体检测的信道状态信息来说必然是由非平稳信号构成,这就使得在人体检测方面基于傅里叶变换的去噪的效果并不理想。少数研究中使用小波去噪的方式对信道状态信息的噪声进行处理,但是小波去噪的去噪效果还可以继续提高。为了提高小波去噪的效果,本文针对现有的小波阈值处理方法进行优化,将小波去噪的默认处理方法,硬阈值处理方法和软阈值处理方法各自特点相结合,提出了一种渐变阈值处理方法(Gradual Threshold)。并将其与默认的软阈值处理方法和硬阈值处理方法相对比,证明了渐变阈值处理方法对人体检测的信道状态信息有着更好的去噪效果,非常适用于基于信道状态信息的移动人体检测。传统的信道状态信息研究方法中,通常采用某一子载波或所有子载波的平均值作为检测数据。在速度自适应人体检测方面,如果在检测环境中人体慢速移动,那么对于信道状态信息的影响可能较小,致使检测率较低。本文针对上述问题进行了深入研究,提出了基于子载波动态选择的速度自适应室内人体检测方法(SAHD)。其中,该方法利用子载波敏感性差异的特点,通过判断同一时刻子载波的波动情况动态选取子载波作为检测数据,以及在信道状态信息的特征值选择方案上进行分析,选取合适的判断标准用于移动人体检测。通过对比实验,验证了SAHD在不同移动速度的人体检测方面比传统的检测方法准确性更高。