【摘 要】
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近年来,人们的健康管理意识日益增强,对睡眠质量的关注度逐渐提高,日常生活中希望能够方便快捷地了解到自身的睡眠状况。为了解决人们的需求,已经有众多研究人员致力于家用型睡眠监测领域。然而传统的基于传感器、计算机视觉的感知技术存在设备昂贵、感知范围易被遮挡和侵犯隐私等问题。随着无线网络和智能终端的普及,基于Wi Fi的无线感知技术凭借其低成本、覆盖范围广以及保护隐私等优点,已经受到许多研究人员的青睐。睡
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近年来,人们的健康管理意识日益增强,对睡眠质量的关注度逐渐提高,日常生活中希望能够方便快捷地了解到自身的睡眠状况。为了解决人们的需求,已经有众多研究人员致力于家用型睡眠监测领域。然而传统的基于传感器、计算机视觉的感知技术存在设备昂贵、感知范围易被遮挡和侵犯隐私等问题。随着无线网络和智能终端的普及,基于Wi Fi的无线感知技术凭借其低成本、覆盖范围广以及保护隐私等优点,已经受到许多研究人员的青睐。睡眠阶段的翻身动作作为睡眠质量的指标参数之一,由于其种类繁多,部分动作对信道影响相似等难点,基于Wi Fi信号的睡眠动作识别研究尚未见诸于公开报道。本文针对8种典型睡眠动作的识别技术进行了探索研究,具体研究工作如下:（1）针对卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）识别睡眠动作准确率低的问题,本文提出一种基于连续动作之间关联性的纠错方法——REC方法。在数据采集阶段,不同于现有的方法将接收天线集中放置,根据空间分集特性,本文将接收天线分散放置,从而获取多维的信道状态信息（Channel State Information,CSI）。接着从原始CSI幅度序列中去除异常值,并通过基于阈值的滑动窗口方法提取睡眠动作的CSI幅度序列,然后从对动作反应灵敏的子载波上选取数据作为CNN模型的训练样本。为了提高模型的识别性能,本文基于CNN输出矩阵定义可信组的概念,以可信组为基准,连续动作之间的关联性为原则,提出REC方法用于纠正CNN识别错误的动作。经实验验证,该方法对CNN识别结果具有良好的改进效果,在训练样本充足的情况下,睡眠动作的识别准确率能够达到95%。（2）针对训练样本不足时,REC方法对CNN识别性能提升不显著的问题,本文在REC方法的基础上修改阈值条件并完善纠错步骤,提出了一种新的纠错方法——IREC方法。该方法通过设置预选动作之间的间隔阈值和可信阈值,解决了两个预选动作难以区分时REC方法无法纠正的问题。经过实验验证,在原始CNN识别准确率低时,该方法仍能够将睡眠动作的识别准确率提高至85%,这比使用REC方法时的识别准确率提高了23%。
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