理论研究成果：感知
发布时间：2022-02-11浏览次数：35
面向物联网中的实际复杂场景，基于低功耗设备设计了一系列多模态高精度感知理论模型和方法。在接触式感知方面的代表成果有：1）基于可穿戴设备的超高精度感知。根据可穿戴式设备中的动作传感器与用户手势变化的关联，搭建双模型选择的深度学习框架，实现了从手势动作到语义理解的跨越。2）利用声音信号的高精度定位及跟踪。提出基于多普勒效应的振幅分析法，克服耳机设备的自干扰和频率偏移问题，实现毫米级定位与追踪。在非接触式感知方面的代表成果有：1）基于RF信号实现面对复杂场景的人体行为检测。提出了一种在面向复杂环境下的低功耗、非接触式、高精度人体行为动作识别方法。2）利用信号特征和理论分析，结合最优匹配、梯度下降等方法，实现了利用商用RFID设备进行非接触式的毫米级定位、追踪和0.1Hz精度转速检测。3）基于商用WiFi实现对攻击设备的实时检测。提出了一种基于WiFi传输链路中产生的I/Q信号不平衡的物理层射频指纹提取方法；针对动态场景下CSI数据波动的问题，提出了一种基于相位梯度的LPF，实现稳定可靠的指纹提取和认证。
智能跨域感知
非接触式通信感知一体化
弱资源轻量级感知
成果列表
