一种基于深度学习的复杂活动WIFI感知方法
实质审查的生效
摘要
本发明提供一种基于深度学习的复杂活动WIFI感知方法，属于深度学习技术领域，包括：确定目标活动的信道状态信息，所述信道状态信息中包括振幅和相位；对所述振幅和相位进行预处理；将所述信道状态信息划分为活动部分与非活动部分，其中，活动部分振幅方差大于预设的第一阈值；将活动部分的振幅和相位输入神经网络，输出目标活动的活动类别，其中所述神经网络为基于GRU与双向GRU构建，且加入自注意力机制的模型。本发明通过获取目标活动的振幅和相位，采用GRU与双向GRU堆叠的网络架构，利用注意力机制使神经网络更加关注活动识别所需的序列特征，提升动作识别的准确性，降低了训练神经网络所需的时间。
基本信息
专利标题 ：
一种基于深度学习的复杂活动WIFI感知方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114465678A
申请号 ：
CN202210381117.3
公开（公告）日 ：
2022-05-10
申请日 ：
2022-04-13
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
李素芳刘洋禹继国董安明张丽韩玉冰张滕张德辉刘宗银邱静
申请人 ：
齐鲁工业大学
申请人地址 ：
山东省济南市长清区大学路3501号
代理机构 ：
济南智本知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人 ：
张平平
优先权 ：
CN202210381117.3
主分类号 ：
H04B17/30
IPC分类号 ：
H04B17/30 G06N3/08
法律状态
2022-05-27 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : H04B 17/30
申请日 : 20220413
申请日 : 20220413
2022-05-10 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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