CNN被应用于处理CSI数据,其架构包括卷积、池化和全连接层,以及相应的正则化技术。 通过CNN,有效地从CSI样本中捕获层次化特征,并在不同数据集上表现良好。 视觉变换器(ViT): ViT与传统的CNN不同,利用自注意力机制来处理CSI数据。 ViT将CSI数据转换为类似图像数据中图块的序列,通过自注意力机制捕捉不同片段之间的...
除了感知人或动物行走和奔跑等大动作引起的环境变化外,它还可以捕捉到在静态环境中人或动物的呼吸和咀嚼等小动作引起的细微运动。 1.2 CSI与RSSI的不同 1. 提供信息的详细程度不同:RSSI只能反应出当前信号质量,波动范围比较大,CSI 包含物理层信息,可以提供无线信道更多更详细的信息,包括信号散射、反射和功率衰减现象...
- Wifi CSI处理流程:包括CSI概述、数据采集与接收、数据处理与解析三个方面。 - 说明和解释:探讨CSI的作用和意义、CSI数据的特点和格式,以及一些CSI数据在实际应用中的举例。 - 结论:对全文进行总结,并设想未来发展方向。 1.3 目的 本文旨在帮助读者更加深入地了解Wifi CSI的处理流程,并对相关概念进行进一步解释说明...
csikit --graph test.pcap其他命令如下: usage: csikit [-h] [--info] [--scaled] [--filter_mac FILTER_MAC] [--graph] [--graph_type GRAPH_TYPE] [--csv] [--csv_dest CSV_DEST] [--csv_metric CSV_METRIC] [--json] [--json_dest JSON_DEST] [--json_metric JSON_METRIC] [--npz...
第一步:采集CSI数据 采集CSI数据是WiFi CSI处理流程的第一步。为了获取有效的CSI信号,需要使用专业的WiFi设备(例如Intel5300无线网卡),同时在采集时还需要保证无线信号的传输质量。通常情况下,可以使用一台电脑连接无线网络,并使用IEEE 802.11n/ac标准的无线网卡进行CSI数据采集。 在采集过程中,需要在接收器和发送器之...
获取CSI的过程通常涉及到对Wi-Fi芯片内部数据流的监控与解析。通过特定的软件接口或硬件调试工具，开发者能够捕获到与信道状态相关的数据。这些数据包含了信号强度、干扰情况、以及信号在不同频率下的表现等关键信息，对于优化Wi-Fi网络性能、提高连接稳定性具有重要意义。除此之外，获取CSI还能够帮助用户进行...
首先,通过振幅和相位Sanitization步骤对原始CSI信号进行“净化”处理。 然后,将处理过的CSI信号通过双分支编码器-解码器网络转换为2D特征图。 接着,将2D特征馈送到一个叫做DensePose RCNN的架构中。 该架构灵感就来自Facebook已经开源的人体姿势实时识别系统DensePose...
BiVTC模型是一种结合了ViT和CNN的算法,通过ViT模型处理每个嗅探器的CSI数据,并将其输出进行融合,形成用于机器人活动分类的特征集。 ROBOFISENSE数据集: 数据集包括Franka Emika机器人执行的八种不同活动,每个活动的路径通过红色虚线在图中显示。 数据集的收集过程包括在房间内放置两个嗅探器以获取CSI数据,经过预处理...
对基于CSI的智能感知而言,第一步是利用WiFi发送和接收设备去获取室内环境下关于目标的CSI量测序列。第二步,对于采集到的CSI信息,我们需要做进一步的处理,以获得鲁棒性更强的特征信息,这里主要包括信号去噪、信号转换和信号提取三个步骤。 1)信号去噪,主要针对CSI信号幅值与相位噪声...
拟合人群与CSI信号之间的线性变换关系,同时利用不同的机器学习方法验证特征组的有 效性,得到了理想的人群计数效果。 (2)提出了一种基于PSD-HMM的多人相同动作识别模型。本研究点通过研究点一 已完成的多人条件下的人群计数作为前提条件,因此,可以在人数已知的情况下首先进行 多人动作的预分类识别,即提取出人群在做...