摘要
一种基于信道状态信息和KNN的室内人体朝向识别方法,该方法利用了简单可得的设备搭建数据采集平台,具体的朝向检测主要分为两个阶段:离线训练阶段和在线测试阶段。离线训练阶段采集人体在8个方向时的CSI数据并进行预处理,通过主成分分析(PCA,Principal Components Analysis)方法提取特征值,并建立朝向‑CSI数据的指纹映射关系;在线测试阶段,将测试数据变换到与训练数据相同的维度,并利用机器学习中的最近邻算法(KNN,K‑Nearest Neighbors)得到每个测试样本的分类结果。最终的估计朝向为所有测试样本中出现最多的分类。通过上述方式,本发明能够利用现有的简单设备,以较好的性能和较低的成本实现无源室内人体朝向的识别。本发明在智能家居、入侵检测、室内导航等领域具有一定的应用价值。