本发明涉及智能无线感知技术领域,具体为基于GCL‑Peephole的车联网智能无线感知算法,该算法模型融合了幻影卷积(Ghost Convolution)、长短时记忆模块(Long Short Term Memory)和Peephole模块,并将幻影卷积操作融入到LSTM结构中,主要从时间和空间两方面提取无线感知信号数据中所包含的人体动作深层特征,从而提升模型的感知精度,在特征数据处理方面,GCL‑Peephole神经网络使用时间步技术对特征数据处理,各个模块按照时间先后顺序,分别处理属于各个时间步的数据,所有时间步共享相同的模块,提高了无线感知任务的识别准确率。