[发明专利]一种基于迁移学习的跨场景无线信号感知方法

摘要

本发明公开了一种基于迁移学习的跨场景无线信号感知方法，该方法首先分别从部署了无线收发设备的原场景和目标场景采集步态或手势对应的无线信号，将收集到的无线信号在进行预处理后，进行特征提取生成训练数据，最后将提取的特征数据输入学习算法中进行学习，最终得到迁移函数，使用该迁移函数可迁移任何新来的未知的数据对象，它是脱机执行的一次性成本，而不需要进行额外的函数关系训练成本。本发明方法解决了跨场景的WiFi感知问题，即利用少量的训练样本训练迁移函数，利用该模型可迁移任意未知的对象到新的目标环境中，从而实现跨场景的识别或认证。

主权项

1.一种基于迁移学习的跨场景无线信号感知方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一，信号采集在原场景、目标场景按照相同的方式部署无线信号收发设备，测试者分别在原场景、目标场景中作出相同的行为动作，通过原场景、目标场景中的无线信号收发设备分别采集测试者作出行为动作时的无线信号，并对无线信号进行预处理后进行特征提取，分别得到测试者在原场景、目标场景中的信号特征；步骤二，建立迁移函数建立神经网络，将测试者在原场景、目标场景中的信号特征作为用于训练神经网络的输入训练集，通过神经网络的训练，得到原场景到目标场景的迁移函数；步骤三，对象的迁移当待测对象位于原场景中并作出行为动作时，通过原场景中的无线信号收发设备采集无线信号，对无线信号经过预处理后进行特征提取，将得到的信号特征作为测试特征集，输入到所述的迁移函数中，则迁移函数输出的是测试特征集在目标场景中的预测值。