1. 研究目的与意义
人体行为检测与识别技术在当前社会生活中的应用正日益广泛。如在居家养老时可以检测老人摔倒等异常情况，在智能家居中可以通过人体的动作识别人们的行为意图，在公共场合及各种人机交互场景下，行为识别技术也起着重要的作用。传统的人体行为检测与识别主要通过视频图像或可穿戴设备进行。但采用视频图像检测时，可能存在检测死角，并可能泄露个人隐私，受到天气影响等；而可穿戴设备检测方法需要被检测人员的配合，在某些情况下并不可行。因此，通过无线信号的波动来检测人体行为的技术受到了研究者们的广泛关注。这方面的研究开始起步，但是却发展迅速，无线信号的人体行为识别已经有基于红外，超声波等技术手段，但是不能满足应用的需求。
近年来，无处不在的WiFi网络引起人们的关注，2012年，Smith等研究者提出基于WiFi信号的非视距人体检测技术，Katabi教授在SIGCOMM2013展示了WiVi系统，通过干扰抵消、MIMO等技术提取特定路径的WiFi信号，识别其反射特征，从而完成动作识别。考虑到检测设备成本和部署的便利性，基于WiFi和无线传感器网络的无线信号行为检测技术成为了当前的一个研究热点。基于WiFi信号的行为检测，主要利用人体对传输的无线信号的反射、散射等效应而造成无线信号的有关参数随不同的人体动作形成特定的波动模式，从而识别出不同的人体行为。而WiFi信号主要有三个参数，信号频道、相位和幅度。其中幅度信息相对容易获取，比如接收信号强度RSSI（Received Signal Strength Index）信息或者CSI信息进行研究。相较于CSI的细粒度测量信号，RSSI信息在室内环境波动性大，识别精度不高，但是与细粒度CSI信息相比，粗粒度的RSSI并不需要专用的设备进行测量，几乎所有的的商用无线设备都能对RSS进行采集，从而达到了方便的效果[1]。
研究者在无线WiFi设备的基础上也进行了许多研究，大部分是利用WiFi进行室内定位和室内导航，而最近研究人员利用无线射频感应技术识别人体动作，不需要携带任何设备，并提出新的分类算法，通过采集RSS信号对人体状态进行识别[2]。对于如何通过WiFi信号数据包中的RSSI信息，也进行过相关的研究[3]。
2. 研究内容与预期目标
主要研究内容：
如何利用编程语言编写程序或者使用抓包软件获取能够反应人体行为的基于粗粒度的无线信号测量值RSS信息，并将提取到的无线信号接收强度信息保存成合适的文档。对于采集到的RSS信息进行时频域分析，对其进行时频域特征提取，通过数据分析，使用预测模型对分析的结果进行建模，利用预测模型进行预测，从而研究和验证时频域特征对人体行为识别的作用。
目前所做的是无线信号人体行为识别中的无线信号强度采集。主要采用编程或者利用抓包工具对于无线信号强度RSS信息进行采集。首先要进行课题调研对于无线信号强度采集存在于哪个位置，对于无线信号强度RSS进行了解认识。查阅资料后发现国内外关于无线信号人体行为识别的研究还是比较多的，参考后发现较多的文献对于RSS信息没有明确的指出位置，对于信号的采集也是较为简略的描写。按照相关论文的描述，RSS信息是存在于IP数据包中，故而，对于获取RSSI信息，在安卓系统下编写了一个相关的抓包程序获取RSS信息。
3. 研究方法与步骤
研究方法：
基于WiFi的无线信号人体行为识别，选取比较容易获取的幅度信息，以接收信号强度RSSI进行数据采集。其中RSS片段是存在于网络中传输的数据包中。网络中的数据包结构都是802.11n的协议结构。想要知道RSS片段的所在位置以及截获数据包，必须了解802.11n协议的结构。无线数据包和有线数据包的主要不同在于额外的802.11头部。当截获抓取无线网卡数据包时，需要分析包中内容，会发现每一数据帧前面都有一个Radiotap的头部数据，其中就包含有信号强度、频率等信息。当数据包被截获并解析出Radiotap的头部数据时，就能得出所需的RSS信息。协议中虽然没有给出RSSI的具体计算方法，在协议帧中也没有RSSI字段。但是物理层原语中明确给出了有关RSSI的接口PMD_RSSI.indicate，即在接收端网卡测量到RSSI的值以后，我们可以从这个程序接口获得RSSI的值。所以，RSSI由接收端测量得到后，由PMD_RSSI.indicate（该可选的原语可由实际搭配介质（Physical Medium Dependent）简称PMD 产生，用于向物理层收敛程序PLCP提供接收到的信号强度。该原语有一个参数：RSSI，它是高速物理层PHY接收的射频能量的测量值，长度为0-8bit。）原语携带。
PMD子层用PMD_RSSI.request指令告知PLCP子层当前信号的强度值。PHY就将向MAC发出一个PHY_RXSTART.indicate（RXVECTOR）指令。参数RxVECTOR是参数矢量，它的取值是依赖于物理层的，不同的物理层RxVECTOR的参数可能有所不同。RSSI是它中的一个元素。
4. 参考文献
[1] 杨成. 基于RSSI的人体行为识别的研究[D]. 南京大学, 2016.
[2] 郑国军, 谷雨. 基于无线背景信号的人体行为识别研究[J]. 蚌埠学院学报, 2015(2):16-21.
[3] 王殿君. 一种基于WLAN的RSSI值获取方法[J]. 机床与液压, 2013(17):41-43
5. 工作计划
序号起讫日期 工作内容
1、2022.3.5-2022.4.5：充分查阅相关资料，撰写并修改完成开题报告；
2、2022.4.6-2022.4.25：深入研究无线局域网协议的相关内容，利用C语言编程或者抓包软件实现RSS强度信息获取的基本功能；
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