[發明專利]一種基于遷移學習的跨場景無線信號感知方法

有效

• 申請號: 201810446980.6
• 申請日: 2018-05-11
• 公開（公告）號: CN108629380B
• 公開（公告）日: 2021-06-11
• 發明（設計）人: 湯戰勇;張潔;李夢;房鼎益;龔曉慶;陳曉江;許鵬飛;王薇;陳峰
• 申請（專利權）人: 西北大學
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06K9/00;H04W4/38;G06N3/04
• 代理公司: 西安恒泰知識產權代理事務所 61216
• 代理人: 張明

1.一種基于遷移學習的跨場景無線信號感知方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟一，信號采集

在原場景、目標場景按照相同的方式部署無線信號收發設備，測試者分別在原場景、目標場景中作出相同的行為動作，通過原場景、目標場景中的無線信號收發設備分別采集測試者作出行為動作時的無線信號，并對無線信號進行預處理后進行特征提取，分別得到測試者在原場景、目標場景中的信號特征；

步驟二，建立遷移函數

建立神經網絡，將測試者在原場景、目標場景中的信號特征作為用于訓練神經網絡的輸入訓練集，通過神經網絡的訓練，得到原場景到目標場景的遷移函數；

步驟三，對象的遷移

當待測對象位于原場景中并作出行為動作時，通過原場景中的無線信號收發設備采集無線信號，對無線信號經過預處理后進行特征提取，將得到的信號特征作為測試特征集，輸入到所述的遷移函數中，則遷移函數輸出的是測試特征集在目標場景中的預測值。

2.如權利要求1所述的基于遷移學習的跨場景無線信號感知方法，其特征在于，所述的步驟三得到預測值后，通過所述的預測值訓練分類器，則當待測對象處于目標場景中作出其他行為動作時，利用訓練好的分類器對所述的其他行為動作進行分類識別。

3.如權利要求1所述的基于遷移學習的跨場景無線信號感知方法，其特征在于，所述的無線信號收發設備包括無線信號發射端以及無線信號接收端，二者間隔設置，且所述的測試者位于二者之間。

4.如權利要求3所述的基于遷移學習的跨場景無線信號感知方法，其特征在于，所述的無線信號發射端、無線信號接收端同步工作，通過無線信號接收端接收測試者作出行為動作之前的一段時間內、作出行為動作的期間內以及測試者停止行為動作后一段時間內的無線信號。

5.如權利要求1所述的基于遷移學習的跨場景無線信號感知方法，其特征在于，所述的神經網絡為全連接的、包含輸入層、輸出層以及7個隱藏層的神經網路，其中輸入層的每個節點、輸出層的每個節點分別對應用戶在原場景、目標場景中的信號特征。

6.如權利要求5所述的基于遷移學習的跨場景無線信號感知方法，其特征在于，所述的神經網絡的訓練過程為：

①隨機初始化神經網絡中每條連接線權重和偏置；

②對于輸入訓練集中的每個輸入，輸入模式順傳播，得到輸出值；其中，將測試者在原場景中的信號特征作為輸入訓練集中的每個輸入；

③根據真實值與輸出值之間的誤差反向傳播更新神經網絡中每條連接線的權重和偏置；所述的真實值為測試者在目標場景中的信號特征；

④進行循環記憶訓練和結果學習判別；每次循環記憶訓練結束后，都要經過學習結果判別，當真實值與輸出值之間的誤差最小時，神經網絡輸出所述的遷移函數。

7.一種基于遷移學習的跨場景無線信號感知系統，其特征在于，包括依次連接的信號采集模塊、建立遷移函數模塊以及對象的遷移模塊，其中：

所述的信號采集模塊包括在原場景、目標場景按照相同的方式部署無線信號收發設備，當測試者分別在原場景、目標場景中作出相同的行為動作，通過原場景、目標場景中的無線信號收發設備分別采集測試者作出行為動作時的無線信號，并對無線信號進行預處理后進行特征提取，分別得到測試者在原場景、目標場景中的信號特征；

所述的建立遷移函數模塊用于建立神經網絡，將測試者在原場景、目標場景中的信號特征作為用于訓練神經網絡的輸入訓練集，通過神經網絡的訓練，得到原場景到目標場景的遷移函數；

所述的對象的遷移模塊用于當待測對象位于原場景中并作出行為動作時，通過原場景中的無線信號收發設備采集無線信號，對無線信號經過預處理后進行特征提取，將得到的信號特征作為測試特征集，輸入到所述的遷移函數中，則遷移函數輸出的是測試特征集在目標場景中的預測值。