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1. 研究目的与意义及国内外研究现状

目前，我国已进入老龄化社会。在老龄人口数量不断攀升的同时，空巢老人的数量也日益增长，由此老年人的护理以及养老等方面面临的问题也愈加严峻。跌倒，则是威胁老人正常生活的一大隐患。虽然跌倒是一种随机而常见的行为，但与身体健康的青壮年跌倒不同的是，老年人由于自己身体机能的退化，跌倒后若长时间得不到救助，很容易导致休克、瘫痪甚至死亡。因此摔倒行为识别技术结合实时的报警机制，能有效的减少由摔倒所带来的安全隐患，降低由摔倒引起死亡的概率。另一方面，针对摔倒的检测也能在一定程度上减少了国家开支。老人跌倒引发的各种疾病的治疗费用以及后续住院、雇佣护工等都需要很大的花费，如果通过针对室内摔倒行为识别技术，并及时发现、救助摔倒老人，那么此举无疑为有效减少国家的医疗支出。

现有的检测摔倒行为的方式有很多种，例如可穿戴传感器佩戴、摄像头视频检测以及专设场所环境变化检测等，这些方法部分需要赋值的设备搭建，另一部分则需要老人穿戴系列设备，而这些方法或多或少都对老人的日常生活造成了干扰，从而这些方法的使用便具有了一定的局限性。本设计通过无线信号进行摔倒行为识别检测，并利用信道状态信息（csi, channel state information）的变化特点，便捷、准确地进行实时检测，进而有效地弥补了上述不足。

国内外研究现状

基于csi的无线感知技术本身具有诸多可用特性，该技术在近几年得到了迅猛的发展，并引起了国内外许多研究者的密切关注。最初，研究人员利用无线感知策略对人体进行定位。早期的定位多依赖于wifi信号中的接收信号强度（rss, received signal strength），例如2000年，p.bahl等人就通过 rss 信号对室内人进行定位；利用rss信号进行定位的弊端是：该信号来自多个数据包，易受到路径以及遮挡物的影响，因而准确度不高。由此，研究人员转而利用wifi信号中的信道状态信息（csi, channel stateinformation）实现更为准确的定位。例如清华大学的刘云浩等人就利用 csi 特征对人体进行室内定位。

通过对基于csi的无线感知室内定位方面的研究积累，最近几年研究人员们开始逐步将该技术运用到人体行为识别的领域。在国内，基于csi技术的人体摔倒检测研究一直并肩国际发展步伐。包括清华大学、西安交通大学、中科院先进技术研究院在内的多所高校和研究所的相关研究团队在基础理论和系统原型设计上均取了一些有益的初步研究成果。但总体而言，基于csi技术的人体摔倒检测在理论基础和应用深度上仍处于探索阶段。

2. 研究的基本内容

本课题设计并搭建csi链路状态信息的采集平台。

在室内环境下，首先在linux平台下采集跌倒场景的wifi原始信号，实时检测提取其中的信道状态信息（csi, channel state information）。

为了聚焦人体动作特征，对得到的数据进行过滤，即采用主成分分析法进行降维降噪的处理，得到wifi信号的相关特征数据。

3. 实施方案、进度安排及预期效果

第一周------第三周 撰写文献综述、译文第四周------第六周 论文初稿完成第七周------第八周 第一次修改第九周------第十周 第二次修改第十一周 第三次修改定稿第十二周------第十三周　 毕业论文答辩第十四周成绩评定、总结 第十五周――第十六周 装订成册、归档

本课题的预期效果：在室内环境下，实现在Linux平台上的CSI数据实时监测与采集，对该数据进行过滤，即进行降噪处理。根据多次实验得到的摔倒等系列动作的特征波形，建立动作指纹库。结合分类识别的相关理论，完成室内摔倒行为识别系统的设计。

4. 参考文献

[1]蒋志平;惠维;李向阳;唐少杰;赵季中;韩劲松;赵鲲;王志;肖波. communicatingis crowdsourcing: wi-fi indoor localization with csi-based speedestimation[j];journal of computer science technology;2014年4期.

[2]田丽玟;基于csi的室内指纹定位算法研究[d];太原理工大学;2017年

[3]曾庆展;载波聚合下csi反馈及分量载波间干扰的研究[d];电子科技大学;2012年