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基于时间编码超表面的跌倒特征模拟与Wi-Fi感知数据集辅助构建
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作者 陈少楠 顾家铭 +8 位作者 徐超 孙一淼 王思然 陈展野 刘硕 李会东 戴俊彦 何源 程强 《雷达学报(中英文)》 北大核心 2025年第4期950-960,共11页
随着Wi-Fi感知技术在智能健康监测领域的广泛应用,如何构建高质量的数据集成为亟待解决的关键问题。特别是在监测异常行为(如跌倒)时,传统方法依赖于人体的反复实验,这既存在安全隐患,又面临伦理困境。为应对这一挑战,该文提出了一种基... 随着Wi-Fi感知技术在智能健康监测领域的广泛应用,如何构建高质量的数据集成为亟待解决的关键问题。特别是在监测异常行为(如跌倒)时,传统方法依赖于人体的反复实验,这既存在安全隐患,又面临伦理困境。为应对这一挑战,该文提出了一种基于时间编码超表面的辅助数据样本采集方法。通过模拟人体的运动特征,时间编码超表面可以有效替代人体实验,用于辅助构建Wi-Fi感知数据集。为此该文设计了一款具备0~360°全相位调制能力的时间编码超表面验证了该方案的可行性。实验结果表明,超表面生成的信号能够较好地保留人体运动特征,有效补充真实样本,降低数据采集复杂度,并显著提升模型的监测准确性。该方法为Wi-Fi感知技术的数据采集提供了一种创新且可行的解决方案。 展开更多
关键词 Wi-Fi感知 时间编码超表面 运动特征生成 数据集构建 LeNet分类网络
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