Resumen

Los gestos humanos han sido considerados como uno de los modos importantes de interacción humano-computadora. Con el rápido desarrollo de la tecnología inalámbrica en el entorno urbano de Internet de las Cosas (IoT), el Wi-Fi no solo puede proporcionar la función de comunicación de red de alta velocidad, sino que también tiene un gran potencial de desarrollo en el campo de la percepción ambiental. En este artículo se propone un sistema de reconocimiento de gestos basado en la información del estado del canal (CSI) dentro de la capa física de transmisión de Wi-Fi. Para resolver los problemas de interferencia de ruido y desfase de fase en el CSI, adoptamos un modelo basado en el cociente del CSI. Luego, las curvas de amplitud y fase del CSI se suavizan utilizando un filtro Savitzky-Golay, y se utiliza una red neuronal convolucional unidimensional (1D-CNN) para extraer las características de los gestos. A continuación, se adopta un clasificador de máquina de vectores de soporte (SVM) para reconocer los gestos. Los resultados

• Materias:Comunicación inalámbrica Dispositivos móviles Seguridad de la información Algoritmo de inteligencia Sensor inteligente
• Subjects:Wireless communication Mobile devices Information security Algorithm intelligence Intelligent sensor
• Palabras claves:Gestos; Interacción humano-computadora; Wi-Fi; Información del estado del canal; CSI; Reconocimiento
• Keywords:Gestures; Human-computer interaction; Wi-Fi; Channel state information; CSI; Recognition