郑 勤，许志猛，陈良琴

(福州大学物理与信息工程学院，福建 福州 350108)

0 引言

人体感知技术是支持许多应用工程的关键技术，可以应用于医疗护理[1]、 运动健身、 智能家居[2]、 监控防盗等领域，具有广阔的应用前景.

传统的人体感知技术主要应用于相机[3]、 雷达[4]、 可穿戴设备[5]等，但这些传统方法都有各自的局限性. 基于相机的人体感知技术需要在光照条件适当的前提下，才能识别相机视线范围内的人体活动，并且当用户暴露在相机下，容易产生一种隐私被侵犯的不适感； 基于雷达的人体感知技术，低性能的雷达感知范围仅仅几十厘米，局限性大，高性能的雷达成本昂贵，不便于大规模部署； 基于可穿戴设备的人体感知技术有较精确的感知能力，但需要用户以特定的方式穿戴设备以确保设备可以正常工作，并非所有用户都乐于长期穿戴一个设备，具有较大的局限性. 基于WiFi的人体感知技术可以很好地解决以上的限制，它不依赖于光照条件，不侵犯用户的隐私，低成本，精度较高，并且用户不需要携带任何设备.

在过去几年，基于WiFi的人体感知技术得到了极大的发展. 文献[6]利用WiFi的信道状态信息(channel state information，CSI)的幅度和相位信息来检测环境中是否有人，人是否在移动； 文献[7]使用支持向量机(support vector machines，SVM)来进行跌倒检测； 文献[8]使用定向天线，根据用户在说话时唇部的运动来识别简单的口语； CARM[9]建立了CSI速度模型和CSI活动模型，量化建立CSI信号变化和特定运动的相关性，实现了9种动作的分类；……