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本发明公开了一种基于CSI的位置无关的人体活动识别方法,包括:1、在室内利用CSI信号采集若干位置的动作样本,每个位置下包含若干种动作种类;2、利用小波变换对样本去噪,并提取幅度值作为样本数据;3、将样本表示为隐藏表示,利用层次图神经网络对隐藏表示构建样本结构信息,类结构信息以及位置结构信息,用于对隐藏表示的数据增广;4、将每个位置下对动作的分类表示为一个多类分类任务,利用多任务学习选取若干个位置的数据用于训练,训练出分类模型;5、最后,使用训练好的模型对非训练位置上的数据进行测试分类。本发明利用WiFi?CSI在有限的位置和样本的情况下就能以较高的精度实现对室内任意位置的动作识别。