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基于RSSI的人体行为识别的研究的开题报告
一、选题背景及意义
人体行为识别是近年来智能家居、智慧城市等领域研究的热点问题。具有多样化、便捷性、隐私保护等特点的无线传感器网络技术，为人体行为识别提供了新的解决方案。
基于RSSI（ReceivedSignalStrengthIndicator，接收信号强度指示）的人体行为识别是其中一种非接触式的技术。RSSI可以通过评估接收设备信号的强度来确定与之相对应的发送设备的距离。因此，如果在某个区域内放置了多个基站，就能够获取到该区域内人体的位置信息。通过分析人体位置变化，可对人体行为进行识别。利用基于RSSI的行为识别技术，可以实现家庭动态监测、智慧医疗、智能服务等多种应用场景，提高生活质量和社会效益。
二、研究目标
本文旨在研究基于RSSI的人体行为识别技术，探讨其在智能家居、智慧城市等领域中的应用前景。具体目标包括但不限于：
1.基于RSSI的人体定位算法研究，探究其特点、局限性等问题；
2.基于RSSI的人体行为识别算法研究，探究其特点、优缺点等问题；
3.基于RSSI的人体行为识别在智能家居、智慧城市等领域中的应用前景研究；
4.对已有的基于RSSI的人体行为识别技术进行比较分析并提出改进措施。
三、研究内容和思路
1.基于RSSI的人体定位算法研究
人体定位是基于RSSI的行为识别的前置技术。本文将收集常用的RSSI定位算法进行对比和比较分析。并采用实验方法，从传输环境、发射标签、信号接收器等方面考察RSSI定位算法的实验效果，从而探讨其相对优劣。同时，本文将分析RSSI定位算法在室内、室外等不同环境下的适用性和局限性。
2.基于RSSI的人体行为识别算法研究
本文将收集和综述现有的基于RSSI的人体行为识别算法，包括但不限于传统的机器学习算法如决策树、随机森林、支持向量机，以及深度学习算法如卷积神经网络、循环神经网络等。并以实验为基础，分析算法的准确性、鲁棒性、实时性等性能指标。同时对已有算法的优缺点进行比较，提出改进措施。
3.基于RSSI的人体行为识别在智能家居、智慧城市等领域中的应用前景研究
本文将探讨基于RSSI的人体行为识别技术在智能家居、智慧城市等领域中的应用前景。在智能家居场景中，本文将讨论如何通过人体行为识别来实现智能安保、动态空调、智能照明等服务。在智慧城市场景中，本文将讨论如何利用人体行为识别技术实现行人路径规划、智能交通信号灯等服务。
4.对已有的基于RSSI的人体行为识别技术进行比较分析并提出改进措施。
本文将对已有的基于RSSI的人体行为识别技术进行比较分析，并提出改进措施。主要分析对象为已有算法的准确性、鲁棒性、实时性等性能指标。改进措施将从算法改进、实验环境优化、测试量化等方面展开。
四、预期成果
1.掌握基于RSSI的人体定位与行为识别技术的基本理论和实验方法，并在实验中验证其有效性和可行性；
2.综述并分析基于RSSI的人体行为识别算法的特点、优缺点等问题，提出改进措施，为未来的相关研究提供参考和借鉴；
3.探讨基于RSSI的人体行为识别技术在智能家居、智慧城市等领域中的应用前景，并进一步挖掘其潜力和创新点；
4.提出未来基于RSSI的人体行为识别技术发展趋势，并对相关领域的研究提供参考。
五、任务安排和进度计划
1.第一阶段（2个月）
1）收集和综述已有的基于RSSI的人体行为识别算法和人体定位算法文献。
2）设计并实施RSSI定位算法实验，分析比较其性能指标，探寻其适用性和局限性。
3）初步了解基于RSSI的人体行为识别算法，为后续工作做好准备。
2.第二阶段（4个月）
1）深入研究基于RSSI的人体行为识别算法，综述算法的特点、优劣点。
2）设计实验对现有算法的性能指标进行评估，并提出改进措施。
3）探讨基于RSSI的人体行为识别技术在智能家居、智慧城市等领域中的应用前景。
3.第三阶段（2个月）
1）整理实验数据并对研究成果进行比较分析和总结。
2）对基于RSSI的人体行为识别技术的未来发展趋势进行展望，完成研究报告撰写。
六、参考文献
1.林贤泰,吉利普,&刘胜戈.(2014).一种采用RSSI与A*
算法结合的人体行为识别方法.计算机科学,41(12),194-197.
2.李文斌,&胡邦定.(2018).基于RSSI的智能家居人体行为识别
及应用.计算机与数字工程,46(7),1422-1428.
3.蔡雪峰,&周会文.(2017).基于RSSI的人体行为识别技术研究.
安徽农业科学,45(11),75-77.
4.何肖龙,虞梦龙,&张晋瑜.(2017).基于RSSI的人体行为识别及
其应用研究.国防科技,41(5),45-50.