基于信道状态信息的手势识别技术研究的任务书.docx

基于信道状态信息的手势识别技术研究的任务书
任务书
一、课题背景
近年来，随着无线通信技术的发展，通信信道状态信息（CSI）被广泛应用于手势识别领域。利用CSI可以在无需额外传感器的情况下，准确且实时地识别手势，为人机交互提供了全新的解决方案。因此，基于CSI的手势识别技术成为了当今研究的热点之一。
本课题将研究基于CSI的手势识别技术，并通过实验验证其应用性，为人机交互提供更为便捷、自然的解决方案。
二、研究任务
1.综合研究和了解当前基于CSI的手势识别技术研究现状，了解手势识别的技术支持、理论知识、实验方法及其应用领域等方面的知识。
2.研究CSI的特点、获取方式及其在手势识别中的应用原理，了解各种手势的特征和CSI信道反映手势的特征之间的对应关系。
3.设计并实现基于CSI的手势识别系统。系统包括：硬件平台，CSI采集模块，特征提取模块以及识别模块。硬件平台采用USRP软件无线电平台，实现CSI数据的采集和处理。在特征提取模块中，通过对CSI数据进行预处理、滤波和去噪等操作，提取有效特征并对其进行选择与降维。在识别模块中，考虑到机器学习的应用，通过支持向量机等算法对手势数据进行分类识别。
4.通过实验验证基于CSI的手势识别系统的性能，分析并优化算法，进一步提高识别准确性。具体实验内容包括：手势数据采集、特征提取、训练分类器、测试分类器等多个步骤。通过对不同手势识别效果的比较和分析，评估系统的性能。
5.结合实际场景，探索基于CSI的手势识别技术的应用领域，为实现智能化的、自然化的人机交互提供支持。
三、研究方法
本课题采取理论研究与实验操作相结合的方式进行研究。理论研究方面，将通过文献调研、专家访谈等方式，深入了解当前CSI技术在手势识别领域的研究进展，并分析和总结其存在的问题与不足，为实验研究提供理论支持。实验研究方面，将设计并实现基于CSI的手势识别系统，并利用实验台架进行手势数据采集、特征提取、训练分类器、测试分类器等一系列操作，以评估基于CSI的手势识别系统的性能。
四、研究意义
基于CSI的手势识别技术具有应用范围广、成本低廉、便携性强等优点，与传统的手势识别技术相比较更具有优势。本课题研究将深入挖掘基于CSI的手势识别技术的潜力，提高识别准确性及实时性，为实现人机交互的自然化、智能化提供基础，对无线通信技术的发展也具有积极的推动作用。因此，本课题具有重要的理论和实践意义。
五、研究进度安排
第1-2个月：对基于CSI的手势识别技术进行综合研究，了解其发展历程、当前进展以及存在的问题。
第3-4个月：设计基于CSI的手势识别系统，并实现系统的硬件平台和采集模块。
第5-6个月：实现基于CSI的手势识别系统中的特征提取模块，并进行特征提取、特征选择和降维等处理。
第7-8个月：实现基于CSI的手势识别系统中的分类器模块，并进行分类器的训练和测试等操作。
第9-10个月：通过实验验证基于CSI的手势识别系统的性能，分析并优化算法，进一步提高识别准确性。
第11-12个月：探索基于CSI的手势识别技术在实际场景中的应用领域，并撰写论文及总结报告。
六、预期成果
1.一篇学术论文：研究内容必须先于论文提交、发表，全文应包括摘要、引言、研究方法、实验结果及分析、结论及参考文献等部分。
2.一份实验报告：实验报告应包括实验设计、实验步骤、数据处理等部分，展示实验过程和结果，说明研究成果的可行性和可靠性。
3.一份总结报告：总结报告应包括研究背景、研究任务、研究方法、实验结果及分析、研究意义等内容，归纳和总结研究成果。
七、参考文献
[1]WuL,ChenF,XieG,etal.HumanActivityRecognitionthroughWearableLine-andTribo-Sensors[C]//Proceedingsofthe16thInternationalConferenceonUbiquitousComputing.ACM,2014.
[2]SmrithiR,KanadeY,GranthamK,etal.CSI-BasedFingerGestureRecognition[J].IEEETransactionsonMobileComputing,2016,PP(99):1-1.
[3]BorjakováM,VagnerováR.Gesturerecognitionusingwearableinertialsensors[C]//Measurement.Elsevier,2019,138:34-43.
[4]ZhangG,ChenF,XieG,etal.FMT:AFlexibleMulti-LevelTouchControlTechniquetoSupportHeterogeneousInteractive