[发明专利]一种WiFi环境下基于生成对抗网络的动作识别方法

权利要求书

1.一种WiFi环境下基于生成对抗网络的动作识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：对接收到的WiFi的信道状态信息CSI取幅度值，转置得到一个N×30×Nr×Nt的矩阵，其中N表示一个动作样本包括的数据包数目，Nr表示接收设备的天线数，Nt表示发送设备的天线数；

步骤2：对CSI进行线性插值，将CSI规整为200×30×Nr×Nt的矩阵，作为数据；

步骤3：将一部分数据和对应的标签制作带标记的数据集，另一部分数据不需制作标签为未标记的数据集，将数据集输入到生成对抗网络进行训练；

步骤4：将训练好的生成对抗网络模型应用于动作识别。

2.根据权利要求1中所述的WiFi环境下基于生成对抗网络的动作识别方法，其特征在于，步骤3中所述生成对抗网络模型包括：

生成器模型，对于输入100维的高斯随机噪声向量生成假的CSI样本数据；

鉴别器模型，对于输入的带标记的数据集和未标记的数据集提取特征，与生成器进行对抗训练并对数据进行分类。

3.根据权利要求2中所述的WiFi环境下基于生成对抗网络的动作识别方法，其特征在于，生成器的模型包括：输入层，批规范化层，反卷积层，SoftPlus层和Tanh层；鉴别器的模型包括：输入层，卷积层，leakyReLU层，高斯噪声层，NiN层，最大池化层，全连接层和SoftMax层。

4.根据权利要求2中所述的WiFi环境下基于生成对抗网络的动作识别方法，其特征在于，所述生成对抗网络模型的训练过程包括：

用生成器生成CSI假样本；

用鉴别器输入CSI假样本和带标记的数据集和未标记的数据集进行特征提取，与生成器进行对抗训练；更新鉴别器模型参数L_D和生成器模型参数L_G；

其中，采用Adam算法对鉴别器模型参数L_D和生成器模型参数L_G进行优化。