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龙图腾网恭喜南京理工大学申请的专利一种基于Wi-Fi中CSI信号的隐私保护行为识别方法和系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114781440B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210353164.7，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权一种基于Wi-Fi中CSI信号的隐私保护行为识别方法和系统是由刘华军;苏贺设计研发完成，并于2022-04-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于Wi-Fi中CSI信号的隐私保护行为识别方法和系统在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于Wi‑Fi中CSI信号的隐私保护行为识别方法及系统，从Wi‑Fi无线信号中提取CSI信号，包括无人时的CSI信号及人做出不同行为时的CSI信号，对CSI信号采集统一的时序长度，并转化为反映信号幅度和相位信息的IQ两路信号，据此得到CSI信号数据集；做信号功率归一化处理和类别标记，构建人类行为识别模型的训练数据集和测试数据集；基于自注意力机制和卷积运算构建金字塔结构的CSI信号人类行为识别模型，确定训练完成后的模型权重；初始化CSI信号人类行为识别模型的模型参数，对从室内环境中实时获取的无线Wi‑Fi信号中的CSI信号进行人类行为状态识别。本发明在提高模型识别准确率的同时降低了模型大小。

本发明授权一种基于Wi-Fi中CSI信号的隐私保护行为识别方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于Wi-Fi中CSI信号的隐私保护行为识别方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1，从Wi-Fi无线信号中提取CSI信号，包括无人时的CSI信号及人做出不同行为时的CSI信号，对CSI信号采集统一的时序长度，并转化为反映信号幅度和相位信息的IQ两路信号，据此得到CSI信号数据集； 步骤2，对CSI信号数据集做信号功率归一化处理和类别标记，构建人类行为识别模型的训练数据集和测试数据集； 步骤3，基于自注意力机制和卷积运算构建金字塔结构的CSI信号人类行为识别模型，使用训练数据集进行CSI信号人类行为识别模型的训练，使用测试数据集进行模型性能评估，最终得到训练完成后的模型权重； 步骤4，使用训练完成后的模型权重初始化CSI信号人类行为识别模型的模型参数，对从室内环境中实时获取的无线Wi-Fi信号中的CSI信号进行人类行为状态识别； 步骤3，基于自注意力机制和卷积运算构建金字塔结构的CSI信号人类行为识别模型，由特征提取网络和分类器两部分组成，其中： 特征提取网络分为四个阶段，每个阶段包括一个段嵌入层、一个动态位置编码层和若干Transformer编码器块；分类器由一层全连接网络和Softmax激活函数组成； 在第i个阶段，CSI时序信号特征或信号编码特征首先在段嵌入层被分成若干互相重叠的时域片段并线性映射到特征空间，通过控制时域片段之间的步长缩减信号整体时域长度以构成特征金字塔结构，随后使用动态位置编码层编码各个段之间的位置关系，再由若干Transformer编码器块提取各个重叠时域片段之间的全局上下文依赖关系； 每个Transformer编码器块由一个多头自注意力层和一个局部前馈模块组成，在多头自注意力层和一个局部前馈模块之前均插入一个批归一化层，并且它们的输入和输出采用残差连接；多头自注意力层采用局部特征增强的自注意力机制，局部前馈模块由第一个线性映射层、深度可分割卷积层、激活层和第二个线性层组成。

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