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龙图腾网获悉北京邮电大学申请的专利低采样WiFi感知增强模型训练方法、增强方法、动作识别方法及装置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：CN115457653B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202211042407.1，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权低采样WiFi感知增强模型训练方法、增强方法、动作识别方法及装置是由郑霄龙;杨坤;刘亮;马华东设计研发完成，并于2022-08-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本低采样WiFi感知增强模型训练方法、增强方法、动作识别方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种低采样WiFi感知增强模型训练方法、增强方法、动作识别方法及装置，包括：获取包括多个高采样信道状态信息和对应低采样信道状态信息的数据集；为数据集添加动作标记；将各低采样信道状态信息和各高采样信道状态信息分别转变为低采样图像受损图像和高采样图像真实图像，将低采样图像中各采样点的图像之间插入空白帧以达到第一采样频率，形成掩膜图像；将掩膜图像、高采样图像和动作标记作为样本，构建训练样本集；获取初始生成对抗网络模型，采用训练样本集对模型训练，构建生成对抗损失、重构损失、中心特征损失和语义损失，迭代模型参数，最终得到低采样WiFi感知增强模型。本发明能够在欠采样条件下增强WiFi的感知能力。

本发明授权低采样WiFi感知增强模型训练方法、增强方法、动作识别方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种低采样WiFi感知增强模型训练方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 获取采样数据集，所述采样数据集中包含多个数据条，每个数据条中包括由WiFi对目标对象感知得到的第一采样频率的高采样信道状态信息和对应的第二采样频率的低采样信道状态信息；为每个数据条添加所述目标对象的动作标记，所述动作标记包括所述目标对象的运动方向和身体姿态；所述第一采样频率大于所述第二采样频率； 将各个数据条中的低采样信道状态信息按照预设方法转变为对应的低采样图像，包括按照单个天线在指定采样点处指定载波对应的幅值转化为彩色像素块，其中，将所述低采样信道状态信息中各天线对应的数据信息构建为所述低采样图像的一个或多个通道，在每个天线对应的通道中，利用所述低采样信道状态信息中各采样点对应的数据信息构建所述低采样图像的长，利用所述低采样信道状态信息中各载波频率对应的数据信息构建所述低采样图像的宽；将所述低采样图像中各采样点的图像内容之间插入空白采样帧，以使原所述低采样图像在插入空白采样帧后达到所述第一采样频率，形成对应的掩膜图像；将各个数据条中的高采样信道状态信息按照所述预设方法转变为对应高采样图像；将所述掩膜图像、所述高采样图像和所述动作标记作为样本，构建训练样本集； 获取初始生成对抗网络模型，所述初始生成对抗网络模型包括生成器和判别器；所述初始生成对抗网络模型将单个样本中的掩膜图像输入所述生成器，生成补全图像；将单个样本中的高采样图像输入所述判别器，训练判别能力；将所述补全图像输入所述判别器，判别所述补全图像的真伪； 采用所述训练样本集对所述初始生成对抗网络模型进行训练，构建所述补全图像和所述高采样图像之间的重构损失、中心特征损失和语义损失，并根据所述初始生成对抗网络模型的生成对抗损失、所述重构损失、所述中心特征损失和所述语义损失构建联合损失，利用所述联合损失对所述初始生成对抗网络模型的参数进行迭代，将最终训练得到的生成对抗网络模型中的生成器作为低采样WiFi感知增强模型。

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