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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利一种允许用户认证的实时WiFi信号手势识别方法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：CN115392321B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202211119623.1，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种允许用户认证的实时WiFi信号手势识别方法是由张菊莉;刘孝壮;牛振兴;王文野;黄硕;夏若恒;张国鑫;李鸿彬;王婧丽;同斯琼设计研发完成，并于2022-09-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种允许用户认证的实时WiFi信号手势识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种允许用户认证的实时WiFi信号手势识别方法，包括：步骤1：采集不同环境中的CSI数据，对CSI数据进行预处理，得到手势执行CSI数据集；步骤2：根据手势执行CSI数据集，提取得到对应的多普勒频谱图；步骤3：根据多普勒频谱图构建得到对应的手臂运动加速度模型；步骤4：构建用于用户识别和手势识别的双任务深度神经网络；步骤5：将手臂运动加速度模型作为训练样本输入至双任务深度神经网络中对其进行训练；步骤6：利用训练完成的协同双任务深度神经网络实现用户识别和手势识别。本发明的方法可以实现手势和执行手势的用户的同时识别。

本发明授权一种允许用户认证的实时WiFi信号手势识别方法在权利要求书中公布了：1.一种允许用户认证的实时WiFi信号手势识别方法，其特征在于，包括： 步骤1：采集不同环境中的CSI数据，对所述CSI数据进行预处理，得到手势执行CSI数据集； 步骤2：根据所述手势执行CSI数据集，提取得到对应的多普勒频谱图； 步骤3：根据所述多普勒频谱图构建得到对应的手臂运动加速度模型；所述步骤3包括： 步骤3.1：利用接缝雕刻算法得到所述多普勒频谱图对应的主导功率雕刻路径和功率边界雕刻路径； 步骤3.2：根据所述主导功率雕刻路径和所述功率边界雕刻路径，构建对应的手臂运动加速度模型，以填补身体部位加速度序列和多普勒频谱图功率分布之间的差距； 其中，所述手臂运动加速度模型为： s.t.|ti‑ti‑1|2；i＝1,…,FD； 其中，表示将高斯分布用于PdsfD,t后的模型，PdsfD,t表示多普勒频谱图中的功率Pds与身体部位叠加之间的关系模型，fD表示从CSI信号中提取出来的实际多普勒频移频率，FD表示具有短时傅里叶变换的频率集的数量，i表示频率集，表示的权重，t表示时间； 所述多普勒频谱图中的功率Pds与身体部位叠加之间的关系模型为： 其中，c表示传播损耗引起的比例因子，K表示定义手势的身体部位的数量，Refk,t表示第k个身体部位在时间t的单个反射区域S，fdfsk,t表示第k个身体部位在时间t的多普勒频移频率； 步骤4：构建用于用户识别和手势识别的双任务深度神经网络； 步骤5：将所述手臂运动加速度模型作为训练样本输入至所述双任务深度神经网络中对其进行训练； 步骤6：利用训练完成的协同双任务深度神经网络实现用户识别和手势识别。

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