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龙图腾网获悉重庆邮电大学工业互联网研究院申请的专利一种浴室淋浴干扰环境下的CSI人体跌倒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：CN119939410B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202411838489.X，技术领域涉及：G06F18/2431；该发明授权一种浴室淋浴干扰环境下的CSI人体跌倒识别方法是由谢昊飞;陈威;李剑平;吴军霖设计研发完成，并于2024-12-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种浴室淋浴干扰环境下的CSI人体跌倒识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种浴室淋浴干扰环境下的CSI人体跌倒识别方法，属于无线通信技术领域。该方法包括：S1：在淋浴干扰环境下的浴室区域获取跌倒数据，通过CSI幅值和CSI相位来计算空间信道常数R，通过功率谱密度PSD来计算淋浴信号能量比SSER，结合空间信道参数R和淋浴信号能量比SSER计算淋浴干扰指数进行干扰判别；S2：在步骤S1基础上，将采集到的同一动作CSI数据进行划分，将无淋浴干扰数据划分为源域数据集，有淋浴干扰数据划分为目标域数据集，构建并训练邻域自适应的网络模型，获得跌倒活动识别结果。本发明能有效提高淋浴干扰环境下的人体跌倒活动识别准确率。

本发明授权一种浴室淋浴干扰环境下的CSI人体跌倒识别方法在权利要求书中公布了：1.一种浴室淋浴干扰环境下的CSI人体跌倒识别方法，其特征在于，该方法具体包括以下步骤： S1：在淋浴干扰环境下的浴室区域获取跌倒数据，通过CSI幅值和CSI相位来计算空间信道常数R，通过功率谱密度PSD来计算淋浴信号能量比SSER，结合空间信道参数R和淋浴信号能量比SSER计算淋浴干扰指数SII进行干扰判别； 步骤S1具体包括以下步骤： S11：在淋浴干扰环境下的浴室区域内分别按照无活动、跌倒和正常洗浴活动类型进行数据采集，以此按活动类型和时间先后序列对CSI数据中的幅值、相位和功率谱密度进行提取； S12：通过CSI的幅值和相位计算空间等效介电常数R，对CSI进行频域分析，得到CSI的功率谱密度PSD，结合淋浴干扰频率能量分布特点，进一步求得淋浴信号能量比SSER，结合空间等效介电常数R和淋浴信号能量比SSER计算出淋浴干扰指数SII，具体包括以下步骤： S121：通过线性变换方案来进行CSI相位校准，校准完成后，提取CSI幅值和CSI相位计算空间等效介电常数： 其中，和分别为同一网卡上相邻天线接收到的第k个子载波的CSI幅值，和分别为同一网卡上相邻天线接收到的第k个子载波的CSI相位； 同一天线对上的不同子载波计算的值不同，为了充分描述空间中的淋浴水信息，采用SEP表示方法，假设接收机有m个天线，则形成的天线对数量为个，当所收集的CSI数据分组包含k个子载波时，计算维的R向量，将SEP定义为： 求得SEP矩阵的均值； 通过融合浴室空间中不同接收天线上k个子载波的CSI幅值和相位信息来表征淋浴干扰程度； S122：计算淋浴信号能量比SSER指标，利用快速傅里叶变换FFT对采集到的时域CSI信号进行转换，得到频域的功率谱密度，表示CSI信号在频域中的功率分布，统计分析确定淋浴信号的能量分布； S123：结合和SSER参数来定量表示淋浴干扰对无线信号的影响强度的指标，计算淋浴干扰指数SII： 其中，是真空介电常数； S2：在步骤S1基础上，将采集到的同一动作CSI数据进行划分，将无淋浴干扰数据划分为源域数据集，有淋浴干扰数据划分为目标域数据集，构建并训练邻域自适应的网络模型，具体是通过特征提取器提取源数据集和目标数据集的特征并进行共享；然后将特征加权算法和卷积层相结合，选取最能代表人体跌倒动作的CSI数据特征，将两个域的特征向量输入到特征对齐器中，通过源特征与目标特征的二阶统计量之间的距离来计算两个域之间的差异度；最后，通过梯度反演和网络参数优化输出结果，即识别出跌倒动作。

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