南京邮电大学学报(自然科学版)

作者：夏文超,陈安,刘哲鹏,赵海涛,朱洪波

单位：南京邮电大学 通信与信息工程学院，江苏 南京 210003南京邮电大学 波特兰学院，江苏 南京 210023南京邮电大学 波特兰学院，江苏 南京 210023南京邮电大学 通信与信息工程学院，江苏 南京 210003南京邮电大学 通信与信息工程学院，江苏 南京 210003

关键词：无线感知;人体行为识别;域适应;Wi-Fi信号

基金：国家自然科学基金青年基金（62201285）资助项目

Wi-Fi设备部署便捷且覆盖广泛，已成为无线感知的重要载体，其中基于Wi-Fi的人体动作识别在智能家居和人机交互等领域具有广泛应用前景。然而，现有方法通常仅将信道状态信息 （CSI）视为时间序列，忽略了子载波维度的信息，同时在跨域场景下面临泛化性能不足的问题。为此，文中提出一种基于自适应多维特征增强与域反馈的跨域行为识别框架DFAE-Fi。该框架通过时频特征编码器对CSI的时间与信道特性进行联合建模，并引入基于域反馈的特征增强机制，根据 CSI的统计特性和域差异自适应调整注意力权重，构建了域判别器与特征提取器之间的反馈连接，实现特征增强与域适应的协同优化。此外，文中引入特征判别性损失并设计双路径训练策略，以提升特征表示的判别能力。公开数据集上的实验结果表明，所提方法在多种跨域场景下均优于现有方法。

来源：2026年第02期

《南京邮电大学学报(自然科学版)》期刊编辑部

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