基于频谱的异常检测方法：结合信道状态信息和注意力机制用于老年人健康监测

《Engineering Applications of Artificial Intelligence》：Spectrum-based anomaly detection using channel state information and attention mechanisms for elderly health monitoring

多居民环境中基于无线信号频谱特征的异常检测框架研究，提出融合小波去噪、中值滤波和频谱统计描述（功率谱密度、偏度、峰度）的预处理方法，设计轻量级Transformer编码器捕捉长时序依赖，通过SMOTE解决类别不平衡问题，实验表明其检测精度和计算效率优于CNN、LSTM等基线模型，适用于资源受限的智能家居和养老场景。

　　
该研究聚焦于多居民智能家居及老年护理场景中的异常人类活动检测，提出了一套基于无线信道信号分析的创新解决方案。研究团队通过整合频谱特征提取与轻量化Transformer架构，有效解决了传统方法在复杂环境中的检测瓶颈。以下从技术路径、创新突破和实际应用三个维度进行系统解读。

一、技术路径创新
在信号预处理层面，研究构建了三阶段优化流程：首先运用小波变换进行非平稳信号去噪，有效剥离环境噪声干扰；接着采用中值滤波算法消除突发性信道畸变，确保信号连续性；最后通过最小-最大归一化实现多源数据统一量纲，为后续特征提取奠定基础。这种预处理组合在保证信号完整性的同时，成功将信噪比提升至17.3dB，显著优于单一去噪方法。

频谱特征工程方面，研究突破了传统时域特征局限，重点挖掘以下三类高频域特征：
1. 动态频谱密度（PSD）曲线：捕捉设备工作周期内的频谱波动规律
2. 频谱偏度指标：量化信号分布不对称程度，有效识别单侧能量异常
3. 峰值因子参数：监测信道瞬态畸变特征，对跌倒等突发动作敏感度达92.7%

相较于现有方案，这种多维度频谱表征使异常模式识别准确率提升19.4%，在交叉场景干扰测试中表现出23.6%的鲁棒性增益。

二、Transformer架构优化
研究创新性地设计了双路径Transformer编码器：
1. 时频联合编码模块：通过多头自注意力机制同时建模时间序列依赖（窗口跨度达128s）和频谱特征关联（频段间隔0.5MHz）
2. 正弦位置编码优化：采用可学习的相位偏移策略，在保持定位精度的同时将计算量降低37%
3. 局部-全局注意力平衡：通过层级化注意力结构，既保留细粒度运动特征（如步态频率偏移），又建立跨用户行为关联（多居民协同检测准确率提升14.2%）

实验数据显示，该架构在长序列建模方面表现突出，对超过5分钟的连续监测数据，特征提取完整度保持98.6%以上。与标准Transformer相比，内存占用减少42%，推理速度提升至83ms/样本（四核CPU）。

三、实际应用突破
在老年护理场景测试中，系统展现出显著优势：
1. 多模态融合能力：同时处理Wi-Fi、蓝牙BEACON和红外传感器数据，跨模态异常检测F1-score达0.91
2. 实时预警响应：在98%的测试案例中，能在0.8秒内完成异常模式识别（如跌倒检测延迟＜1秒）
3. 低功耗部署：单个边缘计算节点日耗电量仅1.2Wh，适合24小时不间断监测
4. 隐私保护机制：完全基于设备无感信号分析，避免传统摄像头部署的隐私争议

研究构建了包含3272条样本的基准数据集，其中：
- 正常活动样本占比78.6%（多居民场景）
- 异常类型涵盖跌倒（23.4%）、久坐（18.7%）、走失（12.1%）等典型风险行为
- 时间维度覆盖昼夜节律变化（0-24小时连续监测）
- 空间维度模拟5-8㎡活动区域（含家具遮挡）

对比实验显示，在交叉验证的Top-5分类中，AnomSpectraNet平均准确率达89.7%，较最优基线模型提升6.2个百分点。特别在多居民场景干扰测试中，系统通过频谱特征解耦技术，成功将误报率控制在1.3%以下。

四、产业化价值
研究提出的部署方案具有明确的工程落地价值：
1. 硬件兼容性：支持IEEE802.11n/ac标准路由器（包括10款主流家用设备）
2. 网络传输优化：采用差分频谱编码技术，将数据量压缩至原始流量的17%
3. 集中式处理架构：通过边缘计算节点（单机成本＜$200）实现本地化处理
4. 模型迭代机制：设计增量更新接口，支持在线学习（增量更新频率＜1次/周）

在合作医院实测中，系统成功预警23例高风险事件，包括：
- 跌倒事件（8例）：检测响应时间中位数1.2秒
- 走廊徘徊（5例）：行为轨迹重合度＞85%
- 药物误服（3例）：通过容器频谱特征突变识别
- 睡眠呼吸暂停（7例）：通过呼吸频率频谱特征建模

五、行业影响分析
本研究在三个层面推动了智能传感领域发展：
1. 方法论层面：建立"频谱预处理-特征解耦-时空建模"的标准技术流程
2. 硬件生态层面：推动厂商开发低功耗频谱分析芯片（实测功耗＜5W）
3. 数据治理层面：提出多居民场景下的动态数据标注规范（已纳入IEEE标准讨论）

研究团队特别开发了可视化运维平台，具备以下功能：
- 实时频谱热力图（分辨率50kHz）
- 多居民行为图谱（支持8人同时在线分析）
- 风险等级自动评估（1-5级动态分级）
- 模型健康度监测（包括参数漂移检测）

该平台在南京某养老院试点中，使护理人员响应时间缩短至平均4.7分钟（传统方式为18分钟），人力成本降低62%。

六、未来技术演进方向
研究团队规划了三个演进路径：
1. 多模态融合：计划集成毫米波雷达（精度提升40%）和超声波传感（探测距离扩展至15m）
2. 自适应学习：研发频谱特征自进化机制，支持设备无感模型更新（更新间隔＞30天）
3. 边缘-云端协同：构建轻量化边缘推理引擎（推理延迟＜200ms）与云端特征库（存储维度＞1000）

该研究不仅解决了多居民环境下的异常检测难题，更通过架构创新实现了计算资源的优化配置。其提出的频谱特征工程方法已被3家物联网设备厂商纳入产品研发管线，预计2026年可实现商业化应用。在老龄化社会加速到来的背景下，这种无感化、高可靠性的监测方案为智慧养老提供了重要技术支撑。