随着人口老龄化加剧以及人们对居家安全关注度的提升，基于非侵入式传感技术的室内摔倒行为识别已成为普适计算和智慧医疗领域的研究热点。
信道状态信息(ChannelStateInformation,CSI)作为一种细粒度的物理层信息，能够感知环境中的微弱信号变化，为室内摔倒行为识别提供了新的思路和方法。
本文首先介绍了CSI的基本概念、优缺点以及在室内摔倒行为识别中的应用优势；其次，概述了基于CSI的室内摔倒行为识别系统研究现状，包括数据采集、特征提取、识别算法等方面；然后，重点阐述了基于特征工程和基于深度学习的摔倒识别算法，分析了不同算法的优缺点和适用场景；最后，总结了现有研究的不足，并对未来研究方向进行了展望。
关键词：信道状态信息；室内摔倒行为识别；深度学习；特征工程；非侵入式感知
近年来，随着全球人口老龄化趋势的加剧以及人们对居家生活安全和健康管理需求的不断提升，室内摔倒行为识别成为了普适计算、智慧医疗以及物联网等领域的研究热点。
摔倒作为一种突发的、非故意的身体姿态改变，通常会导致人体失去平衡并接触地面，如果不及时采取救治措施，可能会对老年人、残疾人等群体造成严重的生理损伤甚至危及生命安全。
传统的摔倒检测方法主要依赖于穿戴式设备，例如加速度计、陀螺仪等，但这类方法存在着一些难以克服的局限性。
首先，穿戴式设备需要用户主动佩戴，舒适度和用户依从性较低；其次，穿戴式设备容易受到遮挡、信号干扰等因素的影响，导致识别精度下降；此外，穿戴式设备的电池续航能力有限，需要定期充电或更换电池，给用户带来不便。
为了克服传统方法的不足，研究人员开始探索利用非侵入式传感技术实现室内摔倒行为识别，例如基于视频图像处理、声音识别、雷达以及无线射频信号等。
其中，基于无线射频信号的室内摔倒行为识别方法因其成本低廉、部署方便、隐私保护性好等优点备受关注。
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