一种基于信道状态信息的室内被动动态人体检测方法与流程

本发明属于基于信道状态信息的室内动态人体检测技术领域，具体涉及一种基于信道状态信息的室内被动动态人体检测方法。

背景技术：

基于信道状态信息的室内被动动态人体的检测方法能够很好应对各种情况下移动人体的检测。室内动态人体存在一定的速度和肢体摆动，相比较静态人体，动态人体能够产生更大的csi波动和更丰富的信息。针对室内动态人体的检测，当人体的运动速度以及姿势发生改变时，无线信号在室内的传播将会受到影响。利用信道状态信息子载波的频率信息变化进行研究，由于正交频分复用技术将信道状态信息转换成更丰富、维度更高的子载波形式，可以从中提取关于人体运动的更丰富的信息。在对人体运动状态的刻画上，当人体以不同姿势和速度进行移动时，产生的信道状态信息波动不同，但是其结果都能够反映出人体是否运动。通过对人体移动的刻画，忽略其局部的动作对信道状态信息的影响，提取人体运动对多普勒频移的结果，将人体的速度信息转变成多普勒频移信息进行判断。相比使用全部的子载波信息进行判断，通过提取主要信息，更够大大的减少不相关数据量。最终实现室内动态人体的检测。

技术实现要素：

本发明的目的在于提供针对室内存在的移动人体进行检测的一种基于信道状态信息的室内被动动态人体检测方法。

本发明的目的通过如下技术方案来实现：包括以下步骤：

步骤1：布置发射机和接收机，接收机获取一段时间内的信道状态信息；

步骤2：对获取的信道状态信息进行预处理，提取相位振幅进行校正，获取真实的相位振幅信息；

步骤3：通过快速傅里叶变换计算由于人体移动产生的微小频率变化；根据多普勒频移所确定的频率阈值，筛选出信道状态信息中符合范围的频率变化区间；提取频率变化的最大值、最小值和中值作为特征值组成特征向量；

当人体以一定的速度靠近接收机时，接收机接收到的信号频率将会升高；当人体以一定的速度远离接收机时，接收机接收的信号频率将会下降；多普勒频移与移动源的速度和信号可用公式表示：

其中，f为信号频率；c为电磁波的传播速度；v为人体移动的速度；θ为人体与接收机和发射机之间的夹角；

步骤4：将提取得到的特征向量划分为训练集和测试集；使用训练集训练高斯混合模型，得到分类器；将测试集输入到分类器中得到分类结果。

本发明的有益效果在于：

本发明主要针对室内环境下动态人体的检测和人体以不同的速度和姿势进行移动时的检测准确率。根据人体移动对信道状态信息中信号频率的影响，对采集到的数据提取特征。由于发射端与接收端之间的时钟不同步而造成的载波频率偏移会对实验数据中的相位信息造成影响，对相位信息进行校正。其次，通过对频率信息的变换将微小的变化放大，使其能够适应微小移动速度对信道状态信息的影响。经过对接收端信道状态信息中频率的变换和处理能够提高该方法对对室内环境中不同速度和姿势移动人体的检测准确率。

附图说明

图1是本发明的总体流程图。

图2是本发明实施例中室内人体相对接收机和发射机的位置示意图。

图3是本发明实施例中室内人体移动示意图。

图4为本发明与其他已有方法的实验检测准确率对比图。

图5是本发明中不同移动姿势的人体检测准确率对比图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明做进一步描述。

本发明对于现有的对室内动态人体的检测方法的不足进行了分析，提出了一种基于信道状态信息的室内被动动态人体检测方法。

已有的方法在对动态人体检测时只针对人体是否运动提出处理方案，而针对人体动作识别时，只考虑人体的肢体动作，而忽略人体是否移动的研究。本发明中提出的动态人体的检测需要从两方面进行研究：移动速度与运动姿势。

本发明主要针对室内环境下动态人体的检测和人体以不同的速度和姿势进行移动时的检测准确率。根据人体移动对信道状态信息中信号频率的影响，对采集到的数据提取特征。由于发射端与接收端之间的时钟不同步而造成的载波频率偏移会对实验数据中的相位信息造成影响，对相位信息进行校正。其次，通过对频率信息的变换将微小的变化放大，使其能够适应微小移动速度对信道状态信息的影响。经过对接收端信道状态信息中频率的变换和处理能够提高该方法对对室内环境中不同速度和姿势移动人体的检测准确率。

实施例1:

如附图1所示，本发明是这样实现的：

(1)实验数据采集。在室内摆放接收机和发射机，实验人员在发射机与接收机之间的路径中移动，用于采集信道状态信息。

(2)对采集样本进行预处理，剔除实验数中存在的环境噪声和电磁波动，对样本数据中的相位和振幅进行校正，获取真实规律的相位信息。

(3)提取特征。根据快速傅里叶变换获取由于人体移动产生的微小频率变化，并提取特征。

(4)使用分类器对分类结果进行分类。使用高效的高斯混合模型对特征值进行分类。

室内移动人体的检测实现方案如下：

(1)首先对采集数据。将发射机和接收机放置在室内距离3米，实验人员在接收机和发射机之间的视距路径上做出动作。实验中采用带有两根增益天线的路由器作为发射机，3根外接天线的笔记本电脑作为接收机。通过csitool获取笔记本上网卡的信道状态信息。实验中采样频率为1000hz。

(2)在数据预处理阶段中，对采集的数据通过均衡解码器解码之后，将会移除由于人体移动产生的微小的信道状态变化。故需要首先对相位和振幅信息进行处理，并获取幅值和相位信息。首先将在窗口中的信道状态信息进行相位校正，获取真实的相位振幅信息。当人体以一定的速度靠近接收机时，接收机接收到的信号频率将会升高。相反，当实验者以一定的速度远离接收机时，接收机接收的信号频率将会下降。多普勒频移与移动源的速度和信号可用公式表示：

其中，f为信号频率；c为电磁波的传播速度；v为人体移动的速度；θ为人体与接收机和发射机之间的夹角；当人体在视距路径上移动时，根据公式计算可得人体移动产生的多普勒频移为16赫兹。其中人体移动的速度为1m/s，无线电波的传播速度为光速。实验中采用的无线信号的频率是2.4ghz。因此实验中人体移动产生的频率变化范围是：3.2hz-32hz。在对实验结果的检测中，针对该范围内的频移进行分析，减少数据的处理量。

(3)通过快速傅里叶变换将由于人体移动生产的微小频率变化计算出来。在实验时间的时间窗口中，根据多普勒频移所确定的频率阈值，筛选出符合范围的频率变化区间。并在时间窗口内提取频率变化的特征值组成特征向量。特征值的选取：最大值、最小值、中值。

最大值(max)：max＝max(x)x为总数据，xi为第i段数据，数据中的最大值；

最小值(min)：min＝min(x)数据中的最小值；

中值(median)：median＝median(x)数据中处于中间的数据值

将窗口内的最大值、最小值和中值组成特征向量，作为分类器的输入。特征值特点：经过变换之后的频率变化在一定范围内。设定频移阈值，对频移大小进行筛选可以降低工作量，提高系统的处理效率。

(4)分类器检测。使用高斯混合模型进行分类器对对室内移动人体进行检测。分类器优点：高效、快速的对特征矩阵进行分类。相较于静态人体，动态人体对信号的影响随着时间不断变化的，系统需要高效，快速的产生结果通过对特征向量进行分类检测，包含以不同的移动速度和状态进行移动的人体。

以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。