[发明专利]一种人体室内定位自动检测方法及系统

权利要求书

1.一种人体室内定位自动检测方法，其特征在于包括如下步骤：

S1：无线接收端接收无线信号发射器发射的无线信号，并将无线信号信息上传至服务器；

S2：服务器接收到无线接收端的无线信号信息，并评估信道状态信息；

S3：服务器根据信道状态信息的变化检测人体的定位信息；

S4：服务器将计算的定位结果返回无线接收端，

其中，在步骤S2中，评估信道状态信息包括如下步骤：

S21：采集信道状态数据，所述信道状态数据包括N个空间流中的M个子载波的CSI值，其中，N和M均为大于1的自然数；

S22：对每一空间流，求取在同一时间点上的P个连续子载波的CSI值的平均值，将此平均值作为信道状态信息，P为大于1小于M的自然数；

S23：对信道状态信息进行平滑处理。

2.根据权利要求1所述的人体室内定位自动检测方法，其特征在于：在步骤S4执行前，还包括参数校正步骤A：利用人体自带的传感器对步骤S3中检测的算法中用到的参数进行校正。

3.根据权利要求2所述的人体室内定位自动检测方法，其特征在于：所述传感器包括手机自带的传感器，手机自带的传感器包括重力传感器、加速度传感器、陀螺仪。

4.根据权利要求3所述的人体室内定位自动检测方法，其特征在于：参数校正方法包括：

A1：设置人体运动的开始与结束，利用传感器记录运动特征，并记录此时间段；

A2：传感器计算此时间段内人体运动的步数；

A3：通过时间段和步数计算人体运动速度，并对检测算法的参数进行校正。

5.根据权利要求1-4任一项所述的人体室内定位自动检测方法，其特征在于：步骤S3的处理方法包括如下步骤：

S31：基于统计学习理论，预先建立以设定空间内由信道状态信息CSI与距离作为训练样本的室内传播模型；

S32：接收来自发射端物理层的信道状态信息CSI；

S33：应用三边定位法和室内传播模型完成人体的定位。

6.根据权利要求5所述的人体室内定位自动检测方法，其特征在于：步骤S3的处理方法还包括步骤S34：通过指纹卡算法自适应修改步骤S33中三边定位法中的参数。

7.根据权利要求6所述的人体室内定位自动检测方法，其特征在于：步骤S3的处理方法还包括步骤S35：建立数据库，将定位的位置样本映射到无线电地图。

8.根据权利要求7所述的人体室内定位自动检测方法，其特征在于：步骤S35中，采用统计机器学习创建用于信道响应模式的判定区域，并将接收的无线信号互相关用于位置识别，所述统计机器学习识别无线电地图中的位置的方法包括如下步骤：

B1：计算采样点的接收无线信号的信道响应信息的互相关；

B2：统计每个网格点处的信道响应的整体统计信息的接收无线信号的互相关；

B3：计算天线之间的互相关系数；

B4：根据多维高斯分布和最大似然估计法计算马氏距离，并与室内传播模型中无线电地图中的无线电信号之间的最佳匹配来确定人体位置。

9.一种实现权利要求1-8任一项所述人体室内定位自动检测方法的系统，其特征在于：包括无线信号发射器：用于发射无线信号；

无线接收端：用于接收无线信号发射器发射的无线信号，并将无线信号信息上传至服务器，获取服务器返回的定位结果；

服务器：用于接收无线接收端的无线信号信息，并评估信道状态信息，根据信道状态信息的变化检测人体的定位信息，然后把将计算的定位结果返回无线接收端。