[发明专利]一种基于信道状态信息的人体呼吸追踪方法

说明书

本发明属于信号处理领域，具体是一种基于信道状态信息的人体呼吸追踪方法，本发明通过发射接收端直接相连的方式，避免了信道状态信息中的各种相位误差对呼吸频率估计的干扰；利用稀疏重构理论对空间中信号传播的路径进行了建模和求解，提取出了来自特定路径的信号，避免了其他路径的干扰；对提取出的信号进行适当滤波，进一步去除噪声；最后利用滤波后信号的相位，提取出呼吸状态随时间变化的波形(呼吸信号)，实现高精度的呼吸频率估计及呼吸状态追踪。

技术领域

本发明属于信号处理领域，具体涉及一种基于信道状态信息的人体呼吸追踪方法。

背景技术

人体的呼吸状态是人体健康状态的一项重要指标，对疾病诊断，人体异常状况监控有着重要意义；然而，现有的呼吸状态监测技术大部分要求传感器和被监测者的物理接触，大大降低了被监测者的舒适度，无法进行长时间的监测。

由于呼吸过程会使得胸腔产生周期性振动从而对电磁信号的传播产生影响，基于雷达的方法可以实现非接触式的人体呼吸频率估计，然而，基于雷达的方法要求使用往往价格昂贵的专门设计的硬件，限制了基于雷达的呼吸频率估计系统的应用。

无处不在的WiFi设备为非接触式的呼吸频率估计提供了另一种可能性，WiFi设备中的信道状态信息(Channel State Information,CSI)描述了信号在传播过程中经历的衰减和相移。人体呼吸导致的胸腔振动会使得信道状态信息的测量值呈现周期性变化，从而为利用信道状态信息对人体呼吸频率进行估计提供了可能。由于WiFi设备自身硬件的局限，信道状态信息的相位会受到接收端各种相位误差的干扰，故目前基于信道状态信息的方法均使用的是信道状态信息的幅度随时间的变化对呼吸频率进行估计；然而，由于幅度对环境中的微小运动较为不敏感，故现有方法性能非常有限。除此之外，由于人体呼吸频率可能受到多种物理因素的影响，例如讲话，思考甚至一些无意识的行为都会使得呼吸频率在短时间内发生较大的变化；故相比对呼吸频率进行估计，对人体呼吸的具体状态进行追踪具有更大意义，而现有方法均无法实现这一目标。

利用信道状态信息追踪人体呼吸的一大挑战是多径效应，在室内环境中，信号总是经过多条路径传播到达接收端；由于只有部分路径受到人体呼吸的影响，而现有方法无法有效将不同路径分离，从而使得现有方法无法实现这一任务。信号的波达方向(Angle ofArrival,AOA)和传播时间(Time of Flight,TOF)是信号的重要特征，利用这两个特征，可以提取出特定路径上的信号。随着稀疏重构技术的发展，利用WiFi设备即可实现对这两个特征的估计，从而提取出特定路径上的信号，实现对人体呼吸状态的追踪。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于信道状态信息的人体呼吸追踪方法，包括如下步骤：

步骤1、在接收端布置天线间距为半波长的均匀直线天线阵列，同时，采用同轴线将发射端与接收端直接连接；

步骤2、将接收端的天线接收信号与同轴线传输信号共轭相乘，得到校正后接收信号y(t)；

针对单一时刻，对于第l条路径，第m个天线和第k个子载波相对第1根天线和第1个子载波的联合相移表达式为：

其中，f₀为信号的载波频率，Δf为子载波之间的频率间隔，θ_l和τ_l分别为第l条路径的AOA和TOF，d为天线间距，c为信号的传播速度；l＝1,2,...,L、L为空间中总的路径数目，m＝1,2,...,M、M为天线数量，k＝1,2,...,K、K为子载波数量；

则相移矢量为：