[发明专利]基于信道状态信息的室内环境下人员识别方法

说明书

本发明公开了一种基于信道状态信息的室内环境下人员识别方法，包括如下步骤：步骤1：采集目标人员在无线链路通道中的CSI信号；步骤2：提取CSI信号中子载波的幅值和相位信息，作为目标人员的识别特征；步骤3：将目标人员的识别特征与数据库中已确定身份人员的特征进行比对，进而识别出目标人员。本发明采用物理层信息CSI作为室内环境下人员检测评价因子，CSI能够从普通商用WiFi设备上提取出来，加上WiFi基础设施的广泛部署，这使得获得CSI信息变得简单可行。只对CSI进行简单的滤波，提取均值和峰态作为特征，减少了相关的计算与实际的开销。

技术领域

本发明是一种适用于室内环境下的基于信道状态信息(Channel StateInformation,CSI)的人员识别方案，该方案主要采用的是物理层的信道状态信息CSI，CSI因其细粒度的特征和对环境的高敏感度等优势使其在环境感知领域发挥重要的作用。该方案主要内容是从无线链路通道中提取CSI信息，然后进行去噪，再从中提取均值、峰态等特征作为识别指标，从而达到粗略识别不同人的目的。本发明属于物联网情景感知领域。

背景技术

随着信息时代的到来，无线通信技术得到快速发展，无线局域网也变得非常普及，学校、商场、咖啡店、家庭都可以连接上WiFi信号，这些广泛部署的WiFi设备为基于WiFi的情景感知技术提供了物理基础。

WiFi信号不仅可以用于传输数据，无线电波在传播的过程中会因为室内的人或物体而产生各种直射、反射、散射，在接收机处形成多径叠加信号，这些信号受到室内环境的影响，因此携带了反映室内环境特征的信息。目前基于WLAN的情景感知技术的研究大都从RSSI(接受信号强度)着手。最具代表性的是基于RSSI的无线室内定位，除此之外还有人员检测、动作识别等。RSSI的强弱一定程度上是可以反映信道质量的好坏，但RSSI刻画的是多径传播信号的叠加效果，要想得到更多的环境信息，我们需要更多的细粒度的信息。而CSI作为物理层信息，有诸多MAC层不可见的信道信息。CSI不仅测量每个子载波幅度信息，还测量每个子载波的相位信息，更是把RSSI扩展到了频域。我们可以从CSI中提取更加细粒度且鲁棒性更强的信号特征，从而在时域和频域上感知更细微的环境信息，提升WIFI信号对环境的感知能力。

CSI对于不同的环境可呈现不同的子载波幅度和相位特征，而对于相同的环境，CSI的整体结构特征则可能保持相对稳定。而在同一环境下，不同人对信道状态信息的干扰不同，接收到的CSI就携带了不同人的特征，基本可以判断人员的不同。本发明的意义在于：设计了一种基于CSI的人员识别方法，为基于商业WiFi的室内人员识别的情景感知实现奠定基础。

发明内容

本发明是一种适用于室内环境下的人员识别方案，该方案主要采用物理层信道状态信息(Channel State Information，CSI)利用CSI信息时间稳定性好、对动态环境干扰抵抗力强、对链路周围人员存在敏感性强等优势，通过在室内环境下，从无线链路通道中提取人的静态和动态两个状态的CSI信息，对采集到的CSI信息先进行去噪，再提取相应的静态和动态特征值作为识别指标，然后结合支持向量机来达到区分不同人员的目的。

本发明是通过以下技术方案实现的：

基于信道状态信息的室内环境下人员识别方法，包括如下步骤：

步骤1：采集目标人员在无线链路通道中的CSI信号；

步骤2：提取CSI信号中子载波的幅值和相位信息，作为目标人员的识别特征；

步骤3：将目标人员的识别特征与已确定身份人员的特征进行比对，进而识别出目标人员。