[发明专利]一种基于WiFi信号的干扰检测及手势识别方法

说明书

本发明属于手势识别技术领域，具体涉及一种基于WiFi信号的干扰检测及手势识别方法，首先判断包含手势信号的待检测CSI数据是否存在干扰，当不存在干扰时，计算待检测CSI数据和样本CSI数据的时频域统计特征，分别比对待检测CSI数据和样本CSI数据的每种手势的时频域特征的相似度，识别待检测CSI数据对应的手势；当存在干扰时，计算待检测CSI数据和样本CSI数据包含互相关系数特征的时频域统计特征，分别比对待检测CSI数据和样本CSI数据的每种手势的包含互相关系数特征的时频域统计特征的相似度，识别待检测CSI数据对应的手势。本发明提出一种基于加权互相关系数特征的手势识别方法，为手势动作波形不同的特征提取值匹配相应的权重来进一步提高分类性能。

技术领域

本发明属于手势识别技术领域，具体涉及一种基于WiFi信号的干扰检测及手势识别方法。

背景技术

WiFi设备是现代社会中常见的室内部署设备，不需要用户随身携带就可以采集需求数据，具有成本低廉，被动式和用户友好性的特点。WiFi感知的基本思想是根据WiFi信号的变化来捕捉周围环境的变化，WiFi信号参与感知过程的两个特征是：接收信号强度(RSS)和信道状态信息(CSI)。由于CSI数据包括WiFi系统的每个子载波的大尺度衰落和小尺度衰落信道信息，具有更细粒度的信道特征，因此我们往往采用CSI数据来表示WiFi信号的特征。在手势识别领域内，CSI数据内包含了不同种类的手势信息，通过对CSI数据的处理，我们可以对WiFi感知到的手势进行识别和分类。

现有的基于WiFi的手势识别方法的研究主要集中在区分目标的手势，然而忽略了在做手势时的干扰行为，但这种干扰行为可能一直存在，特别是室内的某些日常行为引起的动态干扰，当存在较大干扰问题时，使用低成本商用WiFi设备的检测基于现有算法对个体姿势进行识别时，算法的识别精度会降低。虽然现有的有些方法涉及到了手势识别中的干扰问题，但是这些方法不使用商用WiFi设备而是专用设备，例如具有更宽带宽的无线Adhoc定位系统(WASP)，成本较高。

发明内容

针对上述现有技术中存在的室内环境中有其他人的日常行为动作时，现有技术对目标个体行为的识别精度会降低的问题，本发明提供了一种基于WiFi信号的干扰检测及手势识别方法，采用如下技术方案实现：

一种基于WiFi信号的干扰检测方法，包括如下步骤：

步骤1：利用WiFi设备获取CSI数据，并对CSI数据幅度信息进行预处理，得到包含手势信息的CSI数据；

步骤2：对步骤1得到的包含手势信息的CSI数据进行信号分析，得到时域的子载波数据；

步骤3：将步骤2得到的时域的子载波数据变换到频域，并进行相位校准；

步骤4：将步骤3得到的CSI数据的相位校准结果进行归一化处理，并计算相位样本方差，若相位样本方差大于等于阈值，则CSI数据存在干扰；否则，则CSI数据不存在干扰。

一种基于WiFi信号的手势识别方法，包括如下步骤：

步骤1：设置一组无干扰的样本CSI数据，并分别计算不同手势所对应的样本CSI数据的时频域特征；

步骤2：采用所述的基于WiFi信号的干扰检测方法，当待检测CSI数据不存在干扰时，执行步骤3，当待检测CSI数据存在干扰时，执行步骤4；

步骤3：计算待检测CSI数据和样本CSI数据的时频域统计特征，基于k-NN方法，分别比对待检测CSI数据和样本CSI数据的每种手势的时频域特征的相似度，识别待检测CSI数据对应的手势；

步骤4：计算待检测CSI数据和样本CSI数据包含互相关系数特征的时频域统计特征，基于k-NN方法，分别比对待检测CSI数据和样本CSI数据的每种手势的包含互相关系数特征的时频域统计特征的相似度，识别待检测CSI数据对应的手势。